项目编号： 政务系统接入 DeepSeek 构建智能体提 效 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................7 1.1 政务系统现状与挑战........................... 率提 升 60%以上，具体表现为材料自动核验、智能填表、规则实时校验 等功能的落地。某试点城市的前期测试数据显示，智能体可将营业 执照变更业务的处理时长从 90 分钟压缩至 22 分钟。其次，构建 7×24 小时智能问答系统，准确率需达到 92%以上（参照现有金融 行业智能客服标准），分流 50%的人工咨询量。最后，建立动态知 识库更新机制，确保 3000 余项政策条款的关联关系能随法规变动 策法规类问答准 确率稳定在 91%以上。特别在跨部门业务协同场景中，可自动关联 住建、社保等 6 大系统的 124 类数据字段，生成完整办事指南的耗 时从 40 分钟缩短至 3 分钟。知识图谱构建效率对比实验表明，在 建立市级人才引进政策图谱时，DeepSeek 所需标注量仅为传统方 法的 18%。 在系统适配性层面，提供灵活的部署方案组合：支持私有化部 署的轻量化版本可在 8 核 CPU/32G

项目编号： 医疗系统接入 DeepSeek 构建智能体提 效 设 计 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 医疗系统现状与挑战............. 阶段，缺乏智能分析能 力。DeepSeek 智能体的接入将帮助医疗机构实现三个层级的跨 越：基础业务流程自动化、中级临床决策支持、高级医疗资源网络 ” 化协同。这种转型不是简单的技术叠加，而是通过构建 人类专家 +AI ” 助手 的新型协作模式，在保持医疗人文关怀的同时，释放系统 性效能。某医疗集团的实际应用案例表明，在保持原有医护团队规 模不变的情况下，年接诊能力提升了 2.3 倍，医疗差错率下降至原 倍以内。通过持续学习机制，模型每周 自动更新医学知识库，确保诊疗建议符合最新临床指南要求。 1.3 项目目标与预期效益 本项目旨在通过将 DeepSeek 智能体技术深度整合至医疗系统 核心业务流程，构建一套覆盖诊疗辅助、资源调度与数据治理的全 链路提效方案。基于医疗行业特有的高容错性需求与复杂决策场 景，我们设定了三级目标体系：基础层实现关键流程的自动化处 理，中间层建立多模态数据分析能力，应用层则聚焦临床决策支持

项目编号： 审计领域接入 DeepSeek AI 大模型构建 Agent 智能体提效 设 计 方 案 目 录 1. 引言................................................................................................................................ ...........................................................................................18 2.3 构建智能体提效方案的核心目标....................................................................................... 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层则部署风险预警、抽样推荐等具体功能模块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短 57%，同时将异常交易检出率提升 31%。这种提升不仅来自算法优

理体系和治理能力现代化的必由之路。 2020 年 11 月， 习近平总 书记亲临江苏视察， 充分肯定江苏工作， 擘画江苏未来发展， 赋予江苏“在改革创新、推动高质量发展上争当表率， 在服务全 国构建新发展格局上争做示范， 在率先实现社会主义现代化上 走在前列”新的重大使命。这是江苏现代化建设的总纲领、总命 题、总要求， 是谋划未来发展的重大战略指引和根本行动遵循。 市底蕴和资源禀赋， 接规模超千万的地 级市。 数据资源初步实现汇聚与共享， 建 成城市大数据中心， 到 2020 年 11 月底， 全市数据汇聚总量为 180 亿条， 数据输出总量 为 129.6 亿条， 构建形成了人口库、 法人库、自然资源库、信用 库和电子证照库等五大基础数据库， 为无锡智慧城市建设奠定 了坚实的数据基础。 (二)城市治理有序推进，智慧应用不断深入 全市公共安全、公共交通、城市管理、市场监管等城市治 务平台、全市农贸市场管理平台等多个市场监管平台。 “ 感 知环 境、智慧环保” 示范工程搭建了生态环境监测监控体系， 实现全 市生态环境要素的物联网感知监测。全市建有 271 个水 质自动监 测站基本覆盖各类水体， 构建了水质监测一张网， 同时建设了 “ 感知太湖 ·智慧水利”项目， 利用信息化手段科学 治理太湖蓝藻 成效明显。 (三) 政务服务提质增效，创新服务成效显著 近年来，政府积极推进政务服务优化，持续深化

deepseek 模型接入方案................................................................................29 4. 知识库构建方案................................................................................................. 往受限于信息处理能力和资源整合效率，难以满足日益增长的知识 需求。为了解决这一问题，本项目旨在引入先进的深度学习和知识 图谱技术，构建一个基于 DeepSeek 模型的电子政务知识库，以提 升政务信息的智能化处理和应用水平。 项目目标在于实现以下几个方面的突破： - 构建一个全面、准 确、动态更新的政务知识库，覆盖政策法规、公共服务信息、行政 流程等多个领域。 - 利用 DeepSeek 模型的高效学习和推理能力， 知识库管理和维护机制，确保知识的时效性和安全性，为电子政务 的长期发展提供可靠的知识保障。 为实现上述目标，项目将分阶段推进，首先进行政务数据的收 集和预处理，然后利用 DeepSeek 模型进行知识抽取和整合，最终 构建一个可扩展、可维护的电子政务知识库。通过本项目，预期能 够显著提升电子政务系统的智能化水平，为公众提供更加便捷、高 效的政务服务。 1.1 电子政务发展现状 近年来，随着信息技术的快速发展和数字化转型的深入推进，

性以及地 理数据的不完备性等关键问题。 “ 以 模型+ ” 知识 智能驱动的 AI CITY 不是简单地在城市叠加技术元素，而是以 AI 为核心，融合联 接、计算、云、区块链等新一代信息技术，构建从感知智能到认知智能的全新技术体系，直接通过 由 AI 驱动的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动，打造数据驱动、具有深度学习能 力的城市级一体化智能协同体系，将推动城市走向更高效、更可持续、更有温度的新时代。 的 “ 1234MNX” “ 参考架构具有可落地性，值得学界和业界借鉴参考。相信亦希望通过 AI CITY”的探索实 践，汇聚产业链各环节、各方的力量，通过感知、决策、执行等形成全面智能合力，构建具有竞争 力的 AI CITY 生态体系。 深圳大学智慧城市研究院院长、教授 目录 CONTENTS 1 战略形势 1.1“ 人工智能 +”成为新时期经济社会发展的战略指引 .... 统筹集约，优化资源协同架构 ..............................................................................33 3. 开放兼容，构建弹性扩展生态 ..............................................................................34 4.2 分类指导 .

...................................................................................187 9.3.1 智能化生态构建................................................................................................... 小时内完成。同时，个性化产品需求增长，70%的客户倾向 于通过智能渠道获取定制化方案，但现有系统缺乏动态场景分析能 力，难以满足市场需求。 本项目旨在通过接入 DeepSeek 的智能体技术，构建覆盖核 保、理赔、客服等核心场景的 AI 解决方案。目标包括三方面：首 先，提升运营效率，将核保流程从平均 48 小时压缩至 2 小时，理 赔自动化率提升至 90%；其次，通过动态用户画像分析，实现产品 客户画像完整度 | 41% | 89% | 2.17x | | 跨系统数据延迟 | 6.5 小时 | <1 小时 | 6.5x | 这种转型需求呈现出明显的技术传导路径：前端需要构建智能 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

标准规范设计及编制....................................................................................45 2.7. 构建智慧 XX 标准规范的意义......................................................................46 3. 基础资源及管理对象标准规范的框架设计和指引 即以数据驱动为主线，以“优政、兴业、惠民、筑基”为着力点，围绕“数据资源、 数字政府、数字经济、数字社会、数字基础”五大领域，深化多个领域的数字化改 造与应用。确定了建设目标为：到 2023 年，构建形成数字基础设施泛在、数据资 源体系完善、数字政府高效运行、数字经济创新活跃、社会治理智慧精细、数字民生 普惠便捷和生态环境绿色宜居的 XX 市新型智慧城市发展格局，为新旧动能转换、 新型城镇化、乡村振兴提供支撑，XX 年）》（以下简称《方案》），《方案》于 2021 年 6 月 10 日正式发布。 《实施方案》分总体目标、重点任务、实施步骤和保障措施 4 个部分。 总体目标是以“优政、惠民、兴业、强基”为统领，构建智慧城市一体化综合 指挥运营体系，形成一批优政惠民利企的创新应用场景，确保通过两年试点建设， 达到省四星级新型智慧城市建设水平，打造独具 XX 特色的新型智慧城市样板， 为现代化富强 XX 建设提供强力支撑。

三、多层面价值彰显：从个体应用到机构和行业的启发 本手册的价值体现在三个层面： l 对个体：帮助审计人员突破经验认知与局限，努力实现金融审计多元场 景覆盖，帮助审计人员减少审计盲区； 0 l 对机构：助力构建标准化审计知识库，减少因人员流动导致的方法论断 层，提升风险覆盖密度； l “ 对行业：推动审计从 事后纠错 ” “ 转向 事前事中预警 ”，如基于舆情 分析 的声誉风险前置评估模型可提前识别风险信号。 方向，以领悟力深化政策穿透，以执行力贯通整改闭环。通过党建与业务融合机 制，推动审计从合规检查升维至公司治理效能工具，筑牢风险防控的政治根基。） （3）在落实“如臂使指、如影随形、如雷贯耳”要求下，如何构建审计项目 与金融重大战略部署的动态匹配机制，提升审计立项的精准性和前瞻性？（如 需 “ 建立 战略分解-风险扫描-优先级赋分 ”模型，通过政策图谱与风险热力图双 维 “ 驱动立项决策，并增加 热力图更新频率 ”等具体参 数） （4 “ ）针对金融科技重构业务场景的趋势，如何重新定义内部审计的 客观 性 ”内涵，提升对数字化风控模型及算法偏差的审查能力？（如应扩展至算法可 解释性审查，构建数据治理审计框架，明确工具链具体组成（如 SHAP 解释器、 公平性测试模块等）） （5 “ ）在全面预算绩效管理背景下，如何设计覆盖 风险-成本-效益 ”三维 “ 度的审计评价标准，推动审计从

55 3.3.2 GIS 在模型中的应用...................................................................58 4. 三维模型构建..............................................................................................61 4 近年来，随着我国铁路运输业的快速发展，沿线的基础设施和 周边环境的管理与维护显得尤为重要。优秀的铁路沿线管理不仅能 够提高运输效率，保障安全，还能够促进沿线经济的发展。因此， 本项目旨在通过构建一个实景三维 AI 大模型，提升铁路沿线的管 理能力与服务水平。 该项目的背景主要基于以下几点： 首先，铁路沿线环境复杂多变，涉及到的设施包括轨道、信 号、桥梁、隧道等多种结构，周围环境也包括居民区、商业区等， 最后，随着国家对智能交通系统及数字基础设施建设的重视， 人工智能和大数据的发展为铁路沿线数字化管理提供了技术支撑。 构建实景三维 AI 大模型，不仅能够为铁路运营提供科学决策依 据，还能为沿线经济、民生发展提供数据支持。 基于上述背景，本项目计划实现以下目标： 1. 构建全景三维模型，涵盖铁路沿线的所有基础设施和环境要 素，实现对各类资源的可视化管理。 2. 通过 AI 算法，分析沿线数据，实现对铁路状态的实时监控和