16 2.3 DeepSeek 与机器学习的关系............................................................17 3. 金融贷款评估的传统方法...........................................................................19 3.1 信用评分模型........ 118 1. 引言 随着金融科技的迅猛发展，传统金融贷款评估模式面临诸多挑 战。传统的评估方法主要依赖于人工审核和静态的信用评分模型， 不仅耗时较长，且难以全面、动态地反映借款人的真实信用状况。 尤其是在面对海量数据时，传统的评估手段往往显得力不从心，导 致风险评估的准确性和效率受到限制。此外，随着金融市场的复杂 性和不确定性增加，传统模型在应对多样化风险场景时也表现出了 明显的局 的应用主要体现在以下几个方面：首先，通过深度学习技术， DeepSeek 能够从海量数据中提取关键特征，构建更为精准的信用 评分模型；其次，该平台支持多源数据的整合与分析，包括社交网 络、消费行为等非传统数据源，从而提供更全面的风险评估视角； 最后，DeepSeek 具备强大的自动化能力，能够快速生成评估报告， 显著缩短贷款审批周期。以下为 DeepSeek 在金融贷款评估中的核 心价值体现：

...........................................................................................17 2.2 传统审计方法的局限性........................................................................................... ....................................................203 1. 引言 近年来，随着企业财务数据规模的指数级增长和审计合规要求 的日益复杂，传统审计模式面临巨大挑战。审计人员需要处理海量 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 凭证，又能处理 Excel 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

.........................................................280 1. 引言 近年来，保险行业理赔业务面临日益增长的复杂性和效率挑 战。传统理赔流程依赖人工审核，不仅耗时耗力，还容易因人为因 素导致误差或纠纷。据统计，2023 年全球保险理赔处理时长平均 为 15-30 天，其中约 30%的案例因资料不全或核损争议需反复沟 通，直接拉高运营成本约 大模型的应用使案件平均处理时 效提升 40%，人力成本降低 35%，同时将客户满意度从 78%提升 至 91%。这一成果表明，大模型技术不仅能够解决传统理赔业务的 痛点，还能为保险公司创造显著的商业价值。 以下为试点项目的关键数据对比： 指标 传统流程 DeepSeek 应用 后 提升幅度 案件处理时效（天） 7.2 4.3 40% 人工干预率 45% 12% 73% 争议案件占比 18% 大模型在报案受理、资料审核、核 损定赔等核心环节的具体落地路径展开，为行业提供可复用的实践 经验。 1.1 保险行业理赔业务的现状与挑战 当前保险行业理赔业务普遍面临效率瓶颈与服务质量的双重挑 战。传统理赔流程依赖人工核保、定损及审核，平均处理周期长达 5-7 个工作日，车险案件人工核损环节耗时占比超 40%。根据 2023 年行业白皮书数据，Top20 财险公司理赔纠纷投诉中，67% 源于

...........................................................................................23 3.1 传统简历筛选流程............................................................................................. 外，DeepSeek 还具备自我优化能力，能够根据 HR 的反馈不断调 整模型，提升筛选的准确性。 引入 DeepSeek 进行简历筛选的可行性主要体现在以下几个方 面： 1. 效率提升：传统简历筛选通常需要 HR 花费大量时间逐份阅 读，而 DeepSeek 可以在短时间内处理数千份简历，显著缩 短筛选周期。 2. 客观性增强：AI 系统基于数据驱动，避免了人为偏见的影 响，确保筛选过程的公平性与一致性。 自动化工具以提 高招聘效率和准确性。DeepSeek 作为一种先进的简历筛选工具， 能够通过深度学习和自然语言处理技术，快速分析和评估大量简 历，从而帮助企业更有效地识别和吸引高潜力人才。 传统的手动筛选简历方法不仅耗时，而且容易受到人为偏见的 影响，导致招聘效率和公正性大打折扣。相比之下，基于 AI 的简 历筛选工具能够客观、快速地处理大量申请，识别出与职位要求高 度匹配的候选人，

..........................................................................................7 1.1.1 传统保险业务流程痛点........................................................................................... ........................................205 1. 项目背景与目标 随着数字化转型的加速，保险行业正面临服务效率、精准营销 和风险管理等多方面的挑战。传统保险业务流程依赖人工核保、理 赔和客服，导致响应速度慢、成本高且易出错。根据 2023 年行业 报告，保险机构平均处理理赔需 5-7 个工作日，而客户期望已缩短 至 24 小时内完成。同时，个性化产品需求增长，70%的客户倾向 推荐精准度提高 40%；最后，利用实时风险监测模型，将欺诈识别 准确率提升至 98%以上。 关键数据指标对比如下： 指标 传统模式 DeepSeek 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

水泥、石化、化工等重点高碳工业行业减排路 径差异显著，短流程工艺、氢冶金、电气化、二氧化碳捕集利用与封存（CCUS）等技术路线亟需系统性 突破与统筹推进。推动庞大工业体系实现深度脱碳，必须在颠覆传统发展模式的同时，平衡技术演进与经 “ 济可行性，以 技术 - 路径 - ” 政策 为分析框架，建立关键技术的发展路线图，形成可落地的碳 中和技术 解 决方案，助力中国以碳中和技 据。 “ ” 本报告提出中国工业领域碳中和技术发展 三阶段 路径：（1）低碳流程技术大规模应用期（2025— 2035 年）：需求侧结构调整和短流程技术（ 如废钢 - 电炉、再生铝）替代传统高碳路径，推动工业领域碳排 放率先整体达峰，为电力、交通等部门的低碳转型和终端需求增长释放排放空间。能效提升和短流程技术 发展是该阶段的核心减排手段，将贡献约 55% 的工业碳中和技术减排量。（2）工艺颠覆性技术爆发应用期 高度依赖 于能源结构的绿色转型。 煤炭作为工业生产能源主体导致了大量的 CO2 排放。这需要未来加速非化石能源 的 研发与创新，如太阳能、风能、绿氢等清洁能源的高效利用，以逐步替代煤炭等传统化石能源。随着工 业电 气化步伐的加速推进，电力系统正面临前所未有的挑战，亟需实现技术创新与清洁化转型，以匹配工 业行业 不断攀升的电力需求、确保高品质的供电服务，并助力减碳目标的达成。此外，需通过市场机制促

和管理创新为主要途径的经济发展新形态生成。 1.2 项目建设目标 以打造国家首个“5G+工业互联网”行动计划示范工程为目标， 重点促进以 5G 新兴技术为代表的新一代信息技术与现代制造业、 生产性服务业等的融合创新，改造传统制造业、打造新的产业竞争 力、发展新兴业态，创造新的经济增长点，同时为大众创业、万众 创新提供共享平台与环境，通过“5G+工业互联网”融合创新平台高效 地整合各种要素与优质资源，满足新的需求，开拓潜在国内和国际 融合为一体的基础创新服务平台，该平台既具备工业互联网的元素， 又体现 5G 的创新点，为 5G 的应用发展及场景落地提供有效的支撑 3 服务。 2 项目的背景和必要性 2.1 工业互联网的发展 随着信息经济时代的不断升级，传统模式下的制造业发展面临 越来越多的人力资源、设备资源、市场渠道、合作伙伴等因素的牵 制和制约。工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产 物，已成为新工业革命的关键支撑和深化“互联网+先进制造业”的重 烈的战略制高点。云制造是实现工业互联网的核心技术，作为一种 基于泛在网络，旨在实现制造服务化的新型制造模式和手段，有着 互联互通的制造能力支撑、互利共赢的制造产业生态、各司其职的 价值创造体系，可以帮助传统制造企业更好地适应信息经济时代发 4 展，更专注于“微笑曲线”两端，更快速地优化企业核心能力和市场竞 争力。云制造将依托工业互联网对制造业的发展形态、组织架构、 产业链、价值链带来颠覆性影响，成为信息经济时代制造业发展的

和管理创新为主要途径的经济发展新形态生成。 1.2 项目建设目标 以打造国家首个“5G+工业互联网”行动计划示范工程为目标， 重点促进以 5G 新兴技术为代表的新一代信息技术与现代制造业、 生产性服务业等的融合创新，改造传统制造业、打造新的产业竞争 力、发展新兴业态，创造新的经济增长点，同时为大众创业、万众 创新提供共享平台与环境，通过“5G+工业互联网”融合创新平台高效 地整合各种要素与优质资源，满足新的需求，开拓潜在国内和国际 融合为一体的基础创新服务平台，该平台既具备工业互联网的元素， 又体现 5G 的创新点，为 5G 的应用发展及场景落地提供有效的支撑 3 服务。 2 项目的背景和必要性 2.1 工业互联网的发展 随着信息经济时代的不断升级，传统模式下的制造业发展面临 越来越多的人力资源、设备资源、市场渠道、合作伙伴等因素的牵 制和制约。工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产 物，已成为新工业革命的关键支撑和深化“互联网+先进制造业”的重 烈的战略制高点。云制造是实现工业互联网的核心技术，作为一种 基于泛在网络，旨在实现制造服务化的新型制造模式和手段，有着 互联互通的制造能力支撑、互利共赢的制造产业生态、各司其职的 价值创造体系，可以帮助传统制造企业更好地适应信息经济时代发 4 展，更专注于“微笑曲线”两端，更快速地优化企业核心能力和市场竞 争力。云制造将依托工业互联网对制造业的发展形态、组织架构、 产业链、价值链带来颠覆性影响，成为信息经济时代制造业发展的

税务大数据中心建设方案 2. 数据驱动创新 在历史税收信息化来看，税收信息共享没有得到有效利用，如与工商部门信息共享 （" 五证合一" 的目的之一），目前通过 Data Sharing ，可以摆脱滞后的传统数据分析， 提高对错综复杂数据持续分析，进行风险评估、决策支持、预案制定等，使税务征管、稽 查部门保持持续应变与创新能力。 1.3 税 务 大 数 据 应 用 1. 互联网+ 发票 （线上线下）的纳税服务新模式。 1.4 税 务 大 数 据 带 来 的 机 遇 与 挑 战 1. 机遇 Big Data 与" 大规模数据" 一脉相承，其数据体量、复杂性远超过传统数据。税务数 据不再仅仅是处理对象，而是一种资源，甚至可以说是资产。对于庞大的数据系统，数据 支持者或提供给决策者来讲，数据魔方、分析模型显得尤为重要，我们需要熟练高效的对 动态数据进行自我调整、矫正分析等。 完善； 征管软件、系统不统一（征管系统、纳税评估系统、税总软件系统、地方软件系统 等）导致信息重复，效率不高——税务大数据整合不到位； 数据运用不彻底、大数据认知不够，仍旧基于传统数据分析处理——大数据思维缺乏。 1.6 建 设 目 标 依托云计算技术，对XX 税务内部业务平台、税务数据、国家经济情报的分析系统实 行统一规划和建设。所有资源整合后在逻辑上以单一整体的形式呈现，并可按需进行动态

动经济增长、创造就业机会方面发挥了举足轻重的作用，制造业的 稳固发展不仅提升了我国经济的整体竞争力，也为社会的稳定和发 4 展提供了强有力的支撑。 如上所述，制造业在全球经济中扮演着至关重要的角色，然 而， 当前传统制造业正面临来自多方面的重大挑战，这些挑战无 疑对其 可持续发展能力及市场竞争力构成了显著影响。我国是具 有代表性 的制造业大国，在全球制造业市场中占据重要地位，下 面针对我国 制造业面临的挑战做出分析。 老龄化和技术进步，制造业面临着技术工人短缺的问题。新技术的 应用需要更高的技能水平，而现有的劳动力培训体系和教育资源不 足以满足这些需求。从规模结构看，制造业劳动力总量在逐步下 降。 其次，许多传统制造企业的生产技术落后，难以适应现代制 造业高 效、灵活和智能化的要求。制造业企业在智能化转型过程 中会面临 研发投入不足、维护和运营成本高等挑战，造成企业智 能化转型技 术门槛高等问题。更新设备和引进新技术需要大量资 链的信息传递和运作周期变长，从而加剧 了 “长尾 ” 效应 。同时， 全球化带来了更加激烈的市场竞争。来自 5 发展中国家低成本生产商 的竞争， 以及发达国家高技术、高附加 值产品的压力，使得传统制 5 造业企业必须不断提升自己的竞争力。 以东南亚等国为代表的发展 中国家劳动力和土地成本低、税收优势大，正在不断扩展制造业市 场。 同时，西方发达经济体促进高端制造业回流，而我国高端制造