智能化数据处理：能够高效处理来自不同政务系统的结构化与 非结构化数据，如公文、报告、法律法规等，实现信息的自动 化提取、分类和归档。  智能问答与咨询：为公众和政务工作人员提供准确的政务信息 查询和政策解读服务，提升政务服务的响应速度和准确性。  决策支持：通过数据分析和预测，为政府部门提供科学的决策 依据，例如在资源分配、政策制定和风险评估等方面提供智能 化支持。  多语言支持：考虑到我国多民族、多语言的国情，模型需具备 技术尤其是大模型的应用成为推动政务智能化的重要方向。D eepSeek 政务大模型作为一款基于先进自然语言处理技术的大规模 预训练模型，具备强大的语义理解、推理和生成能力，能够有效支 撑政务领域的智能问答、政策解读、文档生成等场景。然而，由于 政务场景的专业性、特殊性以及对准确性和合规性的高要求，通用 大模型难以直接满足政务需求。因此，针对政务场景进行大模型的 微调，使其更好地适应业务需求，成为当前亟待解决的问题。 规要求严格：政务数据涉及公民隐私和国家安全，必须确保处理的 合规性和安全性。 为了应对这些挑战，本方案旨在通过对 DeepSeek 政务大模型 进行领域适配性微调，使其能够更精准地理解政务文本、生成合规 的政策解读、提供智能的决策支持。具体背景如下： - 技术需求： 政务场景对大模型的理解能力、生成能力和推理能力提出了更高要 求，需要针对性地优化模型结构、训练数据和微调策略。 - 业务需 求：政府部门需

精准率为 97.1% ； 生产环境实际检测效果 某部委实际测试进展（ 2023 年 11 月） 综合意图评估和研判 模糊匹配和基线拟合 附件检测 字符串匹配 钓鱼场景分类 ↓ 异常点解读 ↓ 意图综合分析 ↓ 响应处置建议 3 、意图识别 （人工、安全 GPT ） 钓鱼邮件检测 1.0 钓鱼邮件识别方法 2 、模式匹配 1 、特征 / 规则 邮件内容主题抽取 据分析与挖掘 Prompt 提示工程 情报分析与 解读能力 安全业务场景 分析与处理能力 情报实体抽取云端情报查询 覆盖云、智安全 等多个业务线 用户提问 意图理解 泛化与迁移 本地数据联动 … 学习内容 操作建议 情报安全性 风险分析 情报信息解读 Prompt 提示工 程 AC SIP ! 资产 HCI HCI 辅助驾驶模式：无缝嵌入安全运营平台 辅助驾驶模式：图文并茂的安全趋势解读 安全趋势分析，聚焦重点关注风险 辅助驾驶模式：对话式辅助运营，弥合人员水平差异 下钻安全事件，解读攻击手段和意图 调查事件影响，辅助处置和闭环 数据包查看与智能解读 智能驾驶模式：自主值守效果总览 智能驾驶模式： 自主值守的智能安全运营 按需追问 思考过程图示 2. 数据包内容分 析 6. 告警处置动

介质管理 设备维护管理 漏洞和风险管理 网络和系统安全管理 恶意代码防范管理 配置管理 密码管理 变更管理 备份与恢复管理 安全事件处置 应急预案管理 外包运维管理 41 网络安全解读 网络安全 网络安全 结构 安全 访问 控制 安全 审计 边界安 全检查 入侵 防范 恶意代 码防范 设备 防护 要点： 主要设备冗余空间、安全路径控制、整体网 络带宽、带宽优先级、重要网段部署 要点： 审计记录 审计报表 审计记录的保护 要点： 非授权设备接入 非授权网络联出 要点： 记录、报警、阻断 要点： 记录、报警、阻断 要点： 组合鉴别技术 特权用户权限分离 42 网络安全解读 分类 基本要求 说明及技术方案 产品部署 网络安全 结构安全 （ G3 ） a) 应保证主要网络设备的业务处理能力具备冗余空间，满 足业务高峰期需要； 主要设备、部件冗余 方案及网络设备保证 防火墙策略 防火墙 g) 应按照对业务服务的重要次序来指定带宽分配优先级别， 保证在网络发生拥堵的时候优先保护重要主机。 辅助防火墙设备部署 QOS 策略 防火墙、流控系统 43 网络安全解读 分类 基本要求 说明及技术方案 产品部署 网络安全 访问控制 （ G3 ） a) 应在网络边界部署访问控制设备，启用访问控制功能； 防火墙做边界访问控制 防火墙 b) 应能根据会话状态信息为数据流提供明确的允许

AP 面 人 面 Y Tn . · rans enre. 四 暂股查询 Ai 智能体超市 资规文秘 融合智能检索与内容生成，确准查询政策业务，智能解读提炼要点 4 女画出平 专重留各 被 面 确 判 面 地 ) A 短 文 e 平 m 者 专业智能体 5 城心点，量顺储 天 a, n a ta n A g 门户首页 青是 2 管理员 I 提案答复助手 融合智能检索与内容生成，精准查询政策业务，智能解读提炼要点 智能体 通用 场景介绍 语义解析用户需求，搜集历史案 例，总结提案编写经验，通过大 模型与业务知识库深度融合，实 现提案解析、政策匹配、内容生 成、合规审查的一站式解决方案。 资规文秘通 口面向全局政策便捷查询需求，将 Al 与局内 OA 审批系统、数字档案系统打通，构建动态更新的知识库和文 档 库，构建资规文秘助手实现政策文件的深度检索、办事流程便捷查询、政策文件的智能解读。 口 智能政策查询助手 功能介绍：利用大模型智能体能力，通过与知识库和文档库的 深度集成，结合自然语言指令，提供深度检索相关政策法规、 办事指南、历史报告等，支持对搜集到的知识自定义标题、归

以数字人为载体，率先落地问政与看数两个场景 基于大语言模型，以数字人“小鲸”为载体，面向“问 政”与“看数”两个场景，实现（1）面向政务工作人员的政务 大屏解读和（2）面向基层民众与网格员的政务执行咨询。根据 会议应用演示： 【政务大屏解读】场景中，“小鲸”针对“城市经济发展 任务完成情况全年分析”等问题，演示了数据查找、数据分类 分析及图表生成、数据分析推演并生成结论建议等功能，快速 顺畅的输出了切实可行的政务结论。 大语言模型，以数字人“小鲸”为载体， 面向“问政”与“看数”两个场景，满足（1）政务工作人员的政务大屏解读和（2） 基层民众与网格员的政务执行咨询两大方面的数据咨询需求，精准实现面向政务相 关事项的查询、推理、分析以及问答等能力的落地应用。 图表 2 星智政务大模型智慧城市政务大屏 整理 【政务大屏解读】：在发布会的政务场景应用展示中，“小鲸”针对“城市经济 发展任务完成情

在电子政务领域的应用中，DeepSeek 模型能够有效处理海量 的政策文件、法律法规、公共服务信息等文本数据，实现自动化分 类、关键词提取、问答生成等功能。通过预训练和微调，模型能够 适应特定的政务需求，例如政策解读、法规咨询、公共服务指南等。 DeepSeek 模型还支持多语言处理，能够满足不同地区的政务需求， 提升服务的覆盖范围和适应性。 DeepSeek 模型的优势在于其高效性和可扩展性。通过分布式 升政府服务的效率和智能化水平。首先，在政务咨询与服务领域， deepseek 模型可以通过自然语言处理技术，实现对公众咨询的智 能应答，减少人工客服的负担，提高响应速度。例如，市民通过政 府网站或移动应用提出的常见问题，如政策解读、办事流程等， deepseek 模型能够快速识别问题并提供准确的答案，甚至可以根 据用户的历史查询记录进行个性化的建议。 其次，在政策分析与决策支持方面，deepseek 模型能够对海 量 模型，首先需要根据业务需 求和技术环境选择合适的模型版本。deepseek 模型提供了多种预 训练版本，包括基础的文本理解、语义分析、情感识别等功能。针 对电子政务的特点，应优先考虑那些在公文处理、政策解读、公众 问答等场景中表现出色的模型版本。此外，模型的适配性也至关重 要，需确保其能够与现有的政务系统无缝集成，支持主流的数据格 式和接口标准。 在模型选择过程中，需综合考虑以下因素： * 业务需求：明确

研发回报率低 研发回报下滑6 医疗⾏业⾯临前所未有的挑战 新⽣产要素在数据，“问数据，要数字” 数据来源：1. 甲⼦光年智库梳理，2023年；2医疗保障事业发展统计快报，国家医保局; 3. 《解读财务分析报告：透视公⽴医院财务状况》，医院管理论坛报，2024年12⽉; 4. 《2023年药品流通⾏业运⾏统计 分析报告》, 国家商务部; 5.求解集采制度改⾰⽬标：“降价”是集采的惟⼀考量, 澎湃新闻；6 动推送活动/饮⽔提醒 • ⽤药提醒 • ⾃动更新健康信息 • ⾃动统计运动数据 • 跟进运动⼩贴⼠（拉伸、 补⽔） • 个⼈健康助理：个性化回复 ⽤户有关健康咨询 • 结合⽤户拍摄的药盒、检查 报告，⾃动解读、⾃动提醒 • 结合⽤户数据，⾃动⽣成相 关建议 健康服务 ⼯作有点累呢！想放松下 要不在忍⼀会，我⼀定会 瘦 有点困了，⼿表提醒我 该睡觉了~ ⽩噪⾳帮助我⼊眠 医典科普 检验报告/健康数据

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。 行业知识融合能力 通过保险专属知识库微调，模型掌握了精算原理、条款解读等专业 领域知识。测试显示，在健康险咨询场景中，DeepSeek 对免责条 款的解释准确率达到 98.7%，显著高于通用大模型的 82.1%。关键 性能对比如下： 指标 DeepSeek 定制 40 个百分点，每年减少欺诈损失约 1200 万元。系统将实现实时风险 评分可视化，支持核保人员快速决策。 客户服务创新是另一重要目标，拟打造 24 小时在线的智能保 险顾问，集成产品推荐、条款解读、理赔指导等 18 项服务功能。 通过多轮对话理解技术，使客户咨询的一次解决率达到 80%，较传 统 IVR 系统提升 3 倍。同时构建客户需求预测模型，基于行为数据 提前 3 个月预测保障缺口，推动转化率提升 智能体，将显著优化保险客户服务全流程 效率，具体实施路径与量化目标如下： 核心策略 1. 智能问答系统升级 集成 DeepSeek NLP 引擎的对话系统可处理 85%以上标准化咨 询，包括保单查询、条款解读、理赔进度跟踪等高频场景。测试数 据显示，响应速度从人工平均 45 秒缩短至 1.2 秒，准确率提升至 92%（传统 IVR 系统为 68%）。 2. 多模态工单处理 通过 OCR+自然语言理解技术，系统可自动解析客户上传的医

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 7×24 小时智能问答。某头部寿险公司内部测试显示，传统 小时内完成处置。 6. 模型训练与优化 在模型训练阶段，采用多阶段增量训练策略提升 DeepSeek 大 模型在理赔场景的专项能力。首先基于保险行业知识库进行领域适 应训练，使用包含 120 万条条款解读、案例库和医学术语的语料进 行持续预训练，通过动态掩码和因果语言建模任务使模型掌握专业 表述特征。关键训练参数包括：批量大小 1024、初始学习率 2e- 5、Warmup 步数 10000，采用余弦退火调度器，在 与客户体验。其 核心应用体现在以下方面： 智能应答与实时辅助 部署在客服系统中的 DeepSeek 模型可实时解析客户咨询意图，覆 盖 80%以上高频问题，如理赔进度查询、材料清单确认、条款解读 等。典型场景包括：  自动化响应 ” ” ：针对标准化问题（如 住院医疗险报销范围 ）， 模型在 200ms 内返回结构化答案，准确率达 92%（基于 2023 年行业测试数据）。 