..................................................................................93 6.1.1 金融术语与业务规则注入............................................................95 6.1.2 场景化微调（如信贷审批、投资建议）.......... 109 7.1 规则引擎设计........................................................................................111 7.1.1 业务规则与模型输出的融合......................................................114 7.1.2 动态规则更新机制... 一，解决金融领 域专业术语和监管政策的语义理解问题，通过构建包含超过 50 万 条金融实体知识的领域词典；第二，确保模型输出符合金融合规要 求，建立三级内容过滤机制，包括敏感词库匹配、监管规则引擎和 人工审核通道；第三，实现与传统银行 IT 架构的无缝对接，开发 专用 API 网关支持与核心系统、CRM、反洗钱等关键平台的标准 化数据交互。整个方案设计严格遵循《商业银行人工智能应用指

运营 实时化不 足 银行传统风控的痛点 数据流通受限 精准度不够 智能化 专家规则 + 机器学 习 平台化 实时化 全新的风控支撑体系建设思路 平台开放、架构融 合 高时效、高并发 建设 Flink 实时计算平台 ，首个应用上线； 商业决策系统已支撑 150+ 规则模型； 2020 Q2 应用 • 基于 Flink 的反欺诈应用上线； • 自主研发企业级智能决策平台 自主研发企业级智能决策平台 ( 智策平台 ) ； 2021 Q4 • Flink 任务 220+ ； 体系 • 智策平台承接规则模型 130+ ； • 算法 + 专家规则模型联合编排； • ModelOps 模型统一管理； • Flink • 统一的 FlinkSQL IDE • 统一实时指标、特征开发管 理 实时化 • 毫秒级 : 事中风控 <50ms • 秒 级 : 准实时风控 < 5s 智能化 • 规则引擎 • 机器学习 • 联合编排 实时风控体系能力模型 3 6 1 2 4 5 #1 #2 #3 #4 建设背景

性。DeepSeek 大模型凭借其多模态理解、自然语言处理和复杂决 策能力，能够从以下维度重构理赔流程：首先，通过自动化单证识 别与核验，将材料初审时间从小时级缩短至分钟级；其次，基于历 史数据与规则引擎的深度学习模型，可实现对理赔案件的智能分级 与风险预判，准确率可达 92%以上；最后，通过动态生成个性化沟 通话术，显著提升客户服务体验。 为验证方案的可行性，某头部财险公司已在车险理赔场景完成 小时智能问答。某头部寿险公司内部测试显示，传统 OCR+规则引 擎的医疗票据识别系统，在特病门诊单据上的关键字段提取错误率 达 21%。 现行流程中标注的痛点环节平均消耗 72%的处理时长。更严峻 的是，欺诈风险持续升级，互助型骗保团伙导致的财产险异常赔付 金额年增长率达 34%。这要求核赔系统必须具备动态学习新型欺诈 模式的能力，而传统规则库每季度更新的机制已明显滞后。与此同 时，监管层 技术落地层面，方案设计充分考虑了业务场景的复杂性。以下 为关键性能指标与现有方式的对比： 维度 传统模式 DeepSeek 方案 提升幅度 材料初审准确率 78% 95% +17% 欺诈识别覆盖率 60%（规则引擎） 92%（模型+规则） +32% 日均处理能力 500 件/人天 3000 件/系统 6 倍 客户投诉率 12.5% 4.8% -7.7% 实施该方案将重构理赔价值链：前端通过 OCR+语音识别实现

能涉及去除重复 数据、填充缺失值、数据类型转换等操作。 数据聚合与分组规则：业财融合平台需要将来自不同业务部门和财务部门的数据进行聚合和分组，以便于后续分析。这可能涉及 基于时间、地点、部门等维度对数据进行分组。 数据挖掘与分析算法：业财融合平台需要运用数据挖掘和分析算法，从数据中发现有价值的信息。这可能包括关联规则挖掘、聚 类分析、异常检测等方法。 预测与建模：业财融合平台需要运用预测 优化算法：业财融合平台需要运用优化算法，帮助企业在资源约束下实现最佳决策。这可能涉及线性规划、整数规划、动态规划 等方法。例如，通过运用优化算法，企业可以在有限的预算和资源下实现最大化的投资回报。 规则引擎：业财融合平台需要设定一系列规则，以便在特定条件下触发相应的操作。例如，当某项业务达到预警阈值时，自动发 送提醒给相关负责人。 权限与审批流程：为确保数据安全和合规性，业财融合平台需要设定不同用户的权限和审批流程。例如，只有具备相应权限的用 列算法、模型和规则，以便更好地处理 数据、分析情况并提供决策建议。业财融合平台需要考虑的算法、模型和规则： 会计引擎是业财融合的核心组件，用于处理和记录企业的财务交易。构建会计引擎的方 式有很多种，主要取决于企业的需求、规模以及所采用的会计制度。以下是一些常见的 会计引擎构建方式： 基于规则的会计引擎：这种方式主要依赖预先设定的会计规则和准则，用于处理企业的财务交易。基于规则 的 会计引

1. 场景建模：基于历史数据训练核保、理赔等场景的决策树，集成 多模态数据输入（如医疗报告 OCR、语音通话记录） 2. 智能体部署：通过 API 对接核心业务系统，支持自然语言交互和 实时规则引擎更新 3. 闭环优化：利用强化学习机制，每周更新用户行为数据模型，确 保预测偏差率低于 3% 该方案已在试点机构完成 POC 验证，结果显示客服人力成本 降低 60%，同时客户满意度从 82 业务系统，数据互通需通过中间表手动同步。例如某头部寿险公司 的精算系统与 CRM 系统间存在 17%的数据偏差率，直接导致核保 决策失误率增加 2.3 个百分点。 风控能力滞后 反欺诈依赖规则引擎的静态阈值设定，无法动态识别新型骗保模 式。车险领域约 23%的欺诈案件（中国保险行业协会 2022 年报 告）因缺乏智能分析手段未能及时拦截，每年造成行业损失超 80 亿元。 客户体验断层 动态知识图谱构建 基于保险行业的垂直领域训练，系统可自动构建动态更新的知识图 谱，涵盖产品条款、监管政策、医疗术语等核心要素。关键数据对 比如下： 指标 DeepSeek 方 案 传统规则引擎 条款关联覆盖率 99.2% 72.5% 政策更新响应时效 <2 小时 3-5 工作日 跨产品推荐准确率 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

并实现数据备份和恢复等安全功能的 产品。 11 虚拟专用网产品 在互联网链路等公共通信基础网络上建立专用安全传输通道的产品。 12 防病毒网关 部署于网络和网络之间 , 通过分析网络层和应用层的通信 , 根据预先定 义的过滤规则和防护策略实现对网络内病毒防护的产品。 5 序号 产品类别 产品描述 13 统一威胁管理产品 (UTM) 通过统一部署的安全策略 , 融合多种安全功能 , 针对面向网络及应用系 统的安全威胁进行综合防御的网关型设备或系统。 年成立以来迅速成长， 产品已实现销售额数亿元，覆盖三大运营商、银行、证券保险、制造、电商互联网、政府、交 通、能源等行业上千家客户。 瑞数信息创新的“动态安全”技术，完全颠覆了传统安全依赖攻击特征与策略规则的被动 式防御技术，可对已知和未知的自动化攻击，各种利用自动化工具发起的恶意行为做到更及时、 更高效地拦截。结合“动态安全”与“AI 人工智能”两大核心技术的协同效力，让安全能力从 主动防御， ◎系统支持多种类型的防护规则，针对不同风险提供相应的防护规则。 注入攻击：提供 SQL 注入防护和 XSS 攻击防护规则，防止利用应用程序漏洞的注入攻击。 操作规则：防止高危语句操作、批量数据篡改和大规模数据泄露等风险行为。 访问规则：针对应用端信息、客户端信息、时间等条件限定非法账户登录行为。 口令攻击：限定不同访问源和数据库账户的失败登录频次。 语句规则：针对 SQL 语句模板设置访问控制规则。 例

隐私的前提下，模型通过迁移学习可使新接入医院的冷启动准确率 在两周内从 62%提升至 85%。 在药物相互作用预警场景的对比测试中，DeepSeek 智能体展 现出显著优势： 指标 传统规则引擎 DeepSeek 智能 体 召回率 68% 92% 误报率 23% 8% 响应延迟 120ms 45ms 支持药物种 类 1,200 6,800 该技术方案已通过国家医疗信息安全三级等保认证，支持国产 35%；其次，跨科室会诊因数 据标准不统一导致 30%的临床决策延迟；最后，患者咨询服务响应 时效超过 48 小时的占比达 27%，严重影响就医体验。 当前医疗系统存在三个维度的能力缺口：在数据处理层面，传 统规则引擎无法有效解析 CT 影像标注、病理描述等复杂语义信 息，某省级医院测试显示现有 NLP 工具对放射科报告的实体识别 准确率仅为 68.4%。在流程协同方面，电子病历系统与药房管理系 统的数据对接需要人工转换 （如肿瘤多学科 会诊）中，不同科室间的治疗方案冲突率高达 22%，缺乏实时循证 医学支持工具加剧了这一矛盾。 个性化决策能力不足 导致治疗方案同质化。现有临床决策支 持系统（CDSS）多基于规则引擎构建，无法动态整合患者基因组 数据（覆盖度<40%）、用药史（电子药历完整率仅 62%）等个体 特征。以高血压用药为例，现行系统仅能提供 3-4 种基础方案推 荐，而实际需考虑 11 类影响因素（如肾素活性、合并症等），导

据冗余和安全保障。系统拥有多项自主知识产权的存储 加密机制和查询机制，十分合适等保、密保等行业的应 用要求。 智能关联分析 自研高效关联分析引擎，具备多项核心专利技术。 实现全维度、跨设备、细粒度关联分析，内置众多的关 联规则，支持网络安全攻防检测、合规性检测，客户可 轻松实现各资产间的关联分析。 23 智安网络等级保护安全防御体系方案 脆弱性管理 具备多厂商资产脆弱性管理，兼容性较强。支持主流漏 洞扫描工具的漏洞管理分析，可结合日志和资产进行关 实时的监测用户当前的行为，通过已经构建的规则模 型、统计模型、机器学习模型和无监督的聚类分析。及 时发现用户、系统和设备存在的可疑行为，解决海量日 志里快速定位安全事件的难题。包括历史未出现过的异 常行为。 基于 AI 的安全能 力 平台提供 4 大 AI 安全能力：智能异构数据处理、智能复 杂事件处理、智能安全事件监测、智能安全运维。拥有 1500+安全规则模型与 50+智能安全分析场景。利用 Web 应用防火墙 3.4.2.1.1.1 等保 2.0 控制项符合 条目号 控制点 条目细项 产品符合 8.1.3.2 访问控 制 b) 应删除多余或无效的访问控制规则，优化访 问控制列表，并保证访问控制规则数量最小 化； 符合 c) 应对源地址、目的地址、源端口、目的端口 和协议等进行检查，以允许/拒绝数据包进出； 符合 d) 应能根据会话状态信息为进出数据流提供明 确的允许/拒绝访问的能力；

方法计 算出所有的特征的贡献值。然后我们拿到计算结果之后，会做一定程度的 筛选。 根据业务规则，筛选出欺诈值较高风险的样本，筛选出来之后，我们再去 筛选它的特征，根据贡献值去做，筛选出具有对特征值具有正向贡献的几 个特征值，然后拿到这几个特征及其特征取值进行检索。右边这张图是根 据分析做出来的经验规则，比如说最简单的开始，可能从一味的去考虑特 征一小于某一个数的时候，它可能就是一种欺诈的迹象。这个时候我们的 到二维，比如特征一小于 Y 特征 M 大 P 或者说其他更高维，特征一小于 X 特征二小 P…特征 N 等于 R 的时候，这样的话也有对应的一个话术显示， 通过这样一步的检索过程，就是我们把这些能够碰撞上的规则以及经验显 示到给我们前端从作业人员做参考，指导他们进行后续的业务开展。 04 可解释性展望 简单展望：  图技术：图这种数据结构的话，它具有比较天然的可解释性的优势， 比如说它有自己 无法跟上黑产破解 的速度。 第二阶段：配置化机审+人工审核 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 65 第二阶段主要是在前一阶段的基础上，明确了策略层的运营能力，以特征为基础， 规则和条例为抓手，同时也增加了部分算法的能力，诸如图像算法、文本算法以 及行为聚类等。在此基础上形成了三大模块，包括简化特征开发的平台用于风险 发现、可运营的策略管理用于风险评估以及集中化的风险处理。

 实现对于不同等级资源不同的监控周期和预警阈值  对于不同等级资源定义不同预警等级和处置方案  对于不同等级资源进行不同角度的统计和报表分析  能便捷的调整等级，并应用相应等级的管理规则 智慧运维平台以等级为核心进行管理区分，内置不同等级的管理解决方案，从下到上贯彻等 级化，差异化管理模式。 1、 预置不同的指标采集方案和策略，落实差异化采集方式，按需采集提供技术基础，同时 的智维，包含单点、多点触发；多单指标历史记录分析、多指标对比分析等方式，实现合理结论 的分析，以提示、告警通知、自动报表的各项输出方式给出用户最终处置建议。 系统预置多款智能策略，实现全面检测、智能判断、全面分析；包含对所有智维规则的普世 策略，越界次数警示；包含对 CPU 负载过高的深入分析策略，可实现一站式，异常进程的分析识 别。 智慧运维平台支持快速策略定制，便于用户实现个性化管理需求，落实符合管理实践的自动 化分析。 运维等级管理 等级管理是实现差异化管理的一个具体手段，按照不同等级实现不同的监控方式是等级管理 的具体落实；作为等级管理的主要页面，全局显示了所有等级的设备数量，以及不同等级的方式， 包含智维规则、告警规则；同时设备的管理优先级不是固定不变的，本界面为用户提供了快速等 级切换的统一配置功能。 ഀ� 2.4.1.4.2. 制度化运维检巡检 巡检管理是 IT 运维制度的必要组成部分，通过巡检制度保障日常系统是被监控的，传统巡检