项目编号： 财务数字化转型 基于 AI 大模型的流水分类系统 设 计 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景介绍.................. AI 大模型流水分类系统，以提高企业在数据分类和处理 上的效率，进而优化决策支持和资源配置。 随着业务规模的扩大，企业面临数据量激增的挑战，传统的分 类方法已难以满足高效的运营需求。因此，利用 AI 大模型进行自 动化的数据分类，能够显著降低人工成本，并提高分类的准确性和 效率。该系统将基于深度学习和机器学习技术，结合大数据处理的 能力，确保能够实时响应企业需求。 该流水分类系统主要设计目标包括： 模型推理模块 调用训练好的 AI 大模型进行实时分类。 结果反馈模块 收集用户反馈与分类结果，以用于模型的持续优化。 可视化展示模块 将分类结果以图表、报表的形式直观展示给用户。 综上所述，AI 大模型流水分类系统的设计方案将有效提升企业 数据处理的自动化水平和准确性，优化资源配置与决策支持，增强 企业在市场中的竞争力。系统设计的可行性和实用性将为企业数字 化转型提供强有力的支持。 1.1 背景介绍

资金流程 B 卖品采购到付款流程 C 影城销售到收款流程 D 资金 & 业务配合流程 第 32页 讨论点清单 讨论点 1 ：资金划拨业务流程及各系统定位 讨论点 2 ：银行流水信息的流转，以及收付款账务处理的相关信息流 讨论点 3 ：院线对自营影城与加盟影城的对账及结算流程（需院线业务部门支 持） 讨论点 4 ：赠票 / 会员卡业务的处理流程（需影管总部业务部门支持） ，属于有单据的资金划拨 第 34页 银行流水信息的流转，以及收付款账务处理的相关信息流 讨论点 2 EBS 银行对账 费控 匹配相关单据 EBS 生成凭证 源于结算平台 的收款 结算 匹配应收单等 结算 不明款项认领 CBS 银行流水 线下账户 银行流水 结算 接收银行流水 所 有 银 行 流 水 待处理 银行流水 待处理银行流水类型 1. 所有收款信息（除资金划 银行流水信息的流转，以及收付款账务处理的相关信息流 ——待确认点 1 讨论点 2 待确认点 1 ：结算平台如何区分待处理的银行流水？ 结算平台取得所有的银行流水：  首先，对不需要结算平台处理的银行流水进行标记 暂定 CBS 银行流水中的【摘要】或【用途】字段标识对应的来源系统（如费控、 PS 等），结算平 台对有来源系统的银行流水进行标记  其次，剩余的未标记的银行流水，后续在结算平台进行处理

05 3.1 代码开发阶段 06 3.1.1 代码开发 06 3.1.2 代码优化 28 3.1.3 编译 30 3.1.4 调试 32 3.1.5 调优 37 3.2 流水线阶段 61 3.2.1 门禁检查 61 3.2.2 编译构建 66 3.2.3 调优 67 3.2.4 测试 68 3.2.5 版本发布 69 3.3 OS底座（openEuler系操作系统） 多平台版本并行迭代成为主 要需求，由于两个架构开发生态的差异，如果采用两套流水线分别开发两套代码，则 会带来很多重复开发验证的工作，并且两个版本分别开发、构建和维护效率低。因 此，鲲鹏创新性的提出鲲鹏原生开发：基于鲲鹏硬件 +openEuler+ 鲲鹏 DevKit+ 鲲鹏 BoostKit，实现 1 套代码 +1 条流水线 + 多平台版本，助力伙伴持续且首发性能领先 的商用版本。 03 / 鲲鹏原生开发包含代码开发阶段和流水线阶段： » 代码开发阶段：通过鲲鹏 DevKit、BoostKit 开发代码，充分应用鲲鹏架构优势，性能更优。 » 流水线阶段：鲲鹏 DevKit 以命令行方式 1 小时接入 CI/CD，便捷发布多平台版本。 » 极简融入 & 高效发布：DevKit 原生开发插件 1 小时接入两大主流（Jenkins、GitLab）CI/CD 流水线，高效提升 鲲鹏流水线搭建及版本发布效率。

数智”特变 全新启航 价值导向 数据驱动 管理高效 三大核心原则指导 XX 集团全面推进数智化转型战略 3 • 细分产业数字化规划方法 • 变压器产业现状及数字化举措分析 • 大型装备和离散流水制造模式数字化业务场景 • 变压器产业数字化建设路线图顶层规划 • 变压器产业经营单位数字化建设路线图顶层规划 • 细分产业数字化规划落地实施行动建议 • 附件一：变压器研发数字化能力对标 数字业务试点 及成果 4 数字化蓝图 顶层设计 “ 十五五”数字化战略举措 业务转型需求 业务转型方向 2 3 细分产业数字化场景分析 1 “ 十五五”数字化顶层蓝图框 架 离散流水线制造 根据细分产业的制造特点，我们将其分为六大模式，并确定具备代表性的调研关注产品，进行分析展开 大型装备制造 流程制造 离散连续制造 能源 矿山 行业 细分产业 输变电 新能源 新材 研发模式 1 细分产业数字化场景规划 2 细分产业高阶数字化建设路线图规划 六种制造 模式现状 分析 9 • 细分产业数字化规划方法 • 变压器产业现状及数字化举措分析 • 大型装备和离散流水制造模式数字化业务场景 • 变压器产业数字化建设路线图顶层规划 • 变压器产业经营单位数字化建设路线图顶层规划 • 细分产业数字化规划落地实施行动建议 • 附件一：变压器研发数字化能力对标

息进行保费收入的计算，并可以基于合同维度 进行全程跟踪。  在业务系统中按照合同维度进行担保收入确 认，核销预收款（预收担保费）。 关键点 1 – 预收担保费（营收稽核 ）  业务系统通过资金系统获取银行流水（同时也 支持手工录入），由业务部门在资金系统进行 收款指认，然后导入到 ERP 系统形成预收担保 费（利息等）；  与合同登记确认的应收保费进行核对，实现营 收稽核管理（应收与实收核对），预收转收入 1 收款管理 合同信息同步 担保收入入账 收入调整 银行流水 保后管理 9 通过业务系统系统与资金系统，以及资金系统与银行的集成（或者数据导入 / 录入），实现收款数据的归集认领，针对归集认领完毕的收 入数据，导入到 ERP 系统形成收款凭证；收款数据包括预收担保费、利息、本金等 对于导入 / 集成到业务系统的主营业务收款流水，可以基于业务规则自动匹配合同或营业日报，生成预收账款或应收收款并核销应收收入 生成 核算凭证。 1. 银行获取 收款流水 核算系统 2. 收款确认 3.a 生成 收款单 核销 应收 4. 认领收 款 / 指定业务 类型 否 5.GL 凭证 6. 自动匹 配 / 人工认领 是 7. AR 收款 资金系统 8.AR 事务 处理 9. 核销应收 事务处理 业务主线二：收款结算（接入资金系统收款流水，收款流水在资金系统完成人工认领） • 根据实际情况确

规范需求管理流程，加速团队协作优化迭代设计 5.1.2 五维架构协同设计，业务流程驱动敏捷开发 5.1.3 规范开发流程，智能 AI 辅助和低代码加速业务开发 5.1.4 构建三级测试流水线，持续提升测试效率和产品质量 5.1.5 资源申请和软件上线全流程自动化，实现一体化应用发布 应用一体化运维 5.2.1 全链路可观测，支撑故障快速发现 5.2.2 AI 模型结合混沌工程，实现故障智能定界 开放平台底座 开放平台底座 业务应用 Java、GO、JSON、XML、HTML、JavaScript 应用 一体化运维 应用 敏捷发布 CI/CD流水线 Jenkins、Argo CD 需求与 设计管理 协作开发 管理 自动化 流水线 全链路 可观测 故障 智能定界 故障 自动恢复 中间件层 数据层 基础设施层 软硬协同高性能 超大规模算力 多层冗余高可靠 纵深防御安全 求如下： (1) 敏捷开发需求 ① 需提供应用开发和管理工具集，支持可视化设计、一键部署，实现自动调度与智能监控，将开发周期 压减至周级。 ② 建立标准化流程，预设微服务规范与 CI/CD 流水线，规避人工操作的偏差。 ③ 设计、开发、部署全流程信息端到端管控，变更可动态感知和同步，确保应用全生命周期信息一致。 (2) 智能运维需求 ① 提供自动化运维工具，支持执行部署、配置、巡检等

一、合规与法律风险审计 （一）基础审计场景应用问题 1 、资金异动与客户管理 （1）客户身份识别（KYC）是否完整有效？（调取高风险客户清单，检 查 证件有效期、职业信息更新的及时性；通过交易流水验证客户申报收入与资 金规 模是否匹配，识别虚假身份或代理开户隐匿实控人现象。） （2）客户风险等级动态调整是否滞后？（检查风险等级评估记录，核验 高 风险客户触发事件（如涉诉、负面舆情）后是否在 、背景：某分行跨境大额交易量激增，但反洗钱系统预警率连续 6 个月低 于同业均值，监管罚单风险上升。审计组针对可疑交易监测机制开展专项检查。 2 、审计方法：一是大数据穿透分析：提取近 1 年交易流水，构建资金网络 图谱，识别高频跨行转账、夜间整数交易等异常模式；二是系统规则验证：比对 反洗钱监测模型参数与《金融机构大额交易和可疑交易报告管理办法》要求，检 测阈值设置合理性；三是流程 修订《关联客户识别管理办法》，增加股权穿透层级至最终受益人；对 3 名信贷 审批人员实施岗位轮换。 5 、案例启示：需建立智能股权穿透系统，实时监控关联客户授信总额， 并 在贷后管理中引入资金流水智能分析工具。 案例三：银行员工理财飞单审计案例 背景： “ 某城商行客户投诉购买的 高收益理财产品 ”到期无法兑付，审计部 门排查发现涉事产品未纳入总行备案名录，疑似员工私自销售外部飞单，随即启

点。具体而言，方案需实现以下多维度的突破： 效率提升 通过自动化处理重复性高、规则明确的任务，将审计人员从繁琐的 基础工作中解放。例如，智能体可实现： - 凭证扫描与数据录入自 动化，处理速度提升 5-8 倍 - 交易流水异常检测响应时间缩短至分 钟级 - 报告初稿生成效率提高 70%，减少人工校对工作量 风险控制强化 构建动态风险识别模型，覆盖传统审计盲区。重点实现： 1. 实时 监测企业财务数据波 审计数据的处理流程如下表所示： 处理阶段 技术实现 输出标准 数据抽取 增量日志捕获技术(Capture Change Data) 时间戳标记的原始数据 数据清洗 基于审计规则的异常值检测算法 标准化凭证流水 特征工程 审计指标计算引擎(ROI、周转率等) 多维特征向量 模型层采用 DeepSeek-V3 作为基座模型，通过三阶段训练实 现领域适配。首先在千万级审计报告语料上进行继续预训练，使模 层，顶层为动态决策 输出层。 在数据融合层，模块内置审计数据标准化管道，支持对结构化 财务数据（如 ERP 系统导出的 SAP 凭证）、非结构化数据（如合 同文本扫描件）以及时序数据（如银行流水）的统一处理。通过特 征提取引擎自动生成审计特征矩阵，典型特征包括但不限于：凭证 金额离散度、交易时间集中度、关联方交易频次等 12 类核心指 标。 分析层采用混合推理模式，其技术实现如下表所示：

数字化造船 基本建立 精益造船体系 1.2 船舶工业的奋斗目标——建设世界造船强国 2015-2020 年 • 实现精益造船、绿色造船、数字 造船协同发展，实现智能化设 计、准时化生产、流水化作业、 无余量制造、自动化装备，建成 规模实力雄厚、创新能力强、质 量效益好、结构优化的船舶工业 体系，力争在制造业中率先突 破，成为与韩国实力相当的造船 强国。 2020-2030 以统筹优化理论为指导，应用成组技术原理，以中间产品为导向，按区域组织生产 • 壳、舾、涂作业在空间上分道、时间上有序 • 实现设计、生产、管理一体化，均衡、连续地总装造船 3.0 时代——精益造船 • 单件流水作业、拉动式准时化计划管理、压缩无效作业时间 • 工序零缓冲、物流零库存、资源零浪费、质量零缺陷、设备零故障、生产零停滞、安全 零伤害 4.0 时代——智能造船 • 信息技术、智能技术与装备制 加 工 车 间 。 CAD/ CAM 集成自动号料、等离子机 器人切割；钢板柔性加工成形生 产线。 2 、小组立车间。部件装配流水 线、机器人切割、焊接小合拢装 焊机器人群 3 、平面分段车间。含有机器人 的、构架自动安装的激光检测的 平面分段装焊流水线、无余量； 4 、曲面分段车间。曲面分段流 水生产，无余量； 5 、总组平台与船台 / 坞搭载。 自动化焊接、高效辅助工装。

模块 流程 改善行动 制造监控 制造结果 制造过程 数据回报 制造资源与产能 制造工艺 工单计划 工厂布置图 ( 功能型 ) ( 流水型 ) ( 自动化型 ) 生产品工艺 流程图 ( 工 序 ) 法 法 法 法 制造过程 ( 功能型 ) ( 流水型 ) ( 自动化型 ) 制造统计 ( 作业层功 能 效率统 计 ) 检讨改善 ( 作业层行动 改 善 ) 异常处理 机动调度 客诉退货 在制搬运方法 5. 决定 - 质量管制方法 6. 决定 - 设备管制方法 7. 决定 - 人力配置方法 车间制造布 局模型 群族加工 延伸模型 1 延伸模型 2 延伸模型 3 流水线加工 延伸模型 1 延伸模型 2 延伸模型 3 MES 系统建置模型 MES 制造执 行系统 延伸模型 4 延伸模型 4 参 考 12 种 制 造 经 典 布 局模型 管 制 2- 功能设备联组型作业 ------------------------------------------ 投产点 终产品产出点 人工控制输送带 自动控制输送带 制造布局模型 3- 流水线机工作 _ 自动输送型 -------------------------------------- 检 检 点 工件 工件 工件 工件 工件 工件 工件 工测 件 点 工件 工件