乙烯产能居世界 • 第二位 • PX 产能居世界第一位 合成树脂等产品产能在世界 • 前三位 发展现状： 我国石化行业发展现状 发展现状： 2015 年一季度，吨原油加工量综合能耗同比下降 1.7% ，吨乙烯产量综 合能耗同比下降 1.3% ，但其总体能耗水平约为世界先进水平的 1.5 倍。 “原油加工”和“化工原料及化学制品”的生产过程被列入六大高耗能行业。 29 754.19 755.52 独山子石化 - - - 741.44 751.02 我国乙烯综合燃动能耗（千克标煤 / 吨乙 烯） 我国石化行业发展现状 发展现状： 2015 年一季度，吨原油加工量综合能耗同比下降 1.7% ，吨乙烯产量综 合能耗同比下降 1.3% ，但其总体能耗水平约为世界先进水平的 1.5 倍。 “原油加工”和“化工原料及化学制品”的生产过程被列入六大高耗能行业。 受国际原油价格下挫的冲击，全球大型石油化工公司一季度 利润均同比下滑。部分公司炼油业务部门受益于廉价原油而 表现强劲，帮助抵消了油价下跌的影响，总体业绩超过预 期。 全球大型石油化工公司一季度利润 中国石化 office-online ：全球大型石油化工公司一季度利润 中国石化 office-online ：全球大型石油化工公司一季度利润 全球大型石油化工公司一季度利润 中国石化 office-online

学进行分析，支持变更决策 审批 成本管理 – 变更分析 业务赋能 成本管理 – 变更分析 操 作 演 示 资源预测 可对每季度、每月、每周的 资源需求进行预测，辅助采 购规划、优化采购计划 优化现金流 通关关联资源价格，进一步 可对每季度、每月、每周的 资金进行预测，优化现金流 成本管理 – 投资管理 业务赋能 匠心 工程管理平台 Engineering Management 业务收益 “ 工程管理平台”业务链条全景定位 Interview of tier of Engineering Management 一户一档 交付评估 季度评估 产品概述 业务集成 工程进度管理 工程质量管理 工程管理核心功能 工程综合管理 工程档案管理 业务输出 安全文明管理 工程评估管理 一户一档 工序编制 / 发布 计划编制 / 计划管理 公司级工序模板 工程专项计划模板 质量问题库 安全问题库 季度评估模板 交付评估模板 质量问题统计 / 分析报表 安全问题统计 / 分析报表 形象进度报表 计划进度分析报表

底稿和数据库日志；最后是可追溯的推理链 条，每个审计结论都必须具备可验证的逻辑路径。以下为审计智能 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） 5%发生频率的舞弊行为识别率不足 12%，而 全量数据分析能将该指标提升至 89%。 审计证据的时效性存在显著短板。传统手工处理流程平均需要 3-5 个工作日完成单个会计科目的核查，而上市公司季度报告涉及 的科目数量通常超过 200 个。这种延迟导致审计结论往往基于过时 数据，某证券监管机构统计显示，采用滞后数据的审计报告对财务 风险预警的误判率高达 34%。 人工判断的主观性引入系统性偏差。不同审计团队对相同会计 数据字段映射至统一审计标准模板，例如将客户自定义科目 “ （如 其他应收款- ” 关联方 ）映射至 CAS 21 标准科目。 - 异常检 测：基于孤立森林算法自动识别金额异常波动（如单笔交易超过上 季度均值 3σ ）或分录模式异常（如频繁午夜过账）。 - 上下文增 强：注入审计知识图谱数据，包括企业股权结构、行业风险指标 （如制造业存货周转率阈值）等特征。 训练阶段采用混合训练策略提升模型鲁棒性：

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 实时解答客户理赔进度查询，减少 80% 的重复人工咨询； 2. 动态 流程编排：根据案件复杂度自动分配至人工或自动化通道，降低 30% 的无效人力投入； 3. 数据闭环反馈：通过持续学习历史理赔 案例，每季度迭代更新风险判定规则。 该技术路径已在健康险和财产险场景完成 POC 验证，关键指 标显示人工干预率下降 50%的同时，客户满意度评分上升 12 个百 分点。未来通过集成区块链存证和物联网数据，模型还可进一步实 ，每个判定结论均可 追溯至具体的证据片段和计算路径。 为保持预测性能的持续优化，模型建立了双闭环学习机制：在 线学习系统实时吸收理赔员对 AI 建议的修正反馈，每周更新特征 权重；离线版本每季度通过新增案例库进行全参数微调。这种机制 使模型在应对新型诈骗手段时，能在 20 个工作日内达到稳定识别 能力，比传统系统升级周期缩短 80%。 3.3 与其他 AI 技术的对比分析 在理赔业务场景中，DeepSeek

动术语校正与标准化输出；最后，风险控制模块可实现多维度交叉 验证，在信用卡欺诈检测中实现误报率低于 0.3% 的同时保持 98.6% 的召回率。 模型的知识更新机制采用双通道设计：静态知识通过季度更新 的金融知识库（ 涵盖巴塞尔协议 III 等 128 个监管框架）进行批量注 入，动态知识则通过实时流数据处理平台接入市场行情与监管通 告。测试数据显示，该机制使模型在利率政策变更后的知识更新时 部署阶段采用动态热更新机制，通过以下方式保证模型持续优 化： 1. 建立客户反馈自动标注流水线，将人工坐席修正记录转化 为训练样本 2. 每周增量训练时引入最新监管政策文档（PDF/PPT 格式自动解析） 3. 季度性全量微调时同步更新金融知识图谱（含 约20 万实体关系对） 该模块通过金融专用 tokenizer 扩展（ 新增 1,200+金融词汇） 和注意力头掩码技术，确保模型在处理利率计算、风险评估等任务 线测试模型性能，监控关键指标包括监管合规率（需≥99.8%）、 金 融 实 体 识 别 F1 值（需≥ 0.92）、客户意图准确率（需≥ 0.95）。对 bad case 实行人工标注-模型再训练闭环，每季度更新 领域词库与监管规则变更内容。在 GPU 集群部署时，采用模型并 行策略将风险定价模块与常规服务模块分离，确保关键业务链路的 计算资源隔离。 6.1.1 金融术语与业务规则注入 在金融

等隐蔽风险。 4. 资本金动态测算 基于风险暴露实时数据，自动调整责任准备金计算模型。某再 保公司测试案例显示，巨灾风险敞口测算误差从±15%降至 ±6%，资本使用效率提升 23%。系统将每季度自动生成 Solvency II 合规报告，减少人工审计成本。 实施后 12 个月内预计达成：高风险业务拒保率下降 40%，理 赔调查成本降低 35%，监管处罚事件归零。最终形成可量化的风险 PCI DSS 合规脱敏 - 对话日志保留周期不得少于监管要 求的 7 年。 该方案已在某头部寿险公司生产环境验证，实现核心业务场景 响应效率提升 40%，人工审核成本降低 62%。建议每季度进行接 口兼容性测试，确保在保险系统版本升级时的稳定性。 2.2 数据集成与处理 在数据集成与处理环节，需构建多源异构数据的统一治理框 架，实现保险业务场景下的高质量数据供给。核心流程分为数据接 系统自动抓取并结构化以下数据源： - 投保历史（同一投保人短期高频投保记录） - 理赔材料（医疗票据 OCR 识别后的重复使用检测） - 第三方数据（医院诊疗记录与报案时间的交叉验证） 欺诈特征库采用动态权重算法，每季度更新以下关键指标： 风险维度 检测指标示例 权重系数 时间关联性 出险时间距投保日≤7 天 0.35 医疗合理性 治疗方案与诊断结果偏离度 0.28 地理位置 同一区域多人相似索赔 0.22

CBAM 义务。 • 职责： 1. 注册： 应在欧盟委员会管理的 CBAM 注册系统中注册为经授权的 CBAM 申报人，以合法进口 CBAM 涵盖的商品。 2. 监测和报告： 提交季度报告，详细说明进口商品的数量、这些商 品中的隐含二氧化碳/温室气体排放量（基于其生产过程中产生的 排放），以及是否已在原产国为这些排放支付了任何碳价格。此 报告义务适用于 CBAM 的过渡期（从 CBAM 义务。进口商将此核查数据作为其季度和年度申报 的一部分提交给主管机构。 D. CBAM 的实施时间表 欧盟 CBAM 采用分阶段的方法实施，为企业提供一个有序适应的时间表： 过渡期 (2023 年 10 月 1 日 – 2025 年 12 月 31 日): • 季度报告责任： 在此阶段，CBAM 涵盖商品的进口商需要提交季度报告，详细说明其进 口商品的隐含温室气 具，但人们仍然担心它可能会给贸易带来额外的壁垒，并破坏公平竞争 原则。 E. CBAM 的行政管理 CBAM 框架对进口商（并通过进口商对出口商）施加了多重义务，以确保其要 求的合规性。这些义务包括注册、提交季度报告、CBAM 证书以及年度申报和 对账。每项义务都涉及欧洲委员会、CBAM 注册系统、国家主管机构和经认可 的核查员的具体行动和监督。以下是进口商义务以及这些管理机构相应角色的 分解： 进口商注册

电子台 账 电子台账 立部类共命命该起 重部自会命读必 得分 晴雨级别 定色 季度党建指数得分≥ 80 分 绿色：优秀 80 分 > 季度党建指数得分≥ 70 分 黄色：激励 70 分 > 季度党建指数得分≥ 60 分 橙色：注意 季度党建指数得分 <60 分 红色：不合格 各季度情况 第四季度 2019.10-2019.12 60 第四季擅 党建指数“晴雨表” 第二季度 2019.10-2019.12 第三季度 2019.10-2019.12 数据全景集成：全域抓取“三会一 课”、主题党日及党员学习 数据， 多维度呈现支部工作状态，告别 经验判断，为整改提供精准依据。

专科 生、研究生）的学生，追踪一个月、一季度、一年内在校消费地点（餐厅、超 市、生活社区）的消费金额，以线性图的形式反映不同类别学生在不同消费点 的消费能力，消费平均水平等一些指标进行统计分析。 2013 级全校男生本科学生最近一月消费平均曲线。2013 级全校女生本科 学生最近一月消费平均曲线，以及男女生消费平均对比曲线。 以时间（月、季度）为变量横向比较本科生、专科生、研究生的消费平均 按民族横向对比全校学生在餐厅、超市、生活社区等消费点的消费总金额 对比、平均消费金额对比等。 就餐分析统计 就餐人数统计 按消费点横向比较各消费点的消费人数统计及横向比较。 以时间（月、季度）为维度横向比较各消费点的消费人数。 以学生类别为维度，学校、院系为范围横向比较餐厅就餐消费人数。 以学生类别为维度，学校、院系为范围横向比较超市就餐消费人数。 以学生类别为维度，学校、院系为范围横向比较生活社区就餐消费人数。 以学生类别为维度，学校、院系为范围横向比较生活社区就餐消费人数。 以性别为维度，学校、院系为范围横向比较各消费点的消费人数。 餐厅月消费分析 按消费点横向比较各消费点的消费金额统计及横向比较。 以时间（月、季度）为维度横向比较各消费点的消费金额。 以学生类别为维度，学校、院系为范围横向比较餐厅就餐消费金额。 以学生类别为维度，学校、院系为范围横向比较超市就餐消费金额。 以学生类别为维度，学校、院系为范围横向比较生活社区就餐消费金额。

二、审计工作管理与审计质量控制 （一）基础审计场景应用问题 1 、审计工作管理问题 （1）审计计划动态调整机制是否缺失？（如：未根据金融市场波动或机构 战略转型实时更新审计重点；需建立季度滚动计划，结合金融科技风险权重变 化） （2）风险评估模型是否与业务复杂度脱节？（如：对跨境金融、数字资 产 等新兴业务仍采用传统风险评估框架，需要引入 AI 风险预测模型，调整风 险因 （36）审计报告是否缺乏风险预警？（如仅描述已发现问题未提示潜在风 险， 需要增加“风险前瞻”章节，基于历史数据预测未来 3 个月高风险领域） （37）知识库更新是否及时？（如未将典型案例纳入内部培训教材，需要 按 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） 论（如删除敏感问题描述）；实施审计人员轮岗制度，定期更换高风险领域（如 信贷审批、资金管理）的审计负责人。 2、动态调整审计计划：结合监管政策变化（如央行反洗钱新规）修订年度 审计重点，每季度更新风险热力图。对突发风险事件（如区域性经济下行）启动 专项审计，嵌入实时数据监测模块。 3、推行三级复核制度：审计底稿需经主审、部门经理、质量控制专员逐级 复核，重点检查逻辑漏洞与证据链