时反馈调整销售策略，试点数据显示，此类功能可提升 转化率 15%-20%。 2. 自动化核保与风控 o 在健康险场景中，智能体通过解析体检报告、医疗记录 等非结构化数据，实现秒级核保决策，准确率可达 92% 以上（传统规则引擎仅为 75%-80%）。 o 结合物联网数据（如车载设备、可穿戴设备），智能体 可动态评估风险并触发预警，例如监测到高风险驾驶行 为时自动调整保费或推送安全建议。 3 分钟 5 ≤ 分钟 -77% 风险控制方面，部署基于 DeepSeek 的智能风控引擎，建立动 态核保模型和反欺诈识别系统。通过整合 200+风险特征维度，预 期将高风险保单识别准确率提升至 92%，较现有规则引擎提高 40 个百分点，每年减少欺诈损失约 1200 万元。系统将实现实时风险 评分可视化，支持核保人员快速决策。 客户服务创新是另一重要目标，拟打造 24 小时在线的智能保 DeepSeek NLP 引擎的对话系统可处理 85%以上标准化咨 询，包括保单查询、条款解读、理赔进度跟踪等高频场景。测试数 据显示，响应速度从人工平均 45 秒缩短至 1.2 秒，准确率提升至 92%（传统 IVR 系统为 68%）。 2. 多模态工单处理 通过 OCR+自然语言理解技术，系统可自动解析客户上传的医 疗票据、事故照片等非结构化数据，与传统人工录入相比： 处理环节 传统方式耗时

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 试点测试。结果显示，DeepSeek 大模型的应用使案件平均处理时 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，监管层对理赔时效的考核标准逐年提升，《保险服务质量指 数》将车险 72 小时结案率纳入核心指标，2024 年达标线已上调至 92%。行业亟需通过 AI 技术重构作业流程，在合规前提下实现精 度与速度的突破。 1.2 DeepSeek 大模型的概述与优势 DeepSeek 大模型作为新一代通用人工智能基座模型，凭借其 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

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 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 后，数据准备周期从平均 72 小时缩短至 4 小时以内。其次是风险 识别与异常检测，基于深度学习模型分析历史审计案例和行业风险 特征，智能体可自动标记异常交易模式，其检测准确率在测试环境 中达到 92%，远超人工抽样检查的 65%水平。最后是智能分析辅 助，通过自然语言处理技术自动解析合同条款、监管文件，生成风 险提示和审计要点，使审计师能够聚焦于专业判断而非基础信息处 理。 关键技术指标对比表： 在审计工作流中的技术适配性主要体现在三个维度：首先，非 结构化数据处理能力可解析 PDF 版银行对账单、扫描件合同等传 统 OCR 难以处理的文件，实测显示对模糊文档的字段提取准确率 达到 92%，较传统技术提升 40%；其次，风险预测模块通过分析 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

5. 系统部署与实施..........................................................................................92 5.1 硬件与软件环境要求...........................................................................96 5.1.1 平台，具备医疗知识图谱构 建、临床决策支持和非结构化数据处理三大核心能力。某三甲医院 的试点数据显示，接入智能体后的门诊流程平均耗时从 120 分钟缩 短至 75 分钟，电子病历自动生成准确率达到 92%，显著降低了医 护人员的文书负担。这些技术特性与医疗场景的需求高度契合： 1. 知识检索效率提升：智能体可在 3 秒内完成百万级医学文献的 语义检索 2. 诊断辅助精度：对常见疾病的鉴别诊断建议与专家共识吻合度 率 在两周内从 62%提升至 85%。 在药物相互作用预警场景的对比测试中，DeepSeek 智能体展 现出显著优势： 指标 传统规则引擎 DeepSeek 智能 体 召回率 68% 92% 误报率 23% 8% 响应延迟 120ms 45ms 支持药物种 类 1,200 6,800 该技术方案已通过国家医疗信息安全三级等保认证，支持国产 化芯片适配，在保证系统稳定性的前提下，可帮助三甲医院将门诊

上是量子密钥分发（QKD），就是实现通信双方共享绝对安全的量子 14 密钥，然后结合一次一密来实现绝对安全的通信。除了上述基于单光 子的 BB84 协议，还有基于纠缠态的 QKD 协议，比如著名的 E91 协 议[8]和 BBM92 协议[9]。这些早期的协议都是基于理想的物理实现， 比如完美的单光子源和测量设备等。然而在现实应用中，这些理想的 实验条件很难达到，使得实际运行的量子通信存在安全漏洞。随着研 究的深入，人们 是 是 否 是 密钥 1 0 1 0 0 1 16 信道进行比对，相同的基矢所对应的结果各自持有，不同的测量基对 应的结果进行窃听检测。检测安全后，各自保留的结果将作为安全密 钥。而 BBM92[9]协议是 BB84 协议的纠缠版本。其先分发纠缠然后 用 BB84 一样的测量基去测量纠缠光子对，然后通过经典通道比对结 果。 （2）量子隐形传态 量子隐形传态是通过纠缠信道直接传输未知量子态的一种途径 2021 年首次 提出利用经典-量子混合数据报实现量子封装网络的思想[91]。随后 Cisco 的 DiAdamo 等人在 2022 年提出了用经典-量子混合帧结构实现 量子互联网分组交换的方案[92]。在 2024 年，美国加州大学戴维斯分 校和美国西北大学研究组进一步解释了量子封装网络的概念[93]，并 在实验上首次演示了对单光子数据报的交换功能[94]，随后进一步实 现端到端的纠缠分发[95]。下面我们以

DeepSeek 大模型技 术，构建新一代金融智能体解决方案，实现三个维度的战略目标： 首先，在客户交互层面打造 7×24 小时在线的智能服务中台，目标 将高频业务场景的首次解决率提升至 92%以上，客户等待时间压 缩 至 30 秒内；其次，建立基于大模型的实时风险监测体系，使欺 诈 交易识别准确率较现有系统提升 15 个百分点，异常交易响应速度 从分钟级优化至秒级；最后，通过智能流程自动化重构后台运营体 景需求的领域知 识增强框架。通过构建包含 200+银行业务场景的专属知识库，覆盖 信贷审批、风险管理、客户服务等核心业务模块，使模型在金融术 语理解、监管政策解读等任务中的准确率达到 92%以上。关键性能 指标包括：客户咨询意图识别响应时间≤800ms，复杂业务查询的 语义理解准确率≥90%，7×24 小时在线服务可用性达 99.99%。 业务赋能方面重点实现三大突破：一是智能客服场景的深度优 反洗钱监测 68% 80% <30s 运营优化方面存在三个典型需求： 1. 自动化文档处理：年报 生成效率需从 8 人日缩短至 4 小时 2. 智能工单分类：准确率需达 92% 以降低人工分派成本 3. 流程挖掘：识别 20%以上的冗余审批环 节 决策支持场景要求大模型具备以下能力： - 市场趋势预测需 整合宏观数据、行业报告和社交媒体情绪 - 投资组合建议需考虑

2 3 1.1 2.1 2.2 eVTOL 2.3 2.4 3.1 3.2 3.3 75 77 80 85 87 90 91 92 73 eVTOL 75 1.1 1 ABeam 2 Federation Aeronautique Internationale 100 3 1000 3000 (eVTOL) 2017 - 2025 *ABeam *ABeam ABeam eVTOL 90 3.1 • eVTOL • • 1 2 3 91 3.2 Digital Twin AI 92 3.3 • • • PIX MOVING • ABeam 93 ABeam ABeam Consulting ◼ ABeam 93 ➢ ➢ / ➢ ➢ ➢

.............................92 3.1. 项目总则...............................................................................................................................92 3.2. 项目组织机构................ ....................................92 3.2.1. 组织架构保证............................................................................................................92 3.2.2. 人员稳定........................ ...........................................................................................92 3.3. 项目进度计划..............................................................................................

能力加持，搭建精准的知识问答应用 复杂文档解析、切分、检索、推理、生成准确率保持领先 高准确的综合检索能力 上线基于 LLM 的 embedding 模型，多文档信息召回率从 85% 提升到 92% ；混合检索 +Text2SQL 能力，提升超大表格单表 检索及跨表检索准确率， SQL 执行准确率 80%+ Query “ 非智能且在售，并且一级分类是 天棚灯的产品包含哪些 ” 通过

.........91 7.1.1 反馈循环与迭代.........................................................................92 7.1.2 技术更新与升级.........................................................................94 7.2 未来发展趋势 后，其贷款违约预测的准确率提升了 15%，审批时间缩短了 30%。以下是该银行在引入前后关键指标的对比： 指标 引入前 引入后 违约预测准确率 78% 93% 平均审批时间 3 天 2 天 客户满意度 85% 92% 通过这些数据可以看出，DeepSeek 技术不仅提升了贷款评估 的精确度，还在运营效率和客户体验方面带来了显著改善。未来， 随着技术的进一步优化和应用场景的扩展，DeepSeek 有望在金融 此外，方案在风险预测方面的表现尤为突出。通过对历史贷款 数据的深度学习，模型能够准确预测客户的还款行为。例如，在测 试集中，模型对违约客户的识别率达到 92%，相比传统方法提升了 15%。以下是测试数据的对比分析： 指标 传统方法 DeepSe ek 提升幅度 违约识别率 77% 92% 15% 评估时间 72 小时 5 秒 99.99% 客户满意度 78% 95% 17% 最后，DeepSeek 的可解释性模块为金融机构提供了透明的决