........................... 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

24 第 5 章 数 据 处 理 25 . 25 .1 分布式计算框架 25 .2 内存计算框架 25 .3 流式计算框架 26 .4 分析引擎 26 .4.1 垂直搜索 26 .4.2 信息挖掘 27 .4.3 数据比对 27 .5 人工智能 27 第 6 章 数 据 管 理 询、比对、分析等多种类型应用服务接口，面向业务提供可定制、个性化 的数据资源服务，解决部门间信息资源的交互共享、数据复用等问题。 （5） 示范应用建设。利用大数据技术在海量数据挖掘、分析研判等方面的技 术优势，建立大数据技术的搜索引擎、可视化关系分析、多维度统计分 析、风险分析预警、等示范应用，在指挥决策、分析研判、预警防范等方 面进一步提升服务实战能力。 .3 建设原则 标准化、规范化原则 系统设计严格遵循国家和行业相关政策、法规和标准、规范。 数据存储：采用混合存储技术建立数据中心数据仓库，融合产权业务数 据、社会化数据等结构化、非结构化数据。存储方式上，是集中存储和分 布式存储的混搭。 3） 数据处理：利用分布式计算、内存计算、流式计算、分析引擎、人工智 能、数据建模等多种技术，建立分析模型，对数据进行逻辑运算后，快速 向前端应用提供服务。 4） 数据服务总线：是整个平台的调度中心，可以为采集提供数据接入服务， 也可以为各类应用提供数

16kHz，支持普通话与常见方言的实时转写，准 确率可达 92%以上。处理层包含以下关键功能模块：  语音转文本引擎：采用端到端深度学习模型，针对医疗场景优 化，专业术语识别准确率比通用引擎提升 35%  语义分析模块：基于条件随机场（CRF）的实体识别技术，可 自动提取症状、体征、病史等 18 类临床要素  逻辑校验组件：通过规则引擎检查时间线矛盾、用药冲突等 9 类常见逻辑错误，错误检出率达 87% 应用层提供可视化编辑界面，医生可对 报告和实验室检验数 据，实现多源异构医疗数据的实时解析与逻辑关联，显著降低临床 医生文书工作负担，同时提升病历内容的完整性、准确性和标准化 程度。 系统核心功能模块包括：  智能语义解析引擎：支持语音输入与自由文本的自动化处理， 识别医学术语、疾病编码（ICD-10）和药物名称（ATC 分 类），准确率可达 92%以上（基于三甲医院实测数据）；  动态模板库：包含超过 300 个专科病历模板，支持根据科 志，确保医疗法律效力和审计溯源性。通过机器学习持续优化模板 库与解析规则，系统每季度更新一次临床术语库，年均错误率降幅 可达 15%-20%。 2.2 核心功能 系统基于自然语言处理技术与结构化数据引擎构建，通过多模 态输入与智能分析实现临床病历的自动化生成与质控。系统核心功 能模块采用微服务架构设计，确保各功能既可独立运行又可协同工 作，以下为具体实现方案： 病历智能生成模块通过语音识别与文本分析技术，将医生口述

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

.................................................................................54 3.1.2 后端 AI 处理引擎................................................................................................... 35%营收 22%营收 FY2025 高净值客户覆盖 率 60% 85% Q2 技术实现路径上，将重点突破三个核心能力：通过微调 DeepSeek 模型构建超过 200 个金融专属意图识别的对话引擎，集 成 RAG 架构实现实时政策文档检索，并建立客户-产品匹配度动态 计算模型。该方案已在试点分行完成 POC 验证，理财推荐场景的 转化率达成 18.7%，显著高于人工经理的 14.2%基准水平。项目落 92%以上（基于历史工单测试数据），对理财产品推荐、贷款条件 咨询等高频场景设置专用响应模板。关键交互指标包括：首次响应 时间<500ms，复杂问题解决率>85%，对话中断率<8%。  智能需求分析引擎实时解析客户资产数据，结合外部征信信息 生成 360°画像  动态推荐算法根据实时市场数据调整产品匹配策略，每日更新 利率/风险参数  合规检查器自动拦截不符合监管要求的操作，记录完整审计轨

..........................................................................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