.................... 61 6.1.7 ॅಮำܤͬܙЦ࠿ ......................................................... 62 6.2 ٌࡥညܤЦ࠿ ........................................................................ 63 — 8 — ճ໰๯ܤcฉ৮̝௦ٝᆴԅϦ೧ۤྑௐēԸჼᆦߙᆑ௶ᆇၗϦฉ৮ ̝௦ۤ໰๯ܤকӽ໌ᆦēަஜٝᆴහѴdߒ௦ݯٲଅ୪ఆၔēᄥՇ ٝᆴڟ႕ēѩಬᆑ௶ᆇၗϦฉ৮̝௦ۤ໰๯ܤকӽ໌ᆦ͗٤೉ďྻ ຏ߅ы“Ϧฉ໰͗”Đॏ२d62ޥϦᄐ೫Ӧสۤ૪ѻݯٲ࢈юोॴฉ ৮̝௦ۤ໰๯ܤٝᆴݯٲē31 ّಘމᆑ௶ᆇၗᅖڕϦਪۤ໭ߟಓ Сߙಁρූᆑ௶ᆇၗࡥ࢈ಁोॴฉ৮̝௦ۤ໰๯ܤকӽ໌ᆦ͗٤ ೉ē໰๯ܤҶྜఆၔӒӾ 7.7 ฃဥఆēୣᄯޏ೬ఆၔ࠭ ݮ·ߙюဎ౿ੁઝฉcྜ๠ฉۤჿ๠ෳฉďܚ॓ฉĐᆦюԅᆑ — 15 — ¤ ¤ ௶ᆇၗฉ৮඘ຂēนْफ࿫ဈඔ٢ฉ৮ၮ໻ܬࡂdၽ౿ੁઝฉֺੋē ჼۦၐڳිcЉݛcںོອڑฉ৮ēߙю௦ੋ؍آᆑ௶ᆇၗϦݯڑc ڳޥॿྜۤЄၐࡥۤ62ޥϦᄐ೫Ӧสc૪ѻݯٲԅ౿ੁઝฉēϦ ೧ပᆑ௶ᆇၗ“ྡྷ჆෍”cڳිࣂ޷ݮ҄໰๯଼൛ۤ OA ຂහԉྜ๠ ࿫ဈdᄯڳԙᄩԸАࡥcᄯڳڳි࢞Љڟܣၝc౛๦Љݛԙस໰๯ ࡥԉ 10ޥӦสߙಁॴӦส౿ੁઝฉdၽྜ๠ฉֺੋēᆑ௶ᆇၗྜ

...................................................................................................62 3.2.1 自动化风险评估模型.................................................................................. 略优先级，但实际完成核心系统改造的企业不足 35%。这种差距主 要源于三个维度的需求矛盾： 首先，客户行为变化催生服务模式重构。互联网原住民群体更 倾向于数字化交互，其保险产品线上咨询率已达 62%（中国银保监 会 2023 年数据），但行业平均线上转化率仅为传统渠道的 1/3。 这暴露出三个关键痛点：①传统人工服务响应速度平均超过 4 小 时；②标准化产品难以匹配个性化需求；③跨渠道数据割裂导致服 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 智能系统检出率 响应时间缩短 高风险标的 71% 93% 24 小时→实时 异常退保集 群 35% 78% 48 小时→15 分

进一步提高系统的安全性和可靠性. Gao等提出了一种基于强化学习的自适应策略,与当前 环境实时交互来自适应调整防御策略,同时通过算法参数来 平衡系统的安全和性能问题,以满足不同的场景的 需 求[６２]. Chai等根据当前系统安全状态和攻防次数,使用深度学习算 法动态调整、主动生成最优的跳变策略,进而找到网络安全性 能与资源消耗之间的最优平衡点,在防御性能不降低的情况 下,显著降低了网络资源消耗[６３] 用性之间较为均衡的最优防御策略 [５５Ｇ５８,６１] 基于机器学习 利用机器学习技术自动 分 析 攻 击 行 为,检 测 异 常 流 量, 激活跳变策略等,根据实时的网络状态动态调整网络防 御策略 [６２Ｇ６３] 随机策略 由人工制定的随机策略 [２８Ｇ５４] ２)欺骗防御 在欺骗防御中,除了有类似移动目标防御的动态欺骗手 段,还包含一些通过部署静态欺骗环境,对攻击者的攻击行为 进行诱捕、欺骗的静态防御手段[１６Ｇ１７] SIM X,WANG W,ZENGJJ,etal．AReviewoftheBasicTheＧ oryofMimicDefense[J]．StrategicStudyofCAE,２０１６,１８(６): ６２Ｇ６８． [５] YAOD,ZHANGZ,ZHANGGF,etal．ASurveyonMultiＧVaＧ riantExecutionSecurityDefenseTechnology[J]．JournalofCyＧ

，DRG/ DIP 支付改革下，医疗机构亟需在保证质量的前提下将平均住院日 压缩 15%-20%。 患者体验维度存在三个关键断点： 1. 47%的投诉源于医患沟通不充分 2. 复诊患者中 62%需要重复描述病史 3. 慢性病管理依从性仅维持于 31%-34%区间 这些结构性矛盾为 AI 技术落地创造了刚性需求场景，特别是 在智能分诊、辅助决策、流程自动化等环节，预计可释放 20%- 并发查询处理，满足门诊高峰时段需求 针对医疗数据安全性的特殊要求，该方案采用联邦学习框架， 训练数据无需离开医疗机构本地网络。测试数据显示，在保护患者 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% 智能出院预测模型+资源动态调度 算法 从医疗质量提升维度，项目将重点攻克两个技术瓶颈：一是利 用 DeepSeek-NLP 构建的病程进展预测模型，在肿瘤化疗领域实 现不良反应早期预警准确率从现有 62%提升至 82%；二是通过手 术室智能排程系统，使三级医院择期手术取消率从 9.3%降至 5%以 下。经济效益方面，预计整套方案可使三甲医院年运营成本降低 2300-2800 万元，主要来源于以下方面：

应用安全现状与差距分析....................................50 2.2.5 数据安全现状与差距分析....................................62 2.2.6 安全管理现状与差距分析....................................65 2.3 安全技术需求..............................

张老师 刘老师 邓老师 教学设计 教学实施 教学手段 学生活动 专业素养 总分 88 73 62 50 为了营造正常的竞争环境，学校一般会进行讲课比赛， 以此来激励老师提高自 己的教学水平，会议式的评课比赛， 需要召集优秀老师、领导在固定的场所来进行 比赛，受限于场地和时间，评课结

“8 +13” 、 “ 10+100” 政府数字化转型 “ 四梁八柱” 之四评价体系 PS ：“政务 2.0” 按办事、 审批、 监管架构 ，推进政务一体化大厅建设加快监控大屏开发 （ 62+87+15 ） PS ：“政务 2.0” PS ：“政务 2.0” 运维 PS ：“政务 2.0” PS ：“城市大脑与政府数字化转型” 透彻感知、 全面互联、 融合共享、 智能应用、

后，其持续学习机制支持每周增量更新理赔知识库，确保对新型欺 诈手段（如虚拟修理厂骗保）的识别时效性控制在 48 小时内。实 际部署数据显示，某大型财险公司采用该模型后，车险理赔自动化 率从 43%提升至 81%，人工作业成本下降 62%，且投诉率降低 27 个百分点。这些技术特性使 DeepSeek 大模型成为构建新一代智能 理赔系统的理想选择，特别是在处理医疗票据识别、责任判定逻辑 推理等传统算法难以突破的复杂场景时表现尤为突出。 析历史欺诈案件的 400+行为特征，构建了具有时序分析能力的检 测模型。下表对比了关键指标的检测效能提升： 检测维度 传统规则检出率 DeepSeek 检出 率 误报下降率 重复索赔识别 62% 89% 54% 虚假医疗票据 71% 93% 63% 跨机构骗保关联 58% 82% 48% 实际部署中，该能力使某省级分公司在试运行期的欺诈赔付支 出下降 37%，同时将合规案件的自动通过率提高 医疗报告与事故描述矛盾（通过 NLP 对比伤情术语与诊疗记录） - 第三方数据冲突（如维修发票金额与市场价偏离超过 30%） 检测维度 传统规则检出率 大模型检出率 误报降低幅度 团伙欺诈 42% 89% 62% 材料伪造 68% 93% 45% 重复索赔 75% 97% 38% 动态风险评估引擎 模型通过实时学习理赔全流程数据流，构建动态风险评分卡系统。 每笔理赔案件会生成三维度评分： 1.

可再生能源发电利用率达 99.9% 建立数据中心典型负荷特征模型，开展能耗全景预测与监控试点应用 以 “ 清 洁 瓦 特 ” 催 生 “ 绿 色 比 特 ” 南方五省区非化石能源装机达 3.1 亿干瓦，占比 62%; 西电东送清洁能源电量占比超 80% 新源装机突破 1.3 亿干瓦 · 广州、贵安数据中心年内绿电使用比例高于 50% · 研究算力电力协同调度、成本疏导、价格形成机制 培育绿色数据中心电算协同整体解决方案提供商

从而根本性地、持续地提升整个组织的知识水平和创新能力。 数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理 RAG 赋能 Agent ： www.jazzyear.com LLM API 79% 65% 62% 57% 56% 49% 55% 40% 48% 27% 自主智能 人工智能 人工智能 人工智能平台 核心人工智能 工作流 垂直应用 通用应用 / 基础设施 模型 / 技术 （ 即 Agent“ 小鲁班” 覆盖某 企业多个基地和科室 半导体显示研发场景 1min 内解答专业问题 AI+YMS 基于 AI Agent 的动态模 型 小故障处理效率提升 62% 大故障处理效率提升 30% 品质管 理场景 分析文献、共享知 识 效率提升 50% 人力成本节约 80% 垂类专家大模 型 8D 报告自动化 备故障时长，并以此使企业全年效益 增收数千万元。 设备知识管理 Agent 助力该泛半导体企业 新人技术员小故障处理效率 （如设备卡料问题） 提升 62% 全年效益收入 增长超数千万元 某泛半导体头部企业 设备故障识别处理耗时耗力 设备知识管理面临严峻挑战 设备异常处理低效，传统故障排查 依赖人工经验，耗时长且准确性不