..........................81 5.1.1 结构化数据（保单、理赔记录等）...................................................................................................83 5.1.2 非结构化数据（医疗报告、照片等）........................ 财险公司理赔纠纷投诉中，67% 源于时效延迟或核损偏差，直接推高运营成本—— 行业理赔管理费 用率中位数达 12.8%，较承保利润率高出 4.3 个百分点。 核心痛点集中在三个维度：首先，海量非结构化数据的处理能 力不足，医疗险中仅 CT 影像等医疗文件的人工解读就需要 2-3 小 时/案；其次，风险识别依赖经验判断，车险骗保案件漏检率高达 18%；第三，客户服务响应滞后，85%的保险公司尚未实现 构，通过动态激活子模型的方式实现计算资源的智能分配，在保证 响应速度的同时显著提升复杂任务处理精度。在保险行业特定场景 中，其优势主要体现在三个方面：首先，基于多轮对话和上下文理 ” 解能力，可准确解析客户提交的非结构化理赔描述，例如将 车子 ” 右前方撞到护栏导致大灯破裂 的口语化表述自动转化为标准化事 故编码（V37.2）和损伤部位标识（ADL 代码：HL-03-R），识别 准确率达到 98.7%，较传统

73 4.2.1 语音转文本技术.........................................................................74 4.2.2 结构化病历生成.........................................................................76 4.3 辅助决策支持........ ，实现从被动治疗 到主动健康管理的转型。 人工智能技术为医疗系统优化提供了新的突破口。以自然语言 处理和多模态学习为核心的 DeepSeek 平台，具备医疗知识图谱构 建、临床决策支持和非结构化数据处理三大核心能力。某三甲医院 的试点数据显示，接入智能体后的门诊流程平均耗时从 120 分钟缩 短至 75 分钟，电子病历自动生成准确率达到 92%，显著降低了医 护人员的文书负担。这些技术特性与医疗场景的需求高度契合： 小时，基层医疗机构误诊率 高达 18%-25%。在诊疗效率方面，三甲医院医师日均处理病例量 超过 80 份，导致疲劳作业风险上升，而电子病历系统仅实现基础 结构化存储，无法主动辅助临床决策。 医疗数据利用存在显著瓶颈： - 非结构化数据占比超过 70%（如影像报告、医患对话记录） - 跨系统数据互通率不足 40% ” ” ，形成 信息孤岛 - 实时数据分析延迟普遍在 4 小时以上，影响急症处置

影像拍片AI质控 智能影像网关平台 人工智能+医院管理 02 优化资源配置 弥补医院管理漏洞 人工智能+疾病诊断和预测 03 疾病的诊断 疾病的预测 心血管及肿瘤影像 人工智能+医学研究 04 病历结构化处理 多源异构数据挖掘 人工智能+医学影像，重点落地心血管及肿瘤影像 人工智能在医学影像领域目前的应用方向主要有三类，即疾病筛查、病灶勾画、脏器三维成像，涉及脑、眼睛、乳腺、食管、 肺、心脏等多个人体部位。 诊断及心血管疾病AI影像技术（心电CT\MRI\心电彩超 等）. 肿瘤影像 心血管影像产品价值：自动处理+自动输出，实现多项功能 冠脉CT影像 全自动完成冠脉影像智能图像后处理及胶片自动打印，与AI辅助诊断结构化 报告自动输出，具备钙化积分、冠脉FFRct的功能性影像评价能力等多项功 能，能提供量化预测及大数据支持. 冠脉CTA智能后处理：1分钟内完成并智能打印 冠状动脉易损斑块评估：多序列影像斑块联合判断，自动报警 完全由系统进行客观的信 息手机和分析调查结果可 信度高 弥补医院管理漏洞 人工智能弥补医院管理漏洞：从点评网站、社交平台和新闻媒体等渠 道收集客户对医院的评价，通过自然语言处理技术将非结构化的数据 处理成能被系统识别的结构化数据，根据已经搭建好的模型，系统能 够整理、分析出各种评价背后的真实含义。 图：典型的弥补医院管理漏洞的人工智能系统界面 , 蛋壳研究院。 人工智能+医院管理，提高医疗服务质量+优化医院运营效率

破信息孤岛，后台则需通过 AI 重构核心业务流程。具体表现为： ①对话式交互需支持保险专业术语 90%以上的准确理解；②承保决 策引擎要能在 500ms 内完成多维度风险评估；③理赔自动化系统 需实现医疗票据等非结构化数据的 85%+识别准确率。 在此背景下，行业亟需具备以下特性的解决方案：①开箱即用 的保险垂直领域 AI 能力；②与现有核心系统无缝对接的轻量化部 署方案；③持续自优化的业务知识图谱。这为 DeepSeek DeepSeek 作为新一代 AI 大模型技术，在保险行业智能化转 型中展现出显著的技术优势。其核心能力体现在以下维度： 多模态理解与生成能力 基于千亿级参数训练的底层架构，可无缝处理保险业务中的结构化 保单数据、非结构化理赔文档（如医疗报告、事故照片）以及语音 通话记录。例如，在车险定损场景中，模型能通过图像识别自动判 断损伤等级，准确率较传统 CV 模型提升 23%（实测数据达 92.4%），同时生成符合保司规范的定损报告初稿。 91.4% 68.9% 复杂场景交互优化 通过强化学习持续优化对话策略，系统可处理保险服务中的长周 期、多线程交互场景： - 核保咨询：支持超过 20 轮次对话的病史 追溯，自动生成结构化问卷 - 理赔指导：根据用户上传的医疗记录 动态生成补充材料清单 - 争议调解：通过情绪识别自动切换沟通策 略，投诉场景解决率提升 40% 实时决策支持能力 在核保风控场景中，系统可同步处理客户健康告知、医疗影像报

系统端变化 PC 端 移动端 业务与管理端变化 数字化 集成化 网络化 智能化 感知 理解 学习 深化 推理 分析 人机 交互 智能感知与理解视频、图片等 非结构化数据，进行精确的结 构化数据采集 汇集各域的结构化数据，基于业务 规则，建立模型和关系的知识数据， 进行推理、比对和分析，获取深入 的数据洞察与决策依据 通过增强现实、虚拟现实等技 术，以自然友好的方式进行人 机交互 从知识大数据中快速提取关键信息， 基于神经网络进行学习和认知，优 化计算模型 人工智能中枢 1 IaaS 云服务器 云存储 云计算 IDC 服务 器 IDC 存储 IDC 计算 网络 私有网络 公有网络 SDK 非结构化 结构化 业务数据 跨国传输 跨城传输 采集集群 采集传输 PaaS 数据 层 数据分发 流式计算 实时计算 Spark MR HDFS 离线计算 PaaS 计算 层 MQ 消息中间件 基因测序与检测服务 预测癌症 / 白血病等重大疾病 药物挖掘 新药研发 / 老药新用 / 药物筛选 药 物副作用预测 / 跟踪研究 健康管理 营养学 / 身体健康管理 精 神健康管理 医院管理 病历结构化 / 分级诊疗 DRGs 智能系统 / 专家系统 辅助医学研究平台 线上科研平台，提供 GPU 计算 算 法框架 / 数据分析等服务 综合分析了我国目前“人工智能 + 医疗”领域的公司和产品，

多语言支持：能够处理多种语言的文本数据，满足跨地区、跨 语言的政务需求。 在电子政务知识库构建中，DeepSeek 模型的应用流程可以通 过以下步骤实现： 通过以上流程，DeepSeek 模型能够将海量的政务数据转化为 结构化的知识库，为政府机构提供高效的决策支持和公共服务能力。 模型的实时更新和在线学习功能，还能确保知识库的时效性和准确 性，进一步提升电子政务的服务质量。 1.2.1 deepseek 模型的核心技术 理、知识的快速检索与智能应用展开。首先，知识库需具备多源数 据整合能力，能够对接各类政务系统、数据库及外部数据源，实现 数据的统一存储与管理。这包括但不限于政策文件、法律法规、办 事指南、常见问题解答等结构化与非结构化数据。通过数据清洗、 标准化和分类，确保知识库中的数据具有一致性、准确性和完整性。 其次，知识库应支持高效的智能检索功能，能够根据用户输入 的自然语言查询，快速定位相关知识点。这需要引入先进的自然语 性。为了提升模型的运行效率，建议配备高性能 GPU 服务器，并 结合负载均衡技术，优化资源分配。 在模型接入过程中，数据预处理和格式转换是必不可少的环节。 电子政务系统中的数据通常以结构化或半结构化的形式存储，如 XML、JSON 或关系型数据库。因此，需要开发专门的数据预处理 模块，将原始数据转换为 deepseek 模型所需的输入格式。同时， 应确保数据的清洗和去噪工作，以提高模型的准确性和稳定性。

个性化能力 标准化产品推荐转化率不足 15% 基于客户画像的精准推荐转化率 提升至 35% 从技术实现角度看，银行业务智能化需要突破以下关键能力： - 多模态数据处理：整合文本、语音、图像等非结构化数据，例如 通过 OCR 和大模型解析合同文档，将处理速度从小时级缩短至分钟 级 - 动态知识更新：建立可实时更新的金融知识图谱，确保政策变动 和产品条款变更能在 1 小时内同步至所有终端 景包括： - 财富管理：组合推荐、市场解读、收益分析 - 信贷业 务：产品匹配、方案定制、额度测算 - 国际业务：跨境结算、外汇 交易、信用证处理 - 投资银行：并购咨询、债券承销、结构化融资 此类场景要求智能体具备专业术语理解能力和动态决策支持功能， 某股份制银行试点数据显示，专业顾问型智能体可使复杂产品咨询 转化率提升 40% ，同时降低合规风险 83%。 统规则引擎虽能拦截部分可疑交易，但误报率高且难以应对新型欺 诈模式。通过 DeepSeek 大模型可实现以下优化： - 多维度行为分析：整合用户交易数据、设备指纹、地理位置、操 作习惯等非结构化数据，通过时序建模识别异常模式。例如，模型 “ ” 可捕捉 短时间内高频跨地区交易 等隐蔽特征。 - 动态风险评分：基于实时交易流生成风险评分，结合历史数据调 整阈值。例如，对高风险交易触发二次验证，低风险交易无缝放

客体安全标记列表 ， 得到 主 / 客体的安全标记 信息 ， 并依据强制访问控 制策略对 该请求实施策略符 合性检查。 3.1 强制访问控制机 制 3.2 可信计算 u 结构化保障机制—可信计算 可基于可信根对计算节点的 BIOS 、引导程序、操作系统内核等进行可信验证， 并在检测到其可信性受到破坏后进行报警。 在一级基础上，对应用程序等进行可信验证，并在检测到其可信性受到破坏后 3.2 可信计 算 3.3 结构化保障机 制 3.3 结构化保障机制 u 结构化保障的实现方式 实现结构 化方法 • 基于严格定义的数学概念和语言。 语 义 清晰 ，无歧义。 可以用自动化工具 进行 检查和分析的方法。 • 引入可信计算思想 ，通过对安全部件 度 量和验证 ，保证安全机制的执行 ， 达到 结构化的目 标。 • 通过遵循采用自顶向下、 通过遵循采用自顶向下、 逐步求精及 模 块化的程序设计方法。 结构化 编程 形式化 验证 可信保障 安全保护部件应划分为关键安全保护部件和非关键安 全 保护部件 ， 防止违背安全策略致使敏感信息从关键 安全 保护部件流向非关键安全保护部件。 关键安全保 护部件 应划分功能层次 ， 明确定义功能层次间的调用 接口 ，确 保接口之间的信息安全交换。 各安全保护部件之间互联的接口功能及其调用关系应

该系统需支持前端摄像机及门禁、 人闸人脸抓拍、 人脸检测识别、 人脸抓拍 图片存储和上传等功能，支持 1：N 人脸比对，能够满足园区内部人员快速通行 及外来陌生人 /黑名单人员入侵报警。 系统可将前端录入视频及图片存储为结构化数据，案件发生后可通过人脸、 人体、机动车、非机动车等特征数据进行快速检索，生成行动轨迹，为运营者提 供快速查案手段。 设计原则 ? 实用原则 以满足实际应用需求为原则，坚持先进，兼容传统，实现系统集成、系统互 故需要实现一套 便捷的电子访客流程管理。 XXXX 解决方案 第8页 详细设计 设计思路 大华 AI 布控全套设备采用具有完全自主知识产权的人脸抓拍算法、人脸检 测算法及人脸识别算法、视频结构化算法等，并结合前端摄像机、人脸门禁、人 行闸机和后端平台业务系统实现人脸底库批量下发、 人脸识别核验快速放行、 陌 生人 /黑名单人员预警，人车物体貌特征速查等功能，采用本系统可极大提升园 区安全布控，提升业主通行效率， 或普通 摄像机 +智能服务器实现陌生人或黑名单人员的出现进行弹窗式报警，对园区异 常人员进行管控，控制潜在治安事件。 结构化查证 通过被调查人员的人脸信息， 在系统中进行人脸以图搜图， 输出人员活动轨 迹及时间分析，亦可通过人脸、人体、车辆、非机动车特征属性的结构化数据分 析后的结果进行快速查证，节省 90% 以上查证时间。 智周界 针对传统周界报警系统的大量误报， 智周界的入侵二次过滤分析可实现更加精

DeepSeek 是一种基于深度学习和人工智能的先进技术平台， 专门设计用于金融领域的风险评估和决策优化。其核心技术架构结 合了大规模数据处理、机器学习算法和高性能计算能力，能够快速 处理和分析海量的结构化和非结构化数据。DeepSeek 平台通过多 层神经网络模型，能够自动提取数据中的复杂特征，并结合金融领 域的专业知识，构建高精度的风险评估模型。其独特之处在于能够 动态适应金融市场的变化，通过学习历史数据和实时数据，不断优 如，通过分析借款人的历史交易记录、社交媒体行为等多维数据， DeepSeek 能够生成更加全面和精准的风险评估报告。 此外，DeepSeek 还采用了深度学习方法，特别是卷积神经网 络（CNN）和循环神经网络（RNN），来处理非结构化数据，如 文本和图像。这些数据在传统贷款评估中往往被忽视，但 DeepSeek 通过深度学习的应用，能够从中挖掘出有价值的信息， 进一步提升评估的准确性。 为了更直观地展示 DeepSeek 应用的机器学习技术 主要功能 信用评分 决策树、随机森林、SVM 自动生成信用评分 异常检测 聚类算法、孤立森林 识别欺诈行为和多重借贷 特征工程 特征选择、特征降维 自动提取关键特征 非结构化数据处理 CNN、RNN 分析文本和图像数据 最后，DeepSeek 的持续学习和自适应能力也是其与机器学习 深度融合的体现。通过在线学习算法，DeepSeek 能够实时更新模 型参数，适应市场变化和新的风险模式。这种能力使得