...................................................................................................78 5.1 数据来源与类型...................................................................................... 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 试点测试。结果显示，DeepSeek 大模型的应用使案件平均处理时 效提升 40%，人力成本降低 35%，同时将客户满意度从 78%提升 至 91%。这一成果表明，大模型技术不仅能够解决传统理赔业务的 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 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% 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%

[Table_profit] 财务摘要 2021A 2022A 2023E 2024E 2025E 营业收入(百万元) 44,134 51,052 58,191 67,197 78,656 YoY（%） 37.7% 15.7% 14.0% 15.5% 17.1% 归母净利润(百万元) 387 -162 288 495 835 YoY（%） 81 2022A 2023E 2024E 2025E 现金流量表（百万元） 2022A 2023E 2024E 2025E 营业总收入 51,052 58,191 67,197 78,656 净利润 714 1,696 2,061 2,785 YoY(%) 15.7% 14.0% 15.5% 17.1% 折旧和摊销 512 773 786

细阐述。 1.1.2 数字化转型需求分析 当前保险行业正面临前所未有的数字化转型压力，传统业务模 式在效率、成本、客户体验等方面已难以满足市场需求。根据麦肯 锡 2023 年全球保险业报告，78%的保险公司将数字化转型列为战 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 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 钟 3. 理赔反欺诈闭环 通过 NLP 技术解析医疗报告、事故照片等非结构化数据，建 立欺诈特征关联网络。测试数据显示，系统可识别出人工审核 忽略的重复就诊编码矛盾、跨机构理赔时间重叠等隐蔽风险。 保单状态查询、理赔进度推送等自动化操作。 关键指标 传统客服 DeepSeek 智能客 服 提升效果 平均响应时间 2 分 30 秒 8 秒 95% 人力成本占比 60% 25% 降低 58% 问题解决率 78% 91% +13pts 典型应用流程 - 理赔咨询场景 “ ” ：客户输入 车祸怎么理赔 ，系统通过以下步骤响 应： 1. 触发车险意图识别，调用理赔知识子库 2. 自动生成所需材料清单（如交警责任认定书、维修发票模板）

大大节省了部署欺 骗数据的成本[７７].Kamel等 将 防 火 墙 判 断 的 恶 意 数 据 流 量 重定向到蜜罐,通过机器学习算法对蜜罐中收集到的数据进 行分析、概要、分类,并进一步预测新的攻击形式[７８]. ５)博弈论与机器学习混合的欺骗防 御.Song提 出 单 独 使用博弈论或机器学习构造欺骗时存在一定的弊 端[７９].单 独使用博弈论时,存在蜜罐只能执行常规相应动作,没有综合 考虑多轮攻防的全局最优策略 攻防双方互相博弈的流程 [７５Ｇ７６] 基于机器学习 通过机器学习模拟人类行为,自动生成符合条件的欺骗策略和欺骗部件.同时, 将强化学习与攻击诱捕相结合,以实现欺骗防御诱捕场景的自动化和智能化 [７７Ｇ７８] 博弈论与 机器学习混合 将博弈论和机器学习结合使用,弥补二者单独使用时的不足,充分 发 挥 各 自 的 优势,优化欺骗防御制定策略并降低部署成本,进一步提高系统防御效能 [７９] 相比于动态部署的主动防御策略 Y,etal．UsingDeepLearＧ ningtoGenerateRelationalHoneyData[J]．AutonomousCyber Deception,２０１９:３Ｇ１９． [７８]EDDABBAH M,LMOUMENY,TOUAHNIR．ASmartAgent Designfor CyberSecurity Based on Honeypotand Machine Learning[J]．Hindawi

组织的高层领导已开始重视数智化审计。85.86% 受访者认为其所在组织的高级管理 层对组织的数智化审计改革给予了重视和支持。 ■ 大部分受访者对数智化审计已有一定的了解。67% 以上的受访者对数智化审计的内 容，78% 以上的受访者对数智化审计带来的优势，65% 以上受访者对数智化审计所需的胜 任能力，已经有了较为清晰的认识。 ■ 组织已具备基本的数据治理环境。68.06% 的受访者认为其所在组织可以为开展数智 对数智化技术相关内容 - 如信息系统、云计算、 人工智能、大数据、数字化应用等进行审计。所以，编者认为大多数受访者已正确理解了数 智化审计应包括的内容。 图表.4.受访者对数智化审计的理解 •.78% 以上受访者已认识到与传统审计方法相比，实施数智化审计带来的优势包括了： 数据处理和分析能力的增强、审计效率的提高、风险管理和监控能力的增强、更好的预测分 析和决策支持、准确性和可靠性的提升等

年HVDC 系统在数据中心年新增装机 CAGR 为 23%，而同期 UPS 行业市场规模 CAGR 为 11%；横 向比较，根据智研咨询数据，2021 年 HVDC 占比约为 12%，UPS 仍以 78%渗透率处于主 导地位。 图表25： HVDC 历年新增装机容量 图表26： 2017-2023 年 UPS 行业市场规模 注：2007-2018 数据来自《数据中心 18% 0 10 20 30 40 50 60 70 80 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 亿元 UPS行业市场规模 YoY UPS 78% HVDC 12% 其他 10% 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。

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间 4.2 小时/病例 ≤2.5 小时/病例 DeepSeek-Rad 影像特征自动提 取 处方审核效率 12 分钟/处方 5 ≤ 分钟/处方 药品知识图谱+禁忌症实时校验 住院床位周转率 78% ≥85% 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 过程压缩至 20 秒以内。 知识更新滞后 制约诊断准确性。医学指南每年更新约 15%- 20%，但基层医院平均需要 6-12 个月才能完成知识库同步。对于 罕见病诊疗方案（占临床病例的 3.5%），78%的基层医生仍依赖 过时的教科书经验。更严重的是，跨学科协作场景（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 持续时间（突发性/持续性） o 加重缓解因素（与进食、运动的相关性） 2. 症状关联网络匹配 通过知识图谱构建症状-疾病概率矩阵，例如： 核心症状 关联疾病 概率权重 胸痛+放射 痛 急性冠脉综合 征 78% 发热+关节 痛 风湿性关节炎 65% 腹痛+黄疸 胆道梗阻 82% 3. 危险分层评估 根据国际临床指南建立红色预警规则，当出现以下特征时立即 触发急诊流程： o 突发意识障碍

.....76 6.1 实际应用案例分析..............................................................................78 6.1.1 案例选择与背景.........................................................................80 6.1.2 应用效果分析 中展现出显著成效。例如，某大型商业银行在引入 DeepSeeK 技术 后，其贷款违约预测的准确率提升了 15%，审批时间缩短了 30%。以下是该银行在引入前后关键指标的对比： 指标 引入前 引入后 违约预测准确率 78% 93% 平均审批时间 3 天 2 天 客户满意度 85% 92% 通过这些数据可以看出，DeepSeek 技术不仅提升了贷款评估 的精确度，还在运营效率和客户体验方面带来了显著改善。未来， 92%，相比传统方法提升了 15%。以下是测试数据的对比分析： 指标 传统方法 DeepSe ek 提升幅度 违约识别率 77% 92% 15% 评估时间 72 小时 5 秒 99.99% 客户满意度 78% 95% 17% 最后，DeepSeek 的可解释性模块为金融机构提供了透明的决 策依据。通过生成特征重要性报告，贷款审批人员能够清晰地了解 模型的决策逻辑，从而在实际操作中更好地权衡风险与收益。

北京云圣智能科技有限责任公司 15 基础设施与配套保障、航路网 77 四川鸿鹏航空航天装备智能制造有限公司 5 飞行器制造 、动力系统 53 浙江科比特创新科技有限公司 15 飞行器制造 、无人机 78 深圳市边界智控科技有限公司 5 飞行器制造 、飞控系统 54 丰翼科技 ( 深圳 ) 有限公司 15 运营服务、低空物流 79 武汉天际航信息科技股份有限公司 5 基础设施与配套保障、航路网 55