国内首例高校违法案例诞生，因未落实等保制度致学生信息泄露 2017 年 9 月 28 日，淮南市网络与信息安全信息通报中心接到国家网络与信息 安全信息通报中心通报：淮南职业技术学院系统存在高危漏洞，系统存储的 4000 余名学生身份信息已经造成泄露。经查，确认淮南职业技术学院招生信息管理系统 存在越权漏洞，后台登录密码弱口令，学院未落实网络安全管理制度，未建立网络 安全防护技术措施、网络日志留存少于六个月，未采取数据分类、重要数据备份和 2017 年 10 月 12 日 , 安徽省淮南市网警巡查执法官方微博发布通报称，关于淮 南职业技术学院未落实网络安全等级保护制度，导致 4000 余名学生身份信息泄露 一事，淮南市公安局网安支队依法对该学院处以立即整改和行政警告的处罚措施。 执法机构：淮南市公安局网安支队 处罚行为：淮南职业技术学院招生信息管理系统存在越权漏洞，后台登录密码弱口 令，未落实网络安全管理制度，未建立网络安全防护技术措施、网络日志留存少于

的系统来进行信用风险评估。传统方法通常包括以下几个步骤：首 先，贷款申请人需要提交个人信息、财务状况、信用历史等资料。 这些资料由银行或金融机构的信贷专员进行初步审核，审核内容包 括申请人的收入水平、资产负债情况、职业稳定性等。其次，审核 人员会根据内部制定的评分模型对申请人进行打分，评分模型通常 基于历史数据进行构建，包含多个维度，如信用记录、还款能力、 贷款用途等。评分结果将决定是否批准贷款以及贷款的具体条件， 为了更好地展示传统方法的评分维度，以下是一个常见的评分 模型示例： 维度 权重 评分标准 信用记录 30% 无逾期记录：满分；有逾期记录：扣分 收入水平 25% 高收入：满分；低收入：扣分 职业稳定 性 20% 稳定职业：满分；不稳定职业：扣分 资产负债 率 15% 低负债率：满分；高负债率：扣分 贷款用途 10% 合理用途：满分；高风险用途：扣分 尽管传统方法在金融贷款评估中发挥了重要作用，但随着数据 在金融贷款评估过程中，数据收集与预处理是确保后续分析和 决策准确性的关键步骤。首先，数据来源的多样性是保证模型全面 性的基础。数据通常包括客户的银行账户历史、信用卡使用记录、 贷款还款记录、收入证明、职业信息、社交媒体行为数据、以及外 部征信机构提供的信用评分等。这些数据不仅覆盖了客户的财务状 况，还包含了个人的行为特征和社会关系，能够为评估提供多维度 的信息支撑。 在数据收集阶段，需要确保数据的完整性和一致性。通过与银

率 98.7% 82.1% 问题解决率 91.2% 68.5% 平均响应速度 1.2 秒 3.5 秒 复杂决策支持 采用强化学习框架构建的核保决策树，可同步分析投保人健康告 知、医疗历史、职业风险等 18 个维度的数据。某寿险公司试点数 据显示，模型将高风险保单识别率从人工核保的 76%提升至 94%，同时将自动化核保比例从 15%提升至 63%。 实时交互优化 对话系统支持动态 实时数据（车险） o 地理位置气象历史（财产险） o 理赔欺诈特征库 2. 实时风险预警 部署智能监控看板，对异常交易行为实现毫秒级响应。例如寿 险保单中，当系统检测到投保人短期内突然增加保额且职业信 息存疑时，自动触发人工复核流程，较传统人工筛查效率提升 80%。 风险类型 传统检出率 智能系统检出率 响应时间缩短 骗保行为 62% 89% 4.2 小时→9 分钟 风险类型 传统检出率 风险因子 阈值范围 加费比例 特殊条款触发条件 胆固醇水平(mg/ dL) >240 15%- 25% 心血管疾病除外 驾驶违规记录 3 次/年 10%- 18% 夜间行驶限制 职业风险等级 4 级以上 拒保 - 2. 自动化理赔处理 构建基于计算机视觉与 NLP 的智能理赔工作流：  材料智能审核： 使用 ResNet50 模型实现医疗发票真伪识别（准确率 98.4%），通过

建设成 效 反欺诈 申请 从个人 / 企业主体，转变为黑 产主体。 交易 从一方欺诈演变成更加隐 蔽、实时的三方欺诈。 营销 从个人 / 团体行为薅羊毛，到 职业化的漏洞挖掘与利用。 贷前信审 信贷产品竞争加剧，机器学习可以 挖掘边界客户，实现精准授信。 贷中风控 数据指标变化快，需要实现实时 化的再审核与放款。 贷后管理 贷后管理难度大，需要多种新技

浙江省水利水电工程协会会员单位 浙江省水电行业协会会员单位 中国海洋大学博士研究生联合培养基地 华北水利水电大学研究生联合培养基地 浙江工业大学研究生实习基地 浙江水利水电学院禹润学院 浙江同济科技职业学院校企合作基地 企业资质 电子与智能化承包资质 信息系统集成与服务资质 浙江省软件企业认定 3A 级企业信用等级认证 5 项 ISO 管理体系认证 5 项软件产品评估认证 2 项国家大禹水利科学技术奖

97%）是组织中层以上领导。 审计部门的中高层对数智化审计有着较高的关注度，反映了组织的中高层审计负责人对 新技术持开放态度，他们希望积极参与，了解最新的发展趋势，并确定如何最好地利用它们； 同时由中层高层审计负责人职业经验和管理视野，他们反馈的问题有较高的针对性和准确性。 9 数智化审计调研报告 另外，39.27% 受访者是一般审计人员，他们的参与是从普通从业者的角度，反映了对 调查问题的意见，增加了调查的全面性。 注册内部审计师 ,79.06%) 和 CISA( 注册信息系统审计师 ,77.49%)，其他分别是 CCAK、CRISC、CISM、CGEIT、CISP、CISSP 等。 图表.28.数智化审计应具备的职业证书 26 数智化审计调研报告 组织可以通过引入在线培训机制，例如在线课程、综合服务平台等，以帮助审计人员灵 活地学习和掌握相关技能。这些资源可以包括信息安全、数据分析、AI 技术应用等方面的内

Page 37 健康评估 健康干预 云服务平台 个人终端 健康教育 促进激励 移动终端 信息采集 移动互联网 • 健康资讯、专题 • 慢性病知识 • 健康知识 • 健康记录 • 职业病记录 • 主题健康生活方式问卷 • 健康指数测试 • BMI 测试 • 糖尿病发病风险 • 缺血性心脑血管疾病风险 • 冠心病风险 • 心房颤动后中风 • 健康风险评估 • 健康生活方式评估 •

理以支撑 DeepSeek 大模型的训练与推理。 结构化数据主要来自保险核心业务系统，包括保单信息（如险 种、保额、生效日期）、理赔申请记录（如报案时间、损失描述、 定损金额）、客户基本信息（如年龄、职业、历史理赔次数）以及 第三方合作机构提供的医疗诊断报告、维修厂报价单等。这类数据 通常以关系型数据库表形式存储，字段定义明确，例如理赔案件表 中可能包含案件编号、申请人身份证号、事故类型、责任认定比例 定结果 3. 客户基础信息 用于风险画像构建，包括： o 客户 ID、年龄、性别、职业类别 o 历史投保记录（关联多张保单） o 信用评分（如第三方征信数据） 数据处理关键步骤： - 数据脱敏：对客户身份证号、联系方式等敏感字段进行加密或哈 希处理。 - 缺失值填充：对保单中的空值字段（如职业类别）采用规则推断 （如根据年龄填充默认值）或标记为特殊类别。 - 字段标准化 ” ：统一不同数据源的编码格式（如将 途和时间 戳，确保符合《个人信息保护法》第十二条关于数据可追溯性的要 求。 模型偏差控制采用双通道验证机制： 1. 建立包含 2000 个典型 理赔案例的测试集，覆盖不同地区、年龄、职业的索赔场景 2. 每 月运行偏差检测算法，监控模型输出的公平性指标 3. 对高风险案 件（如重大疾病理赔）设置人工复核强制触发条件 关键指标监控阈值如下表所示： 监测指标 预警阈值 熔断阈值

合数据分析和模型等方 式过滤定义不符的黑名单。 AI 警报分析（行职业分析模型优化、机器学习模型和策略优化）：基于打标结果和遵守合规要求衍 生行职业特征，自动排除无效警报。 场景价值 定义完善规则模型后，数据分析结合规则模型辅助补全定义不符的文本组合，提 升警报率。 0 1 通过模型进行行职业分析和判断，结合行职业分析模型，使用 AI 和策略辅助判 断无效警报，从而减少人力投入。 02

水晶球第三名， 10 年证券从业经验。 分析师承诺 作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，保证报告所采 用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于作者的职业理解，通过合理判断并得出结论，力求客观、 公正，结论不受任何第三方的授意、影响，特此声明。 评级说明 公司评级标准 投资 评级 说明 以报告发布日后的 6 个 月内公司股价相对上证 指数的涨跌幅为基准。