报告。 客户全网 现场 服务/安全 服务 技术体系建设 智云堤 云防护服务基于云计算和 威胁情报能力，已在全国 建立 50 个防护节点，为用 户提供零部署零运维云防 所有网站 云端 云端 82 智安网络等级保护安全防御体系方案 护服务，分钟级接入，完 成防 DDOS、防黑、防泄 露等安全防护，并有 40 多 名安全专家提供 7*24 小时 保姆式服务，具有使用便 利、快速、性价比高、防

题。根据 2023 年保险业协会数据，财产险公司理赔纠纷中 67%源 于材料不全或信息误判，而 DeepSeek 大模型的文档理解准确率在 测试环境中已达到 98.7%，显著高于行业平均水平（82%）。通过 建立标准化智能审核流程，可减少 80%以上的人工复核环节。更关 键的是，模型持续学习机制能动态适应监管政策变化，例如 2024 年车险新规中新增的 12 类免责条款，模型可在两周内完成知识库 2 小时 ≤0.5 小时 智能文档分类+关键信息抽取 欺诈识别准确率 72% ≥89% 多模态行为图谱分析 人机协作效率 3.1 次交接 ≤1.5 次 智能工单路由+自动预警触发 客户满意度 82 分 ≥92 分 实时进度推送+智能问答支持 技术选型需满足三个刚性约束：首先，医疗影像等非结构化数 据处理准确率需达 95%以上；其次，系统必须兼容现有核心业务系 统的 SOA 架构；最后，模型决策过程需满足监管要求的可解释性 当前反欺诈流程存在明显漏洞：规则引擎仅能过滤已知特征案 件，而人工审核环节成为欺诈漏网的主要缺口。某头部财险公司 2023 年数据显示，最终确认的欺诈案件中，67%曾通过规则引擎 筛查，其中 82%因缺乏明确规则特征而被人工审核误判为合规案 件。更严峻的是，团伙欺诈会刻意拆解索赔金额使其低于系统预警 阈值，例如将单次 10 万元医疗费拆分为 5 次 2 万元索赔，此类案 件识别率不足 12%。

115 136 108 148 194 1295 41 ����� 135 142 88 133 145 147 145 113 144 99 1291 42 ����� 131 99 158 80 82 131 130 184 152 132 1279 43 ����� 115 79 101 136 180 125 131 139 139 106 1251 44 ����� 151 122 127 48 ����� 37 14 9 11 26 97 49 ���� 4 52 1 9 23 89 50 ����� 47 2 22 16 1 88 51 �������� 40 3 28 10 1 82 52 ����� 8 10 42 18 1 79 53 ����� 21 1 7 29 20 78 54 ����� 23 18 11 22 1 75 55 ����� 52 4 13 4 1 74 57 ����� 24 48 3 13 7 95 58 ����� 1 2 15 34 21 73 59 ���� 6 13 4 16 16 55 60 ����� 10 5 8 12 2 37 82 ����2025 CHINESE CITIES OF OPPORTUNITY 2025 ������������������� ��������������������� ���������������������

...................................................................................................82 4. 实施路径与步骤....................................................................................... 60%，同时客户满意度从 82 分提升至 91 分（满分 100）。下 一步将重点优化长尾场景覆盖，例如车险定损中的图像识别准确率 需从 89%提升至 95%以上。 1.1 保险行业现状与挑战 当前保险行业正处于数字化转型的关键阶段，传统业务模式面 临多重挑战。根据银保监会 2023 年数据，行业平均获客成本同比 上升 28%，代理人脱落率持续高于 35%，而客户满意度仅维持在 82 分（百分制） 该技术架构已通过金融级数据安全认证，支持私有化部署条件 下的实时模型更新，确保在严格合规要求下保持技术迭代能力。实 际部署案例显示，接入 DeepSeek NLP 模块后，保险机构在线客服 的首次解决率从 54%提升至 82%，平均处理时长缩短 65%。 1.2.2 场景化智能体的应用潜力 在保险行业中，场景化智能体的应用潜力主要体现在其能够针 对特定业务场景提供高度定制化的解决方案，从而显著提升效率、 优化用户体验并降低运营成本。DeepSeek

...................................................................................................82 5.3.2 系统集成与联调.................................................................................... 部署阶段采用模型蒸馏技术，将原始 175B 参数模型压缩至 7B 参数级别，推理速度提升 6 倍的同时保持 95%以上的任务精度。通 过审计机构实际测试，优化后的模型在应收账款坏账准备测算任务 中，人工复核工作量降低 82%，关键风险点检出率同比提升 41%。 3.1.3 智能审计决策模块 智能审计决策模块作为 DeepSeek 智能体的核心功能组件，采 用多模态数据分析与动态推理机制，实现从数据预处理到风险判定 异常检测模块结合孤立森林算法与规则引擎，对交易流水实现 毫秒级扫描。特别设计关联分析功能，可自动构建供应商-客户关 系网络图谱，识别循环交易等复杂模式。测试数据显示，在千万级 数据量下，隐性关联识别的召回率达到 82%，误报率控制在 5%以 内。 底稿生成模块基于 NLG 技术自动输出审计调整建议、管理建 议书等文档，支持三种输出模式： 1. 标准模板自动化填充（适用 于常规事项） 2. 关键事项重点标注（高风险事项用黄底红字突

APQC American Productivity and Quality Center 22 Q 24% 46% 23% 8% 76% 46% 23% 8% 24% 2025 36 82% 58% 42% 26% 23 Q 18% 24% 16% 16% 26% 537 5 ◼ ◼ ◼ ◼ ◼ ◼ APQC SCOR ITIL ◼ PMP Togaf LSS

n 2024 年全年新增可再生能源发电量 5,162 亿千瓦时，约占全社会新增用电量（ 6,283 亿千瓦时）的 82% 。 中国社会用电量 ： 2024 年全社会用电 9.9 万亿千瓦时，十四五以来年均增长 6.7% ；全年 可再生能源发电量增量占全社会用电量增量比例达 82% ©2025 。欲了解更多信息，请联系北京顺为人和企业咨询有限公司。 风电、光伏发电量实现翻倍，可再生能源发电 量增量占全社会用电量增量比重超 50% 。强 调大型风光基地建设、分布式能源开发及储能 配套 2024 年可再生能源发 电量 3.5 万亿千瓦时， 发电增量占社会用电 量 82% ；风光发电量 均实现翻倍 省市 2024/2025E 目标完成度 省市 2024/2025E 目标完成度 浙江 158% （ 200% ） 天津 124% （ 161% ） 重庆 532 (8.5) (3.2) 153 (11) (0.23) 000155.SZ 川能动力 1,303 21.1 27.7 154 11 (20.3) 77 (3.0) (7.4) 82 (10.6) 37 (32) (5.0) 603693.SH 江苏新能 2,972 7.2 7.4 354 12.4 7.7 182 16.3 9.4 266 4.2 20

量子互联网协议栈方案。（a）Van Meter 等人方案[79-82]；（b） Wehner 等人[83-86]、Li 等人[88]和 Bacciottini 等人[89]方案；（c）Dür 等人方案[87]。 （1）Van Meter 等人（日本庆应义塾大学）方案 Van Meter 等人针对第一代量子中继器的量子互联网提出了五层 40 协议栈[79-82]，如图 20（a）所示。其从下到上分别为物理层、链路 Photonics 15, 137 (2021). [33] P. Kómár, E. M. Kessler, M. Bishof, L. Jiang, A. S. Sørensen, J. Ye, 82 and M. D. Lukin, A quantum network of clocks, Nat. Phys. 10, 582 (2014). [34] D. Gottesman, T. Jennewein evolutionary pathway for the quantum internet relying on secure classical repeaters, IEEE Netw. 36, 82-88 (2022). [75] C. Delle Donne, M. Iuliano, B. van der Vecht, et al., An operating system for executing

Song等提出一种基于信任度的裁决下线和定时下线相结合 的混合下线策略[８１].Pu等设计通过３种方式触发下线调度 策略,一是根据裁决器裁决结果;二是由管理者手工更换;三 是根据时间片策略、随机冗余策略、监控策略等进行调度[８２]. (２)清洗策略 在处理替换下线的异构执行体时,常见的操作包括初始 化、清零和状态回滚等简单的清洗策略.然而,这些策略并不 能完全消除对执行体底层的攻击,如 Wei等提出的基于执行 体构件复位和状态恢复的清洗策略 况,则 对 异 常执行体进行下线处理 [８６Ｇ８７,９０] 人工操作下线 管理员主观决断后,手动对执行体进行下线操作,替换当前执行体 [２６] 混合策略下线 多种下线方式相结合的下线策略 [８１Ｇ８２] 清洗策略 初始化、清零和 状态回滚 通过不同方式对替换下线的异构执行体进行处理 [８３Ｇ８４] 上线策略 随机策略 随机选择异构执行体池中的执行体进入服务集 [８５] 基于异构体属性 rchitecＧ tureofEthernetswitchbasedonmimicdefense[J]．Journalon Communications,２０２０,４１(５):１８Ｇ２６． [８２]PUL M,WEIH Q,LIX,etal．Mimiccloudservicearchitecture forcloudapplications[J]．ChineseJournalofNetworkandInforＧ