3D 等技术，实现对图像或视频中的人物提取以及再加工，实现人脸融合效果，支持 API 、 SDK 和离线服务 等方式 高精度人脸融合服务 视频人脸融合 图片人脸融合 实时融合 用户照 素材图 融合图 2 0 AIGC 时代，生成一个数字世界里的“ AI 业务员” 2 1 大模型与保险营销 通过上传一段人脸视频，去驱动一张静态人脸图片产生相应的表情变化，让照片“活”起来。 输入 大模型应用案 例 覆盖 解决 达到 算法 优势 语义融合高精度识别 结合图像信息及语义信息 提供更高精度 角度感知文本检测 多角度、多方向、 任意文本形状 泛化准确率 98%+ 500 张样本训练准确率 99%+ 表单、回单、提单、票据、证件照、海运单据、保险许可证、托管对账单 等 检测识别 智能分拣 100+ 业务场 景

是指在计算机视觉（Computer Vision，CV）领 域中使用的大模型，通常用于图像处理和分析。 这类模型通过在大规模图像数据上进行训练，可 以实现各种视觉任务，如图像分类、目标检测、 图像分割、姿态估计、人脸识别等。代表性产品 包括VIT系列（Google）、文心UFO、华为盘古 CV、INTERN（商汤）等 是指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如 文本、图像、音频等多模态数据。这类模型结合 大模型的分类 在应用方面二者各有擅长的领域，而不是简单的谁强谁弱问题 n 如果你需要完成数据分析、逻辑推理、代码生成等逻辑性较强且较为复杂的任务，请选择推理大模型 n 如果你面临创意写作、文本生成、意图识别等发散性较强且较为创意多样的任务，请选择通用大模型 特性 推理大模型 通用大模型 适用场景 复杂推理、解谜、数学、编码难题 文本生成、翻译、摘要、基础知识问答 复杂问题解决能力 优秀，能进行深度思考和逻辑推理 布，人工智能似乎正 式踏入了通用人工智能（AGI：Artificial General Intelligence）的时代。 AGI是指能够像人类一样进行各种智能活动的机器智能，包括理解语言、 识别图像、进行复杂推理等。Sora大模型能够直接输出长达60秒的视频， 并且视频中包含了高度细致的背景、复杂的多角度镜头，以及富有情感 的多个角色。这种能力已经超越了简单的图像或文本生成，开始触及到

提 示； l 大数据应用部分：涵盖风险建模、文本分析、流程自动化等技术，提供 Prompt 设计与调优策略的简要提示与思路； l 示例与案例部分：详解大数据分析技术等在合同审查、关联交易识别、 风险揭示等场景中的具体审计示例与案例分析。 三、多层面价值彰显：从个体应用到机构和行业的启发 本手册的价值体现在三个层面： l 对个体：帮助审计人员突破经验认知与局限，努力实现金融审计多元场 对机构：助力构建标准化审计知识库，减少因人员流动导致的方法论断 层，提升风险覆盖密度； l “ 对行业：推动审计从 事后纠错 ” “ 转向 事前事中预警 ”，如基于舆情 分析 的声誉风险前置评估模型可提前识别风险信号。 四、使用建议：理性驾驭技术红利重在参考 作为一本简洁明了的手册，我们努力与金融审计实践看齐，问题及解决思 路 注重通用性，兼顾众多中小银行内部审计需要。在使用本手册过程中，还请 各位 分析 （SNA）识别利益共同体，构建员工行为异常指数（EBAI），开发资金 流向追 踪图谱） （12）如何将内部审计的“控制机制”本质嵌入商业银行全面风险管理体 系， “ 建立 风险识别-评估-应对 ”的动态闭环联动模型？（如通过风险控制自 评估 （RCSA）与审计程序联动，建立风险事件库-控制缺陷库-整改案例库三 库贯通 机制） （13）如何运用“系统性风险穿透分析法”识别金融机构跨业务条线的关联

百度智能客服实践和展望 王巍巍 百度智能云智能客服总经理 “ 听”：语音识别 “ 看”：人脸 &OCR “ 读”：自然语言处理 “说”：语音合成 学习：深度学习 对话：会话中控 预测：画像分析 人机交互 机器辅助 智能技术在金融科技领域带来三新变化 新感知 新认知 新交互 了解个人和企业客户——快、准、全 赋能金融行业各个场景 效率、满意度、场景 服务行业客户，做最落地的智能客服 与 客 户 共 同 缔 造 行 业 标 杆 90%+ 人工服务替代率 体验方式：南京银行消费金融中心 APP 在线客服 95% 机器人覆盖率 85% 服务成功率 90% + 识别准确率 体验号码 :0451- 95528 航空 保险 证券 智能外呼 消费金融 通信 电信运营商 电商 教育 银行 商机挖掘 账单查询 办理贷款 查询额度 通知 A ：那我选第一种 机器人语音平台 外呼管理平台 任务调度引擎 基础中间件 实时 外呼 任务 调度 资源 调度 任务 外呼 人工坐 席平台 录音 平台 . 根据识别的客户意图，精准回 复 . 若客户表述不清，自动反问 名单 管理 禁播 管理 预测试外呼 号码状态侦测 数据分析 . 多维度筛选、统计与分析结果 . 输出数据报表，高效管理数据 Mysq

........... 17 2.3.1. 智能机顶盒：有望从视频控制终端成为智能家居终端载体设备............................. 18 2.3.1. 智能音响：语音识别+搜索引擎相结合，有望成为智能家居的控制中心 .............. 18 2.3.2. 智能耳机：AI 服务向移动化、个人化方向发展 ........................... .......................................................................... 14 图 26： AI 自动生成动态的 3D 人脸模型 .......................................................................................... 14 图 .............................................................................. 25 图 54： 机器视觉功能主要包括识别、测量、定位和检测............................................................... 25 图 55： AI 技术赋能机器视觉 ....

适用场景 （功能点粒度） • 客服场景：做话术理解与意图分类，以及简单问题的回答；且时效性要求高 • 信息打标：对每日新闻资讯中涉及到的实体（行业、公司、股票、基金等）识别，分析正负向情绪 及影响面 • 办公场景：会议助手、流程助手、公文撰写、知识问答等 • 信贷尽调报告助手：全网搜集企业多维度信息，结合审核规则、评价模型等进行推理决策，识 分析结果的迅速且精准的行动实施， 彰显了人类 对 于机器智能输出的高效利用与转化 。 此理念倡导在 AI 技术的辅助下， 人类应持续深化提问的质量与深度， 充分利用 AI 的数据挖掘与模式识别能力， 探寻数据与知识 背 后的深层逻辑与规律 。 同时， 人类需对 AI 的输出进行精准解读， 并迅速转化为具有实际操作性的策略与行动， 以实现人机协同 的最大 化效益 。 问 用 16 角色 大模型（如 DeepSeek ） 小模型（垂直场景微调） 定位 复杂决策、跨域推理、创意生成 高频执行、实时响应、资源节约 典型场景 保险方案定制 跨部门风控分析 客服意图识别 表单自动填写 资源消耗 高算力、周期性调用 低延时、 7x24 小时运行 数据反馈 接收小模型汇总的增量数据用于迭 代 收集用户行为数据上传至大模型 人保大模型建设思路 通过大小模型动态分工

全员智能体要从实用出发，不追求大模型、巨量规 模参数，可以用小模型、适量参数规模。全员智能体的 应用要贴近实际工作场景，解决实际问题。小模型具有 部署灵活、运算效率高、成本低廉等优势，更适合企业 内部的日常应用。通过精准识别员工的实际需求，如文 档处理、邮件收发、会议安排等，智能体可以提供针对 性的服务，提高工作效率。同时，随着员工对智能体的 依赖程度加深，可以逐步增加智能体的功能，实现更复 杂的任务处理，如数据分析、决策支持等。这样的逐步 ②方案：整合反洗钱系统数据，利用 SQL 高效提 取可疑交易信息。通过精心设计的提示词工程注入反洗 钱规则逻辑，并利用 RAG 提供专业案例和法规依据生 成反洗钱报告，大幅提升通用模型在专业风险识别上的 准确性和解释性。 ③成效：可疑交易分析报告自动化生成时间缩短 50% 以上，释放合规人力资源，提升风险防控的及时 性与准确性。 积极与生态伙伴合作，借鉴大型银行经验，加速技 术消化吸收与本地化适配，降低创新风险。 趋势和资产价格走势研判具有明显作用；在量化交易 方面，人工智能同样在投资组合管理中发挥了重要作 用。近年来，深度学习以及大模型技术的突破使得自 然语言处理和图像识别在证券行业得到广泛应用，如 智能投顾系统能够通过自然语言理解与客户进行交流， 提供个性化的投资建议，利用图像识别技术分析卫星 图像等非传统数据源，为投资决策提供新的视角。此 外，强化学习在交易策略优化方面的应用也逐渐受到 关注，通过不断试错和学习，优化交易策略，提高交

护等 1X Technologies •家庭场景：清洁、整理等日常杂物等家务任务； •可以完成多种复杂的操作，例如整理橱柜中的高脚杯、在 人类做饭时主动递上鸡蛋等 客服接待 客户咨询 人员识别 物料搬运 餐饮快消 迎宾接待 导览讲解 娱乐表演 清洁打扫 旅游/展馆 互动学习 算法研究 个性化辅导 特殊教育 教育科研 导诊咨询 应急处理 患者看护 康复训练 医疗服务 老人/孩童陪护 域相似，主要提供智能化技术， 包括盘古大模型、云平台、AI芯片、柔性自动化装配/测试等，以支持合作伙伴开发更优质的机器人。例如乐聚夸父人形机器人将搭载盘古大模 型，可自主完成从场景理解、自然语言指令识别、任务规划的具身规划，到双臂协同、自主执行、可泛化操作的具身执行的全流程任务。  苹果开发了一套名为ARMOR的机器人感知系统，软硬件协同增强机器人的“空间意识”。硬件方面，ARMOR通过在机器人手臂上安装小型智能深度 CyberOne身高177CM、体重52KG，艺名“铁大”，能够感知人类情绪、视觉敏锐、可实现双足运动姿态平衡， 搭载小米自研的MiAI环境语意识别引擎和MiAI语音情绪识别引擎，让CyberOne能够对85种环境音和6大类45 种人类情绪识别进行识别。同时，利用自研的Mi-Sense深度视觉模组，结合AI交互算法，让CyberOne实现对 物理世界的感知。 2 小鹏汽车 小米科技 奇瑞汽车

图片 编辑 播放 器 科学 计算 各种服务器 文件系统 内存管理 进程管理 人机交互 网络 安全管控 Chat QA 翻译 作曲 画图 写代 码等 意图识别 情感分析 问答 文本生成 图片生成 声音生成 图片生成 文本表示 图像表示 大语言模型（LLM) SAM的开源将促进机器视觉通用大模型的进一步研究 8  Meta 借助人工智能支持的医疗技术，可以快 速处理数以百万计的数据点，从而识别 信息中原本模糊不清的模式。  这有助于消除人为的错误，减少不必要 的大量测试，并提高医疗诊断的精度和 效率。 模式检测和认证的改进 检测罕见或健康异常状况能力的提高 紧急重要情况的预警 更为便捷的高级远程护理  特殊情况下，即使是经验丰富、受过专 业训练的医疗人员也难以识别罕见或异 常的疾病情况。  利用人工智能技术的医疗应用可以将患 无症状的患者或实际已经接近临界点，而 这些患者可能会被医生所忽略。  利用人工智能技术，医疗设备可以实时接 收和分析大量患者数据，能够检测到危急 情况并在其发生之前进行预警，帮助医生 更早地识别和治疗问题。  人工智能技术实现的万物互联可以让患 者在医疗机构之外也得到高质量的医疗 服务。  人工智能医疗技术赋能实时诊断，主治 医生可以远程获得患者的主要信息，以 便进行及时的诊断。

业务表单等凭证性文件 国内公信力最强联盟链 自有持牌机构 权威机构比对 身份核验 权威机构比对 安全合规 司法认证 「零败诉」司法判例，业内领先 （截止2025年8月） 真实意愿校验 人脸、FaceID、指纹、短信、密码等多种 校验方式 证据保全可溯源 区块链存证；自助验签；v7x24小时出证 核心优势 真实身份认证 企业与个人身份实时在线比对核验颁发数 字身份证书 防伪防篡改 ，融合 AI 建设宝安区民生诉求平台，建设智能辅助填 表、智能分拨推荐、群体诉求识别、领域热点地理实体识别、疑似形式办结识别等模型，形成诉求智能输入、智能分类、智能分拨、智能分析的全链 条智能闭环处置机制。 解决方案 企业服务：宝安区借助腾讯大模型及语音识别等技术打造全流程线上智慧服务平台，实现企业身份识别、敏感词回复、常见知识问答、政策推荐、一 键申报等场景，政策智能申报准确率达90%，智能秒批 流程，大幅提升推理速度，也更好地利用了GPU算力。 2.交互类功能，对「即时反馈」要求特别高。TACO-LLM加速模块针对这类高频调用场景进行了定向优化，在高性能GPU平台上，最大限度压缩了 推理耗时。 解决方案 1.优化意图识别场景的响应速度 在荣耀，TACO-LLM 让DeepSeek的推理速度：在 A平台上提升 70%，在B平台上提升20%。 2.提升推理平台的整体性能和稳定性 在DeepSeek-R1 满血版场