64 76 长期投资 45 42 41 42 43 EBIT 39 47 60 130 262 固定资产 6 5 5 5 5 其他收益 4 2 3 5 5 在建工程 0 0 0 0 0 公允价值变动收益 0 0 0 0 0 无形资产及商誉 45 44 45 45 45 投资收益 1 -2 2 一年内到期的非流动负债 6 6 5 5 5 所得税 2 3 4 8 19 其他流动负债 298 308 373 430 495 净利润 29 31 45 111 233 流动负债合计 679 668 715 777 845 少数股东损益 0 0 0 0 1 长期借款 0 0 0 0 0 归属母公司净利润 投资活动现金流 -12 0 -1 -8 -6 EV/EBITDA 79.47 138.70 168.25 81.25 40.55 筹资活动现金流 -43 -72 -45 -22 -20 P/E(现价&最新股本摊薄) 392.40 359.31 253.92 102.06 48.57 汇率变动影响及其他 0 0 0 0 0 P/B(现价)

...................................................................................................45 4. 应用方案设计........................................................................................ 痛点，还能为保险公司创造显著的商业价值。 以下为试点项目的关键数据对比： 指标 传统流程 DeepSeek 应用 后 提升幅度 案件处理时效（天） 7.2 4.3 40% 人工干预率 45% 12% 73% 争议案件占比 18% 6% 67% “ ” “ 通过技术赋能，保险理赔业务正从 被动响应 转向 主动服 ” 务 。本方案将围绕 DeepSeek 大模型在报案受理、资料审核、核 建立标准化智能审核流程，可减少 80%以上的人工复核环节。更关 键的是，模型持续学习机制能动态适应监管政策变化，例如 2024 年车险新规中新增的 12 类免责条款，模型可在两周内完成知识库 更新，而传统系统改造通常需要 45 个工作日。 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%

...................................... 45 4.4.1 ަஜ೴࡬ׂࢗ٫຺ᄥէߙಁ ......................................... 45 4.4.2 ٲߙտЊމԅ೴࡬ׂࢗ٫຺ંৃ඘ຂ ......................... 45 4.4.3 හྡྷࢗႺ೴࡬ׂࢗ٫຺׻๠ ................. ٲߙտЊމԅ೴࡬ׂࢗ٫຺ંৃ඘ຂ ࢗႺْྜ๠ক့ԅ٤٫೴࡬ಭι೘सۤדफדމēੜ௲೴࡬ࣿ ၗcׂࢗ೫໿c٫຺फ໸ēٲߙහྡྷڟֳcՎൟٗ໭ԅᆑ௶ᆇၗ೴ ࡬ׂࢗ٫຺ંৃூӦdߙो٤٫೴࡬ׂࢗ٫຺႓ఉூӦd — 45 — ¤ ¤ ¤¤¤¤¤ හྡྷࢗႺ೴࡬ׂࢗ٫຺׻๠ ੋ຿ᆑ௶ᆇၗຂහۤୣ൐ჿ؉Ϧਪහྡྷඔ٢ࣔ௕့cࣔ໻ྜc ࣔϦਪcࣔЊމԅА༸cד๥cིۢԉ٫຺׻๠dੋ຿ಀݖ٤ᄹē ඹڶտ଼൛෗ࠩ

实现关键指标突破。 在运营效率层面，计划通过智能体实现 90%标准化流程的自动 化处理，包括保单录入、核保初审、理赔资料预审等高频场景。根 据试点数据测算，自动化处理可将单笔保单承保时效从平均 45 分 钟压缩至 8 分钟以内，人工干预率降低至 5%以下。关键预期成果 包括： 指标 基线水平 目标水平 提升幅度 核保通过率 68% 85% +25% 理赔资料退回率 32% 8% -75% 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 疗票据、事故照片等非结构化数据，与传统人工录入相比： 特征维度 | 计算资源消耗 （GPU 小时） | |———-|—————-|———-|————————–| | Q1 基线 | 120 | 256 | 48 | | Q2 增量 | 45 | 268 | 22 | | Q3 增量 | 52 | 275 | 25 | 对新增数据采用动态加权采样，近期数据权重提升 30%，历 史数据保留比例控制在 60%。 3. A/B

当前暂时没有利用AI制药技术研发的药物成功获批上市，但通过公开的数据库检索， 2015年-2023年累计有75个分子应用AI制药技术开发并进入临床研究，2023年有67条管线处于临床研究阶段，其中45条管线处于临床I期研究， 19条管线处于临床II期研究，2条管线处于临床III期阶段。对AI制药开发的分子类型统计发现，2023年AI技术在小分子药物的发现中应用较 多，67项临床研究中22项为 AI制药的发展十分迅猛，依靠AI技术开发的药物研发进展备受关注。通过公开的数据库检索，2015年-2023年累计有75个分子应用AI制 药技术开发并进入临床研究，2023年有67条管线处于临床研究阶段，其中45条管线处于临床I期研究，19条管线处于临床II期研究，2条 管线处于临床III期阶段。对AI制药开发的分子类型统计发现，2023年AI技术在小分子药物的发现中应用较多，67项临床研究中22项为 当前暂时没有利用AI制药技术研发的药物成功获批上市，但通过公开的数据库检索， 2015年-2023年累计有75个分子应用AI制药技术开发并进入临床研究，2023年有67条管线处于临床研究阶段，其中45条管线处于临床I期研究， 19条管线处于临床II期研究，2条管线处于临床III期阶段。对AI制药开发的分子类型统计发现，2023年AI技术在小分子药物的发现中应用较 多，67项临床研究中22项为

市空中交通网络的构建，在私人购买、 商务包机、机场与高铁接驳等场景中发力，预计2040年市场规模将达180亿美元，占比约 为45%（参阅图7）。 按细分领域划分（2025–2040估，单位：十亿美元） 2025估 2030估 2035估 23 (55%) 18 (45%) 2040估 0.4 19 109 159 0.6 51 396 1,025 0 6 29 41 eVTOL年销量 73% 12% 2040估 0 2 13 18 私人购买 城市空中快线 包机出行 按应用场景划分（2028–2040估，单位：十亿美元） 0.0 0.8 5 7 0.0 1.0 16 45 eVTOL年销量 （单位：千台） eVTOL保有量 （单位：千台） +23% 来源：专家访谈；BCG分析。 图12 | 中国出行eVTOL市场规模 2.2.1 城市空中快线 在公共出 海外市场 eVTOL 保有量 （千台） eVTOL 保有量 （千台） 在政策利好与产品竞争力的双重加持下， 未来五年中国eVTOL市场爬坡速度将跑赢海外市场， 到2030年占全球eVTOL保有量的45% +13% +43% +204% +13% +43% +204% 1,054 3,209 0.6 69 109 81 285 - 0.2 4 396 1,025 0.6 33 51

(５)Web应用程序迁移指通过迁移策略将 Web应用程序 中的元素属性进行动态更改或迁移,以提高 Web应用程序的 安全性. Sengupta等通过博弈系统生成不同的迁移策略,周期性 地切换 Web应用程序的编码语言和数据库[４５].Niakanlahiji 等提出在攻击者进行探测和执行恶意代码的时间间隔中,将 某些元素属性随机化,或随机添加新属性、新变量,并使用安 全检查函数检查代码和元素的真实性,有效地防止了大量代 [４１Ｇ４２] 配置迁移 周期性地或主动地将系统 配 置 从 一 个 状 态 迁 移 到 另 一 个状态 [４３Ｇ４４] Web应用 程序迁移 将 Web应用程序中的元素属性进行动态更改或迁移 [４５Ｇ４６] 数据随机化 将重要数据信息进行随机化处理,如加密、哈希等操作 [４７Ｇ４８] 代码随机化 将程序中的代码进行随机 化 处 理,包 括 函 数、数 据 结 构 和调用关系等 [４９Ｇ５０] gurationsasa MovingTargetDeＧ fense[C]∥CyberandInformation Security Research ConfeＧ rence．２０１４． [４５]SENGUPTAS,VADLAMUDISG,KAMBHAMPATIS,etal． AGameTheoreticApproachtoStrategyGenerationforMoving TargetDefensein

的差异化设置，提高客户满意度和忠诚度。二是，金融壹账通在 AIGC 技术上已 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 40,000 45,000 50,000 2017 2018 2019 2020 2021 2022 专利申请累计数 新增专利数 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 21 动持续提速，助力保险机构实现数字化转型；加马平台板块的智能语音服务增长 趋势强劲，结合 AI 语音底层引擎和机器人平台技术，已被多家第三方客户使用。 2022 年，公司营业收入同比+8%至 45 亿元，优质加客户数同比+4%至 221 家。 图18.平安金融壹账通营业收入情况 图19.平安金融壹账通优质加客户量 数据来源：中国平安 2019-2022 年财报，财通证券研究所 元的机构客户数量 数据来源：中国平安 2019-2022 年财报，财通证券研究所 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 2019 2020 2021 2022 营业收入（亿元） 同比增速 473 594 212 221 0 100 200 300 400 500

714 1,696 2,061 2,785 YoY(%) 15.7% 14.0% 15.5% 17.1% 折旧和摊销 512 773 786 822 营业成本 45,228 50,934 58,635 68,512 营运资金变动 -2,041 -5,156 5,762 -7,662 营业税金及附加 94 113 129 152 23 其他流动负债 9,698 11,190 12,246 13,948 每股股利 0.08 0.00 0.00 0.00 流动负债合计 35,140 36,614 45,838 48,937 估值分析 长期借款 5,716 5,716 5,716 5,716 PE -227.16 127.75 74.48 44.09

&CTO) 35 万 15 万 45 万 36 万 22 万 144 万 216 万 70% 70% 100% 70% 70% 70% 70% 文字机器人 （售后） 文字机器人 （售前） 外呼机器人 （初筛） 外呼机器人 （通用） 智能质检 语音机器人 （收敛） 语音机器人 （通用） 35 万 45 万 22 万 30%-60% 70%