请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 | 2025年05月04日 AI 赋能资产配置（十二） DeepSeek 资产配置进阶实践的 20 个核心问答 核心观点 策略研究·策略专题 证券分析师：陈凯畅 证券分析师：王开 021-60375429 021-60933132 chenkaichang@guosen.com.cn wangkai8@guosen.com.cn

...... 10 8 政务大模型通用服务能力 .............................................................. 10 8.1 交互式问答 ...................................................................... 10 8.2 生成式 BI ............. 形成一 致、规范的文本数据。考虑文本的语法、语义和上下文信息，确保文本对齐和一致性； c) 应支持QA抽取能力，从原始文本中提取问题与答案相关信息的能力，以构建问答对数据。关注 问题的表述清晰度、答案的准确性以及上下文关联性，确保问答对质量； d) 应确保标注过程的可追溯性，便于后期数据审核和质量控制； e) 宜支持多人协同标注，提高标注效率。 6.2.1.3 数据增强 a) 应支持 prompt 对输入问题进 行预处理，识别重复问题并跳过已回答过的部分，或通过对模型输出的答案进行去重处理，针 对性优化实现； i) 宜支持对抗训练，提升模型抗干扰能力、提升对模糊表述（如口语）的理解能力，防止问答等 场景被误导； j) 宜支持多模态融合优化，统一文本、图像、语音等模态的语义空间。 6.3 模型评测 6.3.1 技术评估 a) 应支持由专业人员对模型进行人工评估，以获取更准确和全面的评估结果；

.................................................................................... 31 案例一 北京智能政务问答知识中枢..................................................................... 31 案例二 “桑智”政务智能助手：湖南县域 AI 费者诉求信息优 先直派企业和解，实现消费类诉求的快速流转和办理。北京市还强化了新词追踪、 热词词云、社情民意感知、事项分析平台等功能的建设，动态调整高频问题的答 复内容，显著提升了“京京”智能问答机器人的服务能力。针对特殊群体，依托 14 北京 12345 微信公众号等渠道，增加了“助残辅助类型”标识，进一步提升了适 老助残服务的精准性。此外，对于复杂多样的民情民意，“接诉即办”改革坚持 效 率较低。大模型结合知识图谱技术，可以构建动态知识库，自动解析并整合各类 政策文件，使热线系统能够即时提供最新的政策信息。例如，市民咨询社保缴费 政策时，系统可以自动调取最新政策，并通过智能问答系统进行解读。 3.工单智能化处理 工单的处理效率直接影响政务热线的服务质量。大模型支持工单智能生成、 29 分类与转派，避免人工填写和筛选的低效问题。通过智能算法，系统能够识别市 民诉求

.................................................................................... 31 案例一 北京智能政务问答知识中枢..................................................................... 31 案例二 “桑智”政务智能助手：湖南县域 AI 费者诉求信息优 先直派企业和解，实现消费类诉求的快速流转和办理。北京市还强化了新词追踪、 热词词云、社情民意感知、事项分析平台等功能的建设，动态调整高频问题的答 复内容，显著提升了“京京”智能问答机器人的服务能力。针对特殊群体，依托 14 北京 12345 微信公众号等渠道，增加了“助残辅助类型”标识，进一步提升了适 老助残服务的精准性。此外，对于复杂多样的民情民意，“接诉即办”改革坚持 效 率较低。大模型结合知识图谱技术，可以构建动态知识库，自动解析并整合各类 政策文件，使热线系统能够即时提供最新的政策信息。例如，市民咨询社保缴费 政策时，系统可以自动调取最新政策，并通过智能问答系统进行解读。 3.工单智能化处理 工单的处理效率直接影响政务热线的服务质量。大模型支持工单智能生成、 29 分类与转派，避免人工填写和筛选的低效问题。通过智能算法，系统能够识别市 民诉求

.................................................................................... 31 案例一 北京智能政务问答知识中枢..................................................................... 31 案例二 “桑智”政务智能助手：湖南县域 AI 费者诉求信息优 先直派企业和解，实现消费类诉求的快速流转和办理。北京市还强化了新词追踪、 热词词云、社情民意感知、事项分析平台等功能的建设，动态调整高频问题的答 复内容，显著提升了“京京”智能问答机器人的服务能力。针对特殊群体，依托 清华数据治理研究中心 据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 治理研究中心 心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 效 率较低。大模型结合知识图谱技术，可以构建动态知识库，自动解析并整合各类 政策文件，使热线系统能够即时提供最新的政策信息。例如，市民咨询社保缴费 政策时，系统可以自动调取最新政策，并通过智能问答系统进行解读。 3.工单智能化处理 工单的处理效率直接影响政务热线的服务质量。大模型支持工单智能生成、 清华数据治理研究中心 据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心

新质生产力。 算力芯片 云服务平台 生产力提升 业务流程自动化 生产效率提升 基础设施层 大语言模型 模型层 2C 应用层 2B 业务层 AI Agent 专家知识 业务数据 文本问答 创意生成 Firefly Sora 1 、需要突破大模型准确率问题 2、需要结合企业数据进行训练和开发 3、需要与企业业务和流程紧密关联 4、需要关注数据安全问题 …… 目前暂无明星级应用，是 成熟期 群体智能涌现 • 完成不同业务领域试 点应用封装 • 全单位进行试点应用 推广 应用试点落地 • 选取一个部门 产品技术验证 • 通过一个部门 的试运行完善 应用场景（如 知识问答） 更多试点应用 • 完成业务全流程应用 升级（如信贷，销售 管理、投顾等） • 寻找其他Agent应用场 景，带来更多价值 建设运营体系 • 建设运营体系和运营 组织 • 引入对已有业务流程 市场数 据 数据爬 虫(插 件？) 公司数 据 投资策 略分析 风险分 析 研报分 析 已有分 析系统 Agent平台for销售管理 参考 参考 洞察 开户 助手 基金 问答 投顾 助手 .... 洞察 组装、集成 例如：网络搜索+财务分析+线索数据+转化率分析=线索挖掘（应用） 开户流 程 投顾分 析流程 行动 金融行业案例分享 业务知识梳理与归集&原子化工程能力构建

微调（Fine-tuning） 以适配不同领域任务需要[2]。在医疗领域，医疗数据本身就具有多模态的特性，大模型 将进一步推进智慧医疗、医疗元宇宙和医疗研究的发展进程。比如电子病历理解、医 疗问答、医学教育培训、医学影像生成、疾病辅助诊断、药物研发以及虚拟医院和医 疗虚拟数字人交互等诸多应用[3]，涵盖医疗领域就诊前、就诊中、就诊后各环节。本文 梳理了当前大模型在医疗领域的应用现状，分析其面临的风险与挑战并进行展望，旨 智能医学的进一步发展[13]。而医疗大模型的出现将进一步加快其发展进程，目前医疗 大模型覆盖医学知识问答、生物及药物研发到智慧诊疗的各阶段、医保知识管理等领 域。根据面向对象的不同可分为患者、医护、高校、医疗机构及企业角色等；根据临 床场景数据交互类型的不同，又可分为文本任务、视觉任务、语音任务、跨模态任务 等。具体来讲，如就诊前的挂号问诊、健康宣教、知识问答等，就诊中的辅助诊断、 电子病例生成与理解、手术模拟等，就诊后的健康管理、医药服务、慢病管理等，医 5 百度 生物研究 分子结构 BioMedLM 2022.12 斯坦福基础模型研究中心 医疗问答 文本 GatorTron 2023.3 佛罗里达大学 医学问答、病例 识别 文本 Deepwise MetAI 2023.4 深睿医疗 医学影像 图像 通义千问 2023.4 阿里巴巴 医疗问答、医疗 知识图谱、报告 生成、辅助诊断 文本 天河医疗大模型 2023.5 国家超算天津中心

AI 能力融入公文管理全流程，覆盖公文拟稿、审核、收文、 归档等环节，助力公文管理高效、合规。 智能拟稿：一键生成，规范高效 支持 15 种国家标准公文文种，智能生成全文、提纲，并具备文档解读与问答助理功能，提 升拟稿效率。提供续写、扩写、改写、提炼功能，生成内容可二次编辑，满足不同场景需求。 可通过自然语言输入，快速生成符合规范的公文内容。 敏感词检测：自动提示，规避风险 除系统自带 式类型等多维度智能筛选； 基于搜索内容主动推荐关联问题，构建从信息检索到深度问答的知识服务闭环；打通 OA 等 异构系统数据源，实现跨平台知识资产的统一检索与价值激活。自动提炼文档/当前搜索页 核心内容，提升信息整合效率。 智能问答：知识溯源、精准交互 知识智能问答功能强大，支持多模型自由切换，提供知识溯源、多模态输入、问答互动、多 轮会话等服务，满足不同场景需求。 智能问数：洞察数据，辅助决策 智能问数：洞察数据，辅助决策 可内置智能问数机器人，能够提供精准、详细的业务数据问答服务，支持多维度数据分析和 复杂查询。 除上述功能外，蓝凌还支持知识智能入库、智能采集、知识图谱等系列智能化应用。 AI+合同管理 提供合同要素抽取、条款生成、智能比对、合同审查、问数分析、法务知识助手等智能化应 用，提效全周期合同管理，助力企业经营合规高效。 智能抽取：合同自动录入更高效 支持合同要素自动化提取与表单填充

——支持分词； ——支持基于分词结果，结合知识库进行搜索召回和粗排； ——支持结合客服算法进行搜索精排； ——支持转入bot引擎。 6.3.5 知识库 知识库包括知识问答和关键词表，应满足本文件第9部分的要求。 ——知识问答由问答对组成； ——关键词表通过定义关键词，将含有关键词的问题关联到特定回答。 6.3.6 客服算法 客服算法包括人工智能算法模型、策略、以及在线学习，应满足以下要求： 行业、大促主题等。服饰行业知识库参见附录C。 ——应支持标准知识库的更新升级； 标准知识库应支持商户的以下操作： ——应支持商户订阅标准知识库中不同的知识库包； ——应支持商户关闭场景下的问答对； ——应支持商户编辑标准知识库中的答案。 9.5 自定义知识库要求 由商户定义，应支持以下功能： ——仅针对定义该知识库的商户生效； ——添加场景。包括场景名称、场景简介。应有最大输入长度的限制。 ——优先级配置：配置不同知识库的优先级； ——问答编辑：支持对通用知识库问题的编辑，支持在自定义知识库进行问答的添加、编辑等； ——时效配置：知识库内问答对的生效时间，例如对于主题包中的大促包，仅适用于大促前后；日 常可配置午休时间、夜间无人值守等时效； ——策略配置：如不同命中次数可配置不同的应答策略；关键词配置支持以特定关键词命中特定问 答对，可帮助多个相似问题中精细化识别； ——订单关联：将问答对与订单进行关联，通常针对售后进行智能客服应答；

浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 认知智能不断超越 AIME 数学竞赛 GPQA-Diamond 生物、物理、化学等 科学问答 SWE-BENCH Verified 软件工程工具、模型 或系统性能 Codeforces 编程竞赛 数学能力 科学能力 软件工程能力 编程能力 浙江大学人工智能教育教学研究中心 金融知识库 知识萃取 高效索引 金融工具链 意图识别 工具调用 大模型金融应用 模型压缩（蒸馏/量化） Chatbot模式 Copilot模式 Agent模式 智能客服、投资咨询 营销问答…… 智能投研、报表分析 交易辅助…… 智能投顾、智能监管 营销推荐…… 金融数据可信 人工智能可信 应用合规可信 可解释 隐私保护 公平性 鲁棒性 可靠性 可溯源 数字化监管规则 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 项目支持：浙江大学-**银行金融科技联合研发中心一期项目 研究实践4: 营销领域大模型 建档检索助手 客群知识问答 产品知识问答 软件功能检索 本地预训练大规模语言模型（例如：DeepSeek/Qwen…） 「多源异构数据文本向量化」 「微调数据生成」 Self-QA Self-Instruct Self-KG 文本Chunk