7.1 投标文件自动生成..............................................................................65 7.2 投标报价分析与优化..........................................................................67 7.3 竞争对手分析...... 施工图预算还需考虑施工组织设计、材料采购计划等因素，确保预 算的可执行性。 在招投标阶段，工程造价的核心在于工程量清单的编制与投标 报价的合理性。工程量清单需准确反映工程的全部内容，避免漏项 或重复计算。大模型可以通过智能识别技术，自动生成工程量清单， 并通过历史数据分析和市场调研，提供合理的投标报价建议。这一 环节还需关注合同条款的合理性，确保合同价格与预算的一致性， 避免后期变更和索赔风险。 工程施工阶 势，自动生成准确的工程量清单和报价建议，帮助投标方快速制定 合理的投标方案。同时，模型还能够对招标文件进行智能解析，提 取关键条款和技术要求，辅助投标方精准响应招标需求。 在评标阶段，DeepSeek-R1 通过自然语言处理和机器学习技 术，能够对投标文件进行自动化评审，识别其中的合规性、技术性 和经济性要素，生成评标报告，大幅提高评标效率和准确性。此外， 模型还可以预测竞争对手的报价策略，为投标方提供更具竞争力的

/ 单位 USD 6.25/Kg 运费 2% 折扣 4% 最终采购订单 : 4500006398 信息记录 报价单 10 20 30 手动 框架协议 10 20 30 采购订单 10 20 30 信息记录产生方式 © 2011 82 - All rights reserved 45 2011 82 - All rights reserved 57 不同采购形式采用的文档 © 2011 82 - All rights reserved 58 一次性采购 采购申请＋询价＋报价＋确定货源＋采购订单（具体的订货单） 采购合同 采购合同＋核准订单（根据采购申请制定的具体供货计划） 计划协议 计划协议（年度合同）＋计划交货（根据采购申请制定的周供货 计划） 􀂃 思考：结合实 是向供应商发出的一个邀请，希望他 提供一个报价，标注物料供应或提供服务的条款和条件 ( 尤其是价格 ) 。  创建询价可以参考采购申请或框架协议。  需要输入询价物料和数量。 询价 / 报价 © 2011 82 - All rights reserved 63 报价包含了供应商为询价单中的物料或服务提供的价格和条件。在 MM 采购 系统中，询价单和报价是相同的凭证。 你可以在原来的询价单中输入供应商的价格和

合并相同的采购需求。每个物料至少找3家供应商 进行报价。 采购员 开始 查看采购申请 采购申请 （二审） 是 否 制作报价单 报价单 采购员 根据供应商的报价，制作报价单。记录各供应商 的价格、交期、结算条件、MOQ并建议供方，对 新供应商要将供应商认证表作为附件提交。 工作时效；收到申请到制作报价单在36小时内。 是 审核报价单 报价单 （审核） 采购经理 是 复核采购员提交的报价单内容的准确性、确保所 复核采购员提交的报价单内容的准确性、确保所 有请购物料都已经询报价；确保询价流程、供应 商认证流程已经履行； 审批时效：1个小时。 要求供应商报价 明确流程目的，与打造企业 核心竞争力统一方向！ 工作标准三要素： • 充分必要条件 • 工作的有效性 • 工作的时效性 示例 通过规划和信息系统，明确职责和工作标准、激活员工避免扯皮！ MES/WMS 系统—助力 XRKJ 车间管理透明化 工序 1 工序 2 工序 3 0 项目评估 5 后续支持 系统实现 正常运行 1 2 3 4 项目阶段 项目立项 项目立项 方案规划 方案规划 方案汇报 方案汇报 方案确认 方案确认 项目报价 项目报价 现在的阶段 签订合同 签订合同 售前调研 售前调研 XRKJ 项目实施团队保障 组长 领导小组 实施小组 项目经理 项目监理 咨询 规划 小组 WMS 实施 小组 项目名称

化变革带来的产供链变革，其中产业AI、产业出海与深度供应链成为解锁新周期的关键钥匙，也是新模式新业态的三大质变方向。 信息与金融促进交易 孕育期（~2018年） • 互联网提效信息对称。平台通过促成买卖双方在线询盘、报价、支付等交易行为，将线下分散、不透明的交易迁移至线上，解 决了信息不对称痛点，平台营销广告价值凸显。 • 供应链金融促进交易。模式相对轻，撬动GMV大幅增长，平台凸显供应链金融价值，交易价值初现。 运营与业务流程 • 齐心集团将AI接入财务结算对账系统， 对账准确率达96%，降低了核验人工成 本，以及漏检导致的流程反复成本； • 密尔克卫利用AI技术搭建自动计费系统， 自动化无缝衔接从报价到账单生成全流 程； • 震坤行将AI推品大脑、AI行家助手等智 能体与产品选型推荐、销售转化等场景 结合，客服人均处理订单行数同比提升 48%； • 汇通达的“千橙AI超级店长”可协助门 店自动完成60%的日常管理工作，有效 202209 202309 202409 202510 2,093 万 “行家玲珑”智能体家族 AI Agents 基础模型 多模态模型 知识库问答模型 导购助手模型 物料管家 行家助手 推品大脑 询报价 智能工作台 招投标 开发者平台 more 专家经验 商品数据 客户数据 供应商数据 第三方数据 震坤行“行家玲珑” 工业用品AI大模型 震坤行工业用品 数据字典 数字资产规模快速增长 支撑AI选型智能体实现技术跨越

品与服务模式已难以满足现代消费者 的需求。客户越来越期望获得个性化的保险解决方案，这要求保险公司能够提供定制化 的产品和服务。例如，年轻消费者更倾向于通过在线渠道购买保险，他们期望获得即时的 报价和便捷的理赔服务。同时，客户对保险产品的理解也在不断深化，他们需要更透明、 更灵活的保险产品，以适应他们多变的生活需求。 （3）市场竞争的加剧 随着金融科技的快速发展，越来越多的科技公司进入保险市场，利用大数据、人工智 1.2 重点应用场景智能化 图10 智能客服机器人技术架构图 �� （2）车险全线上销售机器人 车险全线上销售机器人借助阳光正言GPT，通过人机交互的方式为客户提供车险投 保咨询、产品报价、缴费出单以及增值服务讲解等全流程、无人化自助服务，并为客户提供 个性化、有温度、高品质的购买体验。今年4月机器人已在线上渠道试点应用，机器人交互 任务完成率目前已提升到89%，人机协同的销售模式基本形成。 特约文本进行分析，能细化承保条件用于理赔精细化管理。 ③ 车险智能报价助手 （A）案例概述 国寿财险广东省分公司积极探索业务场景，借鉴前期理赔计算书信息抽取场景积累 的经验，发现小财大模型能够从一线展业人员发送给出单员的碎片信息中结构化提取出 车险报价所需的必填信息，实现快速报价。这一实践减轻了人工处理工作量，提升了车险 报价效率和成功率，在行业同类报价机器人中，达到了领先水平。 （B）应用方案 使

- 结构化数据：保单信息（投保人、险种、保额）、理赔申请 单（事故描述、损失清单）、核赔结论（赔付金额、拒赔原因代 码） - 非结构化数据：医疗报告扫描件（PDF/JPG）、伤情照片、 维修报价单（Excel/Word）、客户通话录音（需转文本） 数据清洗规范（示例） | 数据类别 | 常见问题 | 清洗方法 | 输出标准 | |—————-|—————————| 结构化数据主要来自保险核心业务系统，包括保单信息（如险 种、保额、生效日期）、理赔申请记录（如报案时间、损失描述、 定损金额）、客户基本信息（如年龄、职业、历史理赔次数）以及 第三方合作机构提供的医疗诊断报告、维修厂报价单等。这类数据 通常以关系型数据库表形式存储，字段定义明确，例如理赔案件表 中可能包含案件编号、申请人身份证号、事故类型、责任认定比例 等关键字段。以下为典型的结构化数据示例： 数据类别 字段示例 度、完整性，并识别票据印章、金额等关键信息。 2. 动态校验规则引擎 根据不同险种（车险、健康险等）预设材料清单模板，模型自 动匹配并生成校验逻辑。例如： 险种类型 必选材料 校验规则示例 车损险 事故责任认定书、维修报价单 文件需包含交警盖章、维修厂联系 方式 住院医疗 险 出院小结、费用清单 诊断结果需与保单覆盖病种匹配 3. 实时反馈与补全机制 当检测到材料缺失或不符合要求时，系统即时生成结构化反

通过分析停车场卫星图 像预测零售企业季度营收，年化收益提升 12%。  实时性跃迁：FPGA 硬件加速将订单响应时间压缩至纳秒 级，JP Morgan 的 LOXM 系统可实现每秒处理 2 万笔衍生品 报价。  风险控制智能化：基于联邦学习的跨市场风险传染模型可将黑 天鹅事件预警时间提前 3-5 个交易日，2022 年瑞士信贷通过 此类系统避免了约 4.7 亿美元的 Euribor 波动损失。 模，自动捕捉价格波动中的隐含模式。特征重要性分析工具（如 SHAP 值）可量化因子贡献度，优化输入变量。  高频数据清洗：基于异常检测算法（如 Isolation Forest）自 动识别并修正异常报价  因子合成：通过对抗生成网络（GAN）模拟市场环境变化， 生成具有鲁棒性的合成因子  跨市场关联分析：利用图神经网络（GNN）挖掘不同资产间 的非线性传导关系 预测模型构建 监督学 以内，财务数据更新间 隔≤24 小时  跨市场一致性：采用 ISO 10383 标准统一交易所编码，解决 同一资产在不同市场的命名冲突 清洗流程采用三级过滤机制： 1. 初级过滤：剔除重复报价、异常零值（如股价为 0）和明显离 群点（±5σ 范围外） 2. 逻辑校验：验证时间戳连续性（缺失时段自动插值）、买卖价 差合理性（bid-ask spread＜3%） 3. 跨源比对：当多

（32）条码支付静态码限额管理是否实施动态监测，同一收款码高频交易 是 否触发身份重核？（调取条码支付监控报表，核查可疑商户实地排查记录） （33）跨境支付机构合作是否建立汇率报价比价机制，客户购汇价格偏离度 是否超出市场合理范围？（抽查汇率报价时间戳，比对同期国际外汇市场数 据） 10 、衍生品交易 （34）非清算类衍生品交易保证金计算是否考虑跨产品对冲效应，抵押品 折 扣率调整是否及时反映市场波动？（验证保证金计算模型参数，审查抵押品 ？（如向保守型客户销售 Accumulator 产品，可调取客户风险测评记录与产品风险等级比对） （4）如何验证 FICC 业务违反做市商义务？（如故意扩大买卖价差操纵市场， 41 可分析报价偏离度超过行业基准值 30%的异常时点） （5）如何发现结构化产品嵌套违规？（如理财资金违规投向非标资产， 可 穿透核查底层资产类别是否符合资管新规规定） （6）如何识别跨境融资违规担保？（如内保外贷未履行外债登记，可核 、审计方法：提取定盘前 1 小时所有询价记录，构建报价权重分布图；使 用时间序列分析检测报价偏离度的统计显著性。 3 、审计发现：某做市商在定盘前 10 分钟连续报出偏离市场 50bp 的异常 价 格；该做市商当日持有大量反向头寸，涉嫌操纵定价获利。 4、处理结果：向交易商协会举报，罚没违法所得 3200 万元；在定价模型 中 增加异常报价过滤机制。 5 、案例启示：需强化定价基准形成过程的算法监控。

可动态评估风险并触发预警，例如监测到高风险驾驶行 为时自动调整保费或推送安全建议。 3. 智能理赔与服务优化 o 车险场景中，用户上传事故照片后，智能体通过图像识 别自动定损，并与维修厂商报价系统联动，实现 80%以 上小额案件的无人化处理，将平均理赔时长从 3 天缩短 至 2 小时内。 场景 传统流程耗时 智能体方案耗时 准确率提升 健康险核保 2-3 工作日 <30 秒 +17% 零件更换/维修决策树：根据损伤深度自动匹配维修方 案，例如当钣金变形超过 3mm 且面积大于 5cm² 时触发 更换逻辑 o 价格基准库联动：实时调用合作 4S 店及配件市场的价格 数据，生成包含工时费的详细报价单 3. 反欺诈检测： o 图像篡改识别：通过 EXIF 元数据分析及光照一致性检 测，识别拼接、PS 等欺诈行为 o 历史损伤比对：自动调取该车过往理赔记录，标记新增 损伤与陈旧损伤的差异区域 例如在车险续保场景中对比两种话术： - “ 直接报价方案： 您的续保 费用为 XXX 元，包含 YYY ” 保障 - “ 渐进式方案： 检测到您去年发生 过 1 次理赔，建议增加 ZZZ 条款，这样总保费是 XXX 元” 测试数据应满足统计学显著性要求（p<0.05），样本量通过功 率分析确定。下表展示某次话术优化的对比结果： 方案类型 转化率 平均会话时长 满意度 直接报价 62% 2.1 分钟 4.2/5

体动态（如领英数据），通过自然语言生成 3 段式摘要：基础属性 （行业/规模/关键人）、需求痛点（近期咨询内容）、关联商机 （进行中的报价或合同阶段）。 2. 话术建议引擎 - 根据当前客户阶 段自动推送话术模板： - 初次接触：提供行业基准案例+开放性问 题模板 - 报价阶段：竞品对比话术+ 价格谈判技巧 - 异议处理：针 ” ” 对 价格过高 等常见异议的结构化应答方案 3. 交互式任务管理 SQL 查询语句减少 30%的数据库 I/O 压力。 第三周开始进入持续优化周期，每 48 小时更新一次对话模型 参数，主要依据客户实际交互数据中的意图识别盲区（当前 TOP3 盲区：跨产品组合报价、特殊付款方式处理、多语言支持）。同步 建立客户成功案例库，筛选 20 个典型场景制作成系统内置模板。 技术债务清理计划需在本阶段同步执行，重点解决测试阶段遗留的 17 个 P2 级缺陷和 4 实时推理服务负载均衡使用 对象存储 50TB 标准存储 ¥1,200 客户交互数据冷热分层存储 持续性运营成本 • 模型 API 调用费用：按每日预估 50 万次请求计算，DeepSeek 企 业级 API 阶梯报价为¥0.018/次（百万次以上），月均成本约¥27 万 • 数据清洗人力：需配置 2 名数据工程师（¥35k/人月）进行客户对 话数据脱敏和标注 • 电力与带宽：专线网络年费¥15 万，数据中心