78 新增一个人员数据。 79 修改人员信息。 80 设置一个人员被禁用。 81 设置一个人员启用。 82 删除人员。 83 重置密码。 84 账号管理 用于向各业务系统同步账号。 85 用于本系统或接收业务系统的新增 账号请求。 86 用于本系统或接收业务系统的账号 修改请求。 87 用于管理人员删除账号。 88 用于管理人员禁用账号。 89 用于管理人员启用账号。 90 云、XX 3 级等保要求 安全服务商选 择 XX 云、XX 3 级等保要求 系统运维 管理 维护运营支持 环境管理 XX 云 3 级等保要求 资产管理 XX 云、XX 3 级等保要求 第 85 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 介质管理 XX 云、XX 3 级等保要求 设备管理 XX 云 3 级等保要求 监控管理和安 全管理中心 XX 云 3 级等保要求 网络安全管理

非结构化数据（医疗报告、照片等）..............................................................................................85 5.2 数据清洗与标注...................................................................................... 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 7×24 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 3000+医疗条 款、5000+事故场景的决策树，后台通过联邦学习在数据隔离前提 下实现跨机构风控模型协同进化。预计全面部署后，保险公司综合 赔付率可下降 3-5 个百分点，同时将小额案件自动化率提升至 85% 以上，为行业数字化转型提供可复用的技术范式。 2. 项目背景与需求分析 当前保险行业理赔业务面临效率与质量的双重挑战。传统理赔 流程高度依赖人工核保、定损及审核，平均处理周期长达 5-7

方案目 标 核保时效 48 小时 2 ≤ 小时 理赔自动化率 35% 90% ≥ 产品转化率 12% 17%（+5%） 指标 传统模式 DeepSeek 方案目 标 欺诈识别准确 率 85% 98% ≥ 技术实施路径分为三个阶段： 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 保险业务全链条涉及大量重复性人工操作，核保环节平均需 3-5 个 工作日处理单笔业务，理赔周期普遍超过 72 小时（2023 年银保监 会数据）。代理人 30%以上的工作时间消耗在填写标准化表单上， 而 85%的简单咨询问题仍需人工坐席响应，导致人力资源配置严重 失衡。 数据孤岛与协同障碍 保险公司内部系统通常呈现碎片化状态，典型企业存在 6-8 个独立 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 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

适用范围 本解决方案适用于各级医疗机构，包括综合医院、专科医院、 社区卫生服务中心及民营诊所等场景。系统主要服务于临床医生、 住院医师及具备处方权的基层医疗工作者，可覆盖内科、外科、妇 产科等超过 85%的临床科室的电子病历书写需求。根据国家卫健委 2022 年电子病历应用水平调查数据显示，二级以上医院病历书写 时间占医生日均工作时间的 23.7%，本系统可有效缓解这一痛点。 系统适配三种典型应用场景： 结构化数据提取：自动从电子病历（EMR）系统中提取患者 基本信息、检验检查结果等数据，减少手动输入错误  智能模板推荐：基于专科（如心血管内科、神经外科等）和疾 病类型自动匹配病历模板，推荐准确率不低于 85% 医院管理者重点关注病历质量控制和标准化建设。系统需内置 医疗术语库（包含 ICD-10 诊断编码、CPT 手术编码等），并实现 以下管理需求： 1. 实时质控提醒：对病历完整性、逻辑矛盾、用药冲突等 版本控制：保留修改痕迹并支持差异对比，符合 JCI 认证要求 临床决策支持功能需满足： 1. 药品禁忌提醒：对接本地药典数据库，在处方环节自动标注禁 忌症 2. 检验项目推荐：根据初步诊断自动生成检验套餐（灵敏度＞ 85%） 3. 关键指标预警：对异常检验值（如肌酐＞442μmol/L）进行 分级警示 数据交互要求采用 HL7 FHIR 标准，确保与医院现有系统的兼 容性。性能指标应达到： 项目 指标要求

...........82 4.3.2 药物相互作用检查......................................................................85 4.4 患者管理与随访..................................................................................87 4 针对医疗数据安全性的特殊要求，该方案采用联邦学习框架， 训练数据无需离开医疗机构本地网络。测试数据显示，在保护患者 隐私的前提下，模型通过迁移学习可使新接入医院的冷启动准确率 在两周内从 62%提升至 85%。 在药物相互作用预警场景的对比测试中，DeepSeek 智能体展 现出显著优势： 指标 传统规则引擎 DeepSeek 智能 体 召回率 68% 92% 误报率 23% 8% 响应延迟 2 小时/病例 ≤2.5 小时/病例 DeepSeek-Rad 影像特征自动提 取 处方审核效率 12 分钟/处方 5 ≤ 分钟/处方 药品知识图谱+禁忌症实时校验 住院床位周转率 78% ≥85% 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

优势在于多模态数据处理、复杂逻辑推理和行业知识融合能力。该 技术采用混合专家模型（MoE）架构，通过万亿级 token 的审计行 业语料预训练，在会计准则、税务法规、风险识别等垂直领域展现 出超过 85%的准确率。其知识截止 2023 年的特点，确保了在审计 政策时效性方面的可靠性，例如能够准确识别 2022 年财政部新修 订的收入确认准则（财会〔2022〕25 号）的具体变化条款。 在审计 项目目标分为三个实施阶段，量化指标如下： 维度 基线水平 一期目标 二期目标 数据处理效率 8 小时/ GB 2 ≤ 小时/ GB ≤30 分钟/ GB 维度 基线水平 一期目标 二期目标 规则覆盖度 58% 85%+ 95%+ 全量扫描占比 18% 60% 100% 误报率 22% ≤15% 8% ≤ 通过部署 DeepSeek 智能体，计划实现审计作业流程的范式转 ” ” ” 移：从 人工主导抽样检查 17%；第二，分析维度必须覆盖 100+风险指标实时 交叉验证，如下表所示的风险指标覆盖率对比： 指标类型 传统工具覆盖率 行业要求标准 财务异常 68% 95% ≥ 合规性条款 52% 90% ≥ 关联交易 45% 85% ≥ 操作风险 37% 80% ≥ 第三，系统需要支持 7×24 小时持续监控能力，某跨国企业的 实践表明，实时监控可使重大风险发现时效从平均 14 天缩短至 2.8 小时。这些需求直接指向需要构建具备自然语言处理、多维关联分

......82 4.2.1 标注规范制定.............................................................................85 4.2.2 模型微调方案.............................................................................88 4.3 数据安全合规性 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 民生事项办理平均需要群众提交 5.2 份材料，其中 3 份为跨部门重 复材料；其次是知识管理断层，政务服务知识库更新滞后实际政策 变更平均达 17 天，导致 30%的咨询需二次转接；再者是决策支持 不足，85%的政务数据仍停留在事后统计阶段，未能实现实时态势 感知。某直辖市 2024 年政务服务评估报告指出，群众对”智能服 务”的满意度仅为 68 分，显著低于其他数字化服务指标。 技术债务积累导致运维成本持续攀升。典型地市级政务云平台

基线水平 目标水平 达成周期 咨询响应速度 4 小时 ≤30 秒 Q3 业务处理准确率 82% ≥95% Q4 人力成本占比 35%营收 22%营收 FY2025 高净值客户覆盖 率 60% 85% Q2 技术实现路径上，将重点突破三个核心能力：通过微调 DeepSeek 模型构建超过 200 个金融专属意图识别的对话引擎，集 成 RAG 架构实现实时政策文档检索，并建立客户-产品匹配度动态 的自动化处理。通过自然语言理解技术，智能体可准确解析客户关 于账户查询、理财产品咨询、贷款申请等高频需求，响应速度控制 在 3 秒内，准确率需达到 98%以上（参照 2023 年银行业智能客服 平均 85%的准确率基准）。关键性能指标包括：  业务覆盖范围：支持 12 类核心银行业务场景  意图识别准确率：≥95%（基于 Confusion Matrix 评估）  多轮对话维持能力：持续 频多通道输入。智能体可自动解析客户查询意图，准确率需达到 92%以上（基于历史工单测试数据），对理财产品推荐、贷款条件 咨询等高频场景设置专用响应模板。关键交互指标包括：首次响应 时间<500ms，复杂问题解决率>85%，对话中断率<8%。  智能需求分析引擎实时解析客户资产数据，结合外部征信信息 生成 360°画像  动态推荐算法根据实时市场数据调整产品匹配策略，每日更新 利率/风险参数  合规

.........82 5.2.1 数据清洗与标准化........................................................................85 5.2.2 敏感数据脱敏处理........................................................................87 6. 模型微调与优化 期望获得实时响应的智能化服务，而目前仅有不到 30%的金融机 构能通过现有系统实现这一目标。 在风险控制领域，传统规则引擎对复杂欺诈模式的识别准确率 普遍低于 60% ，而基于大模型的智能风控系统可将准确率提升至 85%以上。例如，某国有银行试点数据显示，通过大模型分析非结 构化数据（如客户行为日志、社交媒体信息），其反洗钱预警效率 提升了 40% ，误报率降低 25%。 客户服务方面，银行业平均单次人工客服成本高达 基线指标 目标指标 提升幅度 服务效率 5 分钟/单 90 秒/单 70% 人力成本 100%人工 30%人工介入 70% 业务覆盖率 40%标准化业 务 85%标准化业 务 112.5% 合规通过率 人工审核 85% 系统预审 95% 11.8% 项目实施后将产生三层价值体系：操作层实现日均处理能力从 10 万笔提升至 50 万笔，支持同时在线服务客户数从

................................... 85 4.1.7 高支模变形监测..............................................................................................................85 4.1.8 物料管理......................... 显示卸料平台相关工况安全参数和数据以及主机的运行状态。 表 3.4-2 显示器参数 参数 指标 分辨率 7 寸 1024*600 电阻触摸屏 工作电压 DC12V 工作温度 -20~70 保存温度 -30~85 （3）重量传感器 采用旁压式等多种测重装置，通过钢丝绳对传感器的压力变化，测量卸料平台 载重物的重量。 l 工作温度：-30~70 l 防水等级：IP67 （4）声光报警器 在卸料平台超载时提供声光报警。 设备名称 设备型号 技术指标 门式起重 机监测仪 显示器 FS-RJ112 分辨率:10.4 寸 800*600 电阻触摸屏 工作电压:DC12V 工作温度:-20～70 保存温度:-30～85 行程传感器 量程：0-500m 精度：0.20m 温度范围：-20℃~60℃ 幅度传感器 量程：0-100m 精度：0.20m 温度范围：-20℃~60℃ 高度传感器 量程：0-300m