XRKJ 智能制造平台的必然选择！ 20 ① 绝密信息 严禁泄露 金蝶云星空，引领 XRKJ 智能化新征程 全渠道营销 智能客服 阿米巴 智能财务 PLM 智能制造 PaaS 平台 核算高效，赋能业务，洞察未来 掌控通路，直达用户 连接客户并创造极致体验 激活个体，人人都是 CEO 数字工厂，个性化定制 研发升级，降本增效 连接、激活、赋能、降本、增效！ 21 ① 绝密信息 年、逐步实现） 第三阶段（预计 3 年以上，持续优化） 运营魔方 AI 系统 关键内容 1. 统一目标激活人：通过目标激 励体系 + 人力资源系统激活 人，目标高低决定管理者薪酬 2. 精细核算激活人：实现事业部 核算，和精细化成本管理 3. 责任清晰激活人：通过组织、 管理流程优化，明确工作标 准，落地到平台、实行管理透 明化 4. 阶段效果 达成更高业绩目标 提升生产管理效率 提高设备利用率 配送与售后服务 全渠道运营基础服务 移动平台（云之 家） 大数据云平台 多组织供应协同 多工厂生产协同 组织间交易与结算阿米巴报表 全面预算 资金管理 利润中心核算与报告 职员管理 薪酬管理 考勤管理 招聘管理 绩效管理 质量标准 质量检验

投融资管理 综合经营分析评价 科室级部门经营管理 绩效管理 人力资源管理 会计核算及财务 管理 成本预算 预算管理 物流管理 固定资产管理 酬薪管理、奖金分配 人事档案、薪酬管理、考勤管理 排班管理、人才管理、干部管理 会计核算、财务分析 酬薪发放、报表管理 科室成本核算、项目成本核算 医院综合运营分析、科主任经营分析 预算编制、支出控制 采购管理、库房管理、代销品管理

投融资管理 综合经营分析评价 科室级部门经营管 理 绩效管理 人力资源管理 会计核算及财 务管理 成本预算 预算管理 物流管理 固定资产管理 酬薪管理、奖金分配 人事档案、薪酬管理、考勤管理 排班管理、人才管理、干部管理 会计核算、财务分析 酬薪发放、报表管理 科室成本核算、项目成本核算 医院综合运营分析、科主任经营分析 预算编制、支出控制 采购管理、库房管理、代销品管理

年、逐步实现） 第三阶段（预计 3 年以上，持续优化） 运营魔方 AI 系统 关键内容 1. 统一目标激活人：通过目标激励 体系 + 人力资源系统激活人，目 标高低决定管理者薪酬 2. 精细核算激活人：实现事业部核 算，和精细化成本管理 3. 责任清晰激活人：通过组织、管 理流程优化，明确工作标准，落 地到平台、实行管理透明化 4. 阶段效果 达成更高业绩目标 提升生产管理效率 配送与售后服务 全渠道运营基础服务 移动平台（云之 家） 大数据云平台 多组织供应协同 多工厂生产协同 组织间交易与结算阿米巴报表 全面预算 资金管理 利润中心核算与报 告 职员管理 薪酬管理 考勤管理 招聘管理 绩效管理 质量标准 质量检验 管理 质量 管理 云之家 微信 浏览器 PC 智慧设备 供应商 门户 员工门户 管理层 门户 经销商 门户 角色门户 多通道访问 全成本管理 资金管理 资产管理 核算与报告 VMI 服务 • 产品设计 • 项目管理 • 成果管理 产品研发 协同办公 移动 ERP 系统集成 第一阶段 第一阶段 第一阶段 第二阶段 第二阶段 第二阶段

损耗、改单率 单吨制费、运费 呆滞慢动 工厂 车间 物流 技术 人力 结构 内部 流动率 提升工作效率 人均 薪酬 人均 费用 招聘率 离职率 关键 岗位 编制 情况 人员信息、 绩效核算、 效能评估、 学习检核 人才 画像 社招 校招 第三方 招聘推荐、 广为画像 匹配 提升招聘能力 行程 绩效 人员 发展 考勤 组织人员分析、 岗位画像、 人员绩效、 数智领导力 030 029 数智领导力 编制周期 30 天→ 15 天 年节约人工成本和开发费用约 186 2、绩效核算线上化 梳理项目数据，完成数据储备 0 1 对第一阶段的基础数据进行整合，实现员工绩效的自动核算。考核指标线上核算完毕后，系 统会自动回填入 OA，实现绩效核算的全流程线上化。 整合基础数据，完成最终数据报表开发 02 构建“组织 - 人员 - 核心指标”+“绝对值 - 场景价值 绩效线上化后预计为公司节省 239.4 万元。 场景价值 3、集团管理利润表线上化 集团管理利润表的金额指标核算规则逻辑复杂，利润表的数据来自于五大模块的数据汇总，这五大模 块分别为其他费用、财务费用、减值损失、分摊费用、销运本。 1. 根据各个模块的核算规则为五大模块各自开发出所包含的维度的指标明细表。 2. 将各个模块的明细表数据汇总到各自模块的汇总表中。 3. 将各个

上传前，务必评估文件有无敏感隐私数据。若包含个人身份信息（如身份证 号、银行卡号、姓名、联系方式等） 或商业机密信息（如未公开商业计划、财务 报表、客户数据等），需谨慎上传，以防数据泄露，比如工程审计文件中的施 工 方成本核算明细等。 若因特定任务必须上传含隐私数据的文件，建议先脱敏处理，如用 * 等符 号替换身份证号、银行卡号关键信息， 或加密后上 传。同时， 关注 DeepSeek 平 台的 成本分析问答示例 37 图 5-8 成本分析问答示例（续） 从 图 5-8 成本分析问答示例（续）中可以清晰地看到生成的各项数据，以及 与以往数据的对比和优化建议，从而为成本核算和成本分析提供核算结果。 5.5 工程图纸测算工程量 5.5.1 工程量测算概述 工程图纸是计算工程量的主要依据，通过详细解读图纸，按部位或系统分 类， 依据定额或清单规范逐项计算。首先， 需全面、准确地理

现有的云基础设施常常难以应对用户在弹性、低时 延和高吞吐等方面的基础性能问题。 复杂应用的复合性能挑战：以游戏场景为例，其涉及复杂的图形渲染，以及物理环境模拟、 人工智能算法等，既需要高性能单核算力，支撑Unity和Unreal Engine等3D引擎的运行，也 需要可靠的的多线程并发能力，支持多玩家同步时的后台任务处理和AI推理。游戏业务的周 期特性对于资源的弹性伸缩能力要求极高。此外，玩家数据的记录也涉及频繁的写操作，需 g�i，基于自研“CIPU+ 飞天”技术架构，搭搭载英特尔 ® 至强 ® 6 处理器 ，软硬协 同优化，助力小鹏提升数据预处理效率，显著降低算力成本： 性能与性价比提升：相比第八代实例，ECS g�i单核算力最大提升20%，通过3.6 GHz全核睿频， ���MB 超大 L� 缓存，可保障高并发场景流畅响应。采用原生硬件加密 QAT 技术，集成 SSL/TLS 加密、压缩 / 解压缩加速引擎，可从 解决方案： 为应对上述挑战，真有趣采用阿里云基于英特尔 ® 至强 ® 6 处理器的 ECS g�i 实例构建高性能游戏 架构，结合阿里云全栈云服务实现端到端优化： 高性能计算底座：ECS g�i 单核算力最大提升 20%，搭配 3.6G Hz 全核睿频与 504MB 超大 L� 缓存通过 “飞天”云操作系统的智能调度，实现跨可用区算力负载均衡，确保团战场景下逻辑处 理延迟缩小，消除操作卡顿。

（18）境外债券承销是否执行 ESG 评级穿透审查，募集资金用途是否与东 道国环保法规冲突？（比对国际绿色金融标准，核查境外法律意见书内容） （19）自贸区分账核算单元是否严格隔离资金，跨账务单元调拨是否具备 真 实贸易背景？（检查分账核算系统设置，验证资金调拨审批单据） 6 、操作风险 （20）移动展业设备定位功能是否实时监控，超出预设地理围栏是否自动 锁 机？（实地测试 PAD 设备定位功能，检查异常移动预警记录） （一）基础审计场景应用问题 16 1 、财务审计相关问题 （1）银行财务报表是否完整反映所有表外业务及或有负债，是否存在未披 露的担保或承诺事项？（检查表外科目明细及合同协议） （2）利息收入与支出核算是否遵循权责发生制原则，是否存在跨期调节利 润或隐藏不良贷款的行为？（核对利息计算表与资金流水匹配性） （3）贷款损失准备金计提是否充分，是否依据监管要求动态调整模型参数 以反映信用风险变化？（评估拨备覆盖率与不良贷款偏离度） 期闲置资产的情况？（抽查资产使用记录与评估报告） （6）税收优惠政策的适用是否符合法规要求，是否存在滥用税收筹划导致 税务合规风险？（核查税务申报材料与政策适用条件） （7）外汇业务损益核算是否准确，是否建立有效机制应对汇率波动对财务 报表的影响？（分析汇率敏感性测试结果） （8）中间业务收入确认是否完整，是否存在通过拆分合同或延迟入账规避 监管的情况？（追踪服务协议与收入确认时点）

化转型资金的投入预算 及管控机制； b) 应建立资金保障管理制 度，并持续优化和改进资 金保障管理 a) 应对数字化转型资金进 行统筹协调利用、优化调 整、动态协同管理和量化 精准核算，实现数字化转 型资金自身数字化管理； b) 应持续识别的风险，制定 应急储备资金方案 a) 应建立数字化转型生态 建设相关的资金预算； b) 应针对生态环境相关数 字化转型工作所需资金 集各类金融账户数据，实 施各项经费对账，及时提 醒重大资金风险； b) 应在规范化预算决算机 制基础上，建立财务和成 本控制计划及其执行管 理机制，实现产品与服务 的成本性、精细化核算和 全面预算管理； c) 应通过财务系统与数字 化转型管理系统集成，实 现转型项目实施、预算、 成本的一体化管理 a) 应通过财务系统与营销、 生产与服务管理、项目管 理等集成，实现合同、订 据，建立经营监测、预测 模型，支持支持业务领 域预算与决算的动态监 测、预测与优化； c) 应通过金融与资金成本 融入业务发展模型中， 实现业务单元财务精准 管控与优化，以及产品 与服务全成本精准核算 与管控 数字化 供应链 a) 应根据产品、物料需求和 库 存 等 信 息 制 定 采 购 计划： b) 应通过信息技术手段记 录采购订单、采购合同和 供应商等信息 a)

和优化建议。此外，还需关注工程变更和签证管理，确保变更费用 的合理性和可控性。 最后，工程结算阶段是造价管理的收尾环节。在这一阶段，需 对工程的实际成本进行全面核算，并与预算进行对比分析，总结经 验教训。大模型可以通过自动化核算功能，快速生成结算报告，并 通过数据分析，评估项目的成本控制效果，为后续项目提供参考。 同时，还需关注结算资料的完整性和合规性，确保结算工作的顺利 进行。 在 2%。 此外，在成本核算过程中，人工核算容易出现计算错误和数据 录入错误。DeepSeek-R1 大模型实现了自动化成本核算，减少了 人工干预，错误率从 2.8%降低到 0.5%。 以下为具体数据对比：  工程量清单错误率：3.5% 0.8% →  材料价格预测错误率：2.2% 0.6% →  风险评估错误率：4.1% 1.2% →  成本核算错误率：2.8% 强大的自然语言处理和深度学习能力，能够高效处理海量的工程数 据，包括历史成本数据、市场行情、材料价格波动等，从而提供更 为精准的成本预测。其次，该模型在实际应用中能够显著减少人工 误差，提升工作效率，特别是在复杂工程项目的成本核算中，其自 动化处理能力大大缩短了时间成本。 此外，DeepSeek-R1 在风险预警和应对策略制定方面表现突 出。通过实时监测市场变化和工程进展，模型能够及时识别潜在风 险，并生成相应的应对方案，帮助企业在早期阶段规避风险，减少