技术部署建议采用混合云架构，核心数据保留在本地审计系 统，通过 API 调用云端模型能力。某会计师事务所的实践表明，这 种模式可使每 TB 审计数据的处理成本从传统方案的 3200 元降至 800 元，且满足三级等保要求。未来 6-12 个月的演进路线应包 括：Q3 完成企业私有知识库的定制训练，Q4 实现与审计软件（如 鼎信诺）的深度集成，最终达到审计项目全流程 30%以上的人工工 时压缩目标。 2 索）响应时间<500ms，复杂分析（如财务舞弊信号识别）启用异 步处理机制，通过任务队列保证系统吞吐量维持在 200+并发请 求。安全模块集成国密 SM4 算法对审计数据进行传输加密，并设 置三级权限隔离（项目组/质控组/合伙人），操作日志留存满足 ISO 27001 标准要求。 系统部署采用容器化方案，基于 Kubernetes 实现计算资源弹 性调度，在年审高峰期可自动扩容至 500+Pod 响应处置层实行分级预警机制，对应措施如下： 风险等级 响应时效 处置方式 一级 15 分钟 内 自动冻结相关账户+邮件通知决策 层 二级 2 小时内 生成专项检查清单+分配审计小组 三级 24 小时 内 标记待观察+下周例会审议 系统通过动态阈值调整算法（采用滑动窗口均值±3σ 原则）避 免误报，历史数据显示预警准确率达 92.3%。典型应用场景包括： 某上市公司通过监控发现某分公司水电费与产量偏离行业基准值

计算方法：指标的标准化，采用极差标准化法，即参考每项指 标的最大值、最小值，利用极差标准化公式对各项指标数值进行标 准化处理。确定指标权重，针对形成指数体系的一级、二级、三级 指标，通过基于专家打分法的层次分析法（AHP）方法，得到指数 体系中每个一级、二级、三级指标之间的相对权重。计算指数结果， 根据指标里每个数值的标准化结果和相应的权重最终形成各分指数 结果和综合指数结果。 计算结果说明：本计算方式得到的指标得分范围为 计算结果说明：本计算方式得到的指标得分范围为 0-100 分， 得分越高，表明该区域对应的该指标能力越强，性能越好。 综合算力指数 41 附件三 计算口径 表 1 指标体系与计算口径 一级 指标 二级指标 三级指标 计算口径 算力 算力规模 在用标准机架 数(万架） 已经投产使用算力中心的设计机架数量（按 2.5kW 折合标准机架） 在建标准机架 数(万架） 在建的算力中心的设计机架数量（按 2

于英特尔 3 制程工艺，最 高配备 128 个性能核，当前阿里云 ECS g�i 采用高性能 120 核定制款。 支持多达 12 个通道 6400MT/s 的 DDR�，拥有高达 504MB 的三级共享缓存，96 条 PCIe �.� 及 64 条 CXL �.� 通道。 新增对 FP�� 数据格式的支持，可为 AI 推理和机器学习（ML）等计算密集型工作负载提供优于 其他通用 CPU 的出色性能。同时，凭借其出色的

| 响应时间 | 解 决时间 | |———-|———-|———-| | 一级问题（系统崩溃） | 15 分钟 | 2 小时 | | 二级问题（功能异常） | 30 分钟 | 4 小时 | | 三级问题（操作咨询） | 1 小时 | 24 小时 | 此外，定期组织用户反馈会议，收集使用中的问题与建议，持 续优化系统功能与用户体验。通过上述培训与支持策略，确保商务 AI 智能体在企业中的高效应用与长期发展。