浓度 分布，并推送三类预警信号：红色（需 24 小时内处置）、黄色 （周度跟踪）、蓝色（持续观察）。对于重大风险事项，自动生成 包含应对建议的评估报告模板，包括但不限于：扩大抽样范围、启 动专项审计、建议内控整改等具体措施。所有预警记录均通过区块 链存证，确保审计轨迹不可篡改。 4.2.1 实时风险监控 实时风险监控模块通过 DeepSeek 的多维度数据分析引擎，实 现对审计风险 60%时启动供应链风险评估 3. 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： 动识别异常波动模式。例如，对连续三年财务数据训练后，模 型可预测下一季度应收账款周转率偏离阈值概率，输出如下关 键指标： 预测指标 基准值 波动区间 风险概率 建议审计频率 存货周转率 5.2 ±0.8 68% 季度专项审计 销售费用占比 12% +1.5%/- 0.7% 82% 月度抽样检查 关联交易金额占比 8% ±2% 45% 年度常规审计 2. 决策树驱动的应对方案生成 当检测到关键指标异常时，系统自动触发决策逻辑树，输出可

 寓益于学：信息展示、交流互动，帮助党员收 获更高价值，多维度的排行榜机制，促进创新 争优。 平台功能 党校及教育学习  权威、专业、丰富、生动的教育资源  支持课程定制和学习，满足专项培训需求  定制任务式学习与自由选修相结合，因材施教  支持栏目、标签定制，满足个性需求  提倡学习过程中互动，激发学习热情 学考评一体化管理 教育学习 平台功能  每日一题

（2023-2025 年）》 2023 年 10 月 实施大模型创新扶持计划。支持引进高水平创新企业，支持本市创新主体打造 具有国际竞争力的大模型，鼓励形成数据飞轮，加速模型迭代，对取得重大成 果的予以专项奖励。实施大模型示范应用推进计划。重点支持在智能制造、生 物医药、集成电路、智能化教育教学、科技金融、设计创意、自动驾驶、机器 人、数字政府等领域构建示范应用场景，打造标杆性大模型产品和服务。 民 政府 《关于支持人工智能全产业 链高质量发展的补充意见》 （征求意见稿） 2024 年 5 月 1）支持算力技术攻关。鼓励企业开展算力关键技术研发攻关，市级科技研发 计划给予专项支持。鼓励企业承担国家、省重点研发任务，加速形成重大科研 成果，对符合政策规定的项目按国家、省实际到账资助经费的 25%给予资助， 资助金额最高不超过 500 万元。2）加大融资贴息支持。对纳入政府统一布局

大模型在银行系统中的顺利部署和高效运 行，制定全面且有针对性的培训计划是至关重要的。首先，培训计 划将分为三个阶段：基础培训、专项培训和持续提升培训。基础培 训面向所有相关岗位人员，重点介绍大模型的基本原理、核心功能 以及在银行业务中的潜在应用场景。培训形式包括线上课程、线下 研讨会和案例分析，确保理论与实践相结合。专项培训则针对技术 团队和业务骨干，深入讲解模型的部署流程、调试方法、数据管理 及安全策略。技术团队需掌握模型的架构设计、性能优化和故障排 识分享会，帮助团队跟踪最新技术动态，不断提升技术水平和业务 能力。 培训内容的具体安排如下： - 基础培训：为期两周，每天 3 小 时，主要包括大模型基础概念、银行业务场景分析与案例实践。 - 专项培训：为期一个月，每周两次，每次 4 小时，分为技术模块 （如模型部署、性能调优）和业务模块（如客户画像、风险控 制）。 - 持续提升培训：每季度一次，每次 1 天，邀请行业专家分 享前沿技术及应用案例。 理层，确保问题及时发现和解决。 沟通管理将采用分层式沟通机制，确保信息在项目团队、业务 部门和决策层之间的有效传递。每周将发布项目状态报告，内容包 括进度、问题、风险和下一步计划。对于重大事项，将召开专项会 议进行讨论和决策。 项目收尾阶段将进行全面的项目评估，包括项目目标的达成情 况、成本控制效果、质量管理结果和团队绩效。评估结果将作为未 来类似项目的参考，并提供给银行管理层作为决策依据。同时，将

形式：线上直播与线下工作坊结合 第二阶段（进阶培训）： 目标群体：系统管理员及技术支持人员 内容：  数据管理与维护  高级功能使用  故障排查与解决方案 形式：集中式培训与一对一指导 第三阶段（专项培训）： 目标群体：特定应用的用户（如监控人员、决策支持人员） 内容：  针对性案例分析  实战演练与现场操作 形式：结合实际应用场景的现场实训 为确保培训的有效性和质量，培训期间将提供相应的培训资 加强沟通与监控：项目团队应加强与利益相关者的沟通，确保 各方对预算的认知一致。同时，利用项目管理工具实时监控预 算执行情况，提前发现问题并采取应对措施。 6. 引入财务专家支持：在项目关键阶段，借助财务专家的意见和 分析，进行专项的预算风险评估和管理策略调整，从而提升预 算管理的科学性和有效性。 通过上述措施，项目团队能够有效识别和管理预算风险，保持 项目在经济上的可行性，提高整体执行效率，确保铁路沿线实景三 维 AI

精度和智能化水平。例如，结合深度学习技术，实现对数据异 常的自动识别与处理。  功能扩展：针对不同应用场景的需求，开发更多定制化的评估 模块，覆盖更广泛的数据类型和业务领域。包括但不限于图像 数据、语音数据和文本数据的专项评估工具。  数据安全：加强数据隐私保护和安全管理，确保在数据采集、 存储和处理过程中符合相关法律法规和行业标准，建立完善的 数据审计机制。  用户友好性：优化系统界面设计和操作流程，降低用户使用门

试点，综合考虑客流量、技术条件和管理能力，确保试点具备 一定的代表性。同时明确试点实施的项目目标，例如提升运营 效率、优化调度管理、改善乘客体验等。 2. 组建试点工作小组 由技术、运营、数据分析等相关部门人员 组成专项工作小组，负责试点的全面实施与推进。确保各部门 之间的有效沟通与协作，涵盖以下职责： o 技术支持：提供人工智能大模型的技术实施与维护。 o 数据监测：确保数据的准确采集和实时传输。 o 反

此外，各相关领域的政策制定者应积极支持 AI 在医疗领域的 应用。通过纠正制度中的不合理限制，鼓励 AI 技术的试点应用与 创新，能够为行业带来更多的投资和发展机会。例如，可以考虑设 立 AI 医疗应用的专项资金、建立相关的监管机构及评估机制，以 确保技术的合规性和有效性。 最后，行业应重视患者参与与反馈机制。AI 生成式大模型的应 用最终目的是为了改善患者的医疗体验，因此患者的反馈显得尤为 重

S-Eval注重为项目应用提供服务，评测集的选择、设计和推出都以服务各业务场景应 用为目标，旨在真实反映保险行业大模型的差距，并考察大模型技术在保险领域的落地效 果。S-Eval还充分考虑了保险行业的特点，通过保险任职资格考试、保险专项问答等方式 进行评估，全面考察了模型在保险具体应用场景中的能力。 3.2.2.2 阳光保险行业大模型测评体系 �� （2）S-Eval评测体系 S-Eval构建两个行业评测基准，分别从保险通用能力和保险专业能力两个不同维度