.............................................................................140 3.2.2.8.8.6. 自动派单规则页面管理............................................................................................140 14 业务规则 1、输入用户名及密码 2、登录系统 输入业务对象及属性 用户名，密码 业务逻辑 1、输入用户名及密码 2、登录系统 输出业务对象及属性 是否成功登录 认证失败返回相应信息 功能需求描述 用户登录系统入口 界面要求 无 非功能性需求 无 状态 无 3.2.2.1.2 用户注册 业务功能名称 用户注册 参与者 系统管理员、业务员 业务规则 1、进入用户管理管理模块； 1.1.1 综合总览 3.2.2.2.1 以区域（全省）维度展示用电企业数量统计 业务功能名称 用电企业数量统计 参与者 系统管理员（各级交易员、业务员、代理商、系统管理员、用电企业） 业务规则 1、进入用户管理管理模块； 2、手工录入用户基本信息 输入业务对象及属性 用户的基础信息，单位名称，所属行业，地址，联系方式 业务逻辑 1、在系统上手工录入用户的基本信息 2、以表格的方式展示所建立的子用户基本信息

管理、配置模版管理、主数据管理、流程模版管理、业务规则、配置能力管理、 套餐分摊配置、主流套餐体系资费演进库以及业务流程共 13 个功能模块大类。 其中： 系统接口：主要用于与集团的接口对接，如销售品下发修改，产品下发， 销售品反馈报备等。 本地接口：主要用于与 CRM、ABP、无纸化等接口的对接，如销售品发布， 销售品同步 CRM，无纸化营销规则等 10 / 661 生命周期管理：主 系统管理：主要用于人员的角色权限虚拟组配置、属性管理、人员管理等。 流程模版配置：主要用于流程的配置以及流程环节的配置。 配置能力管理：主要用于配置能力的目录管理以及配置能力的规格管理。 业务规则：主要用于业务规则的维护以及业务规则目录的管理。 套餐分摊配置，主要用于销售品分摊配置、公允价值维护等。 主流套餐体系资费演进库：主要包括套餐目录管理，套餐方案管理等  营销实物系统现状 （1）面向移动终端的营销实物系统现状 新建合作类产销品的集约管理流程，支撑新兴业务；  新建项目类产销品的集约管理流程，支撑政企业务；  支撑全业务的产品/销售品视图管理，提升内部管理能力； 2) 本地业务规则与主数据集中管理  建立规则可视化管理能力，通过集中配置界面、统一规则视图、 分布规则执行的方式，提高业务规则管理水平；  构建全面统一的规格主数据管理能力，通过自动更新、自动加 载到应用引擎、自动监测等能力，打造所有生产系统数据源； 3) 适配灵活的营销模式和简便的配置界面

到环保局信息化建设能否与时俱进的问题。虽然采用“参数驱动”方法 在一定程度可减少因业务需求改变而对应用软件进行的调整，但是， 参数驱动也有许多局限性。例如，在系统设计和开发阶段就把将来 的业务需求、业务处理规则所有的变更可能性都考虑周全，这既不 现实，也不可能。往往在业务需求进行较大调整时，应用软件也必 须进行相应的改动。另一方面，应用软件的改动又不允许对正常的 业务处理活动产生影响，业务部门在考虑推出经营措施时，经常要 集中 监测，并对系统生命周期中的接入标准、敏捷开发、分布式部署、 监测范围、安全防护等进行统一标准化管理。 1.4.1.3.4 大数据数据处理技术 常用的挖掘方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网 络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 （1）分类 分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模 式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数 性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很 低。 （4）关联规则 关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据 一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程 主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频 项目组；第二阶段为从这些高频项目组产生关联规则。 （5）神经网络 神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、

..................................................................................93 6.1.1 金融术语与业务规则注入............................................................95 6.1.2 场景化微调（如信贷审批、投资建议）.......... 109 7.1 规则引擎设计........................................................................................111 7.1.1 业务规则与模型输出的融合......................................................114 7.1.2 动态规则更新机制... 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

体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 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 例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 值得注意的是，审计智能体的部署必须遵循严格的质控标准。 我们设计了双重校验机制：所有 AI 生成的分析结论都需通过独立 ” 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 人机协 ” 同 模式既保持了专业判断的权威性，又实现了基础工作的智能化 替代。随着审计准则第 1321 号对 IT 控制的强化要求，该方案已通 历史审计案例库，可自动生成高风险科目预警清单，在试点项目中 成功识别出 87%的关联方交易异常；最后，其持续学习机制允许接 入会计师事务所的私有知识库，例如某四大事务所通过微调模型使 其掌握了该所特有的工作底稿编码规则。 审计场景关键能力对照表 | 功能模块 | 技术实现方案 | 审计价 值指标 | |—————–|—————————————| ———————————-| | 异常交易识别

性。DeepSeek 大模型凭借其多模态理解、自然语言处理和复杂决 策能力，能够从以下维度重构理赔流程：首先，通过自动化单证识 别与核验，将材料初审时间从小时级缩短至分钟级；其次，基于历 史数据与规则引擎的深度学习模型，可实现对理赔案件的智能分级 与风险预判，准确率可达 92%以上；最后，通过动态生成个性化沟 通话术，显著提升客户服务体验。 为验证方案的可行性，某头部财险公司已在车险理赔场景完成 小时智能问答。某头部寿险公司内部测试显示，传统 OCR+规则引 擎的医疗票据识别系统，在特病门诊单据上的关键字段提取错误率 达 21%。 现行流程中标注的痛点环节平均消耗 72%的处理时长。更严峻 的是，欺诈风险持续升级，互助型骗保团伙导致的财产险异常赔付 金额年增长率达 34%。这要求核赔系统必须具备动态学习新型欺诈 模式的能力，而传统规则库每季度更新的机制已明显滞后。与此同 时，监管层 技术落地层面，方案设计充分考虑了业务场景的复杂性。以下 为关键性能指标与现有方式的对比： 维度 传统模式 DeepSeek 方案 提升幅度 材料初审准确率 78% 95% +17% 欺诈识别覆盖率 60%（规则引擎） 92%（模型+规则） +32% 日均处理能力 500 件/人天 3000 件/系统 6 倍 客户投诉率 12.5% 4.8% -7.7% 实施该方案将重构理赔价值链：前端通过 OCR+语音识别实现

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 降低 60%，同时客户满意度从 82 业务系统，数据互通需通过中间表手动同步。例如某头部寿险公司 的精算系统与 CRM 系统间存在 17%的数据偏差率，直接导致核保 决策失误率增加 2.3 个百分点。 风控能力滞后 反欺诈依赖规则引擎的静态阈值设定，无法动态识别新型骗保模 式。车险领域约 23%的欺诈案件（中国保险行业协会 2022 年报 告）因缺乏智能分析手段未能及时拦截，每年造成行业损失超 80 亿元。 客户体验断层 动态知识图谱构建 基于保险行业的垂直领域训练，系统可自动构建动态更新的知识图 谱，涵盖产品条款、监管政策、医疗术语等核心要素。关键数据对 比如下： 指标 DeepSeek 方 案 传统规则引擎 条款关联覆盖率 99.2% 72.5% 政策更新响应时效 <2 小时 3-5 工作日 跨产品推荐准确率 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

3、具有用户可以管理工作流管理功能； 4、具有用户可以配置的规则引擎； 5、具有抽象的底层数据模型； 6、具有事件/消息响应机制； 7、具有良好的安全机制完成用户的认证、授权和数据保密。 同时为了满足可适应性、易操作性、以及适应医院未来的发展，应用系统 需满足以下特性： 1.支持用户自己可配置的规则管理，提供工具和功能，根据因业务规则和 管理需求的变化而配置产品，使之能良好适应需求的变化，持续支撑医院业务 系统链接，信息共享以便合理安排预约号源。 7.1.2.1.1、患者信用管理 具有患者爽约管理功能，可灵活设置爽约规则。 具有防止恶意预约功能，可根据身份证实名制预约、限制预约次数。 具有预约患者信用设置及黑名单管理（如新增，删除，修改）与控制功能， 并可设置管理规则。 7.1.2.1.2、号源管理 具有统一号源池和不同号源池设置功能，可针对不同的预约方式进行不同 的号源管理。 支持病人基本信息查询、挂号查询、预约信息（爽约、黑名单）查询、挂 号动态图表功能。 支持患者挂号号别设置功能，可以维护患者的默认号别。 支持挂号限制功能，可以设置性别与科室规则、年龄与科室规则、费别与 挂号类别规则、大病项目与科室规则、科室次数规则、费别与科室规则等限制 规则。 支持挂号发票管理设置功能，支持自定义发票模板样式设置功能。 支持挂号时自动预约功能，提高医院预约率。 支持挂号登记时使用预约记录、预检记录进行登记。

导强度矩阵） （14）如何将金融机构风险偏好体系与审计风险评级模型联动，实现风险 容 忍度阈值在审计程序中的动态嵌入与预警？（如将风险偏好声明转化为可审 计参 数，建立风险容忍度红黄蓝预警规则引擎） （15）针对金融机构（如商业银行）县域分支机构，如何设计“穿透式”审计 方法论，精准识别“基层权力末梢”的违规操作与小微腐败风险？（ “ 如构建 信贷 三查 ”智能分析模型，开发村 计资源 分配，响应速度提升 50%） 3 、风险导向型嵌入式审计：将审计职能前置嵌入业务流程，如在信贷审 批 系统设置实时合规检查节点。通过规则引擎自动拦截偏离风险偏好的操作 （如超 额授信、关联方贷款），并生成风险热力图指导后续审计重点。（监管 规则语义 解析与代码化映射，如《商业银行资本管理办法》条款转化为系统规 则）；实时 风险仪表盘展示违规操作分布） 二、审计工作管理与审计质量控制 季度更新案例库，标注高频违规场景（如信用卡套现新手法） （38）质量控制标准是否模糊？（如未定义“重大缺陷”的量化标准，需要 制 定缺陷分级规则（如损失金额超 100 万元或影响客户超 1 万人为重大缺陷） （二）大数据审计场景应用问题 1 、如何整理不同系统的数据？（比如先制定一套标准的数据格式规则， 例 如统一日期格式、单位名称等，再用工具自动清洗数据，确保不同系统（如 Excel 表格、数据库）的数据能合并分析）

能化升级的双重需求。当前政务服务平台普遍存在流程冗长、人工 处理占比高、响应速度慢等问题。以某省行政审批局 2023 年数据 为例，平均单项业务处理时长达到 48 小时，其中 70%的时间消耗 在材料初审、规则核对等重复性工作上，工作人员日均处理咨询量 超过 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。 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 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 实时调整，政策解读一致性需保持 98%以上准确度。 关键效能提升指标如下： 维度 现状基准值 目标值 实现路径 业务处理时效 48 小时 ≤18 小时 智能预审+自动化流程触发 人工干预率 85% ≤30% 规则引擎+多模态文档理解 服务响应速度 3 分钟 ≤15 秒 智能优先路由+语义匹配优化 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