..................................................................................93 6.1.1 金融术语与业务规则注入............................................................95 6.1.2 场景化微调（如信贷审批、投资建议）.......... 109 7.1 规则引擎设计........................................................................................111 7.1.1 业务规则与模型输出的融合......................................................114 7.1.2 动态规则更新机制... 一，解决金融领 域专业术语和监管政策的语义理解问题，通过构建包含超过 50 万 条金融实体知识的领域词典；第二，确保模型输出符合金融合规要 求，建立三级内容过滤机制，包括敏感词库匹配、监管规则引擎和 人工审核通道；第三，实现与传统银行 IT 架构的无缝对接，开发 专用 API 网关支持与核心系统、CRM、反洗钱等关键平台的标准 化数据交互。整个方案设计严格遵循《商业银行人工智能应用指

体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 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 例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 值得注意的是，审计智能体的部署必须遵循严格的质控标准。 我们设计了双重校验机制：所有 AI 生成的分析结论都需通过独立 ” 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 人机协 ” 同 模式既保持了专业判断的权威性，又实现了基础工作的智能化 替代。随着审计准则第 1321 号对 IT 控制的强化要求，该方案已通 历史审计案例库，可自动生成高风险科目预警清单，在试点项目中 成功识别出 87%的关联方交易异常；最后，其持续学习机制允许接 入会计师事务所的私有知识库，例如某四大事务所通过微调模型使 其掌握了该所特有的工作底稿编码规则。 审计场景关键能力对照表 | 功能模块 | 技术实现方案 | 审计价 值指标 | |—————–|—————————————| ———————————-| | 异常交易识别

数据资源目录及标准存储在整体数据分析应用中的逻辑结构图 第 1 页 图 2-1 数据资源目录及标准存储(分布式方案) 数据资源目录的建设需建立在《财政基础数据规范》及《财政标准存储规范》 基础上，按照一定的清洗转换规则自生产系统中获取数据后形成符合规范的标 准存储，供形成进一步的主题分析资源库使用，最终实现深层次的数据分析、 数据挖掘。 生产系统数据源可以是已建立的容灾备份池，也可以是原始生产库，甚至是非 心建设和管理本级及下级财政的数据资源目录。具体实施时，依照所处财政级 次不同而变化体系层次。总体而言，省级数据资源管理中心主要职责是负责全 省数据资源开发利用总体规划，制定信息提供、交换、共享的规则和范围，对 全省各级财政的数据资源目录进行统一管理。其他财政级次数据资源目录建设 思路参照省级执行。 每级目录管理中心除了建设本级财政数据资源目录外，还要充分考虑向上的兼 容性，特别是一些关 录中 心的核心元数据库中，并且发布目录中心的地址信息，包括目录中心的名称和 网络位置标识符，各级目录中心管理机构根据已注册的元数据，生成、发布并 维护目录内容。 发布是管理者根据各分类的编目规则为入库资源进行分类，发布最新入库 的元数据并通过目录服务系统根据目录服务的要求，从财政信息资源元数据库 中导出注册成功的财政数据资源目录信息，生成资源目录条目，并导入到数据 资源目录库中，供用户访问。

运营 实时化不 足 银行传统风控的痛点 数据流通受限 精准度不够 智能化 专家规则 + 机器学 习 平台化 实时化 全新的风控支撑体系建设思路 平台开放、架构融 合 高时效、高并发 建设 Flink 实时计算平台 ，首个应用上线； 商业决策系统已支撑 150+ 规则模型； 2020 Q2 应用 • 基于 Flink 的反欺诈应用上线； • 自主研发企业级智能决策平台 自主研发企业级智能决策平台 ( 智策平台 ) ； 2021 Q4 • Flink 任务 220+ ； 体系 • 智策平台承接规则模型 130+ ； • 算法 + 专家规则模型联合编排； • ModelOps 模型统一管理； • Flink • 统一的 FlinkSQL IDE • 统一实时指标、特征开发管 理 实时化 • 毫秒级 : 事中风控 <50ms • 秒 级 : 准实时风控 < 5s 智能化 • 规则引擎 • 机器学习 • 联合编排 实时风控体系能力模型 3 6 1 2 4 5 #1 #2 #3 #4 建设背景

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 通话术，显著提升客户服务体验。 为验证方案的可行性，某头部财险公司已在车险理赔场景完成 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%。 现行流程中标注的痛点环节平均消耗 72%的处理时长。更严峻 的是，欺诈风险持续升级，互助型骗保团伙导致的财产险异常赔付 金额年增长率达 34%。这要求核赔系统必须具备动态学习新型欺诈 模式的能力，而传统规则库每季度更新的机制已明显滞后。与此同 时，监管层 技术落地层面，方案设计充分考虑了业务场景的复杂性。以下 为关键性能指标与现有方式的对比： 维度 传统模式 DeepSeek 方案 提升幅度 材料初审准确率 78% 95% +17% 欺诈识别覆盖率 60%（规则引擎） 92%（模型+规则） +32% 日均处理能力 500 件/人天 3000 件/系统 6 倍 客户投诉率 12.5% 4.8% -7.7% 实施该方案将重构理赔价值链：前端通过 OCR+语音识别实现

能涉及去除重复 数据、填充缺失值、数据类型转换等操作。 数据聚合与分组规则：业财融合平台需要将来自不同业务部门和财务部门的数据进行聚合和分组，以便于后续分析。这可能涉及 基于时间、地点、部门等维度对数据进行分组。 数据挖掘与分析算法：业财融合平台需要运用数据挖掘和分析算法，从数据中发现有价值的信息。这可能包括关联规则挖掘、聚 类分析、异常检测等方法。 预测与建模：业财融合平台需要运用预测 优化算法：业财融合平台需要运用优化算法，帮助企业在资源约束下实现最佳决策。这可能涉及线性规划、整数规划、动态规划 等方法。例如，通过运用优化算法，企业可以在有限的预算和资源下实现最大化的投资回报。 规则引擎：业财融合平台需要设定一系列规则，以便在特定条件下触发相应的操作。例如，当某项业务达到预警阈值时，自动发 送提醒给相关负责人。 权限与审批流程：为确保数据安全和合规性，业财融合平台需要设定不同用户的权限和审批流程。例如，只有具备相应权限的用 列算法、模型和规则，以便更好地处理 数据、分析情况并提供决策建议。业财融合平台需要考虑的算法、模型和规则： 会计引擎是业财融合的核心组件，用于处理和记录企业的财务交易。构建会计引擎的方 式有很多种，主要取决于企业的需求、规模以及所采用的会计制度。以下是一些常见的 会计引擎构建方式： 基于规则的会计引擎：这种方式主要依赖预先设定的会计规则和准则，用于处理企业的财务交易。基于规则 的 会计引

......... 16 3．应用场景体系 ................................................................. 17 4．共识规则体系 ................................................................. 17 四、技术框架 .................. 理念。 2024 年 11 月，国家数据局印发《可信数据空间发展行动计划 （2024—2028 年）》（国数资源〔2024〕119 号，以下简称《行 动计划》），明确提出可信数据空间是基于共识规则，联接多方 主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施， 是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一体化数据 市场的重要载体。 国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广研究员认为， 一是作为数据流通交互平台。不同机构之间的数据资源往 往存在差异，且由于数据安全、隐私保护等原因，机构之间的 数据共享、交互、交易面临诸多困难。可信数据空间通过区块 链等技术手段，建立一套共识规则和安全可靠的身份认证、访 问控制机制，确保数据的真实性、完整性和不可篡改性，同时 明确数据的持有权和使用权，为数据资源的交互双方提供了一 个安全、可靠的环境，实现不同主体之间数据的安全、便捷共

1. 场景建模：基于历史数据训练核保、理赔等场景的决策树，集成 多模态数据输入（如医疗报告 OCR、语音通话记录） 2. 智能体部署：通过 API 对接核心业务系统，支持自然语言交互和 实时规则引擎更新 3. 闭环优化：利用强化学习机制，每周更新用户行为数据模型，确 保预测偏差率低于 3% 该方案已在试点机构完成 POC 验证，结果显示客服人力成本 降低 60%，同时客户满意度从 82 业务系统，数据互通需通过中间表手动同步。例如某头部寿险公司 的精算系统与 CRM 系统间存在 17%的数据偏差率，直接导致核保 决策失误率增加 2.3 个百分点。 风控能力滞后 反欺诈依赖规则引擎的静态阈值设定，无法动态识别新型骗保模 式。车险领域约 23%的欺诈案件（中国保险行业协会 2022 年报 告）因缺乏智能分析手段未能及时拦截，每年造成行业损失超 80 亿元。 客户体验断层 动态知识图谱构建 基于保险行业的垂直领域训练，系统可自动构建动态更新的知识图 谱，涵盖产品条款、监管政策、医疗术语等核心要素。关键数据对 比如下： 指标 DeepSeek 方 案 传统规则引擎 条款关联覆盖率 99.2% 72.5% 政策更新响应时效 <2 小时 3-5 工作日 跨产品推荐准确率 91.4% 68.9% 复杂场景交互优化 通过强化学习持续优化对话策略，系统可处理保险服务中的长周

导强度矩阵） （14）如何将金融机构风险偏好体系与审计风险评级模型联动，实现风险 容 忍度阈值在审计程序中的动态嵌入与预警？（如将风险偏好声明转化为可审 计参 数，建立风险容忍度红黄蓝预警规则引擎） （15）针对金融机构（如商业银行）县域分支机构，如何设计“穿透式”审计 方法论，精准识别“基层权力末梢”的违规操作与小微腐败风险？（ “ 如构建 信贷 三查 ”智能分析模型，开发村 计资源 分配，响应速度提升 50%） 3 、风险导向型嵌入式审计：将审计职能前置嵌入业务流程，如在信贷审 批 系统设置实时合规检查节点。通过规则引擎自动拦截偏离风险偏好的操作 （如超 额授信、关联方贷款），并生成风险热力图指导后续审计重点。（监管 规则语义 解析与代码化映射，如《商业银行资本管理办法》条款转化为系统规 则）；实时 风险仪表盘展示违规操作分布） 二、审计工作管理与审计质量控制 季度更新案例库，标注高频违规场景（如信用卡套现新手法） （38）质量控制标准是否模糊？（如未定义“重大缺陷”的量化标准，需要 制 定缺陷分级规则（如损失金额超 100 万元或影响客户超 1 万人为重大缺陷） （二）大数据审计场景应用问题 1 、如何整理不同系统的数据？（比如先制定一套标准的数据格式规则， 例 如统一日期格式、单位名称等，再用工具自动清洗数据，确保不同系统（如 Excel 表格、数据库）的数据能合并分析）

性。整体上， Agent 的恢复机制以自动化实时响应为基础，通过动态数据融合与模型迭代 实现自愈能力，而人工干预则聚焦于极端场景与复杂语义的深度纠偏。 风险提示：AI 幻象风险；数据异化风险；监管规则适配风险；人机协同失效 风险；策略同质化共振风险。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 2 内容目录 模型训练与权重优化 ..................... 检验其他关联因子的信号一致性，若多数因子指向相反方向，则延迟异常因子的 权重调整。这种交叉验证机制与交易成本模型结合，进一步过滤低置信度信号， 确保调仓指令的收益能够覆盖潜在摩擦成本。所有设计均围绕“规则框架内的动 态优化”展开，既保留了传统模型的逻辑可解释性，又通过 AI 的实时学习能力适 应市场状态变化，最终在测试周期内实现风险收益比的显著提升。 问题 5：财务造假样本的行业分布不均是否导致模型对低风险行业的误判？是 本，或与已知造假特征呈现负相关，则支持其跨行业适用性。此外，引入人工专 家对未训练文本进行情感标注，与模型结果对比一致性，可进一步验证可靠性。 实际应用中，需警惕未训练行业财报中技术术语可能导致的误判，可通过优化文 本预处理规则或引入行业特定语义校准，提升模型在未训练行业中的稳健性。 实战部署与系统架构 问题 1：技术环境使用哪些编程语言、AI 框架与回测平台？ 在技术环境方面，项目主要依托 Python 语言完成全流程开发。Python