......................................................................................14 2.1 民意收集与处理的现状问题.............................................................................................. ......................................................................................26 3.2 数据采集与处理模块................................................................................................. ...................................................................................30 3.2.2 数据清洗与预处理...................................................................................................

.........36 3.2.1 自然语言处理能力.....................................................................................................................................39 3.2.2 多模态数据处理能力..................... ..................................................................................56 4.2.1 自动化理赔申请处理................................................................................................... ...................................................................................67 4.3.1 数据采集与预处理...................................................................................................

2.1 数据采集模块.............................................................................27 3.2.2 数据处理模块.............................................................................29 3.2.3 模型训练模块.... ......................................57 4.3 数据清洗与预处理..............................................................................60 4.3.1 异常值处理..................................................... 在当前数字化转型的背景下，人工智能（AI）技术的飞速发展 已经改变了各行各业的运营和管理方式，尤其是在信息处理和数据 分析领域。AI 大模型作为一种先进的技术手段，其在自然语言处 理、图像识别和复杂数据分类等方面展现了卓越的能力。本文旨在 设计一个 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

• 处理客户 / 网点咨询 • 处理客户 / 网点投诉 • 客户下单 呼叫中心 • 对中心和网点的客服进行 监控、管理、考核；客服 人员的规划 客服 • 处理网点投诉 • 负责赔付奖惩 • 负责保险业务 仲裁 • 处理大客户问题 • 负责培训 • 处理客户 / 网点 投诉 • 负责培训 • 客户下单 • 客户咨询 • 处理客户投诉 • 记录问题件 • 进行投诉 • 处理跨省网点 处理跨省网点 投诉 • 处理问题件 （删除签收） • 负责赔付奖惩 • 负责保险业务 • 处理网点投诉 • 负责赔付奖惩 • 负责保险业务 • 网点业务监控 组织流程剖析 客户 呼叫中心 创建工单 是否 解决 结束 省中心客服 网点客服 创建问题件 结束 网点回复 总部仲裁 创建投诉 是否 跨省 区 省中心仲裁 总部仲裁 删除签收 大客户 客户经理 总部客服 省内 网点客服反应每日工作无重点，需要跟进全量运单 72% 工单转派 • 日均工单数超过 6000 条，各中心客服需处理的日均工 单数超过 100 单 60% 问题件录入与处理 • 12 月 1 日数据：问题件记录总数 1,000,000 条，录 入数接近 100 条 / 人 • 调研反应：接近 60% 时间用于录入与处理问题件数 据 02 客服体系规划 流程全网连接 客 户 呼叫中心 微信 官网

资金 & 业务配合流程 第 2页 讨论点清单 讨论点 1 ：影城分账付款的账务处理规则 讨论点 2 ：资金集中管理模式讨论 讨论点 3 ：影城零星资金支出的管控模式讨论 讨论点 4 ：资金支付信息传递方案及系统功能定位讨论 讨论点 5 ：资金收款认领模式讨论 第 3页 影城分账付款的账务处理规则—— 待确认 优势：结算平台单据与 EBS 单据对应关系 较清晰，生成单据规则较清晰，结算平台 卖品采购到付款系统间数据流转示意图 结算平台 采购价格同步 1 ① 采购价格审批 ② 补货申请审批 ③ 采购申请审批 ⑤ 返利及费用确认 ⑥ 结算对账 ⑦ 发票处理 ⑧ 预付款申请 ⑨ 付款申请 + 盘点差异处理审批 EBS ④ 入库暂估 GL 凭 证 ⑤ 确认返利 GL 凭 证 ⑦ 生成 AP 发票 ⑧ 生成 AP 预付款 发票 ⑩ 盘点差异 & 成本 结转的 GL 凭证 D 资金 & 业务配合流程 第 13页 讨论议题 1. 影城销售到收款流程的账务处理原则 – 2.14 讨论 2. 各收款方式的收银核对及入账流程 – 2.14 讨论 3. 赠卡 / 券业务的账务处理原则 – 2.24 讨论 第 14页 销售到收款流程框架——主营业务流程及账务处理原则 借：现金 在途资金 -POS 预收账款 - 支票

.........................................................................................49 5.3 数据处理模块................................................................................................. .......................................................................................57 6. 数据采集与处理................................................................................................... .....................................................................................62 6.3 数据清洗与预处理...................................................................................................

.......................................................................................17 2.2.1 数据处理能力................................................................................................. ......................................................................................30 4.2 数据集成与处理................................................................................................... ...................................................................................36 4.2.2 数据清洗与预处理...................................................................................................

..........................................................................................57 5. 理赔处理与优化................................................................................................ 大模型能够通过海量数据的分析与 建模，提升精算的准确性和效率，从而制定更加科学合理的保险产 品定价策略。其次，在客户服务与营销领域，AI 大模型可以通过自 然语言处理（NLP）技术实现智能客服、个性化推荐以及精准营 销，显著提升客户满意度与转化率。此外，在理赔处理与反欺诈方 面，AI 大模型能够快速识别异常行为，提高理赔效率并降低欺诈风 险。 根据麦肯锡的研究数据，AI 技术在保险行业的应用有望在未来 这一目标，保险公司需要在技术架构、数据治理、人才培养等方面 进行全面升级。  技术架构：构建适用于 AI 大模型的高性能计算平台，确保模 型训练与推理的高效运行。  数据治理：建立完善的数据采集、存储与处理机制，确保数据 的完整性、安全性和合规性。  人才培养：加强 AI 技术人才的引进与培养，打造一支具备 AI 技术应用能力的专业团队。 通过本方案的实施，保险公司将能够充分发挥 AI 大模型的技

...................................................................................27 3.1.1 数据采集与预处理模块................................................................................................. .....................................................................................44 3.3.1 自然语言处理（NLP）技术应用.......................................................................................... .....................................................................................112 6.3.2 高并发处理方案.................................................................................................

系统基本功能与处理方案.............................................................................10 1.3.1 交管数据入库功能与处理方案...............................................................10 1.3.2 数据存储功能与处理方案..... .................................................................11 1.3.3 查询分析功能与处理方案......................................................................13 1.4 系统互联与管理............................. ...................................................................................20 1.6.1 交管数据流量处理能力.........................................................................20 1.6.2 数据存储能力........