纳入岗位绩效考核； b) 应建立满足持续推进数 字化转型的人员队伍、考 核机制和培训体系等，在 重大转型领域，将数字化 转型执行力纳入管理指 标 项 ； c) 应培育人员使用数据发 现问题、分析问题、解决 问题的能力，并确保人员 能够正确认识数字化转 型带来的各类生产活动 变 化 ； d) 应识别数字化转型外部 专家需求，逐步建立数字 化转型专家库 a) 治理与管理人才等需求， 并有意识地吸纳和培养 相关人才 a) 应结合数字化转型战 略，建立岗位数字化评 价优化机制，持续优化 岗位数字化评价模型； b) 应基于数字化转型优 化调整战略，适时优化 调整组织结构与岗位 职 能 ； c) 应持续推进数字化转 型生态文化建设； d) 应建立专门的专家团 队、研究团队、执行团 队，支撑生态体系建设 与发展 GB/T 踪各项流程并获取流程 关键数据； b) 应开展关键流程效能和 成效的评估分析 a) 应建立流程数据库，使用 信息系统开展流程测试、 发布和固化，并实现流程 模板的版本管理和迭代 优 化 ； b) 应评估部门间的流程协 同效果，开展流程改进， 以消除流程间的冲突与 矛盾 a) 应建立常见的流程设计 评测模型，对流程设计 成果进行模拟和评价； b) 应基于流程管理与各业

2.17x | | 跨系统数据延迟 | 6.5 小时 | <1 小时 | 6.5x | 这种转型需求呈现出明显的技术传导路径：前端需要构建智能 交互层解决服务可及性问题，中台必须建立统一的数据资产中心打 破信息孤岛，后台则需通过 AI 重构核心业务流程。具体表现为： ①对话式交互需支持保险专业术语 90%以上的准确理解；②承保决 策引擎要能在 500ms 内完成多维度风险评估；③理赔自动化系统 提升幅度 核保通过率 68% 85% +25% 理赔资料退回率 32% 8% -75% 客户等待时长 22 分钟 5 ≤ 分钟 -77% 风险控制方面，部署基于 DeepSeek 的智能风控引擎，建立动 态核保模型和反欺诈识别系统。通过整合 200+风险特征维度，预 期将高风险保单识别准确率提升至 92%，较现有规则引擎提高 40 个百分点，每年减少欺诈损失约 1200 万元。系统将实现实时风险 技术架构上要求实现三个关键能力：一是支持日均 300 万次 API 调用的高并发处理，响应时间控制在 800 毫秒内；二是构建包 含 50 万保险专业术语的领域知识图谱，确保回答准确率达 95%以 上；三是建立持续学习机制，每月自动更新模型参数以适配监管政 策变化。最终交付物包括可私有化部署的智能体中台系统、标准化 API 接口文档以及配套的运营监控看板。 1.3.1 提升客户服务效率 通过部署 DeepSeek

2023 年保险业协会数据，财产险公司理赔纠纷中 67%源 于材料不全或信息误判，而 DeepSeek 大模型的文档理解准确率在 测试环境中已达到 98.7%，显著高于行业平均水平（82%）。通过 建立标准化智能审核流程，可减少 80%以上的人工复核环节。更关 键的是，模型持续学习机制能动态适应监管政策变化，例如 2024 年车险新规中新增的 12 类免责条款，模型可在两周内完成知识库 更新，而传统系统改造通常需要 规则引擎 38% 15% 0.5 小时 100% 人工审核 61% 22% 3.2 小时 45% 第三方调查 89% 5% 72 小时 8% 解决这一痛点的技术路径需满足三个核心要求：第一，建立多 源数据融合分析能力，整合医保数据、车辆 OBD 信息、地理位置 等 30+维度的实时数据；第二，实现动态风险建模，对索赔人历史 行为、关联网络、文本描述等非结构化数据进行深度挖掘；第三， 50%的同时，客户满意度评分上升 12 个百 分点。未来通过集成区块链存证和物联网数据，模型还可进一步实 现理赔过程的透明化与实时化。 3. DeepSeek 大模型的技术基础 DeepSeek 大模型的技术基础建立在当前最先进的大规模预训 练语言模型架构之上，结合保险行业特定场景进行了深度优化和定 制。该模型基于 Transformer 架构，采用千亿级参数规模，通过 海量通用语料和保险领域专业数据的多阶段训练，实现了对保险条

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 智能体在医疗系统中的应用具备显著的技术优势， 其核心能力建立在多模态大模型、垂直领域微调和高效计算架构三 大技术支柱之上。该智能体采用混合专家模型（MoE）架构，通过 动态激活稀疏参数模块，在保证推理速度的同时将医疗文本理解准 确率提升至 93.2%，远超通用型大模型 智能体技术深度整合至医疗系统 核心业务流程，构建一套覆盖诊疗辅助、资源调度与数据治理的全 链路提效方案。基于医疗行业特有的高容错性需求与复杂决策场 景，我们设定了三级目标体系：基础层实现关键流程的自动化处 理，中间层建立多模态数据分析能力，应用层则聚焦临床决策支持 系统的精准度提升。 在运营效率方面，预计首年部署期内可实现门诊流程耗时缩减 40%，具体表现为智能分诊系统将患者等待时间从平均 28 分钟压 缩至 临床决策支持数据维度缺失 电子病历数据分散在门诊、住院、急诊等独立模块，医生调阅 完整病史需登录 5-7 个系统。抽样调查显示，医师日均花费 28%工作时间在数据检索与整理上，严重影响诊疗效率。 为解决上述问题，需建立标准化数据中台实现以下关键突破： - 制定统一的元数据标准，覆盖 90% 以上临床数据字段 - 开发智能 数据路由引擎，支持 HL7/DICOM/FHIR 等多协议自动转换 - 构建

制，推动审计从合规检查升维至公司治理效能工具，筑牢风险防控的政治根基。） （3）在落实“如臂使指、如影随形、如雷贯耳”要求下，如何构建审计项目 与金融重大战略部署的动态匹配机制，提升审计立项的精准性和前瞻性？（如 需 “ 建立 战略分解-风险扫描-优先级赋分 ”模型，通过政策图谱与风险热力图双 维 “ 驱动立项决策，并增加 战略分解颗粒度标准 ” “ 和 热力图更新频率 ”等具体参 数） （4 “ ）针对金融科 ）如何设计 价值贡献度 ”量化指标（如风险损失规避值、流程优化收 益），推动审计功能从被动合规检查向主动价值创造转型？（如需构建风险损 失 规避值（RLAV）、流程优化收益乘数（POE）等指标，建立投入产出比审 计模 型） 2 、审计组织再造 （7）如何基于受托责任理论，构建金融机构内部审计对董事会、高管层及 业务条线的分层监督机制，确保权责边界清晰化与履职透明化？（如通过权责 清 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） 3 、审计模式创新 （10）在监管趋严与银

术，构建新一代金融智能体解决方案，实现三个维度的战略目标： 首先，在客户交互层面打造 7×24 小时在线的智能服务中台，目标 将高频业务场景的首次解决率提升至 92%以上，客户等待时间压 缩 至 30 秒内；其次，建立基于大模型的实时风险监测体系，使欺 诈 交易识别准确率较现有系统提升 15 个百分点，异常交易响应速度 从分钟级优化至秒级；最后，通过智能流程自动化重构后台运营体 系，预计可减少 45% 2025 项目实施将分阶段重点突破三个技术难点：第一，解决金融领 域专业术语和监管政策的语义理解问题，通过构建包含超过 50 万 条金融实体知识的领域词典；第二，确保模型输出符合金融合规要 求，建立三级内容过滤机制，包括敏感词库匹配、监管规则引擎和 人工审核通道；第三，实现与传统银行 IT 架构的无缝对接，开发 专用 API 网关支持与核心系统、CRM、反洗钱等关键平台的标准 化 从技术实现角度看，银行业务智能化需要突破以下关键能力： - 多模态数据处理：整合文本、语音、图像等非结构化数据，例如 通过 OCR 和大模型解析合同文档，将处理速度从小时级缩短至分钟 级 - 动态知识更新：建立可实时更新的金融知识图谱，确保政策变动 和产品条款变更能在 1 小时内同步至所有终端 - 合规性保障：在模型推理层嵌入监管规则校验模块，确保所有输 出符合《商业银行法》和巴塞尔协议 III

模型的高效学习和推理能力， 实现对政务信息的高效索引、查询和推荐，提升政务服务的响应速 度和用户体验。 - 通过知识图谱技术，实现政务知识的关联分析和 可视化展示，为政策制定和决策提供数据支持。 - 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 4 项目目标与预期成果 本项目旨在通过集成先进的 deepseek 模型，构建一个高效、 智能的电子政务知识库系统，以提升政府部门的决策效率和服务质 量。具体目标包括： 1. 知识库系统构建：建立一个全面的电子政务知识库，涵盖政策 法规、办事流程、常见问题解答等内容，确保信息的准确性和 时效性。通过 deepseek 模型的智能分析能力，实现对海量数 据的自动化分类、索引和检索，提高知识库的使用效率。 有电子政务平台的集成，确保系统的兼容性和稳定性。 4. 测试与部署：进行系统测试，包括功能测试、性能测试和安全 测试，确保系统达到预期目标后，进行部署和上线。 5. 用户培训与维护：为政府部门的工作人员提供系统使用培训， 建立系统维护机制，确保系统的长期稳定运行。 通过本项目的实施，预期将显著提升电子政务的服务水平和效 率，为政府部门提供更加智能、便捷的支持工具，同时也为公众提 供更加优质、高效的政务服务。 2.

据 保留和销毁策略，避免数据长期存储带来的风险。 - 隐私增强技术：采用差分隐私技术，在数据分析和挖掘过程中保 护个体隐私，同时不影响整体分析结果的准确性。 为应对潜在的网络安全事件，系统还建立了完善的安全应急响 应机制。通过定期的安全演练和渗透测试，不断优化安全策略。同 时，系统提供了面向用户的安全培训模块，帮助医疗人员提高安全 意识和操作规范。 为确保方案的可操作性，系统采用模块化设计，支持根据实际 硬件安全模块（HSM）进行管理，确保密钥生成、存储和使用的安 全性。 在数据传输过程中，采用 TLS 1.3 协议对通信链路进行加密， 确保数据在网络传输中不会被窃听或篡改。TLS 1.3 协议具有更高 的安全性和效率，能够在建立连接时快速完成握手过程，减少延 迟。此外，所有传输的数据包均会附带数字签名，以验证数据的完 整性和来源的真实性，防止中间人攻击或数据篡改。 为了进一步保障数据安全，系统还实现了严格的访问控制和身 问的热数据存储在高速缓存中，较少访问的冷数据存储在低成本存 储介质中。同时，通过索引优化和查询优化，减少数据库查询的响 应时间，提升数据检索效率。此外，定期进行数据库的碎片整理和 数据压缩，防止性能下降。 在系统监控与调优方面，建立全方位的监控体系，实时跟踪系 统性能指标，如 CPU 使用率、内存占用、网络带宽利用率等。通 过设置预警机制，及时发现并处理性能瓶颈。例如，当系统内存占 用超过 80%时，自动触发内存清理程序，释放不必要的资源。同

构建动态风险识别模型，覆盖传统审计盲区。重点实现： 1. 实时 监测企业财务数据波动，自动触发预警阈值（如单笔交易超过注册 资本 10% ） 2. 通过 NLP 解析合同条款与会计准则差异，识别潜在 合规风险 3. 建立多维度关联分析引擎，发现隐蔽的舞弊模式（见 下表典型场景） 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 关联交易舞弊 32% 89% 图谱推理+时序分析 风险类型 传统检测率 智能体检测率 率 提升 17 倍，同时将误报率控制在 3%以下。 3.2 审计数据整合与标准化 审计数据整合与标准化是构建智能体的核心基础，需解决多源 异构数据的统一接入、清洗转换及结构化存储问题。首先需建立覆 盖财务、业务、日志等全维度数据的采集体系，通过 API 接口、数 据库直连、文件解析等方式对接 ERP 系统（如 SAP、Oracle）、财 务软件（如用友、金蝶）、OA 系统以及税务平台，实现审计相关 练模型检测数据异常模式，例如： - 使用孤立森林算法识别离群值 - 基于 BERT 的文本分类器过滤无关文档 - 时序预测模型发现周期性 数据断点 数据标准化采用分层建模方法，底层建立符合审计准则的全局 数据模型（如 ACL 标准字段体系），中层按行业特性扩展子模型 （如金融业需补充 Basel III 相关指标），上层支持企业自定义字段 映射。通过 ETL 管道实现自动化转换，关键步骤包括：

应对新周期 从基建到运营， 做数字化转型的终极赢家 数字化变现要以运营能力为突破口 建立企业“数智价值链” ｜ 1 目录 CONTENTS 02 从基建到运营， 做数字化转型的终极赢家 数字化变现要以运营能力为突破口 友邦人寿：企业的内功关系到数字 化的价值变现 天猫：从数字化运营到高质量发展 建立企业“数智价值链” 04 08 17 12 瞭望塔 实训营 多棱镜 2 企业而言，则更需要合作伙伴助攻。 实际上，在数字化环境下，连接与共生正 在成为企业实现价值创新的重要手段。寻找一 个或多个数字化转型服务伙伴，在商业上深度 合作，共同创新、共同运营、传递能力，以服 务的方式建立共同商业目标，以新的计价方式 谋求共同获得商业利益最大化，是企业的必然 趋势和必经之路，也将是企业在数字化转型这 一长期发展战略中，兼顾价值创造和创新迭代 的主流新模式。 显然，选择合适的合作伙伴对数字化运营 实践。 体系化运营创造看得见的价值 数字化转型要为业务增长创造价值，需要 通过有效的运营来实现。 “近几年大多数企业都在做数字化建设， 很多头部企业已经完成了数字化基建的部署， 现在其实要建立的是一套数字化的应用和运营 能力，因为同样的武器在不同的人手中能够达 到完全不同的效果。”在刘立民看来，数字化 运营考验的其实是企业的内功，当企业都完成 了数字化基建的建设，有效使用数据就是拉开