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

对天津经济技术开发区（简称天津开发区）从经济、 环境、社会三个维度进行综合绩效评价，其综合评 价得分为 143 分（满分 173 分），其中经济绩效评 分 46 分（满分 48 分），社会绩效评分 50 分（满分 69 分），环境绩效评分 47 分（满分 56 分）。较高 的整体分数与天津开发区在中国工业园区的领先地 位相契合。在经济、社会和环境三大评价领域中， 天津开发区规模体量和发展质量的质量均较为领先， 对合肥高新技术产业开发区（简称合肥高新区）从 经济、环境、社会三个维度进行综合绩效评价，其 综合评价得分为 138 分（满分 173 分），其中经济 绩效评分 41 分（满分 48 分），社会绩效评分 55 分 （满分 69 分），环境绩效评分 42 分（满分 56 分）。 总体而言，合肥高新区在经济、环境、社会绩效评 价方面的分数均相对较高，能够代表中国先进的工 业园区发展水平。依据合肥高新区的验证分析可以 国家相关部委对工业园区考核的相关指标体系进行 适当修改。 对苏州工业园区从经济、环境、社会三个维度进 行综合绩效评价，其综合评价得分为 144 分（满分 173 分），其中经济绩效评分 47 分（满分 48 分）， 环境绩效评分 47 分（满分 56 分），社会绩效评分 50 分（满分 69 分）。总体而言，苏州工业园区在 经济、环境、社会绩效评价方面的分数均相对较高， 与其出色的经济绩效、环境绩效相比，社会绩效评

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