建立一套完整的 知识库管理和维护机制，确保知识的时效性和安全性，为电子政务 的长期发展提供可靠的知识保障。 为实现上述目标，项目将分阶段推进，首先进行政务数据的收 集和预处理，然后利用 DeepSeek 模型进行知识抽取和整合，最终 构建一个可扩展、可维护的电子政务知识库。通过本项目，预期能 够显著提升电子政务系统的智能化水平，为公众提供更加便捷、高 效的政务服务。 1.1 电子政务发展现状 电子政务已成为现代政府治理的重要支撑。据统计，截至 2023 年， 全球已有超过 80%的国家和地区实施了电子政务相关项目，其中发 达国家的电子政务普及率已超过 90%。在中国，电子政务的发展尤 为迅速，各级政府通过建设政务服务一体化平台、推动政务数据共 享和开放，显著提升了行政效率和服务质量。截至 2022 年底，中 国省级政务服务事项网上可办率已达到 98.5%，市县级政务服务事 项网上可办率超过 了电子政务的覆盖范围，截至 2023 年，中国政务服务移动应用用 户规模已突破 8 亿。尽管电子政务取得了显著成效，但仍面临诸多 挑战，如数据孤岛问题、跨部门协同效率低、智能化水平不足等。 为进一步提升电子政务的智能化水平，需引入先进的人工智能技术， 构建高效的知识库系统，以支持政务决策和服务优化。以下是当前 电子政务发展中存在的主要问题和需求： 1. 数据孤岛现象严重：各级政府部门、不同的业务系统之间数据

通过释放全价值链改进潜力、实现除自动化以外的效率提升。 AI 的最新发展赋能新用例显著改善各种生产 关 键绩效指标。 商业化领域也受益于 AI 。使用 AI 工具直接协助与医务人员互动的应用日益增多，更快速为团队提供重要的医疗信息。 AI 还可 以通 过使用市场表现数据为销售、营销和市场准入环节提供独到洞察。 将 AI 整合进公司流程为制药公司提供了改善营收和利润的巨大潜力，机会正当时。然而，企业必须考虑大量因素，才能使 -30-50 % 2-3 10-15 5-7 15-20 情景 企业必须考虑众多因素才能使 AI 实施真正有效。数据可得性问题众所周知，但这只是冰山一角，企业能力和监管框架也十分关键。以监管框架为例：在 2020 年至 2021 年期间，向美 国 食品和药物管理局 (FDA) 提交的材料中使用 AI 的数量增加了十倍。因此，美国食品药品管理局和欧洲药品管理局纷纷发起多项举措，旨在为药物发现环节中使用 10-35 % 例如：灵活的 自动化解决方案和 工厂布局 5-20 % 生产灵活性 高达 25 % 收入提升 多达 10 % 上市时间缩短 AI 的最新发展赋能新用例显著改善各种生产关键绩效指标，最多可提高 25% 的收入和缩短 10% 的上市时间。 节省时间、节降成本 基于 AI 的生产解决方案收 益 例如：基于视觉的自动化质量控制、手动 工作流程自动化、基于视觉的装配自动化

穿针引线或缝合⽟⽶ 粒。机器⼈正在由理论⾛向现实，由⽆⽤变得有⽤ 2 ⽤例-静态机器⼈也在增⻓，但本报告的重点是在AI- 启⽤移动的机器⼈。第2-8章探讨了AI机器⼈的潜在⽤例，从清洁、驾驶、交 付，到⼯业、建筑、零售、酒店和护理领域的使⽤。我们对9个⽤例领域的专 有分析预测到2050年将有41亿个机器⼈。对于⼀个⽤例，⼈形机器⼈，我们 进⼀步将其分为7个领域。我们的⽅法论将在下⽂中进⾏总结。 60年代）。能移动的AI机器⼈是新兴领域。 过去⼗年中，⼈⼯智能⽅⾯取得了⻓⾜进步，使机器⼈能够看、动、说、学习和执⾏动 作。本报告第1章介绍了其中9项技术进步。第2-8章讨论了AI机器⼈的不同⽤例和发展。 可以说，最复杂的领域之⼀是⾃动驾驶⻋辆（AVs），因为AV以每⼩时70英⾥的 速度⾏驶⽽⽆需监督存在很⾼⻛险，导致监管批准进展缓慢是可以理解的。现在这 ⼀情况正在改变。Waymo每周进⾏1 本报告还列举了在该领域活跃的⼏家公司，作为⾏动中使⽤案例的⽰例。 3 https://waymo.com/about/ © 2024 花旗集团 7 Citi GPS: 全球观点与解决⽅案 2024年12⽉ 图1.按类型预测的机器人单位数量（百万） 来源：Citi GPS 我们的⽅法包括估计覆盖全球⼤部分地区的三个地区（发达地区、不发达地区、 最不发达地区）市场总规模，然后为每种⽤例和每个地区应⽤不同的渗透率。

据高效处理 93 4.4 电力 95 4.4.1 广州海颐：基于鲲鹏原生开发高性能、高可靠电力系统软件，加速电网数字化转型 95 4.4.2 国能信控：基于鲲鹏原生开发新能源计算平台，为电力系统提供高效算力支撑 97 4.5 医疗 99 4.5.1 卫宁健康：基于鲲鹏原生开发新一代医疗信息系统WiNEX，让医疗服务更便利 99 4.5.2 东华软件：构建鲲鹏原生医疗经营管理系统，让医院运作更有序 版本发布 • 应用迁移 • 亲和分析 • 编码规范检查 • 毕昇编译器 • 毕昇 JDK • GCC for openEuler • 自动反馈优化 • 测试框架 • 测试工具 • 测试样例 • 病毒扫描 鲲鹏兼容 & 亲和， 性能 5%↑ CFGO/LTO/ 自动向量化 / 指 令流水优化，性能 10% ↑ 应用编译调试， 性能 5%~10% ↑ 多样性算力测试套件， 效率 创建鲲鹏应用工程（通用计算应用工程，界面截图以 VS Code 环境为例）。 图 3-2 创建工程 步骤 2 部署 SDK。 图 3-3 部署 SDK 鲲鹏原生开发技术白皮书 / 08 鲲鹏原生开发能力介绍 步骤 3 工程创建成功后，展示结果。 图 3-4 工程创建成功 ---- 结束 步骤 4 单击“打开工程”，查看工程样例代码。 图 3-5 查看样例代码 09 / 鲲鹏原生开发技术白皮书 鲲鹏原生开发能力介绍

素导致误差或纠纷。据统计，2023 年全球保险理赔处理时长平均 为 15-30 天，其中约 30%的案例因资料不全或核损争议需反复沟 通，直接拉高运营成本约 20%。与此同时，客户对快速、透明理赔 服务的需求持续攀升，超过 65% “ ” 的投保人将 理赔效率 作为选择保 险公司的关键指标之一。 在此背景下，人工智能技术为理赔业务优化提供了新的可能 性。DeepSeek 大模型凭借其多模态理解、自然语言处理和复杂决 别与核验，将材料初审时间从小时级缩短至分钟级；其次，基于历 史数据与规则引擎的深度学习模型，可实现对理赔案件的智能分级 与风险预判，准确率可达 92%以上；最后，通过动态生成个性化沟 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 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 损定赔等核心环节的具体落地路径展开，为行业提供可复用的实践 经验。 1.1 保险行业理赔业务的现状与挑战 当前保险行业理赔业务普遍面临效率瓶颈与服务质量的双重挑 战。传统理赔流程依赖人工核保、定损及审核，平均处理周期长达 5-7

基层医疗机构因专业人才短缺导致的误诊率高达 15%-20%。这种 现状迫切需要通过智能化技术重构医疗服务流程，实现从被动治疗 到主动健康管理的转型。 人工智能技术为医疗系统优化提供了新的突破口。以自然语言 处理和多模态学习为核心的 DeepSeek 平台，具备医疗知识图谱构 建、临床决策支持和非结构化数据处理三大核心能力。某三甲医院 的试点数据显示，接入智能体后的门诊流程平均耗时从 120 70%（如影像报告、医患对话记录） - 跨系统数据互通率不足 40% ” ” ，形成 信息孤岛 - 实时数据分析延迟普遍在 4 小时以上，影响急症处置 成本控制方面呈现两极化趋势：2023 年国内三甲医院单例诊 疗成本较 2019 年增长 23%，而社区医院设备更新率连续 5 年低于 10%。医保控费要求与精准诊疗需求之间的矛盾日益突出，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 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%- 30%的现有医疗资源潜力。 1.2 DeepSeek 智能体的技术优势 DeepSeek

【1】指出供应链组织需要考虑以下新机会：  技术的进步为供应链技术领导者提供了支持首席供应链官 （CSCO） 优先事项的机会， 包括数字和人工智能 （AI） 价值实现、员工生产力和员工对员工 （E2E） 运营模式 战略制定。  要充分发挥供应链技术投资过去和未来的潜力，需要对“连接性”进行投资。  解决“智能”主题的技术为竞争差异化带来了更多机会。  网络安全供应链和整体可持续性  但是，隐私挑战仍然存在，法规会影响某些用例或智能传感标签。 他们的基础设施可能会带来新的网络安全和弹性挑战，例如，在受 监管的行业中，外人无法接受知道事物的位置。 行动建议  确定环境智能在 2025 年至 2028 年期间提供投资回报 （ROI） 的 信息影子和早期用例，并试点最有前途的示例。将其视为某些当前 或计划中的射频识别 （RFID） 用例的潜在替代品。  寻找由实时信息启用的新分析机会（例如，与对象的使用方式、存 和虚拟环境的交互。这提高了决策准确性，增加了知识并减少了可变性 为何成为趋势 当今的劳动力存在巨大的技能差距。以制造为中心的组织的需求正在迅 速变化。增强互联劳动力的趋势由六个相辅相成的主题驱动：  技术服务、应用程序和设备被单独处理，在 IT 组织中造成孤岛， 并给员工带来摩擦。此外，平台和服务也在不断发生变化，为实现 类似的目标提供了多种解决方案。  所有工作类型的工作所需的新数字技能都在加速;然而，准备工作滞

.......................................................................................94 10.3 测试用例...........................................................................................96 10.4 测试报告 误率和成本效 益等。通过这些指标，我们可以对模型的效果进行量化评估，并根 据反馈进行必要的调整和优化。 总之，通过部署 Deepseek 大模型，我们期望能够显著提升银 行系统的智能化水平，为客户提供更加个性化、高效和安全的服 务，同时增强银行的风险管理和运营能力。 1.1 项目背景 随着金融科技的迅速发展，银行业务的复杂性和数据量呈现指 数级增长，传统的 IT 系统在处理效率、智能化水平和客户体验方 方案。当前，许多领先的银行已经在探索大模型的应用场景，例如 智能客服、自动化文档处理、风险预测和个性化推荐等。然而，大 模型在银行系统中的部署仍面临诸多挑战，包括数据安全、模型性 能优化、系统集成和合规性等问题。 为应对这些挑战，本项目旨在设计一种切实可行的 Deepseek 大模型部署方案，确保其能够在银行环境中高效、稳定、安全地运 行。该方案将结合银行的实际业务需求和技术架构，从以下几个方 面展开：首先

低漏检率，提升工作效率 机器 + 人工 人工阅片 ╳ 工作强度高，长期疲劳工作：平均 100- 150 例 / 天，病情复杂时超过 200 张 / 例， 平均阅片每例 <5min ╳ 观察粗略，细小病灶易漏诊：受限于时 间，普遍观察厚层图像，细节信息丢失， 造成小结节等漏诊 肺癌 智能 筛查 为例 02 面向智慧医疗—智能医疗服务机器人 导诊 分诊 专家导览、特色科室、医院 导览、分诊挂号、药品查询、

架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 中，审计团队平均需要耗费 42%的工作时间用于数据清洗和基础分 析，而高风险领域的识别准确率仅为 68%。这种现状迫切需要通过 智能化工具实现效率突破。 DeepSeek 等大语言模型技术的成熟为审计变革提供了新的可 能性。相较于通用 AI 模型，审计智能体需要具备三个核心能力维 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 人机协 ” 同 模式既保持了专业判断的权威性，又实现了基础工作的智能化 替代。随着审计准则第 1321 号对 IT 控制的强化要求，该方案已通 过三家监管机构的合规性评估，为规模化应用扫清了制度障碍。 1.1 审计行业的现状与挑战 近年来，审计行业在全球化与数字化浪潮下面临着前所未有的 变革压力。随着企业业务复杂度提升、数据量呈指数级增长，传统 审计模式在效率、覆 计时效性与准确性的要求却逐年提高，例如美国公众公司会计监督 委员会（PCAOB）将重大错报风险检测窗口期缩短了 30%。 审计行业当前的核心痛点集中在三个维度：首先，数据处理的 低效性导致人工成本居高不下。以财务报表审计为例，审计师平均 需要耗费 40%的工作时间在数据清洗与基础核对上，而抽样检查覆 盖率不足 5%的现象普遍存在，隐藏了重大风险盲区。其次，复杂 交易场景（如跨境并购、金融衍生品）的审计依赖专家经验判断，