大。总的来说有一下几点： 1. 医院信息系统建设情况 医院信息系统在运行中结合网络设备的强大功能，对医院实际业务进行了不断完善、 优化、改进，使信息系统更加适合医院工作需要和患者需求。医院信息系统基于灾难恢 复的核心交换机通信，实现了双机镜像热备、定期异地备份模式，各个模块相互关联、 环环相扣，将传统的事后控制转变为事中控制。 基于网络平台的数据交互，打破传统的信息孤岛模式，实现了就诊 “一卡通”、检查 外网和设备专 网。三个网络之间实行严格的物理隔离，分别采用不同的网络及安全等硬件设备进行搭 建。内，外整体网络采用万兆主干、千兆桌面。设备网络采用千兆主干，千兆桌面。内 网，外网和设备网科学的核心层、接入层二层架构和冗余组网的思想，保障系统的不间 断稳定和高效运行。 内网，外网和设备网的二层架构网络拓扑如下： 13 建设方案建议书 医院内网网络架构如上图 医院外网网络架构如上图 及优化： 15 建设方案建议书  外网、内网采用核心、汇聚、接入三层网络结构，配线间交换机端口留有余量； 设备网采用核心、接入二层网络结构。  将门诊综合楼 5 层信息中心作为 XX 人民医院北院区网络中心机房；汇聚交换机 放置在五层网络中心机房。  汇聚和核心链路都采用双备份模式；接入层交换机采用堆叠方式。  核心交换机采用虚拟化配置，再根据造价确定汇聚层、接入层是否采用虚拟化

需求分析与场景设计.......................................................................................14 2.1 授信审批核心风险点梳理.......................................................................18 2.1.1 信用风险......... 高，某股份制银行调研数据显示，70%的中小企业客户因审批周期 超过 5 个工作日而放弃贷款申请。 在此背景下，本项目旨在通过 DeepSeek 平台构建智能化授 信审批风控助手，实现三个核心目标：首先，建立覆盖贷前、贷 中、贷后的全流程风险监测体系，将人工审核环节减少 40%；其 次，通 过多维度数据融合分析，使高风险客户识别准确率提升至 92% 以 上；最后，将平均审批时效压缩至 典型数据支撑 长尾客户 覆盖 小微企业非结构化数据（ 如ERP 流水、社交舆情） 利用率不足 35% 央行小微企业信贷白皮 书 流程层面存在显著瓶颈，以某国有银行授信审批流程为例： 核心矛盾在于：传统系统对复杂关联风险（如担保圈、隐性负 债）识别率不足，某省联社数据显示，采用深度学习技术的银行对 关联风险的捕捉准确率（89.2%）较传统方法（64.8% ）提升 37.8%

设计原则与思路 ２．2 设计目标 2.3 网络拓扑图 2.4 ＩＰ地址规划 2．5 VLA Ｎ划分 第三章：详细设计 3．１核心层设计 3．2 汇聚层设计 3.3 接入层设计 3．4 数据中心设计 3.5 互联网接入设计 第四章:设计方案技术 4 立医院与社保、医保、银行机构、干保 系统的Ｖ PN 连接。 1.2 用户需求分析 （1）网络系统稳定性需求：能够保证整个网络的稳定、可靠，保证在单点故障的情况下 不会对整个网络造成冲击，保证核心、骨干设备在出问题的时候能够无缝的恢复或切换。 （2）网络传输性能需求：能够通过有效的网络带宽控制技术和服务质量保证技术,来满足 医院对于不同数据传输的需要。 （3）网络系统安全性需求:能够保 楼的中心机房经过万兆单膜光纤互联，要求实现万兆骨干,千兆到桌面 -- -- 的全网设计； （2）网络核心，要求考虑采用双核心架构，万兆互联，充分考虑网络的稳定性与冗余,以 及灾难恢复。 (3)数据中心，位于门诊楼?？楼,拥有各类型的服务器??台,要求配置一台专门的高端核心交 换机／数据中心交换机,且双万兆链路与核心互联。 （4）网络出口设计需要考虑四条出口,一是社保局的Ｖ PN 出口，二是医保Ｖ PN

.........................................................................................29 2.1.1 核心模块组成............................................................................................... 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 推荐精准度提高 98% ≥ 技术实施路径分为三个阶段： 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

库、信息系统等 相分离，独立支撑相应的业务系统，这种现象将在未来一年中改观； 随着顶层设计理念的普及与深入，各高校的建设模式朝着“一体化战 略”转变。以信息化“一站式”服务为目标、以用户服务为核心，融合 软件、硬件、服务为一体，面向用户提供简单易用、明确统一的服 务入口。 趋势二，主流业务的大数据需求日益旺盛——由“综合管理信息化”向 “教学和科研信息化”转变。在教学信息化方面：许多具备良好 了大量 的终端和用户。校园网注重的是网络的简单可靠、易部署、易维护。 因此在校园网中，拓扑结构通常以星型结构为主。 基于星型结构的校园网设计，通常遵循如下原则：  层次化 核心层、汇聚层、接入层。每层功能清晰，架构稳定，易于扩展和 维护。  模块化 将校园网络中的每个区域或者每个功能区划分为一个模块，模块内 部的调整涉及范围小，易于进行问题定位。 端用户接入到公网、将外部用户接入到内网。出口除了要保证校园 内外的数据传输，还需要保证边界安全。  核心层 核心层负责整个园区网的高速互联，一般不部署具体的业务。核心 网络需要实现带宽的高利用率和网络故障的快速收敛。  汇聚层 汇聚层将众多的接入设备和大量用户经过一次汇聚后再接入到核心 层，扩展核心层接入用户的数量。  接入层 负责将各种终端接入到校园网络，通常由以太网交换机组成。对于

需求分析与场景设计..................................................................................28 2.1 政务系统核心需求..............................................................................31 2.1.1 高频业务场景梳理. 200 件，导致服务窗口长期超负荷运转。与此同时，群众对 “秒批秒办”“智能导办”等高效服务的期待值持续攀升，传统技术架 构已无法满足业务需求。 引入 DeepSeek 智能体技术旨在实现三个核心目标：首先，通 过自然语言处理与机器学习技术，将高频标准化业务的处理效率提 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 知识更新延迟 72 小时 4 ≤ 小时 政策变更实时抓取+自动标引 实施过程中需重点解决三个层面的问题：在技术层面，确保智 能体与现有政务云平台的无缝对接，特别是与统一身份认证、电子 证照库等核心系统的数据互通；在业务层面，需要梳理出占业务总 量 80%的 200 项高频事项作为首批改造对象；在安全层面，必须 满足等保 2.0 三级要求，所有交互数据需实现国密算法加密传输。 通过该项目

..............................................................................10 1.3 DeepSeek 大模型的核心优势................................................................................................. ......................................................................................20 2.2 技术路线与核心模块................................................................................................. 62%， 其中 43%的投诉集中在语义误解和交互延迟上。 为突破这一瓶颈，本项目基于 DeepSeek 大模型构建智能语音 讲解系统，旨在通过先进的自然语言处理技术提升公共服务的智能 化水平。核心目标包括三方面：首先，实现语音交互准确率 ≥95%，支持中英等 20 种语言的实时翻译，覆盖 90%以上的常见 咨询场景；其次，将平均响应时间压缩至 0.8 秒以内，显著改善用 户体验；最后，

....................................................................................14 2.1 保险理赔业务的核心痛点................................................................................................. .................................................................................34 3.2 DeepSeek 的核心技术特点............................................................................................... ...........................................................................................54 4.2 核心功能模块...............................................................................................

...........................................................................................16 2.2 核心功能................................................................................................. 小时完成病历书写，其中约 30%的时间用于重复性内 容填写和格式调整。AI 辅助系统的引入可将结构化数据自动转化率 提升至 70%以上，同时通过智能校验将关键信息缺失率降低至 5% 以下。 该系统核心价值体现在三个维度：  效率提升：通过语音识别和模板匹配技术，将口述内容实时转 化为符合《电子病历应用管理规范》的标准化文本，缩短书写 时间 40%-60%  质量保障：内置的医学知识库可自动识别矛盾内容（如药物过 个月磨合期后稳定在 92%以上。需要注意的是，系统设计 必须严格遵循《医疗质量安全核心制度要点》，所有 AI 生成内容 需经医师审核确认后方可生效，确保法律效力和医疗安全。 1.1 项目背景 近年来，随着医疗信息化建设的加速推进，电子病历系统已在 国内各级医疗机构得到广泛应用。然而，传统病历书写方式仍面临 三大核心挑战：一是临床医生平均每天需花费 2-3 小时手工录入病 历，据 2022

小时即时响应，而传统客户经理仅能覆盖工作时间的客 户需求，且高端客户经理资源集中度不足导致长尾客户服务缺失。 在此背景下，基于 DeepSeek 大模型构建客户经理智能体成为突破 现有瓶颈的关键路径。 本项目的核心目标是通过 AI 智能体实现三个维度的价值重 构：  服务效能升级：构建具备自然语言理解、多轮对话管理和金融 知识推理能力的智能体，实现 90%标准化业务咨询的自动化 处理，将平均响应时间从传统模式的 小时 ≤30 秒 Q3 业务处理准确率 82% ≥95% Q4 人力成本占比 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 端客户与普通客户的服务资源分配失衡。根据 2023 年银行业协会 数据显示，客户经理日均处理事务中，60%为标准化业务咨询（如 利率查询、产品条款解读），仅 40%涉及个性化资产配置等增值服 务。 核心痛点可归纳为以下四点： 1. 服务覆盖半径有限：单个客户经理最优服务上限为 50 名高净 值客户，但实际配置比例常超过 1:150，导致客户满意度下降 15%-20% 2. 专业知识更新滞后：新产品上线后需要平均