同期 23 .85 同比 +0 .85% 军队 19.54 日 地方 10.02 日 急 诊 人 次 1152 危 重 人 次 156 + 预警信息推送 同期 1008 人 同比 +0.85% 军队 198 人 地方 913 人 同 期 3 0 人 同比 +0.85% 军队 198 人 地方 103 人 同期 20 .85% 同比 +0 .85% n 手 同期 230 人 同比 +0 .85% 军 队 198 人 地方 103 人 同期 2,308 人 同比 +0 .85% 军 队 198 人 地方 103 人 同期 12.34 次 同比 +0 .85% 羊 门 急 诊收 入 ( 万 元 ) 151.55+ 同期 230.85 军队 198.54 同比 +0 .85% 地方 103.02 住 院 收入 收入 ( 万 元 ) 109.35 同期 230.85 同比 +0.85% 药品收入 ( 万元 ) 101.50 同期 230.85 军队 198.54 同比 +0 .85% 地 方 103.02 院 长 驾 驶 舱 日常运营监控 国 医 疗 费 用 分 析 治 疗 质 量 分 析 67.23% 药占比 智慧管理 - 管理一体 化 药 占 比 异 常 全院药占比高于警戒线标准

非结构化数据（医疗报告、照片等）..............................................................................................85 5.2 数据清洗与标注...................................................................................... 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%。 现行流程中标注的痛点环节平均消耗 3000+医疗条 款、5000+事故场景的决策树，后台通过联邦学习在数据隔离前提 下实现跨机构风控模型协同进化。预计全面部署后，保险公司综合 赔付率可下降 3-5 个百分点，同时将小额案件自动化率提升至 85% 以上，为行业数字化转型提供可复用的技术范式。 2. 项目背景与需求分析 当前保险行业理赔业务面临效率与质量的双重挑战。传统理赔 流程高度依赖人工核保、定损及审核，平均处理周期长达 5-7

方案目 标 核保时效 48 小时 2 ≤ 小时 理赔自动化率 35% 90% ≥ 产品转化率 12% 17%（+5%） 指标 传统模式 DeepSeek 方案目 标 欺诈识别准确 率 85% 98% ≥ 技术实施路径分为三个阶段： 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 保险业务全链条涉及大量重复性人工操作，核保环节平均需 3-5 个 工作日处理单笔业务，理赔周期普遍超过 72 小时（2023 年银保监 会数据）。代理人 30%以上的工作时间消耗在填写标准化表单上， 而 85%的简单咨询问题仍需人工坐席响应，导致人力资源配置严重 失衡。 数据孤岛与协同障碍 保险公司内部系统通常呈现碎片化状态，典型企业存在 6-8 个独立 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 重构核心业务流程。具体表现为： ①对话式交互需支持保险专业术语 90%以上的准确理解；②承保决 策引擎要能在 500ms 内完成多维度风险评估；③理赔自动化系统 需实现医疗票据等非结构化数据的 85%+识别准确率。 在此背景下，行业亟需具备以下特性的解决方案：①开箱即用 的保险垂直领域 AI 能力；②与现有核心系统无缝对接的轻量化部 署方案；③持续自优化的业务知识图谱。这为 DeepSeek

133 103 135 131 55 1011 56 ����� 87 87 131 45 111 85 114 79 106 156 1001 57 ����� 113 53 106 56 62 91 95 145 102 150 973 58 ����� 71 49 62 26 58 30 85 124 134 96 735 59 ����� 99 29 26 30 57 92 139 137 49 ����� 43 1 37 10 10 101 50 ����� 1 31 2 18 40 92 51 ����� 1 35 1 14 40 91 52 ����� 18 31 12 4 20 85 53 ����� 7 17 4 26 20 74 54 ����� 12 17 23 16 5 73 55 ����� 15 6 8 22 20 71 56 ����� 23 5 25 6 10 69 55 ����� 4 23 16 36 15 94 56 ����� 44 20 13 11 3 91 57 ���� 6 11 32 21 18 88 58 ����� 37 10 11 13 14 85 59 ����� 15 22 1 2 23 63 60 ����� 36 1 4 4 9 54 62 ����2025 CHINESE CITIES OF OPPORTUNITY 2025

优势在于多模态数据处理、复杂逻辑推理和行业知识融合能力。该 技术采用混合专家模型（MoE）架构，通过万亿级 token 的审计行 业语料预训练，在会计准则、税务法规、风险识别等垂直领域展现 出超过 85%的准确率。其知识截止 2023 年的特点，确保了在审计 政策时效性方面的可靠性，例如能够准确识别 2022 年财政部新修 订的收入确认准则（财会〔2022〕25 号）的具体变化条款。 在审计 项目目标分为三个实施阶段，量化指标如下： 维度 基线水平 一期目标 二期目标 数据处理效率 8 小时/ GB 2 ≤ 小时/ GB ≤30 分钟/ GB 维度 基线水平 一期目标 二期目标 规则覆盖度 58% 85%+ 95%+ 全量扫描占比 18% 60% 100% 误报率 22% ≤15% 8% ≤ 通过部署 DeepSeek 智能体，计划实现审计作业流程的范式转 ” ” ” 移：从 人工主导抽样检查 17%；第二，分析维度必须覆盖 100+风险指标实时 交叉验证，如下表所示的风险指标覆盖率对比： 指标类型 传统工具覆盖率 行业要求标准 财务异常 68% 95% ≥ 合规性条款 52% 90% ≥ 关联交易 45% 85% ≥ 操作风险 37% 80% ≥ 第三，系统需要支持 7×24 小时持续监控能力，某跨国企业的 实践表明，实时监控可使重大风险发现时效从平均 14 天缩短至 2.8 小时。这些需求直接指向需要构建具备自然语言处理、多维关联分