智能化数据处理：能够高效处理来自不同政务系统的结构化与 非结构化数据，如公文、报告、法律法规等，实现信息的自动 化提取、分类和归档。  智能问答与咨询：为公众和政务工作人员提供准确的政务信息 查询和政策解读服务，提升政务服务的响应速度和准确性。  决策支持：通过数据分析和预测，为政府部门提供科学的决策 依据，例如在资源分配、政策制定和风险评估等方面提供智能 化支持。  多语言支持：考虑到我国多民族、多语言的国情，模型需具备 技术尤其是大模型的应用成为推动政务智能化的重要方向。D eepSeek 政务大模型作为一款基于先进自然语言处理技术的大规模 预训练模型，具备强大的语义理解、推理和生成能力，能够有效支 撑政务领域的智能问答、政策解读、文档生成等场景。然而，由于 政务场景的专业性、特殊性以及对准确性和合规性的高要求，通用 大模型难以直接满足政务需求。因此，针对政务场景进行大模型的 微调，使其更好地适应业务需求，成为当前亟待解决的问题。 规要求严格：政务数据涉及公民隐私和国家安全，必须确保处理的 合规性和安全性。 为了应对这些挑战，本方案旨在通过对 DeepSeek 政务大模型 进行领域适配性微调，使其能够更精准地理解政务文本、生成合规 的政策解读、提供智能的决策支持。具体背景如下： - 技术需求： 政务场景对大模型的理解能力、生成能力和推理能力提出了更高要 求，需要针对性地优化模型结构、训练数据和微调策略。 - 业务需 求：政府部门需

制员大模型，借助先进的自然语言处理(NLP)能力和机器学习算 法，助力法律法规的智能解读、咨询服务及文书自动生成等功能， 以适应新时代对政务服务的高要求。 当前，政务工作面临着信息量巨大、法律法规复杂多变的问 题。随着社会的快速发展，公共事务的处理需要更加精准快速，同 时公众对政务服务的期望也在不断提升。传统的人工处理方式已无 法满足日益增长的需求，尤其是在政策解读、法律咨询等领域，往 往存在效率低、准确率不高的问题。因此，本项目的目标是通过科 术的迅猛发展，尤其是大型语言模型（如 GPT-3、BERT 等）的应 用，为政务领域提供了新的解决思路。 政务 AI 法制员的设计旨在通过集成先进的自然语言处理技 术，实现对法律文件、政策解读及案例检索的自动化处理。这一系 统将能够高效地分析当前的法律法规及政策动态，极大提升政府工 作人员的工作效率以及精准度。同时，此项技术的应用也有助于增 强公众对于政府工作的信任与认可，使政务服务更具人性化和便捷 目标明确，项目不仅要满足当前的政务需求，还需具备一定的 前瞻性和扩展性。通过建立政务 AI 法制员大模型，我们期望能 够：  提升法律法规的检索效率与准确性  实现政策文件的自动化分类与解读  提供智能化的法律咨询，满足公众对政务信息的需求  加强对法治宣传、法律风险预警的能力 在项目实施过程中，我们将关注以下几个方面的要素，以确保 政务 AI 法制员的成功落地： 1.

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 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 个工作日，其中人工材料核验环节耗时占比达 67%。窗口工作人员日均处理量超过 40 件时，差错率会从基准值 2.3%陡增至 7.1%，呈现明显的负向规模效应。 标准化程度不足 典型问题包括： - 政策解读差异：同一事项在不同区域窗口出现 23%的处置标准偏差 - 自由裁量权滥用：18%的投诉案件源于工作 人员主观判断失误 - 文档管理混乱：35%的归档文件缺少关键要素 标签 资源调配失衡 知识更新延迟 | 80 请求/秒 | 210 请求/秒 | 162.5% | 流程优化效果通过 mermaid 图示如下： 该技术已在东部某省会城市实现规模化应用，证明其能有效解 决政务服务的三大痛点：政策解读口径不一致（降低 42%的咨询投 诉）、跨系统数据孤岛（减少 68%的重复录入）、服务响应延迟 （高峰时段排队时间缩短 55%）。通过持续学习机制，系统在运行 6 个月后，自动办理事项比例从初期

48%，即模拟医生问诊过程，基于用户 输入的症状与病史等文本信息，为用户提供疾病诊断与 治疗建议； · 健康评估与咨询占比 24%，即根据用户输入的问题文 本，生成医学相关文本答案，为用户提供健康咨询、报 告解读、用药指导、膳食建议等功能； · 病历生成与结构化医学报告生成占比 14%，根据输 入的医生与病人的对话内容，生成病历和诊断报告等结 构化的医疗文本报告； · 辅助诊断占比 5%，辅助医生诊疗决策，根据用户输 · 药物分子设计与优化 · 高通量虚拟筛选 · ADMET 性 质 预 测 · 临床试验设计 · 受试者招募策略优化 健康管理 · 健康问题咨询 · 健康数据检测与解读 · 健康风险评估与预测 · 智能体检 · 个性化健康计划 · 智能核保与理赔 · 保险服务优化 · 个性化保险设计 智慧医疗 · 智能预问诊 · 智能导诊 · 趋势篇 应用方向 典型场景 商业化落地情况 投资热度 技术局限性 健康管理 健康监测 各类可穿戴设备和健康监测平台 广泛应用，但数据解读的专业性 和深度不足 高，消费级健康硬件与 软件投资热门 数据准确性、可靠性需进一 步验证，解读结果的专业性 和权威性不足 健康风险评估预测 保险公司和健康管理机构应用 AI 进行风险评估，但模型准确 性和通用性仍需提升 中，移动健康服务投

但传统 上需要预约并等待医生解读， 这 一 过程可能耗 时数天，甚至更久，导致患者在等待期间承受不必要的心理压力。 此外， 不同地区之间的医疗资源分配不均， 使得一些偏远地区的患者无法获得高质量的诊断服务。 当地医生的经验和设备条件有限， 可能导致诊断不够精准或全面， 影响治疗效果。远程医疗服务虽 然为解决这一问题提供了可能性，但在报告解读方面仍存在不足，无法充分满足患者的需求。 引入医疗健康大模型可以显著改善这一现状。通过一列健康大模型的专业知识储备， 自动化解读 医学报告， 并基于大模型的出色生成能力迅速提供易于理解的解释， 减少患者的等待时间和焦虑感。 同时， 它不受地理位置限制， 无论身处何地， 只要有互联网连接， 患者都可以获得专业的解读服务， 享受更加公平、高效的医疗服务，从而更好地管理自己的健康。 本章节聚焦于三个主流医疗大模型的行业应用， 动态优化沟通策略。对 于需要长期管理的高血压患者， 瑞宝健康将长程监测的血压数据转化为直观的趋势图表， 小瑞可向 用户科普盐摄入量与血压波动的关联， 建议清淡饮食； 针对体检后的健康报告解读， 系统自动识别 异常指标， 并根据个体状况生成针对性的导诊指导和健康管理建议， 进 一 步提升医疗服务的质量和 连续性。融合专业医疗响应能力与人文关怀， 使健康管理从机械化的任务升级为有温度的生命护航，

在电子政务领域的应用中，DeepSeek 模型能够有效处理海量 的政策文件、法律法规、公共服务信息等文本数据，实现自动化分 类、关键词提取、问答生成等功能。通过预训练和微调，模型能够 适应特定的政务需求，例如政策解读、法规咨询、公共服务指南等。 DeepSeek 模型还支持多语言处理，能够满足不同地区的政务需求， 提升服务的覆盖范围和适应性。 DeepSeek 模型的优势在于其高效性和可扩展性。通过分布式 升政府服务的效率和智能化水平。首先，在政务咨询与服务领域， deepseek 模型可以通过自然语言处理技术，实现对公众咨询的智 能应答，减少人工客服的负担，提高响应速度。例如，市民通过政 府网站或移动应用提出的常见问题，如政策解读、办事流程等， deepseek 模型能够快速识别问题并提供准确的答案，甚至可以根 据用户的历史查询记录进行个性化的建议。 其次，在政策分析与决策支持方面，deepseek 模型能够对海 量 模型，首先需要根据业务需 求和技术环境选择合适的模型版本。deepseek 模型提供了多种预 训练版本，包括基础的文本理解、语义分析、情感识别等功能。针 对电子政务的特点，应优先考虑那些在公文处理、政策解读、公众 问答等场景中表现出色的模型版本。此外，模型的适配性也至关重 要，需确保其能够与现有的政务系统无缝集成，支持主流的数据格 式和接口标准。 在模型选择过程中，需综合考虑以下因素： * 业务需求：明确

决方式的建议 季节病的预防和治疗建议 针对在不同季节容易高发的疾病，提供预防和治 疗方面的建议 康复建议 提供疾病、术后康复建议 体检方案建议及体检报告解读 为会员量身设计体检方案，解读体检报告及进一 步保健治疗建议 53 各种医疗报告的解读 根据会员提供的医疗报告分析并解释病情 9.8 构建全生命周期的医养结合新体系 整合三胞集团及社会健康医疗资源，以健康养老、生物医学、 医疗服务为切

赋能工程审计行业的典型应用如 图 1-1 DeepSeek 赋能工程审计所示。 图 1-1 DeepSeek 赋能工程审计 1 、法律法规的自动解读 在工程审计中法律法规的复杂性常常使审计工作变得异常复杂 。应用 DeepSeek，可以对相关法律法规进行自动解读，总结和提取关键信息，帮助审计 人员快速理解和应用相关规定。这不仅可以提高审计的效率，还可以减少因人为 理解偏差而导致的失误。 2 成本分析问答示例（续）中可以清晰地看到生成的各项数据，以及 与以往数据的对比和优化建议，从而为成本核算和成本分析提供核算结果。 5.5 工程图纸测算工程量 5.5.1 工程量测算概述 工程图纸是计算工程量的主要依据，通过详细解读图纸，按部位或系统分 类， 依据定额或清单规范逐项计算。首先， 需全面、准确地理 解工程图纸， 根据 施工 的先后来计算工程量。包括设计说明、平面图、剖面图等。按建筑部位（如 基础、

.......................................8 1.2.4 数字化转型是发电企业应对外部环境和自身发展要求的必然选择.........12 1.3 集团相关政策解读.................................................................................................13 现实而深远的战 略意义。 1.3 集团相关政策解读 1.3.1 世界一流能源供应商战略目标 1.3.2 集团公司数字化转型战略 1.3.3 集团公司““数字、智慧电厂”行动计划” 1.3.3.1 对集团“数字”建设的解读 （一）对集团“数字”的理解： （二）集团“数字”建设推进目标： 1.3.3.2 对集团“智慧电厂”建设的解读 （一）对集团“智慧电厂”的理解: （二）集团“智慧电厂”建设推进目标： 先进信息与数智技术逐步完善企业信息化架构，优化 IT 流程，加强 管理，提升效率，支撑企业可持续高质量发展。 图 1 企业 IT 咨询方法流程图 针对 XXXX 公司数字化转型智慧企业规划咨询是在集团数智战略 解读、XXXX 公司制度解读、业务分析、IT 现状分析的基础上，对核 心业务流程识别与分析，提出企业未来五年内智慧企业信息化建设 原则、发展目标、智慧企业总体框架、智慧企业应用架构、智慧企 业集成架构，并针对

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。 行业知识融合能力 通过保险专属知识库微调，模型掌握了精算原理、条款解读等专业 领域知识。测试显示，在健康险咨询场景中，DeepSeek 对免责条 款的解释准确率达到 98.7%，显著高于通用大模型的 82.1%。关键 性能对比如下： 指标 DeepSeek 定制 40 个百分点，每年减少欺诈损失约 1200 万元。系统将实现实时风险 评分可视化，支持核保人员快速决策。 客户服务创新是另一重要目标，拟打造 24 小时在线的智能保 险顾问，集成产品推荐、条款解读、理赔指导等 18 项服务功能。 通过多轮对话理解技术，使客户咨询的一次解决率达到 80%，较传 统 IVR 系统提升 3 倍。同时构建客户需求预测模型，基于行为数据 提前 3 个月预测保障缺口，推动转化率提升 智能体，将显著优化保险客户服务全流程 效率，具体实施路径与量化目标如下： 核心策略 1. 智能问答系统升级 集成 DeepSeek NLP 引擎的对话系统可处理 85%以上标准化咨 询，包括保单查询、条款解读、理赔进度跟踪等高频场景。测试数 据显示，响应速度从人工平均 45 秒缩短至 1.2 秒，准确率提升至 92%（传统 IVR 系统为 68%）。 2. 多模态工单处理 通过 OCR+自然语言理解技术，系统可自动解析客户上传的医