82 5.2.1 数据清洗与标准化........................................................................85 5.2.2 敏感数据脱敏处理........................................................................87 6. 模型微调与优化....... 项目实施将分阶段重点突破三个技术难点：第一，解决金融领 域专业术语和监管政策的语义理解问题，通过构建包含超过 50 万 条金融实体知识的领域词典；第二，确保模型输出符合金融合规要 求，建立三级内容过滤机制，包括敏感词库匹配、监管规则引擎和 人工审核通道；第三，实现与传统银行 IT 架构的无缝对接，开发 专用 API 网关支持与核心系统、CRM、反洗钱等关键平台的标准 化数据交互。整个方案设计严格遵循《商业银行人工智能应用指 个新的收入增长点。所有系统模块均通过金融级安全认证， 数据加密强度达到 AES-256 标准，确保模型推理过程全程可审计、 可追溯。 风险控制方面设立双重保障机制：一是建立动态内容过滤系 统，实时拦截 99.9%的敏感信息查询；二是部署人工复核通道，对 涉及大额交易（单笔≥50 万元）的业务强制加入双因素认证。通过 测试验证，系统在压力测试下表现稳定，单节点支持 2000+并发请 求，故障自动切换时间≤30

作为一本简洁明了的手册，我们努力与金融审计实践看齐，问题及解决思 路 注重通用性，兼顾众多中小银行内部审计需要。在使用本手册过程中，还请 各位 同行和学者们注意： l 风险隔离：在使用大语言模式时禁止上传涉密数据，敏感信息需脱敏处 理，建议通过本地化部署控制数据流向； l 交叉验证： 目前问题及相关提示与案例主要是模型输出，虽然经过编写 团队的核对筛选和修改，但由于人工智能幻觉的存在，以及金融政策快速变化； 预报图），根据交易量、客户投诉等数据自动标记高风险业务，优先安排审 计资 源） 3 、 使用外部数据时如何避免违规？（比如与合作方签订数据使用协议， 明 “ 确数据用途；建立隔离区（类似 数据保险箱 ”）存储敏感信息，并用区块链 记 录数据使用痕迹，方便事后检查） 4 、 既要分析数据又要保护隐私，怎么平衡？（ “ 比如用 联邦学习 ”技术（一 种不共享原始数据的方法）训练模型，只分析数据规律，不接触具体客户信 复杂数据报告，需要 9 使用动态仪表盘展示关键指标（如风险热力图、整改完成率趋势图）） （三）具体审计示例 1、建立独立性保障机制：审计委员会直报董事会，避免其他方干预审计结 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

数据安全合规性..................................................................................90 4.3.1 敏感信息脱敏.............................................................................92 4.3.2 数据访问权限控制 请求/秒 300 请 求/秒 意图识别准确 率 78% 92% ≥ 系统响应延迟 1.5 秒 ≤800 毫秒 安全合规保障 1. 通过国家三级等保认证，实现数据全链路加 密与审计追溯，敏感信息脱敏处理率达到 100%。 2. 建立双通道审 核机制，所有 AI 生成内容需经规则引擎校验后才会触达用户，确 保输出合规性不低于 99.5%。 项目实施后将形成标准化 AI 接入范式，为后续社保、税务等 事由分类模型+优先级排序算法 处置响应速度提升 40% 对于复杂业务场景，采用分层处理机制： 实施过程中需特别注意三个关键点：一是建立政务术语标准化 词库（首批需纳入 5000+专业术语），二是设计容错机制确保敏感 业务 100%人工复核，三是构建动态学习闭环，每周更新政策知识 库版本。通过上述设计，可使智能体在确保合规性的前提下，将窗 口人员事务性工作量减少 60%以上。 2.1 政务系统核心需求

API，位置类 API，标签类 API，指标类 API 等等。 4.1.2.7.2 服务调用管理 4.1.2.7.2.1 安全管理 服务调用安全，对访问用户的数据范围权限进行验证 对地域权限、角色权限、敏感信息权限进行统一鉴别 地域权限：A 地市账号只能获取 A 地市的数据，相同的 API 通过安全控制 后获取的数据不相同 如/dataopen/kpi/K10001，A 地市返回 A 地市指标值；B 为所有下级的业务量数据， 营业员返回的只有本人的业务量数据； 敏感信息：客户标签和营销池的所有标签信息内容，并不是所有请求方都 可以全部访问。设置每个请求方可以访问的标签属性并不是所有请求方都可以 全部访问。设置每个请求方可以访问的标签属性 数据项 请求方 1 请求方 2 手机号码 Y Y 姓名 Y 加密 话费敏感性 Y Y 渠道偏好 Y Y 终端营销捆绑策 略 Y N 漫游偏好 对返回结果或者请求参数进行脱敏加密或解密配置，下图配置了对请求参 数 phone_no 进行脱敏配置，其脱敏规则 phone_no 可以在脱敏实例页面进行 配置。因为前台用户传入的用户手机号码是明文，而数据库中可能已经对敏感 信息进行了加密，所以需要对请求参数进行相应加密以适配数据库中的数据。 (四) 权限设置 给这个接口分配使用者，只有拥有该应用标识的正确用户才能使用调用这 个 api (五) API 服务测试

30%。 其次，DeepSeek 在乳腺 X 光片分析中也有重要应用。系统能 够自动识别乳腺肿块和微钙化点，帮助医生判断是否存在乳腺癌的 早期迹象。根据临床试验数据，DeepSeek 在乳腺癌筛查中的敏感 性和特异性分别达到 92%和 88%，远超传统分析方法。这使得更 多的早期乳腺癌患者能够得到及时的干预和治疗。 此外，DeepSeek 还可以用于脑部 MRI 影像的分析，自动检测 脑卒中 其次，DeepSeek 还引入了多层次的身份验证机制，包括双因 素认证（2FA）和生物识别技术，如指纹和面部识别。这些措施显 著增加了未经授权访问的难度，确保只有经过严格验证的医疗人员 才能访问敏感的病历信息。此外，系统还具备实时监控和异常行为 检测功能，能够及时发现并阻止可疑活动，如多次登录失败或异常 的数据访问模式。 在隐私保护方面，DeepSeek 采用了数据最小化原则，即只收 在数据采集过程中，必须严格遵守数据隐私和安全标准，如 《通用数据保护条例》（GDPR）和《健康保险可携性和责任法 案》（HIPAA），确保患者信息的保密性和安全性。为此，可采用 加密技术、访问控制策略和匿名化处理等手段，保护敏感数据。 数据预处理是提高数据质量和模型性能的重要环节。预处理步 骤包括数据清洗、数据转换、特征提取和数据标准化等。数据清洗 旨在去除噪声、处理缺失值和异常值，确保数据的准确性和一致 性。对于

复；严格的管理制度也是系统安全性的重要保证。此外，完整的权限控制机制、考虑充 分的系统保密措施也是保证安全的重要因素。需依据信息访问权限，向用户提供授权查 询，有效避免越权使用，同时系统平台具有对互动系统上敏感信息的保护措施，以免被 不当利用。因此系统平台有多种方法和手段防止各种形式与途径的非法侵入，杜绝商务 信息的泄漏。 d) 系统平台扩展性 一个良好的系统平台体系结构，具有处理未来变化和发展所需要的可扩展性。这个 好、职业、收入、电子邮箱、使用终端类型等敏感信息，以及其他涉及商业秘密或业主 隐私信息在网络传输前做加密处理。 19 2. 使用 Cookie 的应用，在 Cookie 中保存敏感信息，防止发生泄密。 3. 口令、密码、密钥等高敏感性信息实施加密存储。 4. 加密使用安全的算法及密钥。 5. 重要数据采取完整性保护措施，防止数据被恶意篡改、删除、插入和重用。 6. 日志记录的内容进行审核，防止将敏感信息写入日志。日志记录中不以任何形式 。日志记录中不以任何形式 保存密码、密钥等高敏感性数据，其他敏感型数据仅在脱敏或加密的前提下保存。严格 控制日志的访问权限，仅允许有工作需要且经过授权的人员查看日志。 7. 对敏感数据的访问权限进行严格限制，防止未授权访问。 8. 明确需要定期备份的重要业务数据、系统数据等。 （三）应用安全 1. WEB 服务、应用服务错误提示信息时，仅提示必要的错误信息，不过度暴露客户 信息。 2

的数据挖掘和可视化分析工具。  智能决策支持：基于大模型的预测分析能力，为政策制定和资 源配置提供精准建议。  网络安全与隐私保护：确保 AI 系统的安全性和合规性，采用 加密技术和访问控制机制，保护敏感数据。  用户体验优化：通过自然语言交互和个性化推荐，提升公众和 政府工作人员的满意度。 在具体实施过程中，政务办公大模型 AI 的建设需结合地方实 际需求，分阶段推进。初期可通过试点项目验证技术可行性，逐步 数据分类分级管理是另一个重要环节。根据《数据安全法》的 要求，政务数据应按照敏感程度进行分类分级，并针对不同等级的 数据制定相应的保护措施。例如：  绝密级数据：仅限于特定人员访问，存储于独立的安全区域， 实施多重加密和物理隔离。  机密级数据：采用高强度加密算法，访问需经过严格审批和二 次验证。  敏感级数据：实施访问控制和日志记录，确保数据使用可追 溯。  普通级数据： 普通级数据：进行基本加密和访问控制，确保数据不被滥用。 此外，平台应建立数据脱敏机制，在数据的使用和共享过程 中，对敏感信息进行脱敏处理，以降低数据泄露风险。例如，在数 据分析和模型训练过程中，对公民身份证号、手机号等信息进行部 分隐藏或模糊处理。 最后，平台应定期开展数据安全演练和风险评估，及时发现和 修复潜在的安全漏洞，并制定应急预案，确保在发生数据安全事件 时能够迅速响应和处置。通过以上措施，政务办公大模型

大模型在政务平台中的具体应用 场景和用户的详细需求，为后续的系统设计和开发提供有力支持。 2.4 安全需求 在部署全省一体化政务平台并接入 AI 大模型的过程中，安全 性是核心需求之一。政务平台涉及大量敏感数据，包括公民个人信 息、政府内部数据以及公共服务相关数据，因此必须确保数据的机 密性、完整性和可用性。首先，平台需采用多层次的加密措施，包 括数据传输过程中的 SSL/TLS 加密以及数据存储时的 进行容器化部署，实现资源的动态调度和弹 性伸缩。 数据安全是政务平台的核心问题，因此需采取多重措施保障数 据隐私和合规性。在数据传输环节，采用 TLS 加密协议确保数据在 传输过程中的安全性；在数据存储环节，对敏感信息进行脱敏处 理，并结合国产加密算法对数据进行加密存储。同时，建立严格的 数据访问控制机制，基于角色和权限的动态授权模型，确保只有合 法用户才能访问特定数据。 模型部署方面，选择支持分布式训练的框架（如 在数据安全与隐私保护方面，需严格按照国家相关法律法规， 制定并执行数据安全管理规范。包括但不限于数据加密、访问控 制、数据脱敏、日志审计等技术手段，确保数据在传输和存储过程 中的安全性。针对敏感数据，应采取分级分类管理策略，设置不同 级别的访问权限，防止数据泄露和滥用。 为提升数据治理的智能化水平，可引入人工智能技术，例如自 然语言处理和机器学习算法，实现数据的自动分类、标签化和关联

SM2、SM3、SM4 国产密码算法在电子 Z 务应用的使用， 解决由于采用弱密码算法引起的安全性问题。 2、身份认证、访问授权安全需求 所有访问必须进行授权，从而避免入侵者在没有授权的情形下 对网络内的重要或敏感数据进行窃取和篡改，又或者对服务提供点 发动攻击，防止入侵者通过伪用户身份取得授权而导致严重的网络 危害。 3、关键数据机密性和完整性安全需求 为了保证 Z 务系统中关键数据的机密性和完整性，需要为业务 合规性评估等方式来保障平台的数据安全，保证敏感数据防护符合 109 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 管理规定和数据隐私法律等规定，实现“进不来+看不见+拿不走+能 追溯”的数据安全安全治理体系。 （一）数据分级分类 为解决数据管理过程中，数据开放共享缺乏数据敏感度衡量标 准等问题，对数据进行分级分类管控。主要内容包括：对数据进行 分级分类，根据对外开放及敏感程度进行管控，制订不同级别的敏 进行标识，配合数据授权、数据授权等，确保数据的安全使用。 数据分级分类是对数据资源访问级别进行限定的基础和依据。 通过数据分级分类，对涉及敏感内容、隐私内容、定位信息等内容 的记录和字段进行分级别的访问限制，防止敏感信息的扩散，杜绝 手段滥用的风险。 1、数据分级 数据分级是通过对数据内容的敏感程度，对数据资源进行分级。 110 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 数据分级包括数据分

别后的非结构化文本 3. 构建理赔案例相似度计算模块，实现历史 案例的智能匹配和参考 4. 设计可解释性输出模板，使 AI 决策过程 符合监管透明性要求 模型安全机制采用三重保障：输入层设置敏感信息过滤模块自 动脱敏；推理层通过不确定性检测避免低置信度决策；输出层配置 人工复核触发规则。在压力测试中，系统单节点可并发处理 200+理赔请求，错误率低于 0.5%，完全满足大型保险公司日均数 的解耦。系统由基础设施层、数据层、智能引擎层、应用层和交互 层组成，通过标准化接口实现跨层级协同，同时满足高并发、高可 用及合规性要求。 基础设施层采用混合云部署模式，核心数据库与智能引擎部署 于私有云，确保敏感数据隔离；前端应用与外部数据接口部署于公 有云，利用弹性伸缩能力应对流量波动。网络架构通过 SD-WAN 技术实现跨云节点低延迟通信，传输层加密采用 TLS 1.3 协议，关 键组件部署冗余度为 G[文档解析引擎] 预处理与标准化环节部署了分布式数据处理集群，关键处理步 骤包括： 1. 数据脱敏：自动识别并加密 PII（个人身份信息）字 段，采用国密 SM4 算法处理身份证号、银行卡号等敏感数据 2. 格 式转换：将 PDF/JPEG 等格式通过 OCR 服务转化为结构化文本，医 疗影像使用 DICOM 标准转换 3. 数据增强：对模糊图像采用超分辨 率重建，对缺失字段通过第三方数据补全