2021 年 1 月 答案示例 ……………… 2 客服中心 医保怎么报销 2021 年 1 月 答案示例 ……………… 3 客服中心 少儿基本医疗保险参保登记 2021 年 1 月 答案示例 ……………… 4 客服中心 医疗费报销的时间要求 2021 年 1 月 答案示例 ……………… 5 客服中心 大病医保门诊和住院报销比例是多少 2021 年 1 月 答案示例 ……………… 6 客服中心 年 1 月 答案示例 ……………… 7 客服中心 大学生医保办理流程是什么 2021 年 1 月 答案示例 ……………… 8 客服中心 基本医疗保险参保人员享受规定特殊慢性病种待遇备案 2021 年 1 月 答案示例 ……………… 9 客服中心 医保办理流程是什么 2021 年 1 月 答案示例 ……………… 11 客服中心 哪些人可以申请特药 2021 年 1 月 答案示例 ……………… 客服中心 特药要怎样去申请使用 2021 年 1 月 答案示例 ……………… 13 客服中心 哪些人可以享受普通门诊统筹待遇 2021 年 1 月 答案示例 ……………… 14 客服中心 新农合医保怎么办理 2021 年 1 月 答案示例 ……………… 15 客服中心 城镇职工医疗保险退休的条件是怎么规定的 2021 年 1 月 答案示例 ……………… 16 客服中心 城乡居民参保后医疗保险什么时候可以使用

DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Janus Pro， 表 1 中列出了这 3 个核心版本的特点和适用场景。 表 1 DeepSeek 核心版本与适用场景 模型版本 发行时间 模型大小 核心能力 适用场景示例 DeepSeek-V3 2024-12-26 671B 通用自然语言处理（NLP），支 持 长文本理解、多语言交互 合同条款解析、政策法规 匹配、审计报告生成 DeepSeek-R1 2025-1-20 助手，以便更好地理解人类语言。 （1）明确需求 • × 错误示例：「帮我写份审计底稿」 • ◇ 正确示例：「我需要⼀ “ 份关于财政审计中 挪用公款 ”的审计底稿， 并 附上相关法律法规的具体条款，时间范围为 2024-2025 年。」 （2）提供背景 • × 错误示例：「分析这个数据」 • ◇ 正确示例：「这是一家企业过去三个月的销售数据，请分析与过去三年 同期的销量差异（附审计数据）」 错误⽰例：「给出审计整改方案」 • ◇ 正确示例：「请用表格形式逐条列出上述审计整改方案，包含审计问题 对象和整改预期成果」 （4）控制长度 • × 错误示例：「详细说明」 • ◇ 正确示例：「请用 100 字以内说明区块链审计技术的应用，确保完全不 懂技术的人也能理解」 （5）及时纠正 • × 错误示例：「审计证据」 当回答不满意时，可以： • ◇ 正确示例：「审计证据的充分性和适当性有什么区别？我不理解，请再

值定 位；期 望维度则为人工智能输出提供明确标准，有效缩小技术输出与专业需求之 间的认 知差距。 4.2 CARE 模型：构建全面审计上下文 CARE 模型作为一种整合背景、行动、结果和示例的思维结构，在需要全 面 情境理解的领域具有广泛应用价值。工程审计因其复杂的项目背景、多元的 利益 相关者以及高度的专业性，对于情境理解有着特殊需求，这使 CARE 模型 在此领 域具有独特适用性。 结果（Result）：提供详细的成本异常报告和改进建议 4. 示例（Example）：如发现材料采购环节存在不合理加价，需要详细说明 提示词模板 背景：[项目名称]在执行过程中出现严重成本超支 行动：全面分析项目成本异常的具体原因 请详细调查并报告： 1. 成本异常的具体环节 2. 异常原因的详细分析 3. 定量评估成本超支的财务影响 4. 具体的成本控制建议 示例：请特别关注材料采购、人工成本等关键环节 模型在工程审计领域的特殊价值在于其对背景的强调和对示例的整 合：背景维度使审计人员能够充分理解工程项目的特定环境和条件约束；示例维 度则通过类比学习机制，使抽象的审计发现转化为可操作的改进方案，增强审计 成果的实践价值。 4.3 TRACE 模型：系统性项目审计方法 TRACE “ 模型通过 任务（Task）-请求（Request）-行动（Action）-背景（Context） 25 -示例（Example ”

对象的子系统情况，建议不超过 300 字】 安全状况描述 【填写说明：根据实际测评情况简要描述被测对象的整体安全状况，包 括最主要的中高风险安全问题及数量，建议不超过 400 字】 【参考示例】 本次安全等级测评采用访谈、核查和测试等测评方法，对【被测对象名 称】的【物理机房、网络架构、网络设备、安全设备、系统管理软件、 主机操作系统、数据库管理系统、业务应用系统、数据资源、管理制 改的，需如实描述，同时注 明（已整改）。如果没有重大风险隐患，则注明未发现重大风险隐患，例如“经 过单项测评结果判定和整体测评，未发现[被测对象名称]存在重大风险隐患。”。 测评机构可参考以下示例编制。】 经过单项测评结果判定和整体测评，[被测对象名称]存在重大风险隐患 XX 项，截止报告发布日期，已完成整改 XX 项，剩余 XX 项未整改。本次测评过 程中发现的重大风险隐患及整改建议如下： 正文 第 7 页 共 661451 页 报告编号：XXXXXXXXXXX-XXXXX-XX-XXXX-XX 【2025 版】 对被测对象采用的安全保护措施及其达到的效果等进行详细描述。】 【参考示例】 在安全物理环境方面采取了以下安全措施： 【需要描述物理位置的选择、物理访问控制、防盗窃和防破坏、防雷击、防火 防水和防潮、防静电、温湿度控制、电力供应和电磁防护的主要实现情况】 此外在【XX

为提高效率，可以借助自动化工具进行数据爬取和整合。例如， 使用网络爬虫技术从政府官网、政务服务平台等地批量获取公开数 据；使用 API 接口对接政府部门的数据开放平台，定期更新数据。 以下是一个典型的数据收集流程示例： 1. 确定数据主题（如“城市交通管理”）。 2. 识别数据来源（如交通管理局官网、城市公共服务平台）。 3. 使用爬虫或 API 接口获取数据。 4. 清洗和预处理数据，去除重复、噪声和不完整数据。 Augmentation）技术增加 少数类样本的多样性。例如，在文本数据中，可以通过同义词替换、 句子重组、添加噪声等方式生成新的样本，从而增强数据集的丰富 性。 以下是一个简单的数据集平衡策略示例： 类别 原始样本数 过采样后样本数 欠采样后样本数 混合采样后样本数 类别 A 1000 1500 800 1200 类别 B 500 1000 500 800 类别 C 200 1000 来减少过拟合，而 Dropout 则通过随机丢弃部分神经元来增强模 型的泛化能力。在调优过程中，可以通过网格搜索或随机搜索的方 法，对这些超参数进行联合优化。 以下是一个典型的超参数搜索范围示例：  学习率：1e-5 到 1e-3  批量大小：16, 32, 64, 128  训练轮数：10 到 100  权重衰减系数：0.0, 1e-4, 1e-3  Dropout

本手册业务审计板块分几个部分，形成 场景-方法-示例-案例 ”的闭环： l 场景部分：从金融审计理念与模式到金融审计质量管理，然后主要围绕 商业银行、证券公司以及保险公司审计提出可供参考的场景问题并给出相关的提 示； l 大数据应用部分：涵盖风险建模、文本分析、流程自动化等技术，提供 Prompt 设计与调优策略的简要提示与思路； l 示例与案例部分：详解大数据分析技术等在合同审查、关联交易识别、 关联交易识别、 风险揭示等场景中的具体审计示例与案例分析。 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 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； 在使用时仍需与最新监管文件、内部制度比对；问题提示因篇幅限制较少，使用 时需要进一步丰富审计分析维度；本手册中的示例与案例不构成审计依据，仅构 成审计思路与方法参考； l 伦理约束：避免将模型用于客户画像歧视、绩效预测等可能引发公平性 质疑的场景。 “ 我们期待这本手册能成为审计人员在智能时代的 导航仪

为训练集、验证集和测试集，比例可为 7:2:1，以确保模型训练、 调参和评估的独立性。为增强模型的泛化能力，还可采用数据增强 技术，如文本数据的同义词替换、数据合成等。 以下是一个数据清洗与预处理的示例流程： 1. 原始数据加载 与检查 2. 缺失值处理：删除或填充 3. 去重：确保数据唯一性 4. 异 常值检测与修正 5. 数据格式统一化（时间、文本、单位等） 6. 一为 数值 类型。对于缺失值，应根据业务需求进行补全或标记， “ 可以选择使用特定占位符（如 NULL” “ 或 N/A”）表示缺失值，或者 通过插值法补全缺失数据。 以下是一个数据格式标准化的示例： 原始数据 标准化后数据 处理说明 2023/12/3 1 2023-12-31 “ 日期格式统一为 YYYY-MM-DD” 15:30 PM 15:30:00 “ 时间格式统一为 HH:MM:SS” 签体系，确保标签之间互斥且覆盖全面。对于实体识别任务，则需 确定需要识别的实体类型及其边界规则。 标注过程中，应建立统一的标注规范，确保不同标注人员之间 的一致性。标注规范应详细说明各类标签的定义、标注示例以及特 殊情况处理方式。为提高标注效率，可采用半自动化工具辅助标 注。例如，利用预训练模型对数据进行初步标注，再由人工审核和 修正。这一过程不仅可以减少人力成本，还能提升标注质量。 为保障标

人工判断标准难以完全统一，即便在相同培训体系下，不同核赔员 对相似案件的审核结果差异率仍达 15%-20%，后续争议处理又额 外增加 10%-15%的复核成本。 成本构成项 占比区间 典型场景示例 基础人力成本 25%- 30% 核赔员薪资、社保等固定支出 高峰时段附加成 本 8%-12% 临时工雇佣、加班费及应急培训 质量管控成本 5%-8% 抽样复检、争议案件二次处理 错误决策衍生成 o 将事故现场照片与报案语音描述进行时空关联 o 将维修清单结构化数据与车辆损伤图片进行交叉验证 2. 动态权重分配 通过自适应权重网络实现多模态数据的动态融合，典型场景下 的模态权重分配示例如下： 理赔类型 文本数据权重 图像数据权重 视频数据权重 车险定损 30% 60% 10% 健康险核赔 50% 40% 10% 财产险现场查勘 20% 50% 30% 3. 时空一致性建模 积≥30%） 3. 调取该车型的钣金工时数据库进行成本测算 4. 输出建议赔付金额并标注置信度（如¥2,800±5%，置信度 92%） 关键数据接口 需对接的第三方系统及数据要求： 系统类型 数据字段示例 更新频率 医院 HIS 系统 诊断代码、用药清单 实时 交警事故平台 责任认定书编号、现场草图 每日同步 零配件市场数据库 品牌件/原厂件价格区间 周更新 风险控制机制 建立三重校验规则确保模型输出可靠性：

GPS 轨迹），同时部署分布式 爬虫获取公开的医疗健康数据。针对不同数据特性设置差异化的采 集频率： 数据类型 数据源示例 采集方式 频率要求 数据量 级/日 保单结构化数据 核心业务系统 JDBC 增量同 步 T+1 50-100GB 数据类型 数据源示例 采集方式 频率要求 数据量 级/日 客户行为日志 APP/官网埋点 Flume 日志收 集 实时流式 1.2TB 文本类（理赔描述）：采用 NLP 实体识别提取关键要素 o 影像类（医疗票据)：使用 CV 技术进行 OCR 识别与关键 字段截取 3. 标准化映射规则 建立保险行业专属标准字典库，关键映射表 示例： 原始字段 标准字段 转换规则 Policy_No policy_numb er 去除特殊字符+MD5 加密 CLAIM_DA TE event_time 时区统一转换为 UTC+8 表》） - 产品对比分析（通过表格呈现不同产品的保障范围与保费差异） 多模态交互支持 整合语音识别（ASR）与图像识别（CV）技术： | 功能模块 | 技术指标 | 业务场景示例 | |—————-|——————————|—————————–| | 语音交互 | 支持方言识别（准确率≥92% ） | 老年客户电话报案 语音转文本 | | 证件识别

析，系统可以识别出效率低下的操作环节，并提供优化建议。类似 地，通过对客户服务数据的分析，银行可以发现客户投诉的集中 点，并制定针对性的改进措施。 为更好地展示数据挖掘与分析的效果，以下是一个简单的示例 表，展示了 DeepSeek 在不同业务场景中的应用成果： 应用场景 数据来源 分析结果 业务价值 客户消费 预测 交易数据、社 交媒体数据 客户未来 3 个月的消费趋 势预测 提升个性化营销效果，增加客 关系，从而提供更准确的预测结果。 其次，DeepSeek 利用时间序列分析和蒙特卡洛模拟技术，对 市场风险进行量化评估。例如，系统可以计算资产组合在不同市场 情境下的价值变化，并估算其潜在损失。以下是典型的风险评估指 标示例：  在险价值（VaR）：衡量在特定置信水平下，资产组合在未来 一段时间内的最大可能损失。  预期损失（ES）：在 VaR 基础上，进一步评估损失超过 VaR 部分的平均值。  波动 机构调整资产配置或采取对冲措施。例如，在预测到某一资产类别 可能出现大幅度下跌时，系统可以建议减少相关头寸或增加反向对 冲工具的使用。 为了更好地展示市场风险预测的效果，以下是一个简单的表格 示例，展示了某资产组合在不同市场情景下的风险指标计算： 情景 VaR（95%置信水 平） 预期损失 （ES） 波动率 基准情景 500 万美元 600 万美元 12% 经济衰退情景 800