附件 煤矿智能化建设评分方法 第一部分 智能化井工煤矿 一、井工煤矿智能化建设条件分类 根据煤矿生产能力、煤层赋存条件、开采技术条件等对智 能化建设条件进行分类，分类结果为：智能化建设条件Ⅰ类煤 矿、智能化建设条件Ⅱ类煤矿、智能化建设条件Ⅲ类煤矿，分 类评价指标如下： 表 1-1-1 煤矿智能化建设条件分类评价指标 序号 评价指标 单位 等级划分 指标得分 权重值 1 生产能力 100 0.15 8-15 年（含 15 年） 70 8 年以下（含 8 年） 40 根据煤矿实际情况对上表中的煤矿各项指标进行打分，指 标得分与权重值的乘积为该项指标的综合得分，将各项指标的 评分相加则为煤矿的综合得分。采用百分制原则对煤矿的智能 化建设条件进行综合评价，依据评价结果集：｛智能化建设条 件Ⅰ类煤矿、智能化建设条件Ⅱ类煤矿、智能化建设条件Ⅲ类煤 矿｝＝｛100～85 分（含），85～70 评价指标体系）进行评价打分，每类评价结果分为：高级智能 化（综合评分值≥90 分）、中级智能化（综合评分值 75～90 分， 不含 90 分）、初级智能化（综合评分值 60～75 分，不含 75 分）。 煤矿智能化各系统综合评价指标分为必备指标、评分指标、 加分指标，必备指标不具备的不予评定。系统考核得分等于该 系统评分指标与加分指标得分之和，综合评分值为各系统考核 得分乘以系统权重之和与矿井加分指标得分相加，采用式（1）

加快提升煤矿各生产系统智能化作业能力，提高建设速度和质量， 通过减人、降耗、提效，实现煤炭生产安全高效。 第四条 煤矿智能化项目验收评估执行《内蒙古自治区煤矿 智能化建设基本要求及评分方法（试行）》（以下简称《评分 方法》）。 第五条 煤矿智能化项目分为智能化井工煤矿、智能化掘进 工作面、智能化综采工作面和智能化露天煤矿。评定总得分分 别应达到 75 分。 第六条 申请评估的煤矿智能化项目煤矿必须具备以下全部 第九条 国家对智能化煤矿建设有明确规定的从其规定。 第十条 本办法由内蒙古自治区省能源局、内蒙古煤矿安全 监察局负责解释，自发布之日起执行。 附件 2 内蒙古自治区煤矿智能化建设基本 要求及评分方法（试行） 一、煤矿智能化建设基本内容 1.井工煤矿智能化建设基本内容包括：智能化运算平台、智 能化煤矿信息基础设施、掘进系统、综采系统、主运输系统、 辅助运输系统、综合保障系统、安全管控系统、经营管理系统 能化煤矿信息基础设施、卡车无人驾驶系统、辅助设备远程控 制系统等 4 个方面内容。 二、煤矿智能化建设评分方法 1.井工煤矿智能化建设评分方法 （1）井工煤矿智能化建设考核满分为 100 分，采用各部分 得分乘以权重的方式计算，各部分的权重见表 1-1。 表 1-1 井工煤矿智能化建设评分权重表 序号 考核内容 标准分值 权重 （勿） 一 智能化运算平台 100 0.10 二 智能化煤矿信息基础设施

3. 金融贷款评估的传统方法...........................................................................19 3.1 信用评分模型......................................................................................20 3.2 财务报表分析 ..................................118 1. 引言 随着金融科技的迅猛发展，传统金融贷款评估模式面临诸多挑 战。传统的评估方法主要依赖于人工审核和静态的信用评分模型， 不仅耗时较长，且难以全面、动态地反映借款人的真实信用状况。 尤其是在面对海量数据时，传统的评估手段往往显得力不从心，导 致风险评估的准确性和效率受到限制。此外，随着金融市场的复杂 性 能够从海量数据中提取关键特征，构建更为精准的信用 评分模型；其次，该平台支持多源数据的整合与分析，包括社交网 络、消费行为等非传统数据源，从而提供更全面的风险评估视角； 最后，DeepSeek 具备强大的自动化能力，能够快速生成评估报告， 显著缩短贷款审批周期。以下为 DeepSeek 在金融贷款评估中的核 心价值体现：  精准性：基于深度学习的信用评分模型显著提升了风险评估的 准确性。 

二、供应商生命周期管理 - 绩效管理演示 - 模版定义 考评指标体系：支持多级自定义，灵活分配权重占比，手工评分 & 系统自动 算分 一级指标 二级指标 三级指标 二、供应商生命周期管理 - 绩效管理演示 - 绩效计算 考评指标体系：支持多级自定义，灵活分配权重占比，手工评分 & 系统自动 算分 二、供应商生命周期管理 - 绩效管理演示 - 考核结果 考评结果：系统智能分析考评结果 日常询价， 可快速获取 商品价格。 供应商自行 竞争，获取 最低报价。 供应商唯 一，把控严 格，流程严 谨。 线上谈判、 评分，询价 过程合规合 法。 密封报价 还 比 价 竞价大厅 同一单据多次发布，项目无需多次审批。 多轮询价 规范寻源策略，寻源结果更公平。 评分小组 寻源策略 可选属性 询价过程封闭，价格保密性强。 线上沟通价格，获取更低报价。 自由组合，灵活设置专属竞价规则。 三、寻源管理 - 询报价流程 供应商报价 还比价 / 议价 询价员初审 创建询价单 修 改 澄 清 核价 审批 创建价格记录 需求池 • 选择寻源策略； • 是否预审、密封报 价、评分； • 根据物品品类定义 价格模板；标准材 料只需要单个价格 报价；非标准材料 需要拆分人工费、 材料费等 • 修改单据关键信息 后可选择向供应商 推送消息提醒； • 型号差异预警 多 轮 报

属于党的绩效考核，年度目标一览无余，评分标准一清二楚，实现 “阳光”考核。 无纸考核 环保、节能 阳光考核 考核内容、评分标准、评分记录一览无余 考核内容 评分 标准 评分 记录 党建目标管理 考核内容 把考核内容录入数据 库，关联评分操作。 评分标准 关联考核内容，做到 评分有据可依，公开 公正。 评分记录 做到有史可查，有据 可诉。 创先评优

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理赔系统将理赔相关信息会传入反欺诈模型接口  接口根据理赔信息，一些基本的信息，以及在我们大数据系统中的 一些既往历史数据，然后进行整合，进行一个综合的模型预测。 遇到的两个问题  一个单纯的欺诈风险评分是不可解释的。  模型预测的结果对于调查建议的指导性不强。 2. 可解释性实践-方法 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 16 针对上述问题，采用 shap 方法进行解决。对历史理赔欺诈案件特征值和 值进行了一下统计分析。由上述 ppt 中左边图看出，横 坐标代表某一个特征的取值，纵坐标的是特征的贡献值，图中的每一个点 代表是一个欺诈样本，我们通过这样一个热图可以发现从这张图上发现两 点内容，一个是特征与其欺诈评分或者欺诈程度是呈一个负相关的，因为 我们明显能看到大概有一个随着特征值的增加，有一个递减的这样一个过 程，第二个特征特征值在取值在小于 1000800 附近，这个地方就是它的 热度是最高的，说 风险管理中的金融科技主要包括两个方面： 一方面是传统金融的风险管理，包括：  A 卡（Application Scorecard，申请评分卡）  B 卡（Behavior Scorecard，行为评分卡）  C 卡（Collection Scorecard，催收评分卡） 三张评分卡，是传统金融科技中的一部分。 另一方面是信息技术，包括：  算法算力的大幅度提升：A（Artificial Intelligence，人工智能）

以极光月狐研究院提出的智能PPT产品能力模型为基础，结合调研数据，极光月狐对市场上主流智能PPT产品进行了各项能力的评分。 从用户关注TOP的能力（输入输出、内容质量）及整体能力看，百度文库成为行业的绝对引领者。 数据来源：2025年6月用户调研（N=1172），极光月狐数据研究院专家评分。 0 2 4 6 8 10 输入输出 内容质量 视觉效果 数据信息 用户体验 创新性 百度文库 的主要因素，主要用于总结、营销及规划方案等工作场景 数据来源：2025年6月用户调研（N=1172），极光月狐数据研究院整理。 13.6% 39.6% 46.8% 不推荐（评分1-6） 中立（评分7-8） 推荐（评分9-10） “普通职员”对智能PPT 净推荐值 NPS=33.1% 26% 22% 20% 18% 11% 能力偏好 TOP5 使用场景 TOP5 17 学术总结 项目汇报 个人简历 在校学生：多元样式和内容质量是主要诉求，高频使用提高作业效率 3.2 智能PPT核心用户使用情况 18.3% 34.3% 47.4% 不推荐（评分1-6） 中立（评分7-8） 推荐（评分9-10） “在校学生”对智能PPT 净推荐值 NPS=29.1% 数据来源：2025年6月用户调研（N=1172），极光月狐数据研究院整理。 “在校学生”对智能PPT使

示例：如某个三级指标共有 5 个评价小项，则每个评价小项单独计分，求和后算出平均值， 记为该三级指标的实际评分值。如某个二级指标共有 3 个三级指标，则每个三级指标分值 乘以权重，然后累计后得出该二级指标分值。一级指标以此类推。 评分结果 分值 说明 不满足 0 分 不能达到评分项目的基本要求 部分满足 0.2 分 仅有个别关键特征指标能达到达 到基本要求 基本满足 0.6 分 多数关键特征指标能达到基本要 多数关键特征指标能达到基本要 求，有个别非关键特征缺项 大部分满足 0.8 分 关键特征指标均能达到基本要求 全部满足 1 分 所有评分项目均能达到要求 评价级别判定 对各级指标评分项目的内容进评估后加权求和得到该级指标的得分。对该级指标的加权求和得到该等级的得分。 权重的设定要充分考虑不同行业、企业之间的差异性。 22 智能制造三级指标评分规则 评价方法 评估准备 评估执行 评估结果 咨询实施服务 组建评估团队 确定评估范围 构建指标和权重 预评估 指标评分 水平等级评分 评估报告