ഀ� ******** 自动智慧运维管理平台 技术方案 ഀ� 目 录 目 录.....................................................................................................................................................2 1. 现管设备节约的人力都投入 到使用运维管理系统中，那么运维管理系统带给用户的价值在哪里呢？ 综上所述，传统运维管理软件的弊端必然带来新的变革，这种变革趋势包含以下三个方向： 1） 人工运维向自动智能运维转变 传统运维工作是以人工处理为主，通过各种专业的人对系统进行检查的方式来发现系统中存 在的问题。随着系统复杂性和建设规模不断增大，各种复杂设备对人的要求越来越高。初级的运 维管理系统 需要用户自己完成， 转变不外乎从登录设备操作改变到登录运维系统进行操作。这样的运维管理系统一旦部署，用户 的工作量并没有任何改变，对这类管理系统最大体会就是难用。因此，用户也迫切希望建设具有 自动管理能力，更像一个高水平的“管家”帮助用户全方位的监控各类系统的运行状况，及时给出异 常提醒和操作建议。 2） 阀值管理向趋势管理转变 阈值管理也是传统运维管理系统的核心特征。通过设置设备运行的固定阈值，来界定设备处

......52 4.1 自动化审计流程.......................................................................................................................................................54 4.1.1 凭证自动识别与分类......... ........................................................................................121 7.1.1 自动化凭证核对.............................................................................................. 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层则部署风险预警、抽样推荐等具体功能模块。

....................................................................................46 2.3.2 核保与理赔自动化功能................................................................................................ .........................................................................................62 3.2.1 自动化风险评估模型............................................................................................ ..................................................................................70 3.3.1 图像识别与定损自动化..................................................................................................

《动手学深度学习》 （李沐） 2020 年 ，微软亚洲研究院首次将 Tf 模型应用于图像分类任务 ，在评测中实现 88.55% 的准确率。而且 Tf 模 型在 数据量越大的情况下表现越好 ，特别适用于自动驾驶这类大规模数据训练场景。 Transformer 模型可将 2D 图像融合成 3D 视角 Transformer 模型的工作原理 Tf 模型的另一个重要用处：计算机视 觉 资料来源： 《 支援 系统作用域 0 无自动化 • 由驾驶者完全操控汽车 驾驶者 驾驶者 驾驶者 无 1 驾驶支援 • 系统有时能够辅助驾驶者完成方向盘和加减速 等驾驶操作 驾驶者与 系统 部分 行驶任务 2 部分自动化 • 系统能够完成某项驾驶任务 • 驾驶者需要监控驾驶环境 • 其余驾驶操作由驾驶者完成 驾驶者与 系统 3 条件自动化 • 系统负责某些情况下环境感知 系统 系统 4 高度自动化 • 系统能够进行环境感知 • 驾驶员不需重新取得驾驶控制权 • 系统只能在特定环境条件下运行 系统 全部 行驶任务 5 完全自动化 • 系统能够完成所有环境条件下的所有驾驶任务 自动驾驶是过去 10 年最火热的赛道 ，但直到 2022 年才有部分企业推出具备 L3 级功能的车型。究其原因， 除法 规发展落后于产业发展外 ，很重要的一点在于自动驾驶系统积累的数据量还不够

.........................................................................................56 4.2.1 自动化理赔申请处理............................................................................................ ........127 8.1 自动化理赔申请处理...........................................................................................................................................130 8.1.1 申请表单自动填写................ 险公司的关键指标之一。 在此背景下，人工智能技术为理赔业务优化提供了新的可能 性。DeepSeek 大模型凭借其多模态理解、自然语言处理和复杂决 策能力，能够从以下维度重构理赔流程：首先，通过自动化单证识 别与核验，将材料初审时间从小时级缩短至分钟级；其次，基于历 史数据与规则引擎的深度学习模型，可实现对理赔案件的智能分级 与风险预判，准确率可达 92%以上；最后，通过动态生成个性化沟

新场景的多样化多对算力网络的灵活性、自动化和智能化提出了更高 的要求。为应对上述挑战，服务生成算力网络的概念得以提出。服务 生成算力网络通过将 AI 技术与算力网络的基础设施、功能流程、服 务应用等深度融合，把 AI 的解决目标和承载方式都设在算力网络内 部，利用 AI 技术赋予算力网络基础设施智能化、业务流程一体化、 服务能力自优化、算网运维自动化等能力，进而为多元应用提供泛在、 知识产权及产业把控力的算力网络应用体系，为我国经济社会的数字 化、网络化和智能化发展夯实底座。 从行业应用角度来说，随着各种新技术、新应用、新场景和新模 式等不断涌现，多元业务的不同服务需求对算力网络的自动化和智能 化提出了更迫切的要求。而且算力网络本身也面临着需求碎片化和多 样化、日益增加的系统规模和复杂度大大增加运维难度、算网资源协 同调度等诸多挑战。通过引入 AI（Artifical Intelligence）技术加快算 技术与算力网络的基础设施、功 能流程、服务应用等深度融合，把 AI 的解决目标和承载方式都设在 算力网络内部，利用 AI 技术来赋予算力网络基础设施智能化、业务 流程一体化、服务能力自优化、算网运维自动化等能力，进而为多元 应用提供泛在、高效、灵活、安全的服务化算力供给。在此基础上， 服务生成算力网络还强调能力自主优化和智能自适演进，面向动态变 化的应用场景和服务需求能够通过自学习、自演进来不断提升自身业

.............34 4. DeepSeek-R1 在工程量清单编制中的应用...............................................36 4.1 自动识别与提取工程量数据...............................................................39 4.2 清单项的智能分类与编码....... .............44 5. DeepSeek-R1 在预算编制与审核中的应用...............................................45 5.1 自动化预算编制流程..........................................................................47 5.2 成本预测与估算... ...62 7. DeepSeek-R1 在招投标管理中的应用.......................................................63 7.1 投标文件自动生成..............................................................................65 7.2 投标报价分析与优化..

.27 2.2.2 大数据分析与挖掘......................................................................28 2.2.3 自动化流程支持.........................................................................31 3. 技术方案设计........ 1.2 患者分流建议.............................................................................70 4.2 医疗记录自动化生成...........................................................................73 4.2.1 语音转文本技术.... 患者管理与随访..................................................................................87 4.4.1 自动化随访提醒.........................................................................89 4.4.2 患者反馈分析.....

.........................................................................................38 3.3.1 自动问答系统.............................................................................41 3.3.2 语音识别与处理. 3.5.2 市场趋势预测.............................................................................59 3.5.3 自动化交易系统.........................................................................61 3.6 运营优化......... ....................................................................................62 3.6.1 流程自动化.................................................................................64 3.6.2 资源调度优化....

持 层 财务 移动 * 商务智能 资金计划 组织架构 品类规划 品牌规划 柜组规划 合同管理 门店筹备 订货预测 联营结算 会员卡管理 门店零售 线上销售 返利结算 自动补货需求 商品采购 订单确认 对帐查询 销存查询 需 求 采 购 供 应 商 协 同 结算 订货鞋服采 供应商账号 系统对接 商家对账 储值卡管理 黄金销售 鞋服百货 劲草批发 超市采购 门店促销 资金收付 资金管理 银企直连 租赁结算 门店经营 主数据 商品数据 超市子母码 供应商 科目数据 银行数据 成本中心 利润中心 鞋服款色码 黄金批次 采购收货 差异自动处理 内部调货 库存盘点 自加工领料 商品效期管理 旧金管理 库存调货 库 存 管 理 柜组 基于总体业务架构设计的详细方案 数据准备和管理 采购和库存管理 基础 数据 财务管理 新品 信息 供应商数据管理 商品数据维护 品牌数据管理 价格数据管理 财务 数据 科目数据管理 银行数据管理 成本中心 数据 利润中心 数据 …… 需求和补货 补货参数设置 自动补货需求 订货项目补货预测 采购和入库 库存管理 销售管理 商品采购管理 采购收货管理 收货差异处理 库存调拨业务管理 库存盘点业务管理 商品内部领用管理 非商品管理 返利和联租结算