需要搭建统一数据中台，强化非结构化数据清洗能力） （6）审计目标与机构战略是否协同不足？（如：绿色金融战略推进中未 匹 配 ESG 专项审计规划；需要将战略分解为可审计的 KPI 指标，嵌入年度计 划） （7）第三方机构合作管理是否松散？（如：外包 IT 审计未明确数据保密 协 议和技术标准；需要建立供应商准入清单，签订穿透式责任条款） （8）非现场审计工具功能是否存在闲置现象？（如：RPA 流程机器人仅 （30）跨部门协作流程是否低效？（如业务部门拖延提供数据，需要设定 数 据提报时效 KPI ，逾期自动触发预警并扣减考核分） （31）模型审计是否验证算法偏差？（如信用评分模型存在地域歧视，需 要 引入第三方技术审计，检查特征变量权重合理性（如剔除“户籍地”变量） （32）审计底稿是否结构化？（如手工填写导致信息缺失，需要使用标准 化 模板工具，强制要求填写字段（如风险等级、关联证据编号） （3 （6）普惠金融贷款数据报送是否存在虚构小微企业主体套取政策红利的行 为？（比对工商登记信息与授信客户清单，结合企业经营与纳税数据等综合判 断， 比对清单和建立识别机制等） （7）绿色信贷项目环境效益测算是否取得第三方认证，资金使用是否与环 评报告保持一致？（审查绿色债券发行文件，追踪专项资金划付凭证） （8）集团客户授信集中度是否穿透至实际控制人关联企业，隐性担保是否 纳入风险敞口计算？（绘制集团股权架构图，核查授信系统关联关系标识完整

........................................................................................147 7.1.2 第三方服务商协同............................................................................................. 40%时间用于资料核验等重复劳 动。精算建模周期从需求提出到交付平均需要 17 个工作日，严重 制约产品创新速度。核心系统面临三大挑战：①遗留系统改造成本 高昂；②异构数据源整合困难；③实时决策能力不足。 第三，监管科技（RegTech）要求倒逼升级。银保监办发 〔2022〕40 ” 号文明确要求 2025 年前完成关键业务环节智能化监 ” 控全覆盖 ，但行业现状显示：①反欺诈识别准确率普遍低于 65%；②合规审查自动化率不足 数据量 级/日 客户行为日志 APP/官网埋点 Flume 日志收 集 实时流式 1.2TB 医疗影像数据 合作医院 PACS 系统 DICOM 协议 传输 按需触发 20-50GB 第三方征信数据 央行征信接口 HTTPS API 调 用 定时批处 理 5-10GB 清洗转换阶段实施三级质检机制：原始数据层进行格式校验 （如保单号正则匹配）、业务逻辑层检查（如理赔金额不超过保

核心痛点集中在三个维度：首先，海量非结构化数据的处理能 力不足，医疗险中仅 CT 影像等医疗文件的人工解读就需要 2-3 小 时/案；其次，风险识别依赖经验判断，车险骗保案件漏检率高达 18%；第三，客户服务响应滞后，85%的保险公司尚未实现 7×24 小时智能问答。某头部寿险公司内部测试显示，传统 OCR+规则引 擎的医疗票据识别系统，在特病门诊单据上的关键字段提取错误率 达 21%。 传统人工处理 理想自动化处理 票据识别 12-25 分钟 <1 分钟 药品目录匹配 8-15 分钟 即时 处理环节 传统人工处理 理想自动化处理 责任条款核验 20-40 分钟 5-10 分钟 第三，跨系统协作产生的数据孤岛问题显著拉长处理周期。核 赔人员通常需要同时登录核心业务系统、医院数据平台、再保系统 等 4-6 个独立平台进行信息比对，仅系统切换操作就消耗日均工作 时间的 22% 个月的专项培训才能独立处理复 杂案件，导致人力资源供给弹性不足。其次，案件处理效率存在明 显波动性，在自然灾害等突发事件导致的理赔高峰期间，往往需要 临时调配 3-5 倍人力应对，产生巨额加班费用和外包成本。第三， 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

aES+ 安全 GPT 依靠更高维度的检测能力能 够检出 全部 7 条攻击链。 安全专家 + 攻击大模型：构造 3W 高对抗样本 传统邮件安全厂商： 10.3% 大模型： 94.8% 第三方 VT 样本： GPT 钓鱼正报是友商的 4 倍多。 邮件安全网关默认配置：检出 80% 的样本未拦截。 钓鱼检测效果 强对抗攻击： GPT 检测优势 普通攻击： GPT 检测优势 运营大模型 SaaS 化 • 本地 化 • SaaS 化 • 本地 化 方式 2 ：深信服自有探针或第三方网络组件 / 设备， 通过 XDR ，对 接本地或 SaaS 检测大模型 • 分布式 XDR 只能对接本地检测大模型， SaaS XDR 只能对接 SaaS 检测大 模型 • 第三方组件对接效果需要具体评估 方式 1 ：深信服自有探针， 通过 SIP ， 对接本 地或 SaaS SaaS XDR 平台 第三方 网络组件 / 设备 安全 GPT - 检测大模型 安全 GPT - 检测大模型 深信服 STA 深信服 STA SIP 平 台 客户本地环境 流量、日志 上传平台 SaaS XDR 平台 分 布 式 XDR 平 台 安全 GPT- 运营大模型 ↓ 自然语言回答 任务拆解后的 API 交互 方式 2 ：深信服自有或第三方组件， 通过分布式 XDR

12 月 1 号正式实施，进入等 保 2.0 时代。 6 7 等级保护依据的法律、法规  《网络安全法》第二十一条明确要求：“国家实行网络安全等级保护制度”。  《网络安全等级保护条例》第三条【确立制度】国家实行网络安全等级保护制度，对网络 实施分等级保护、分等级监管（征求意见稿）。  《关键信息基础设施安全保护条例》（征求意见稿）。  《关于开展信息安全等级保护安全建设整改工作的指导意见》（公信安 家安全、社会秩序和公共利益。 第二级 指导保护级： 此类信息系统受到破坏后，会对公民、法人和其他组织的合法权益造成 严重损害，会对社会秩 序、公共利益造成 一般损害， 不损害 国家安全。 第三级 监督保护级： 此类信息系统受到破坏后，会对国家安全、社会秩序造成 损害 , 对公共利益造成 严重损害， 对公民、法人和其他组织的合法权益造成 特别严重的损害。 无需备案，对测评周期无要求 无需备案，对测评周期无要求 警告；拒不改正或者导致危害网 络安全等后果的，处一万元以上十万元以下罚款，对直接负责的主管人员处五 千元以上五万元以下罚款。 关键信息基础设施的运营者不履行本法第三十三条、第三十四条、第三十 六条、第三十八条规定的网络安全保护义务的，由有关主管部门责令改正，给 予警告；拒不改正或者导致危害网络安全等后果的，处十万元以上一百万元以 下罚款，对直接负责的主管人员处一万元以上十万元以下罚款。

即时通讯的钓鱼攻击接 入内网 控制域控、堡垒机、云 平台、单点登录等系统 以点打面 使用弱口令、密码复用、 密码猜测攻击获取权限 攻击核心主机获取重要 系统权限 利用第三方运维、内部 违规员工非法外联入侵 专网 攻击第三方，利用第三 方接入网络攻击目标单 位 搜索多网卡主机、 4A 系 统、网闸等设备纵向渗 透 攻击供应链，挖掘漏洞 或利用已分配权限进入 内网 攻击手机 App 、微信小 APP 第三方共享 平台发现大量敏感信息，为寻找攻击突破口提供了便捷，进而成功拿下多个重要成果。 四是网络暴露面过宽且漏洞大量存在。很多防守方互联网暴露面点多面广，老旧系统大量存在，攻击者可以通 过基层单位防护薄弱、管理存在缺陷等问题进入内网。 通过攻防演练裁判视角总结网络安全存在的主要问题，内网安全十分薄弱 网络安全存在的突出问题 五是供应链风险巨大。产品供应商、软件开发商、第三方运维 防守服务内容 防护梳理 实战对抗 理论推演 梳理防护目标：核心目标、 重点目标、 DMZ 区暴露 设备、安全防护设备等； 梳理安全防线：第一道防 线网络边界，第二道防线 应用系统，第三道防线主 机，第四道防线控制系统； 梳理隔离措施 : 网络访 问控制明细；应用访问控 制明细；不同网络是否有 违规外联通道；梳理对外 提 供服务的资产 清单；集权类系统访问控

维导图创作 学科割裂限制创新 思维 实证思维训练 大数据验证与实验模 拟系统 科学实验漏洞分析 、 对照实验设计 被动接受知识缺乏 批判性 亲子协作新范式 第三方智能中介平台 学习成果兑换规则 生成 、冲突调解方 案 传统权威式教育引 发的亲子对抗 传统家庭教育 A I 家庭教育 单一知识传递 多元知识生态 经验主义 数据驱动 被动学习 家长需要 提前设 定清晰 的使用规则 。与孩子 一 起讨论 ， 制定合理的 使 用时间和学习目标 。 家长首先需要了解这 些工具 “ 会做什么 ” 和 “ 不能做什么 ” 。 第三步 ： 观 察学习 效果 并调 整策略 第二步 ： 与 孩子共建学 习规则 关注情感 需求与全 面成长 A I 四能教育 以 AI 为基础， 旨在帮助人们从低 能 到高能 、单能到多能 递进式对话策略 • 第一阶段： 引入话题并建 立基础认知（ 1-2 次对话） • 第二阶段： 深入探讨核心 概念并应用（ 2-3 次对话） • 第三阶段： 综合运用并创 造性思考（ 1-2 次对话） • 最终阶段： 复习总结与知 识巩固（ 1 次对话） 多元反馈策略 • 正向肯定： 正确或有创意

............................................................................................8 4.2 第三方渠道................................................................................................ DeepSeek 部署方法 使用 DeepSeek 主要有三种渠道：官方渠道、第三方渠道、本地部署。这 三 种渠道各自特点如表 3 所示。 表 3 DeepSeek 三种使用渠道对比 渠道 优点 缺点 官方渠道 功能齐全、操作简单（联网搜索/ 跨设备同步） 高峰期易崩溃，取决于流量，看运气 第三方渠道 规避官方崩溃风险，国产 GPU 加速或白嫖算力 功能受限（如对话记录不保存），需实名认证 下载二维码（https://download.DeepSeek.com/app/），然后选选择对 应 的下载渠道即可。 方法 2 ：在手机自带的应用商城中，搜索 DeepSeek ，点击下载安装即可。 4.2 第三方渠道 随着 DeepSeek 模型迅速走红，官方平台面临访问量激增的压力，经常遇到 服务拥堵的情况。不过，国内主流云计算平台已全面接入 DeepSeek 模型，为用 户提供 了稳定可靠的替代方案

...........................................................................................68 8.3 第三方服务集成.............................................................................................. 构无缝连接，确保数据的实时同步和流程的自动化。通过 API 接 口，智能体可以与其他第三方应用进行数据交换，进一步扩展其功 能和应用场景。  实时数据分析与可视化  自动化商务任务执行  自然语言处理与智能交互  商务文档自动生成与多语言翻译  风险管理与预测分析  系统集成与第三方应用对接 通过上述功能，商务 AI 智能体不仅能够显著提升企业的运营 效率，还能够 集、传输、存储、处理到输出的全过程进行详细规划，以确保数据 的完整性、安全性和实时性。 首先，数据的采集主要通过多种方式进行，包括但不限于 API 接口、数据库同步、文件上传和实时流数据采集。这些数据源可能 来自企业内部系统、第三方服务平台或物联网设备。采集到的数据 需要经过初步的清洗和预处理，以去除噪声和冗余信息，确保数据 的质量。 接下来，数据传输环节需要采用高效且安全的协议，如 HTTPS 或 MQTT，以确保数据在传输过程中的安全性和完整性。对

位为受理备案公安机关代码，后 5 位为受理备 案的公安机关给出的备案单位的顺序编号）；第 2 段即备案证明编 号的后 5 位（系统编号）。 第二组为年份，由 2 位数字组成。例如 09 代表 2009 年。 第三组为机构代码，由网络安全等级测评与检测评估机构服务认证 证书编号最后四位数字组成。 第四组为本年度系统测评次数，由两位构成。例如 02 表示该系统本 年度测评 2 次。 报告编号：XXXXX Z 级”表示被测对象的安全保护等级， “Z”的取值为（一、二、三、四或五）；“SX”和“AY”分别表示被测对象的业务信 息和系统服务安全保护等级，X 和 Y 的取值为（1、2、3、4 或 5），如第三级 （S3A3）。如果被测对象由独立定级的云计算平台或大数据平台提供平台支撑 ， 或者自身为独立定级的云计算平台或大数据平台，则需填写等级测评结论扩展 表（云计算安全）或等级测评结论扩展表（大数据安全），否则删除等级测评 等级测评结论扩展表（云计算安全） VI 报告编号：XXXXXXXXXXX-XXXXX-XX-XXXX-XX 【2025 版】 e)应提供开放接口或开放性安全服务，允许云服务客户接入 第三方安全产品或在云计算平台选择第三方安全服务； f)应提供对虚拟资源的主体和客体设置安全标记的能力，保 证云服务客户可以依据安全标记和强制访问控制规则确定主 体对客体的访问； g) 应提供通信协议转换或通信协议隔离等的数据交换方式，