........................... 5 2. 智能客服问答引擎介绍................................................................................................... 7 2.1 FAQ 问答引擎......................................... ......................... 7 2.2 任务问答引擎............................................................................................................. 7 2.3 图谱问答引擎...................................... ....................................................................... 8 2.4 表格问答引擎............................................................................................................ 8 3.

...........................34 3.2.1 CPC 配置引擎................................................................................................34 3.2.2 营服协同引擎............................................ ................................89 3.2.3 营销资源引擎..............................................................................................109 3.2.4 客户引擎............................................. .........................................................140 3.2.5 受理引擎......................................................................................................194 3.2.6 CRM 融合数据层........

应用支撑平台 应用支撑平台主要由管理域和能力域组成。管理域包括统一服 务管理平台、统一服务网关平台；能力域包括支撑引擎（GIS 引擎、 业务引擎等）、业务模型及机器学习平台等建设内容。应用支撑平 台引入了业务中台，采用微服务架构模式，将各种应用信息系统分 解成一套较小的服务。基于服务引擎中的各种能力，能够快速支撑 各层级、各部门、各应用的快速高效的搭建，有效降低应用构建成 本，全局提高应用建 业务应用的数据智能服务平台。本项目新建数据支撑平台，包括数 据源、数据集成、数据存储、数据引擎、数据融合、数据服务以及 管理&运维 7 部分组成，7 大部分功能组件弹性组合，进而提供优质、 高效的服务。 21 1.4.2.2.1 数据支撑平台总体架构及优势 本期项目的数据支撑平台由数据源、数据集成、数据存储、数 据引擎、数据融合、数据服务以及管理&运维 7 部分组成。 1) 数据源：根据业务需求通过多渠道采集的数据，将 数据存储层：将采集的多种林业类型的数据分别进 行存储，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据； 4) 数据引擎层：对于采集上来的数据，根据业务需要， 统一进行分析处理，根据采集数据的频度，即实时性的要求， 平台能够提供实时流分析引擎、离线处理引擎、图计算引擎、 并行计算引擎、实时检索引擎等的数据计算的能力，用来满 足各顶层业务的需要； 5) 数据融合层：数据经过采集、清洗、过滤会形成企

例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 值得注意的是，审计智能体的部署必须遵循严格的质控标准。 我们设计了双重校验机制：所有 AI 生成的分析结论都需通过独立 ” 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 人机协 ” 同 模式既保持了专业判断的权威性，又实现了基础工作的智能化 替代。随着审计准则第 1321 号对 IT 控制的强化要求，该方案已通 过三 鼎信诺）的深度集成，最终达到审计项目全流程 30%以上的人工工 时压缩目标。 2. 项目背景与目标 随着数字化转型的加速推进，审计行业正面临数据量激增、合 规要求趋严、人力成本上升等多重挑战。传统审计方法依赖人工抽 样和规则引擎，效率与覆盖率难以平衡。以某国际会计师事务所的 实践为例，其年度审计项目中，仅财务报表科目核对环节就需投入 超过 2000 人天，且人工错误率高达 3%-5%，而 AI 技术的成熟为 流程重构提供了可能。 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 析和自动化工作流能力的智能审计系统，而 DeepSeek 的技术架构 恰好能填补现有技术栈的关键缺口—— 其混合推理引擎在测试中实 现了 93.6%的凭证异常检出率，同时将单项目人工复核量降低 62%，这为突破当前审计效率天花板提供了切实可行的技术路径。 2.2 传统审计方法的局限性 传统审计方法在长期实践中形成了以抽样检查、人工复核和规

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 对接核心业务系统，支持自然语言交互和 实时规则引擎更新 3. 闭环优化：利用强化学习机制，每周更新用户行为数据模型，确 保预测偏差率低于 3% 该方案已在试点机构完成 POC 验证，结果显示客服人力成本 降低 60%，同时客户满意度从 82 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 的精算系统与 CRM 系统间存在 17%的数据偏差率，直接导致核保 决策失误率增加 2.3 个百分点。 风控能力滞后 反欺诈依赖规则引擎的静态阈值设定，无法动态识别新型骗保模 式。车险领域约 23%的欺诈案件（中国保险行业协会 2022 年报 告）因缺乏智能分析手段未能及时拦截，每年造成行业损失超 80 亿元。 客户体验断层 交互层解决服务可及性问题，中台必须建立统一的数据资产中心打 破信息孤岛，后台则需通过 AI 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

分布式计算引擎 .....................................................................32 2.4.2. 分布式 NewSQL 数据库 .........................................................33 2.4.3. 大规模搜索引擎 .... ..................................................................34 2.4.4. 实时流处理引擎 ......................................................................34 2.4.5. 分布式交易数据库 ........ 设计、 9 智 慧 城 市 系 列 - 公 共 服 务 中 台 工作流调度与任务管理。工作流调度工具本身不做数据流的计算，而是将工作任 务提交到中台的分布式计算引擎来完成。相比开源调度工具，中台提供的工作流 调度工具需要提供更强大的功能，更方便的操作和更高的可用性。 (二)图形化操作 需提供图形化的操作中台，为用户提供设计任务流、调试任务、触发和调度

..........................................................................85 10.2. 流程引擎服务 ................................................................................................ ..........88 10.4. 业务规则定制(流程规则引擎)....................................................................... 88 10.5. 表单构建服务(表单开发和报表引擎)........................................... 的检索条件，方便用户快速找到自己需要的应用。 “ 信息门户是学校对在校师提供的综合服务平台，提供 智能、高效、所需即 ” 所得 的搜索服务，实现业务服务、数据服务、决策服务的全域搜索，通过综合 索引引擎为各类用户提供安全、高效、精准、丰富的个性化服务。信息门户也是 各类信息服务与数据服务的聚合，作为校园访问的唯一入口，信息门户提供基于 大数据的各类分析服务及业务数据服务，便于在校师生享受到校园信息化带来的

支持半虚拟化技术应用场景更广泛一些；并且 Xen 在生产环境下得到了大量的验证，稳定性要比 KVM 高一些；基于以上两点， 我们建议使用 Xen 作为主要的支持平台，其他虚拟技术作为兼容的平台。 1.1.4. 云服务引擎技术路线 > 云服务总线 云服务总线的技术核心是企业服务总线（ESB），主要是对 ESB 进行性能 优化，使其适用于互联网模式。 1. 服务总线要方便联通 IT 和 CT 服务的接入，同时还要支持第三方服务的 层 PaaS 层为各个应用提供标准化的共享云服务。其中包括应用孵化、业务运 行两个区域，和云服务引擎、中间件平台、数据平台、云服务能力四个功能组 件。其中业务孵化区主要为开发者提供开发环境和相应的支持，提升应用孵化 质量，缩短孵化周期。四个功能组件主要实现管理能力如下： a) 云服务引擎：主要实现各类资源和能力的调度管理，包括服务资源管 理、服务鉴权管理、服务监控管理和服务路由管理功能。 理、调度管理、计量管理、 系统管理、安全管理等功能模块。 5) 业务管理平台 业务管理平台为智慧城市云平台的业务运营提供管理功能，实现用户管理、 应用管理、服务管理、认证鉴权、计费管理、流程引擎等功能模块。 37

性。DeepSeek 大模型凭借其多模态理解、自然语言处理和复杂决 策能力，能够从以下维度重构理赔流程：首先，通过自动化单证识 别与核验，将材料初审时间从小时级缩短至分钟级；其次，基于历 史数据与规则引擎的深度学习模型，可实现对理赔案件的智能分级 与风险预判，准确率可达 92%以上；最后，通过动态生成个性化沟 通话术，显著提升客户服务体验。 为验证方案的可行性，某头部财险公司已在车险理赔场景完成 技术落地层面，方案设计充分考虑了业务场景的复杂性。以下 为关键性能指标与现有方式的对比： 维度 传统模式 DeepSeek 方案 提升幅度 材料初审准确率 78% 95% +17% 欺诈识别覆盖率 60%（规则引擎） 92%（模型+规则） +32% 日均处理能力 500 件/人天 3000 件/系统 6 倍 客户投诉率 12.5% 4.8% -7.7% 实施该方案将重构理赔价值链：前端通过 OCR+语音识别实现 倍，直接影响客户续保率 数据显示理赔时效每延长 24 小时，客户满意度下降 11%。 欺诈风险持续攀升 全球保险业每年因欺诈导致的损失约 800 亿美元，占总赔付额的 5- 10%。传统反欺诈手段依赖规则引擎，仅能识别 35%的欺诈模式。 车险领域拼接事故、伪造医疗票据等新型欺诈手段每年增长 17%， 但调查人员平均需要核查 12 项跨系统数据才能完成风险判定。 人力成本刚性增长 大型保险公司理赔团队规模通常超过

隐私的前提下，模型通过迁移学习可使新接入医院的冷启动准确率 在两周内从 62%提升至 85%。 在药物相互作用预警场景的对比测试中，DeepSeek 智能体展 现出显著优势： 指标 传统规则引擎 DeepSeek 智能 体 召回率 68% 92% 误报率 23% 8% 响应延迟 120ms 45ms 支持药物种 类 1,200 6,800 该技术方案已通过国家医疗信息安全三级等保认证，支持国产 35%；其次，跨科室会诊因数 据标准不统一导致 30%的临床决策延迟；最后，患者咨询服务响应 时效超过 48 小时的占比达 27%，严重影响就医体验。 当前医疗系统存在三个维度的能力缺口：在数据处理层面，传 统规则引擎无法有效解析 CT 影像标注、病理描述等复杂语义信 息，某省级医院测试显示现有 NLP 工具对放射科报告的实体识别 准确率仅为 68.4%。在流程协同方面，电子病历系统与药房管理系 统的数据对接需要人工转换 ≤ 分钟/份 结构化输入+AI 模板生成 资源调度优化 检查预约平均等待 3.2 天 ≤1.5 天 动态优先级算法+资源预测 模型 患者服务响应 在线咨询满意度 82% ≥95% 意图理解引擎+知识图谱构 建 该方案需重点突破三个技术瓶颈：第一，医疗实体关系的动态 建模，要求构建覆盖 500+疾病种类的本体库，支持 ICD-10 与 SNOMED CT 的双向映射；第二，多源异构数据的实时处理能力，