劲草满赠管理 超市采购 门店促销 资金收付 资金管理 银企直连 租赁结算 门店经营 主数据 商品数据 超市子母码 供应商 科目数据 银行数据 成本中心 利润中心 鞋服款色码 黄金批次 采购收货 差异自动处理 内部调货 库存盘点 自加工领料 商品效期管理 旧金管理 库存调货 库 存 管 理 柜组 基于总体业务架构设计的详细方案 数据准备和管理 采购和库存管理 基础 数据 科目数据管理 银行数据管理 成本中心 数据 利润中心 数据 …… 需求和补货 补货参数设置 自动补货需求 订货项目补货预测 采购和入库 库存管理 销售管理 商品采购管理 采购收货管理 收货差异处理 库存调拨业务管理 库存盘点业务管理 商品内部领用管理 非商品管理 返利和联租结算 非商品数据管理 非商品库存管理 非商品采购管理 门店销售业务管理 电商销售业务管理 劲草销售业务管理 科目数据管理 银行数据管理 成本中心 数据 利润中心 数据 …… 需求和补货 补货参数设置 自动补货需求 订货项目补货预测 采购和入库 库存管理 销售管理 商品采购管理 采购收货管理 收货差异处理 库存调拨业务管理 库存盘点业务管理 商品内部领用管理 非商品管理 返利和联租结算 非商品数据管理 非商品库存管理 非商品采购管理 门店销售业务管理 电商销售业务管理 劲草销售业务管理

rights reserved 90 l 物料评估的价格控制方式有两种 n 标准价 n 移动平均价 l 标准价在价格有效期内所有的记帐以一个标准价记帐，差异 记帐到一个差异科目 l 移动平均价是在收货的时候做评估，当有价格差异的时候， 物料主数据中的移动平均价会自动调整 l 价格控制是在创建物料主数据的时候，在物料主数据的会计 设置的 价格控制（物料评估） - 标准价和移动平均价的比较 物料管理 \ 库存盘点 \ - 创建盘点凭证 ( 库存盘点凭证 \MI01 – 创建 ) - - - 输入盘点结果 ( 库存盘点 \ MI04 – 输入 ) 显示差异报表 ( 差额 \ MI20 – 差异清单 ) 差异过帐 ( 差额 \ MI07 – 过帐 ) 演示 9 ：盘点 © 2011 82 - All rights reserved 123 1. 功能概览及企业组织结构 计划外的交货成本举例 © 2011 82 - All rights reserved 131 后续借贷 © 2011 82 - All rights reserved 132 发票差异 © 2011 82 - All rights reserved 133 交易代码： MRKO • 寄销物料结算不是依据供应商的发票，而是以从寄销库直接消耗或转 为自有库的 货物移动产生的物料凭证作为结算的依据；

确解析；其次是多模态数据处理能力，既能解析 PDF 财报和扫描 凭证，又能处理 Excel 底稿和数据库日志；最后是可追溯的推理链 条，每个审计结论都必须具备可验证的逻辑路径。以下为审计智能 体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 超过 2000 人天，且人工错误率高达 3%-5%，而 AI 技术的成熟为 流程重构提供了可能。 审计智能化的核心痛点可总结为以下三点： 1. 数据异构性：企业 ERP、银行对账单等数据源格式差异大，预处 理消耗 40%以上工时 2. 规则迭代滞后：现行审计准则每年更新，但人工维护的检测规则 更新周期长达 3-6 个月 3. 风险识别盲区：传统抽样方法仅覆盖 15%-20%交易量，异常交 个。这种延迟导致审计结论往往基于过时 数据，某证券监管机构统计显示，采用滞后数据的审计报告对财务 风险预警的误判率高达 34%。 人工判断的主观性引入系统性偏差。不同审计团队对相同会计 事项的职业判断差异率可达 40%（基于 AICPA 2022 年基准测 试），特别是在金融工具估值、商誉减值等复杂领域。某央企集团 审计档案分析表明，人工复核环节产生的修正意见中有 62%最终被 证明是误判。

审 计委员会垂直管理及跨区域轮岗制度实现实质独立性与形式独立性的双重突 破？（如推行预算单列+薪酬隔离机制，建立跨区域交叉飞行检查制度，实施 审 计委员会否决权清单） （9）面对分支机构差异化经营策略，如何通过“资源统筹+分层督导”模式 实 现金融机构审计资源的集约化配置与风险防控的全面覆盖？（如省级审计中 心集 中处理复杂领域，地市团队聚焦属地风险，建立重大风险提级管理通道） 等高风险交易？（分析套现交 易误 报率，优化金额离散度、交易时间集中度等参数阈值） 8 、通过 EAST 系统与核心业务系统底层表结构自动映射，关键字段（如 贷 款五级分类）差异率是否超过监管要求？（开发字段差异自动比对工具，留 存手 工调整记录及审批流程） 9 、运用文本聚类技术分析投诉工单，是否提取出“捆绑销售”“高息陷 阱”等 关键词关联的违规产品及网点？（建立投诉-产品-人员关联矩阵，识别投 录或交易行为？（测试认证流程与风控规则有效性） （二）大数据审计场景应用问题 1 、如何验证全行财务数据的完整性？（通过大数据技术整合核心系统、 中 间业务系统与手工台账数据，识别缺失字段或跨系统数据差异，例如比对总 账科 目余额与业务系统交易流水是否完全匹配） 2 、如何识别收入异常波动与隐形关联交易？（构建收入聚类模型与关联 规 则分析，监测利息收入/手续费收入的月度波动偏离行业均值情况，并穿透

智能化 能够形成的行业赋能和重点关注的行业机会。 核心逻辑 从大致的路径看，AI 在化工行业应用更多向着拓品、降本两个维度发力。拓品可以通过缩短研发时间，落地工艺设 计、优化工程装置、提升产品差异度等或缩短时间，或优化结果；而降本可以通过人工替代，精准对接，流程优化， 模拟改造等维度支撑成本改善。 化工行业智能化升级，顺势把握三重机遇。①影响越大的方向，落地速度越快，技术研发的变革或将是主“战场”； 技术研发的优化或将是智能化落地的主“战场”：AI 智能化对接的基础相对较好，投入成本相对可控，产生的长 远影响相对较大。对应的赛道更多是精细化工材料领域，通过 AI 智能化加速研发管线的定制化、高端差异化和 配方产品集合等要求，缩短和国际龙头之间的软实力差距，建议关注新材料领域尚未实现高端产品国产化的赛道， 比如工程塑料、改性材料、辅材供给等领域；  行业领军企业的 AI 智能化推进速度或将较快，重点建议关注央国企的 图表 1： Deepseek 将助力降低应用门槛，加速化工智能化升级......................................... 4 图表 2： 化工行业精细和大宗的赛道差异相对明显 ................................................... 5 图表 3： 化工在 AI 助力下拓品、降本有望同时发力 ..........

Proprietary - Restricted Distribution A Ascend 16 计算架构 CANN 深度开放，使能高效灵活开发，匹配开发者使用 习惯 算子加速库 XF 结合场景差异优化 运行时 NV Runtime KS 直 接 发 起 Kernel Launch GE 图引擎 MT 、 KS 自定义图融合 Pattern 类库 / 模板 XF 自定义切分策略 集合通信库 精度结果 差异一：芯片架构差异导致算子实现不同 例如， 矩阵计算时， 昇腾采用 16x16 分形，英伟达采用 8x8 分形 即使算子功能相同， 在不同架构下算子实现方式可能不同 昇腾 CUBE 计算单元结 构 为 16x16x16 芯片架构差异 差异二：工具链差异导致迁移效率不同 算子重开发、精度调试、性能调优的难度 到昇腾快速迁移能力 迁移分析工具 模型支持度分析和修改建议 模型支持度评估 离线模型 — — 分析报告 差异三：基础能力差异导致支持完备度不同 基础库、加速库、三方库等支持情况不同 跨架构时需通过引入、适配第三方库，或者开 发基于自身架构的对等库来解决库的差异问题 计算架构 支持的主要基础库 / 加速库 昇腾 DVPP/AIPP/mxVision/ ACLNN/ACLBlas

图文不一致 图文数据存在着差异 文档解析、文本块分类和文本 生成 文本分类与输出 复杂排版干扰 多栏文本、跨页表格断裂， 信息错乱 智能分块识别（区分文字和表 格） + 表格结构还原算法 PaddleOCR 表 格 识 别 、 LayoutLM 语义分割模型 用地类型差异 不同的源文件里面对于同 种用地类型的表述不一致 将不同的用地类型的表达差异 进行统一，解决类型差异问题 进行统一，解决类型差异问题 提示词 + 大模型 多模态数据整合 图片、 CAD 图纸与文字 无 法关联存储 空间坐标与文本自动绑定 + 统 一格式转换 ArcGIS 地理系统、 Python 脚本自动化处理 人工校正成本高 扫描后需手动补全缺失内 容 ，费时费力 AI 自动纠错 （语义补全） + 规 则过滤冗余内容 BERT 语义修复模型、正则 表达式清洗引擎 在识别文档 分块粒度难统一 长短差异大 （ 50 字 vs. 2000 字） 增 量 分 块 + 索 引 更 新 - 版本化分块管理（如时间戳标记） Apache Kafka 、 Milvus 增量索引 人工校正成本高 新数据分块需全量 重建索引 分层分块（粗粒度目录 + 细粒度内容） - 业务规则分类（法律 / 技术 / 行政差异 化） LangChain

网络路由一样，为计算任务规划出一条从数据源到最优计算节点、再 到结果返回的最佳路径。 分布式算力感知与调度具有如下几个显著的特征：  异构性：算力节点的硬件类型、操作系统、网络协议存在显 著差异，系统必须能够充分识别并利用这种异构性，将不同 类型的计算任务精准匹配到最适合的硬件上执行，从而实现 4 整体计算效能的最大化。感知系统需通过统一的“算力单位” 实现异构资源的归一化描述；调度系统则需针对不同类型任 汇聚 等服务，响应《国家应急通信保障预案》中“构建分布式应急算力支 撑体系”的战略需求。 1.3.2 产业发展需求分析 随着数字经济的深度渗透，各行业对算力的需求呈现出“泛在化、 低时延、差异化”的特征，分布式算力感知与调度系统成为支撑产业 10 升级的核心技术纽带。从产业实践来看，其需求主要体现在边缘算力 资源的高效利用、跨行业应用的适配支撑以及产业生态的协同构建三 个层面。 化为可统一调度的“虚拟算力池”，提升资源利用效率。同时，边缘 算力节点的“弱网、单通”等网络特性，也要求系统具备离线自治、 断点续传等能力，以适应产业现场的复杂网络环境。 在跨行业应用支撑层面，不同行业对边缘算力的需求差异显著， 推动调度系统向“场景化、定制化”方向发展。例如，工业互联网场 景中，智能制造需要边缘节点提供毫秒级实时算力支撑，用于设备状 态监测与实时控制；车联网场景中，路侧边缘节点需协同车辆终端，

社会保险由劳动法及其配套法规来立法 , 而商业保险则由经济法、商业保险法及其配套法规来立法。 总体来说 , 社会保险和商业保险在性质、目的、建立基础、管理体制、对象、保障范围、资金来源、待遇计发、时间性和法律基础等方面存在差异。 社会保险和商业保险的区别？ 应用能力评测：保险专业知识问答案例 社会保险和商业保险是两种不同类型的保险 , 它们的主要区别在于 : 1. 性质不同 : 社会保险是由政府主导的强制性保险 能会有一些价格差异。这是因为我们的产品具有更多的保障和服 务，例如更高的理赔率、更多的保障项目、更优质的客户服务等。同时，我们也会根据客户的需求和情况，提供个性化的保险方案和建议，以确保客户获得 最适合自己的保险保障。如果您有任何疑问或需要更多的信息，请随时联系我们。 话术 2 ：非常感谢您对我们的保险产品感兴趣。我们的保险产品与其他保险公司的产品相比，可能会有一些价格差异。这是因为我们的产品具有更多的保障 提供其他保险公司的产品信息和比较，以帮助 您更好地了解保险市场和选择适合自己的保险方案。 话术 3 ：非常感谢您对我们的保险产品感兴趣。我们的保险产品与其他保险公司的产品相比，可能会有一些价格差异。这是因为我们的产品具有更多的保障 和服务，例如更高的理赔率、更多的保障项目、更优质的客户服务等。同时，我们也会根据客户的需求和情况，提供个性化的保险方案和建议，以确保客户 获得最适合自己的

Encoding）对行业属性进行特征化。 这一设计旨在强制模型区分不同行业的运营特征与语言风格，例如金融行业的“资 本充足率”表述与公用事业的“基建投资周期”描述在文本和财务指标上存在显 著差异。通过独热编码的行业标签，模型能够学习行业间的基线差异，避免将行 业特性（如公用事业的低利润率）误读为异常信号。例如，某公用事业公司的低 毛利率若处于行业正常区间，即使绝对值低于全市场平均水平，模型也会结合行 业标签判定其为合理波动。 化训练集分布。同 时，对样本稀缺行业（如公用事业），通过迁移学习复用相似行业（如能源）的 语料特征，结合行业独热编码的差异化标签进行领域适配。 实际应用中，行业属性处理与分层采样的协同需解决两大挑战：一是行业分类的 粒度问题，例如万得一级分类中的“金融”涵盖银行、保险、券商等差异化子领 域，需进一步细分以提高模型对细分风险的捕捉能力；二是动态更新机制，例如 新兴行业（如金融科技）出现时，需快速构建基础语料库并校准行业基准。总体 前动态分位数阈值”，AI 会返回经过滚动窗口和衰减系数调整后的具体数值（如 景气度阈值从历史均值 6.5%升至 7.2%）。输入“展示 MLA 注意力权重热力图”， AI 会生成图表，标注不同市场状态下的因子权重差异（如牛市中趋势权重占比 50%，震荡期拥挤度权重提升至 50%）。这些输出使策略决策过程透明化，用户可 直观理解 AI 的调整逻辑，并根据实时数据优化配置。 问题 7：情感语调因子在未训练行业（如科创板）中是否有效？如何验证其泛