..........................81 5.1.1 结构化数据（保单、理赔记录等）...................................................................................................83 5.1.2 非结构化数据（医疗报告、照片等）........................ 财险公司理赔纠纷投诉中，67% 源于时效延迟或核损偏差，直接推高运营成本—— 行业理赔管理费 用率中位数达 12.8%，较承保利润率高出 4.3 个百分点。 核心痛点集中在三个维度：首先，海量非结构化数据的处理能 力不足，医疗险中仅 CT 影像等医疗文件的人工解读就需要 2-3 小 时/案；其次，风险识别依赖经验判断，车险骗保案件漏检率高达 18%；第三，客户服务响应滞后，85%的保险公司尚未实现 构，通过动态激活子模型的方式实现计算资源的智能分配，在保证 响应速度的同时显著提升复杂任务处理精度。在保险行业特定场景 中，其优势主要体现在三个方面：首先，基于多轮对话和上下文理 ” 解能力，可准确解析客户提交的非结构化理赔描述，例如将 车子 ” 右前方撞到护栏导致大灯破裂 的口语化表述自动转化为标准化事 故编码（V37.2）和损伤部位标识（ADL 代码：HL-03-R），识别 准确率达到 98.7%，较传统

73 4.2.1 语音转文本技术.........................................................................74 4.2.2 结构化病历生成.........................................................................76 4.3 辅助决策支持........ ，实现从被动治疗 到主动健康管理的转型。 人工智能技术为医疗系统优化提供了新的突破口。以自然语言 处理和多模态学习为核心的 DeepSeek 平台，具备医疗知识图谱构 建、临床决策支持和非结构化数据处理三大核心能力。某三甲医院 的试点数据显示，接入智能体后的门诊流程平均耗时从 120 分钟缩 短至 75 分钟，电子病历自动生成准确率达到 92%，显著降低了医 护人员的文书负担。这些技术特性与医疗场景的需求高度契合： 小时，基层医疗机构误诊率 高达 18%-25%。在诊疗效率方面，三甲医院医师日均处理病例量 超过 80 份，导致疲劳作业风险上升，而电子病历系统仅实现基础 结构化存储，无法主动辅助临床决策。 医疗数据利用存在显著瓶颈： - 非结构化数据占比超过 70%（如影像报告、医患对话记录） - 跨系统数据互通率不足 40% ” ” ，形成 信息孤岛 - 实时数据分析延迟普遍在 4 小时以上，影响急症处置

........................203 1. 引言 近年来，随着企业财务数据规模的指数级增长和审计合规要求 的日益复杂，传统审计模式面临巨大挑战。审计人员需要处理海量 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 中，审计团队平均需要耗费 65%场 景 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 通过监管复核。这揭示出当前 AI 应用需要解决的核心矛盾：如何 在保持审计证据链完整性的前提下，实现技术赋能的实质性突破。 流程自动化（RPA）的局部应用虽能提升基础核对效率，但在 面对非结构化数据（如合同文本、邮件通信）时仍显乏力。某上市 公司审计案例显示，其采购循环审计中仍有 62%的供应商资质验证 需要人工复核扫描件，这类场景亟需具备多模态处理能力的智能体 支持。同时，审计质量控制的最后一公里问题突出，现有系统缺乏

通过前章的现状分析得知，学校已建成了部分的部门级别的应用系统以及 数字化校园三大平台，结合高校信息化建设的五个阶段。规划建设思路如下： 对各业务系统产生的数据进行集成，尽可能多的抽取数据，包括结构化数据、 半结构化数据、非结构化数据，建成全量数据库，形成基础数据层。然后通过 数据治理工具，提高基础数据的质量，形成高质量的有效数据层。 最后对高质 量的数据进行挖掘和分析，形成高价值数据层，为教师和学生提供个性化的应 台，建立不同主题和层次的数据挖掘类应用系统，为校领导、各级管理机构和 教师，提供一个实时、全景式的数据分析挖掘和展现平台。 四、总体规划 1. 技术架构 结构化数据 非结构化数据 半结构化数据 数据库（OLDP） 超级数据立方体（cube） 图数据库 （Neo4j） 分布式数据系统（Hadoop+ 数据层包含三类数据：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。数据层数 据为信息层数据仓库的建立提供支撑。 1、结构化数据 学校信息化建设中涉及到的各业务系统如学工系统、教务系统、人事管理 系统、科研管理系统、一卡通等均是以关系型数据库的方式进行数据存储，此 类传统的关系数据模型、行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示的数据 均为结构化数据。 2、半结构化数据 半结构化数据是类似 XM

...........................................77 4.1.1 结构化数据整合.........................................................................79 4.1.2 非结构化数据处理................................................. 分条件流程引导（根据用户户籍、企业类型等属性动态调整材料 清单） 测试数据显示，相较规则引擎方案，对话完成率从 62%提升至 89%，平均对话轮次减少 3.8 轮。 文本结构化处理 通过联合实体识别（NER）和关系抽取技术，可自动从非结构化文 档（如政策文件、办事指南）中提取关键信息，生成机器可处理的 标准化数据。以行政许可事项为例： 该技术使某市住建局审批事项的材料审核时间从平均 45 分钟 能能力。其核心价值 体现在以下三方面： 首先，多源异构数据融合能力突破传统政务数据孤岛限制。通 过分布式 ETL 引擎支持日均 PB 级数据处理，兼容结构化数据（如 MySQL/Oracle）、半结构化数据（JSON/XML）及非结构化数据 （公文扫描件/会议录音），实现工商、税务、社保等 12 类政务数 据源的自动对齐。典型应用案例中，某省级政务平台接入 DeepSeek 后，将原本需要

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 能力；②与现有核心系统无缝对接的轻量化部 署方案；③持续自优化的业务知识图谱。这为 DeepSeek DeepSeek 作为新一代 AI 大模型技术，在保险行业智能化转 型中展现出显著的技术优势。其核心能力体现在以下维度： 多模态理解与生成能力 基于千亿级参数训练的底层架构，可无缝处理保险业务中的结构化 保单数据、非结构化理赔文档（如医疗报告、事故照片）以及语音 通话记录。例如，在车险定损场景中，模型能通过图像识别自动判 断损伤等级，准确率较传统 CV 模型提升 23%（实测数据达 92.4%），同时生成符合保司规范的定损报告初稿。 91.4% 68.9% 复杂场景交互优化 通过强化学习持续优化对话策略，系统可处理保险服务中的长周 期、多线程交互场景： - 核保咨询：支持超过 20 轮次对话的病史 追溯，自动生成结构化问卷 - 理赔指导：根据用户上传的医疗记录 动态生成补充材料清单 - 争议调解：通过情绪识别自动切换沟通策 略，投诉场景解决率提升 40% 实时决策支持能力 在核保风控场景中，系统可同步处理客户健康告知、医疗影像报

采集的数据通过数据的检验、清洗、转换、弥补进行预处理； 6.3.1.1.1 数据存储 提供结构化、半结构化、非结构化数据资源池，实现对数据的统一存储和管 理，对外提供统一的数据视图和数据访问服务。 (1)结构化数据存储 结构化大数据存储在数据系统中是一个非常关键的组件，它起的一个很大的 作用是连接『在线』和『离线』。作为数据中台中的结构化数据汇总存储，用于 在线数据库中数据的汇总来对接离线数据分析，也用于离线数据分析的结果集存 储来直接支持在线查询。 结构化数据汇总存储，用于在线数据库中数据的汇总来对接离线数据分析， 也用于离线数据分析的结果集存储来直接支持在线查询。 (2)半结构化数据存储 半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数 据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及 对记录和字段进行分层。因此，它也被称为自描述的结构。 半结构化数据，属于同一类实 这些属性的顺序并不重要。常见的半结构数据有 XML 和 JSON。 半结构化数据存储提供适合存储海量半结构化数据的数据资源池，实现对半 32 大 荔 县 数 字 乡 村 建 设 方 案 结构化数据的统一存储和管理，对外提供统一的数据视图和数据访问服务。 32 大 荔 县 数 字 乡 村 建 设 方 案 (3)非结构化数据存储 非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便

多语言支持：能够处理多种语言的文本数据，满足跨地区、跨 语言的政务需求。 在电子政务知识库构建中，DeepSeek 模型的应用流程可以通 过以下步骤实现： 通过以上流程，DeepSeek 模型能够将海量的政务数据转化为 结构化的知识库，为政府机构提供高效的决策支持和公共服务能力。 模型的实时更新和在线学习功能，还能确保知识库的时效性和准确 性，进一步提升电子政务的服务质量。 1.2.1 deepseek 模型的核心技术 理、知识的快速检索与智能应用展开。首先，知识库需具备多源数 据整合能力，能够对接各类政务系统、数据库及外部数据源，实现 数据的统一存储与管理。这包括但不限于政策文件、法律法规、办 事指南、常见问题解答等结构化与非结构化数据。通过数据清洗、 标准化和分类，确保知识库中的数据具有一致性、准确性和完整性。 其次，知识库应支持高效的智能检索功能，能够根据用户输入 的自然语言查询，快速定位相关知识点。这需要引入先进的自然语 性。为了提升模型的运行效率，建议配备高性能 GPU 服务器，并 结合负载均衡技术，优化资源分配。 在模型接入过程中，数据预处理和格式转换是必不可少的环节。 电子政务系统中的数据通常以结构化或半结构化的形式存储，如 XML、JSON 或关系型数据库。因此，需要开发专门的数据预处理 模块，将原始数据转换为 deepseek 模型所需的输入格式。同时， 应确保数据的清洗和去噪工作，以提高模型的准确性和稳定性。

个性化能力 标准化产品推荐转化率不足 15% 基于客户画像的精准推荐转化率 提升至 35% 从技术实现角度看，银行业务智能化需要突破以下关键能力： - 多模态数据处理：整合文本、语音、图像等非结构化数据，例如 通过 OCR 和大模型解析合同文档，将处理速度从小时级缩短至分钟 级 - 动态知识更新：建立可实时更新的金融知识图谱，确保政策变动 和产品条款变更能在 1 小时内同步至所有终端 景包括： - 财富管理：组合推荐、市场解读、收益分析 - 信贷业 务：产品匹配、方案定制、额度测算 - 国际业务：跨境结算、外汇 交易、信用证处理 - 投资银行：并购咨询、债券承销、结构化融资 此类场景要求智能体具备专业术语理解能力和动态决策支持功能， 某股份制银行试点数据显示，专业顾问型智能体可使复杂产品咨询 转化率提升 40% ，同时降低合规风险 83%。 统规则引擎虽能拦截部分可疑交易，但误报率高且难以应对新型欺 诈模式。通过 DeepSeek 大模型可实现以下优化： - 多维度行为分析：整合用户交易数据、设备指纹、地理位置、操 作习惯等非结构化数据，通过时序建模识别异常模式。例如，模型 “ ” 可捕捉 短时间内高频跨地区交易 等隐蔽特征。 - 动态风险评分：基于实时交易流生成风险评分，结合历史数据调 整阈值。例如，对高风险交易触发二次验证，低风险交易无缝放

引入大模型的必要性 随着企业客户数量的增加和业务复杂度的提升，传统的客户关 系管理（CRM）系统在数据处理、客户行为预测和个性化服务等方 面逐渐暴露出局限性。首先，传统 CRM 系统依赖于结构化的数据 处理方式，难以高效处理非结构化数据，如客户邮件、社交媒体互 动和语音记录等。其次，这些系统在客户行为预测和需求挖掘方面 往往基于简单的规则引擎或统计模型，无法充分利用海量数据进行 深度学习和精准预测。此外，传统系统在提供个性化服务时，往往 依赖于人工干预和预设规则，难以实现真正的自动化和智能化。 为解决这些问题，引入大模型成为必要的选择。大模型，如 DeepSeek，具备强大的自然语言处理（NLP）和机器学习能力， 能够高效处理非结构化数据，并从海量数据中提取有价值的信息。 例如，DeepSeek 可以自动分析客户邮件和社交媒体互动，识别客 户的情感倾向和潜在需求，进而提供更精准的客户服务。在客户行 为预测方面，大模型可以通过深度学习算法，对客户历史行为数据 CRM 系统在处理海量数据时往往面临诸 多挑战，如数据清洗效率低下、实时分析能力不足、以及无法有效 处理非结构化数据等。引入 DeepSeek 大模型后，这些问题得到了 显著改善。DeepSeek 大模型凭借其强大的自然语言处理（NLP） 和深度学习能力，能够高效地处理结构化与非结构化数据，从而为 CRM 系统提供更加精准的数据支持。 首先，DeepSeek 大模型能够自动化地进行数据清洗和预处