DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Janus Pro， 表 1 中列出了这 3 个核心版本的特点和适用场景。 表 1 DeepSeek 核心版本与适用场景 模型版本 发行时间 模型大小 核心能力 适用场景示例 DeepSeek-V3 2024-12-26 671B 通用自然语言处理（NLP），支 持 长文本理解、多语言交互 合同条款解析、政策法规 匹配、审计报告生成 DeepSeek-R1 2025-1-20 助手，以便更好地理解人类语言。 （1）明确需求 • × 错误示例：「帮我写份审计底稿」 • ◇ 正确示例：「我需要⼀ “ 份关于财政审计中 挪用公款 ”的审计底稿， 并 附上相关法律法规的具体条款，时间范围为 2024-2025 年。」 （2）提供背景 • × 错误示例：「分析这个数据」 • ◇ 正确示例：「这是一家企业过去三个月的销售数据，请分析与过去三年 同期的销量差异（附审计数据）」 错误⽰例：「给出审计整改方案」 • ◇ 正确示例：「请用表格形式逐条列出上述审计整改方案，包含审计问题 对象和整改预期成果」 （4）控制长度 • × 错误示例：「详细说明」 • ◇ 正确示例：「请用 100 字以内说明区块链审计技术的应用，确保完全不 懂技术的人也能理解」 （5）及时纠正 • × 错误示例：「审计证据」 当回答不满意时，可以： • ◇ 正确示例：「审计证据的充分性和适当性有什么区别？我不理解，请再

值定 位；期 望维度则为人工智能输出提供明确标准，有效缩小技术输出与专业需求之 间的认 知差距。 4.2 CARE 模型：构建全面审计上下文 CARE 模型作为一种整合背景、行动、结果和示例的思维结构，在需要全 面 情境理解的领域具有广泛应用价值。工程审计因其复杂的项目背景、多元的 利益 相关者以及高度的专业性，对于情境理解有着特殊需求，这使 CARE 模型 在此领 域具有独特适用性。 结果（Result）：提供详细的成本异常报告和改进建议 4. 示例（Example）：如发现材料采购环节存在不合理加价，需要详细说明 提示词模板 背景：[项目名称]在执行过程中出现严重成本超支 行动：全面分析项目成本异常的具体原因 请详细调查并报告： 1. 成本异常的具体环节 2. 异常原因的详细分析 3. 定量评估成本超支的财务影响 4. 具体的成本控制建议 示例：请特别关注材料采购、人工成本等关键环节 模型在工程审计领域的特殊价值在于其对背景的强调和对示例的整 合：背景维度使审计人员能够充分理解工程项目的特定环境和条件约束；示例维 度则通过类比学习机制，使抽象的审计发现转化为可操作的改进方案，增强审计 成果的实践价值。 4.3 TRACE 模型：系统性项目审计方法 TRACE “ 模型通过 任务（Task）-请求（Request）-行动（Action）-背景（Context） 25 -示例（Example ”

照片标签 音频 文字 语音识别 英语 中文 机器翻译 图像 , 雷达信息 其他车辆位置 自动驾驶 监督式学习示例 输入 A 输出 B 应用场景 零部件图像 有没有瑕疵 ? (0/1) 视觉检测 机器参数 良率 大规模生产 产量 大规模生产 监督式学习在生产制造中的示例 顾客是否接受 是否通过顾客检测 ? 产品研发 / 质量控 制 零部件参数 合同谈判 机器参数 出价 性能 / 数 据 技术 / 数 据 技术 / 数 据 性能 什么是神经网络？ 机器失效概率 距上次检测时间 示例 : 维护预测 (1/3) 机器失 效概率 输入 A 输出 B 机器失效概率 / 维护安 排 距上次检测时间 “ 神经 元” 神经网络 示例 : 维护预测 (2/3) 润滑次数 机器寿命 湿度 维护不足 磨损 运营环境 机器失效概率 输出 B B 距上次检测时间 输入 A 距上次检测时间 润滑次数 机器失效概率 机器寿命 输出 B 湿度 输入 A 示例 : 维护预测 (3/3) 建立人工智能公司 百货商场 + 网站 ≠ 互联网公司 互联网公司主要特点 : • A/B 测试 • 快速迭代 • 工程师及产品经理进行决策 … 传统公司 + 机器学习 ≠ 人工智能 公司 人工智能公司主要特点

对象的子系统情况，建议不超过 300 字】 安全状况描述 【填写说明：根据实际测评情况简要描述被测对象的整体安全状况，包 括最主要的中高风险安全问题及数量，建议不超过 400 字】 【参考示例】 本次安全等级测评采用访谈、核查和测试等测评方法，对【被测对象名 称】的【物理机房、网络架构、网络设备、安全设备、系统管理软件、 主机操作系统、数据库管理系统、业务应用系统、数据资源、管理制 改的，需如实描述，同时注 明（已整改）。如果没有重大风险隐患，则注明未发现重大风险隐患，例如“经 过单项测评结果判定和整体测评，未发现[被测对象名称]存在重大风险隐患。”。 测评机构可参考以下示例编制。】 经过单项测评结果判定和整体测评，[被测对象名称]存在重大风险隐患 XX 项，截止报告发布日期，已完成整改 XX 项，剩余 XX 项未整改。本次测评过 程中发现的重大风险隐患及整改建议如下： 正文 第 7 页 共 661451 页 报告编号：XXXXXXXXXXX-XXXXX-XX-XXXX-XX 【2025 版】 对被测对象采用的安全保护措施及其达到的效果等进行详细描述。】 【参考示例】 在安全物理环境方面采取了以下安全措施： 【需要描述物理位置的选择、物理访问控制、防盗窃和防破坏、防雷击、防火 防水和防潮、防静电、温湿度控制、电力供应和电磁防护的主要实现情况】 此外在【XX

可持续发展战略举措与管理目标。 科技绿色 可持续产品 理念传播 可持续畅享 责任驱动 可持续营销 诚信透明 可持续治理 价值共享 可持续影响力 一切为了 人与自然的 健康之美 ESG最佳实践企业案例页示例 – 恒林家居 • 根据综合评分的代表性案例，报告将以以下露出形式展示最 佳实践案例企业和对各维度的评价 Achievements & Impact ESG合规及披露 Compliance 北京航空材料研究院股份有限公司 7 中化装备科技(青岛)股份有限公司 8 中国国际海运集装箱（集团）股份有限公司 9 国电南瑞科技股份有限公司 10 深圳市华宝新能源股份有限公司 69 ESG最佳实践企业案例页示例 – 厦钨新能 • 根据综合评分的代表性案例，报告将以以下露出形式展示最 佳实践案例企业和对各维度的评价 Achievements & Impact ESG合规及披露 Compliance 及较为完善的可持续发展政策体系，持续提升可持续发展管理水平；建立体系化、规范 化、主动化的全面风险管理体系，提升公司风险应对能力和管理水平，有效防范、控制 和化解各类风险，保障公司稳健经营。 细分维度说明 ESG最佳实践企业案例页示例 – 金盘科技 • 根据综合评分的代表性案例，报告将以以下露出形式展示最 佳实践案例企业和对各维度的评价 Achievements & Impact ESG合规及披露 Compliance

为提高效率，可以借助自动化工具进行数据爬取和整合。例如， 使用网络爬虫技术从政府官网、政务服务平台等地批量获取公开数 据；使用 API 接口对接政府部门的数据开放平台，定期更新数据。 以下是一个典型的数据收集流程示例： 1. 确定数据主题（如“城市交通管理”）。 2. 识别数据来源（如交通管理局官网、城市公共服务平台）。 3. 使用爬虫或 API 接口获取数据。 4. 清洗和预处理数据，去除重复、噪声和不完整数据。 Augmentation）技术增加 少数类样本的多样性。例如，在文本数据中，可以通过同义词替换、 句子重组、添加噪声等方式生成新的样本，从而增强数据集的丰富 性。 以下是一个简单的数据集平衡策略示例： 类别 原始样本数 过采样后样本数 欠采样后样本数 混合采样后样本数 类别 A 1000 1500 800 1200 类别 B 500 1000 500 800 类别 C 200 1000 来减少过拟合，而 Dropout 则通过随机丢弃部分神经元来增强模 型的泛化能力。在调优过程中，可以通过网格搜索或随机搜索的方 法，对这些超参数进行联合优化。 以下是一个典型的超参数搜索范围示例：  学习率：1e-5 到 1e-3  批量大小：16, 32, 64, 128  训练轮数：10 到 100  权重衰减系数：0.0, 1e-4, 1e-3  Dropout

本手册业务审计板块分几个部分，形成 场景-方法-示例-案例 ”的闭环： l 场景部分：从金融审计理念与模式到金融审计质量管理，然后主要围绕 商业银行、证券公司以及保险公司审计提出可供参考的场景问题并给出相关的提 示； l 大数据应用部分：涵盖风险建模、文本分析、流程自动化等技术，提供 Prompt 设计与调优策略的简要提示与思路； l 示例与案例部分：详解大数据分析技术等在合同审查、关联交易识别、 关联交易识别、 风险揭示等场景中的具体审计示例与案例分析。 三、多层面价值彰显：从个体应用到机构和行业的启发 本手册的价值体现在三个层面： l 对个体：帮助审计人员突破经验认知与局限，努力实现金融审计多元场 景覆盖，帮助审计人员减少审计盲区； 0 l 对机构：助力构建标准化审计知识库，减少因人员流动导致的方法论断 层，提升风险覆盖密度； l “ 对行业：推动审计从 事后纠错 团队的核对筛选和修改，但由于人工智能幻觉的存在，以及金融政策快速变化； 在使用时仍需与最新监管文件、内部制度比对；问题提示因篇幅限制较少，使用 时需要进一步丰富审计分析维度；本手册中的示例与案例不构成审计依据，仅构 成审计思路与方法参考； l 伦理约束：避免将模型用于客户画像歧视、绩效预测等可能引发公平性 质疑的场景。 “ 我们期待这本手册能成为审计人员在智能时代的 导航仪

为训练集、验证集和测试集，比例可为 7:2:1，以确保模型训练、 调参和评估的独立性。为增强模型的泛化能力，还可采用数据增强 技术，如文本数据的同义词替换、数据合成等。 以下是一个数据清洗与预处理的示例流程： 1. 原始数据加载 与检查 2. 缺失值处理：删除或填充 3. 去重：确保数据唯一性 4. 异 常值检测与修正 5. 数据格式统一化（时间、文本、单位等） 6. 一为 数值 类型。对于缺失值，应根据业务需求进行补全或标记， “ 可以选择使用特定占位符（如 NULL” “ 或 N/A”）表示缺失值，或者 通过插值法补全缺失数据。 以下是一个数据格式标准化的示例： 原始数据 标准化后数据 处理说明 2023/12/3 1 2023-12-31 “ 日期格式统一为 YYYY-MM-DD” 15:30 PM 15:30:00 “ 时间格式统一为 HH:MM:SS” 签体系，确保标签之间互斥且覆盖全面。对于实体识别任务，则需 确定需要识别的实体类型及其边界规则。 标注过程中，应建立统一的标注规范，确保不同标注人员之间 的一致性。标注规范应详细说明各类标签的定义、标注示例以及特 殊情况处理方式。为提高标注效率，可采用半自动化工具辅助标 注。例如，利用预训练模型对数据进行初步标注，再由人工审核和 修正。这一过程不仅可以减少人力成本，还能提升标注质量。 为保障标

Conversational Robot[C]// ACL 2017, System Demonstrations. 2017:13-18. 4 “ 聊天”示例 5 “ 知识问答”示例 6 “ 任务执行”示例 7 “ 推荐”示例 8 笨笨访问统计 9 智能人机对话系统“笨笨” 10 • 主办方 • 中国中文信息学会 (CIPS) • 承办方 • 哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心

人工判断标准难以完全统一，即便在相同培训体系下，不同核赔员 对相似案件的审核结果差异率仍达 15%-20%，后续争议处理又额 外增加 10%-15%的复核成本。 成本构成项 占比区间 典型场景示例 基础人力成本 25%- 30% 核赔员薪资、社保等固定支出 高峰时段附加成 本 8%-12% 临时工雇佣、加班费及应急培训 质量管控成本 5%-8% 抽样复检、争议案件二次处理 错误决策衍生成 o 将事故现场照片与报案语音描述进行时空关联 o 将维修清单结构化数据与车辆损伤图片进行交叉验证 2. 动态权重分配 通过自适应权重网络实现多模态数据的动态融合，典型场景下 的模态权重分配示例如下： 理赔类型 文本数据权重 图像数据权重 视频数据权重 车险定损 30% 60% 10% 健康险核赔 50% 40% 10% 财产险现场查勘 20% 50% 30% 3. 时空一致性建模 积≥30%） 3. 调取该车型的钣金工时数据库进行成本测算 4. 输出建议赔付金额并标注置信度（如¥2,800±5%，置信度 92%） 关键数据接口 需对接的第三方系统及数据要求： 系统类型 数据字段示例 更新频率 医院 HIS 系统 诊断代码、用药清单 实时 交警事故平台 责任认定书编号、现场草图 每日同步 零配件市场数据库 品牌件/原厂件价格区间 周更新 风险控制机制 建立三重校验规则确保模型输出可靠性：