业务功能名称 用户登录管理 参与者 各级交易员、业务员、代理商、系统管理员、代维企业、用电企业 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 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； 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 输出业务对象及属性 单位名称，所属行业，地址，联系方式 15 功能需求描述 系统用户注册 界面要求 可考虑选择不同的展示方式来呈现 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 输出业务对象及属性 单位名称，所属行业，地址，联系方式 功能需求描述 系统用户注册 界面要求 可考虑选择不同的展示方式来呈现

48 智慧城市平台架构规划及设计 1.1.3. 功能逻辑图 资源管理中心从功能逻辑上来进行区分，分为以下几个层次： 1. 管理中心层：对各省份云管理平台中心，以及总部的云管理平台进行 查看与管理，同时对各云管理平台之间进行资源的调度。 2. 功能模块层：与管理 可以通过集成接口从其他系统中获取相关的信息，自动决策判断。也 可以综合各方面的信息，集中展现，作为人工判断的依据。 > 允许在判断的步骤中设置人工的控制点，补充信息、中断操作等。 在策略判断中可以根据不同的判断条件来计算，实现各种逻辑操作及其灵 活组合。 自动化策略也需要实现与调度引擎进行配合，完成整个流程的编排功能。 1.1.1.14. 插件管理 为了减低开发团队的学习成本、降低开发难度、提高开发效率、增强系统 的稳 对整个网络中的所有服务器进行远程监控和设置，可以集中定义、 控制监控内容的配置、下发。 3. 存储监控 > FC 交换机——端口流量、状态，以及电源温度、风扇、电压状态 > 磁盘阵列——物理磁盘、RAID 状态、逻辑磁盘、逻辑卷，以及电源温 度、风扇、电压状态 1.1.1.17. Agent 服务 云管理平台需要对计算资源中某些软件进行监测，甚至操作，此功能需要

过 2000 项条款的准 确解析；其次是多模态数据处理能力，既能解析 PDF 财报和扫描 凭证，又能处理 Excel 底稿和数据库日志；最后是可追溯的推理链 条，每个审计结论都必须具备可验证的逻辑路径。以下为审计智能 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 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 对审计底稿逻辑完备性的自动校验能力，导致约 28%的监管问询源 于底稿链条断裂。 在此背景下，构建深度融合审计专业知识的智能体成为破局关 键。这类系统需要同时满足三个刚性要求：审计准则的强合规性约 束、海量异构数据的实时处理能力，以及审计判断的可追溯性。这 要求技术方案必须采用模块化架构，既能继承现有审计方法论的核 心逻辑，又能通过机器学习优化风险评分模型，最终形成人机协同 单、出库单与收款记录的三单一致性校验 - 动态计算账龄分析并可 视化逾期风险分布 - 智能抽样替代随机抽样，使高风险样本覆盖率 提升 40% - 自动生成符合审计准则的询证函和工作底稿 通过流程图的业务逻辑建模可以清晰展现智能体的工作机理： 这种技术路径不仅解决了审计作业中的效率瓶颈，更重要的是 通过数据驱动的分析方式，将审计重点从事后检查转向事中监控。 某国际会计师事务所的实践表明，接入人工智能系统的审计项目，

..........................................................................................33 5.1.2 逻辑结构设计............................................................................................... ........................................................................................87 7.1.7 程序逻辑................................................................................................... ........................................................................................93 7.2.7 程序逻辑...................................................................................................

1 模型微调模块................................................................................63 4.2.2 业务逻辑集成模块........................................................................66 4.2.3 数据预处理模块...... 103 6.2.2 分布式推理优化..........................................................................107 7. 业务逻辑集成.................................................................................................109 率、降低人工错误的核心环节。通过接入 DeepSeek 大模型，银 行可实现从传统人工操作向智能驱动的转型，具体应用包括但不限 于以下方向： 流程自动化 通过大模型的自然语言理解（NLU）和决策树逻辑，可覆盖以下 高频重复性流程： - 贷款审批自动化：自动解析客户提交的财务证明、信用报告等非 结构化数据，结合规则引擎输出风险评估结果，将人工审核环节缩 短 60%以上。例如，某股份制银行试点显示，模型对小微企业贷

....................................................................................18 3.3 系统总体结构和逻辑结构.............................................................................................19 3 依托市数据交换平台，建设网格化社会治理的块数据，并优 化升级网格化管理系统，夯实基层社会治理工作；  采用租用的统一云平台的方式搭建系统运行环境，促进市云 平台产业的应用落地； 3.3 系统总体结构和逻辑结构 3.3.1 总体架构 大数据云平台工程的总体架构分为应用层、支撑层、数据层和 基础设施层，系统载体包括 PC 端系统、移动应用系统和微信应用系 统三部分，总体架构图如下所示： 22 时进行相同数据的访问，保存处理的数据格式统一。 由于采用统一的 hcatalog 管理，因此在 pig 进行数据清洗后，可 以直接将数据存储到整合层的 hive 表中。  汇总层 汇总层又叫共性加工层，主要特点是针对特定应用逻辑，对数 据平台中存储的业务历史数据进行加工汇总和分析，供后续的业务 应用和集市使用。例如客户数统计、客户交易笔记统计等。 汇总层的作用即时提取常用的共性分析结果进行存储，为后续 应用提供系统的数据支撑。

率从 43%提升至 81%，人工作业成本下降 62%，且投诉率降低 27 个百分点。这些技术特性使 DeepSeek 大模型成为构建新一代智能 理赔系统的理想选择，特别是在处理医疗票据识别、责任判定逻辑 推理等传统算法难以突破的复杂场景时表现尤为突出。 1.3 引入 DeepSeek 大模型的目标与意义 在保险理赔业务中引入 DeepSeek 大模型的核心目标是通过人 工智能技术实现业务流程的智能化升级，解决传统模式下效率低、 Transformer 架构，采用千亿级参数规模，通过 海量通用语料和保险领域专业数据的多阶段训练，实现了对保险条 款、医学报告、事故描述等专业文本的语义理解和逻辑推理能力。 模型训练过程中采用了动态掩码技术和课程学习策略，逐步提升对 长文本、复杂逻辑关系的处理能力，确保在理赔场景中能够准确理 解投保人提交的多样化材料。 模型的核心技术优势体现在三个方面：首先，通过领域自适应 预训练（Domain-adapted Pretraining）技术，在通用语言理解 能力基础上，使用超过 500 万份保险条款、300 万例历史理赔案例 和 100 万份医疗报告进行二次训练，使模型掌握了专业的保险术语 体系和理赔逻辑框架。其次，采用多模态融合架构，能够同时处理 文本、扫描文档、结构化数据等多种输入形式，这对处理包含病 历、发票、事故照片等多样化材料的理赔案件至关重要。最后，通 过知识蒸馏技术将大模型能力迁移到轻量化推理引擎，使单次理赔

石油天然气总公司《油气勘探、开发、钻井数据库字典》(包 括体勘 探、开发、钻井数据库系结构，概念设计文档，逻辑设计文 档，物理 设计文档，分布设计文档)。 1992 年全国各油气根据总公司的《油气勘探、开发数据库字 典》 开始细化扩展各自油气的勘探、开发数据库逻辑结构设计，并 形成各 油气自己的《油气勘探、开发、钻井数据库逻辑字典》 1993 年，总公司根据各油气的反馈，对 91 版数据字典进行了 修 订，发布了第二版(93 订，发布了第二版(93 版)中国石油天然气总公司《油气勘探、 开 发、钻井数据库逻辑字典》。93 版后来基本成为全国各油气普遍 使用 的数据标准。 在 90 年代初、中起，各油气单机版的应用软件(如油气开发 生 产管理软件、财务电算化软件等)开发也渐入佳劲，形成了油气 信息 化的第一次高潮。 1995 年，WINDOWS95 视窗操作系统开始推出，个人电脑操作 系 统从 DOS 时代进入了 的互联网出口(如 10M,100M)。 1997 年，中国石油天然气总公司又对 93 版字数据字典进行了 修 订，发布了发布了第三版(97 版)中国石油天然气总公司《油气 勘 探、开发数据库逻辑字典》。97 版数据字典在全国各油气并没有 得到 普遍的使用。 1999 年 10 月中国石油行业重组，形成了中国石油，中国石 化， 中国海油三大石油公司的格局，其中中国石油和中国石化形成了

数据运用不彻底、大数据认知不够，仍旧基于传统数据分析处理——大数据思维缺乏。 1.6 建 设 目 标 依托云计算技术，对XX 税务内部业务平台、税务数据、国家经济情报的分析系统实 行统一规划和建设。所有资源整合后在逻辑上以单一整体的形式呈现，并可按需进行动态 扩展和配置。按照分阶段可升级的标准要求，为多级单位提供应用支撑基础平台服务和数 据存储、备份、交换等服务，实现基础软硬件资源的统一管理、按需分配、综合利用，增 数据采集专业 第 9 页 XXXX 税务大数据中心建设方案 岗位，专门从事纳税人生产信息、交易信息、经营动态信息的采集。二是要加强数据质量 的管理。按照统一标准录入有关数据，对采集的数据进行逻辑和真实性检验，把好数据进 口关；制定数据审计规则，加强数据质量事中控制和事后比对，将数据质量纳入绩效考核， 为数据应用提供准确可靠的信息来源。三是实行信息数据集中处理。建立覆盖采集、交换、 分 层平台提供数据汇 集管理、数据处理、数据服务、数据应用功能（Saas 层），最终通过统一的系统门户向 最终用户提供服务，总体逻辑架构如下： 第 16 页 XXXX 税务大数据中心建设方案 图 3-1 云数据中心总体逻辑架构 云数据中心的各个关键组件及逻辑层次。  云数据中心基础架构：提供了一个功能完整的、标准开放的方便集成的IaaS 服 务层。这层提供的动态基础架构是整个云数据中心的核心支撑层，其最核心的部

台，并且扩容时 不需要中断业务。 2.3 项目建设要求 2.3.1 基础设施服务建设 基于云计算的高弹性、高可靠性、高冗余的特点，采用可行的云计算模式， 充分利用专用数据中心等基础设施构建逻辑集中、统一的电子政务云公共平台， 将物理分散的各类资源池化后统筹调度和管理，设计形成整体解决方案，能够 快速交付虚拟化基础设施服务，灵活高效地分配资源，提供不中断业务的设备 更新，提高政务基础设施运行效率，绿色低碳，节省电力。 云平台是云计算交付能力的集中展现，云平台通过基础架构环境的各个管 理角色系统调度底层 IT 资源（如：服务器、存储、网络等），再利用管理系统 间的管理联动，与云平台自身的流程审批、成本核算以及业务逻辑管理等功能 相结合，即可实现企业私有云平台的资源自助按需供给、应用资源弹性调度、 系统故障自动修复等高级管理特性。 云管理平台从资源接管、资源建模、资源申请、资源调度、资源使用、资 源监控、资源回收等方面形成闭环的 云数据中心引入服务器虚拟化技术后，对网络要求大二层设计，传统的 VLAN 技术设计云化数据中心网络存在种种限制，而基于新一代 VxLAN 技术实 现的大二层网络，能够通过在物理网络上叠加一个软件定义的逻辑网络，物理 网络不变，通过定义其上的逻辑网络，实现业务逻辑，从而解决传统数据中心 的网络问题，极大的节省了用户投资。 软件定义+网络虚拟化实现网络动态感知虚拟机迁移，实现网络策略的动态 跟随，真正实现云、网融合。 3）