报告。 客户全网 现场 服务/安全 服务 技术体系建设 智云堤 云防护服务基于云计算和 威胁情报能力，已在全国 建立 50 个防护节点，为用 户提供零部署零运维云防 所有网站 云端 云端 82 智安网络等级保护安全防御体系方案 护服务，分钟级接入，完 成防 DDOS、防黑、防泄 露等安全防护，并有 40 多 名安全专家提供 7*24 小时 保姆式服务，具有使用便 利、快速、性价比高、防

ࠀ⨀⨀⨀⨀ꡒ 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨 ******** 自动智慧运维管理平台 技术方案 上海北塔软件股份有限公司 ⱻ1⼀82 疘ഀ ࠀ⨀⨀⨀⨀ꡒ 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨 目 录 目 录.................................................................................................. 运维等级管理.......................................................................................27 ⱻ2⼀82 疘ഀ ࠀ⨀⨀⨀⨀ꡒ 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨 2.4.1.4.2. 制度化运维检巡检....................................................... ............................................................................................62 ⱻ3⼀82 疘ഀ ࠀ⨀⨀⨀⨀ꡒ 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨 2.4.10.1. 呈现虚拟化对象健康性......................................................

题。根据 2023 年保险业协会数据，财产险公司理赔纠纷中 67%源 于材料不全或信息误判，而 DeepSeek 大模型的文档理解准确率在 测试环境中已达到 98.7%，显著高于行业平均水平（82%）。通过 建立标准化智能审核流程，可减少 80%以上的人工复核环节。更关 键的是，模型持续学习机制能动态适应监管政策变化，例如 2024 年车险新规中新增的 12 类免责条款，模型可在两周内完成知识库 2 小时 ≤0.5 小时 智能文档分类+关键信息抽取 欺诈识别准确率 72% ≥89% 多模态行为图谱分析 人机协作效率 3.1 次交接 ≤1.5 次 智能工单路由+自动预警触发 客户满意度 82 分 ≥92 分 实时进度推送+智能问答支持 技术选型需满足三个刚性约束：首先，医疗影像等非结构化数 据处理准确率需达 95%以上；其次，系统必须兼容现有核心业务系 统的 SOA 架构；最后，模型决策过程需满足监管要求的可解释性 当前反欺诈流程存在明显漏洞：规则引擎仅能过滤已知特征案 件，而人工审核环节成为欺诈漏网的主要缺口。某头部财险公司 2023 年数据显示，最终确认的欺诈案件中，67%曾通过规则引擎 筛查，其中 82%因缺乏明确规则特征而被人工审核误判为合规案 件。更严峻的是，团伙欺诈会刻意拆解索赔金额使其低于系统预警 阈值，例如将单次 10 万元医疗费拆分为 5 次 2 万元索赔，此类案 件识别率不足 12%。

...................................................................................................82 4. 实施路径与步骤....................................................................................... 60%，同时客户满意度从 82 分提升至 91 分（满分 100）。下 一步将重点优化长尾场景覆盖，例如车险定损中的图像识别准确率 需从 89%提升至 95%以上。 1.1 保险行业现状与挑战 当前保险行业正处于数字化转型的关键阶段，传统业务模式面 临多重挑战。根据银保监会 2023 年数据，行业平均获客成本同比 上升 28%，代理人脱落率持续高于 35%，而客户满意度仅维持在 82 分（百分制） 该技术架构已通过金融级数据安全认证，支持私有化部署条件 下的实时模型更新，确保在严格合规要求下保持技术迭代能力。实 际部署案例显示，接入 DeepSeek NLP 模块后，保险机构在线客服 的首次解决率从 54%提升至 82%，平均处理时长缩短 65%。 1.2.2 场景化智能体的应用潜力 在保险行业中，场景化智能体的应用潜力主要体现在其能够针 对特定业务场景提供高度定制化的解决方案，从而显著提升效率、 优化用户体验并降低运营成本。DeepSeek

......79 4.3.1 治疗方案推荐.............................................................................82 4.3.2 药物相互作用检查......................................................................85 4.4 患者管理与随访 智能出院预测模型+资源动态调度 算法 从医疗质量提升维度，项目将重点攻克两个技术瓶颈：一是利 用 DeepSeek-NLP 构建的病程进展预测模型，在肿瘤化疗领域实 现不良反应早期预警准确率从现有 62%提升至 82%；二是通过手 术室智能排程系统，使三级医院择期手术取消率从 9.3%降至 5%以 下。经济效益方面，预计整套方案可使三甲医院年运营成本降低 2300-2800 万元，主要来源于以下方面：  18 分 钟/份 5 ≤ 分钟/份 结构化输入+AI 模板生成 资源调度优化 检查预约平均等待 3.2 天 ≤1.5 天 动态优先级算法+资源预测 模型 患者服务响应 在线咨询满意度 82% ≥95% 意图理解引擎+知识图谱构 建 该方案需重点突破三个技术瓶颈：第一，医疗实体关系的动态 建模，要求构建覆盖 500+疾病种类的本体库，支持 ICD-10 与 SNOMED CT

...................................................................................................82 5.3.2 系统集成与联调.................................................................................... 部署阶段采用模型蒸馏技术，将原始 175B 参数模型压缩至 7B 参数级别，推理速度提升 6 倍的同时保持 95%以上的任务精度。通 过审计机构实际测试，优化后的模型在应收账款坏账准备测算任务 中，人工复核工作量降低 82%，关键风险点检出率同比提升 41%。 3.1.3 智能审计决策模块 智能审计决策模块作为 DeepSeek 智能体的核心功能组件，采 用多模态数据分析与动态推理机制，实现从数据预处理到风险判定 异常检测模块结合孤立森林算法与规则引擎，对交易流水实现 毫秒级扫描。特别设计关联分析功能，可自动构建供应商-客户关 系网络图谱，识别循环交易等复杂模式。测试数据显示，在千万级 数据量下，隐性关联识别的召回率达到 82%，误报率控制在 5%以 内。 底稿生成模块基于 NLG 技术自动输出审计调整建议、管理建 议书等文档，支持三种输出模式： 1. 标准模板自动化填充（适用 于常规事项） 2. 关键事项重点标注（高风险事项用黄底红字突

..81 4.2 数据标注与训练..................................................................................82 4.2.1 标注规范制定.............................................................................85 4.2.2 - 试点部署：选择 3 个地市政务服务中心进行平行运行，每日对比 传统模式与智能体模式的办结效率 - 持续优化：基于用户行为分析（UBA）数据，每周更新意图识别 模型，确保政务场景准确率从 82%提升至 90%+ - 最终验收：组织专家组按照《政务信息系统验收规范》进行第三 方测评，出具安全性、稳定性、易用性三类检测报告 各阶段均设置质量门禁，未达到 DoD（Definition of 性能调优与扩展 通过 A/B 测试对比不同模型组合的效果，测 试数据采用 6 个月历史工单记录： 模型组合 响应延迟 (ms) 语义匹配度 服务满意度 DeepSeek+规则引擎 320 0.78 82% DeepSeek+微调 BERT 410 0.85 88% DeepSeek+多模态检 索 290 0.91 91% 根据测试结果采用渐进式升级策略，每周三凌晨 1:00-3:00

.........................82 3.5.1.7. 服务时限...................................................................................................................................82 3.5.1.8. 集团服务次数........ ...............................82 3.5.1.9. 接入等待服务时长...................................................................................................................82 3.5.1.10. 接入量................ ..........................82 3.5.1.11. 客服接待量...............................................................................................................................82 3.5.1.12. 客服人数..........

.................................82 2.5.8.1 单发无人机................................................................................................................. 82 2.5.8.2 双发无人机.................... ............................................................................................. 82 2.5.8.3 多发无人机.......................................................................................... 相比起英特尔试图利用其处理器进入无人机市场，来弥补 PC 销售的疲软态势，英伟达没有迫切进入 无人机市场的理由，其核心的 GPU 图形处理器业务年增长幅度为 7%，占据其 2016 上半年营收的 82%。 据了解，2015 年英伟达相继为 Parrot 及其竞对大疆提供芯片，针对无人机市场，英伟达开发了 Jetson TX1 芯片方案，可以胜任各类图像图形识别和高级人工智能任务，使用它的无人机可以在空中停留

5.2 数据预处理流程.......................................................................................82 5.2.1 数据清洗与标准化........................................................................85 5.2.2 敏感数据脱敏处理 构化数据时，其变长文本处理能力达到单次 32k tokens，完美适 配银行年报、法律文书等长文档分析需求。某股份制银行测试数据 显示，在贸易融资单据审核场景中，模型通过视觉-文本跨模态分 析，将虚假提单识别率从 82% 提升至 96.4%。 当前制约行业发展的数据孤岛问题，可通过 DeepSeek 的联 邦学习方案有效破解。在确保数据隐私的前提下，模型支持跨机构 联合训练，某城商行联盟的应用案例表明，通过共享风险特征而非 外部征信数据），以及合规审查的自动化处理。某城商行测试案例 表明，大模型对异常交易模式的检出率提升至 89%，但需与规则 引擎协同降低误报率。关键数据指标如下： 场景 基线准确率 目标准确率 允许延迟 欺诈交易识别 82% 90% <1s 信贷风险评估 75% 85% <5s 反洗钱监测 68% 80% <30s 运营优化方面存在三个典型需求： 1. 自动化文档处理：年报 生成效率需从 8 人日缩短至