综合算力指数 7 我国网络基础设施建设取得显著成效，网络、算力协同能力提 升，骨干网络架构和性能不断优化。累计开通 27 个国家级互联网骨 干直连点，杭州、上海、深圳和中卫 4 个新型互联网交换中心建设 运营步入正轨。国家枢纽间传输时延不超过 20 ms，集群到周边主 要城市传输时延不超过 5 ms，区域内算力节点间时延达 1 ms。 入算网络泛在、灵活、敏捷，技术创新和应用活跃。IP 800GE 接口技术 的引入，显著提高了算力中心内部及算间的数据交换能力。广域无 损具备长距 0 丢包的能力，实现整网高吞吐和算网业务的一体化发 放。SRv6 通过将网络行为编码进 IPv6 地址，实现了网络的灵活编 综合算力指数 8 程和自动化控制，增强了网络的灵活性和可扩展性。OXC 技术主要 实现光信号的透明、无阻塞交换，降低了功耗，提高了算力中心间 数据传输的效率和可靠性。算间直达链路带宽、时延不断优化，为 数据传输的效率和可靠性。算间直达链路带宽、时延不断优化，为 全国一体化算力网建设提供重要支撑。 算内网络无损、稳定、高扩展。行业积极推进机间和卡间互联 技术的发展。机间互联方面，探索自研交换机、端网协同协议、集 合通信库等技术以优化网络性能，通过智能调优和负载均衡算法提 升网络吞吐和训练效率，并结合低时延、高带宽的通信技术增强算 网协同能力。卡间互联层面，基于开放数据中心委员会 ODCC，腾 讯、阿里巴巴、中国信通院和中国移动等联合产业界就

智能体还支持与现有企业系统的无缝集成，无 论是 ERP、CRM 还是财务系统，智能体都能够与企业现有的 IT 架 构无缝连接，确保数据的实时同步和流程的自动化。通过 API 接 口，智能体可以与其他第三方应用进行数据交换，进一步扩展其功 能和应用场景。  实时数据分析与可视化  自动化商务任务执行  自然语言处理与智能交互  商务文档自动生成与多语言翻译  风险管理与预测分析  系统集成与第三方应用对接 构，以便与现有的企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM） 和供应链管理（SCM）系统无缝集成。这种架构不仅便于功能扩展， 还能减少系统升级和维护的复杂性。通过标准化的 API 接口，可以 实现与第三方服务或内部系统的数据交换，确保信息的流畅传递和 实时更新。 其次，为了实现跨平台和跨设备的互操作性，应采用通用协议 和标准，如 RESTful API、OAuth 2.0 和 WebSocket 等。这些协议 和标准可以确保 基础设施。首先，我 们进行全面的系统审计，识别出所有关键业务系统和数据源，包括 ERP、CRM、供应链管理系统和财务系统等。基于此，我们设计了 一套分层集成架构，通过 API 网关和中间件实现数据交换和业务流 程的自动化。 具体实施步骤如下：  第一层是数据集成层，使用 ETL 工具定期从各个业务系统中抽 取数据，并进行清洗和转换，确保数据的一致性和准确性。  第二层是服务集成层，通过

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 实例。与现有审计 软件（如鼎信诺）的集成通过标准化中间件实现，数据交换接口通 过中国注册会计师协会发布的 CSI-025 数据规范认证，实施周期可 控制在 2 周内。 3.1.1 数据采集与预处理模块 数据采集与预处理模块是 DeepSeek 智能体与审计业务系统对 开发阶段需特别注意三个技术要点：第一，审计数据的敏感性 要求所有模块必须实现数据传输加密和静态数据脱敏；第二，会计 政策变更等业务变化需通过配置化方式应对，避免硬编码；第三， 各模块间的数据交换必须通过标准化接口进行，采用 JSON Schema 进行格式校验。每个功能模块开发周期控制在 2-3 周，通 过每日站会和每周演示确保开发方向与业务需求保持一致。 5.3.2 系统集成与联调 核心环节。以下为具体实施方案： 数据加密 采用分层加密策略，结合国密 SM4 与国际标准 AES-256 算法，确 保数据在传输与存储中的安全性： 1. 传输层加密：通过 TLS 1.3 协议实现端到端加密，密钥交换使用 ECDHE 算法，会话密钥定期轮换（每 24 小时一次），并记录密钥 生命周期至审计日志。 2. 存储层加密： - 结构化数据（如数据库字段）采用列级加密，敏感字段（如客户 身份证号

诈行为。 此外，模型还需与银行现有的 IT 系统无缝集成，包括核心银 行系统、客户关系管理系统（CRM）、数据仓库等，确保数据的安 全性和一致性。模型应支持 API 接口，方便与其他系统的数据交换 和业务协同。 最后，模型在部署过程中需严格遵守金融行业的合规要求，包 括数据隐私保护、反洗钱法规、客户信息保密等。模型的设计和训 练过程中应充分考虑这些合规因素，确保其在银行系统中的合法性 协议进行用户认证，并生成访问令牌；数据查询服务提供了多种查 询接口，支持按条件筛选、分页查询等操作。为了确保接口的一致 性和易用性，所有微服务都遵循统一的接口规范，采用 JSON 格式 进行数据交换，并在接口文档中详细描述了每个接口的请求参数、 响应格式和错误码。 在数据交互层，我们通过消息队列（如 Kafka 或 RabbitMQ） 实现了异步通信机制，以解耦各个微服务之间的依赖关系。例如， 系统集成 在将 Deepseek 大模型部署到银行系统时，系统集成是关键环 节，直接决定了模型的可用性和系统整体的稳定性。首先，需要明 确 Deepseek 模型与现有银行系统之间的接口协议和数据交换标 准。通常情况下，建议采用 RESTful API 或 gRPC 作为通信协议， 确保系统之间能够高效、安全地进行数据交互。对于数据格式，建 议使用 JSON 或 Protobuf，以满足不同系统的兼容性需求。

， 对于文本数据，可以采用基于同义词替换、随机删除、随机插入和 随机交换等方法进行数据增强。同义词替换通过将句子中的某些词 语替换为其同义词，生成语义相似但表达不同的新句子；随机删除 则是随机移除句子中的部分词语，以模拟不同长度的输入；随机插 入则在句子中随机插入相关的词语，丰富句子的表达；随机交换则 是随机交换句子中词语的位置，增强模型对语序变化的适应性。 对于图像数据，常见的增强方法包括几何变换（如旋转、缩 级存储，并支持动态扩 展。 网络资源的配置对于分布式训练尤为重要，需确保节点间的高 效通信。具体建议如下： - 网络带宽：采用 InfiniBand 或 100Gbps 以太网，确保节点间数据交换的低延迟和高吞吐量。 - 网 络拓扑：建议使用 Fat-Tree 或 Dragonfly 拓扑结构，以减少通信 瓶颈并提高网络效率。 以下是一个硬件资源配置的参考表格： 资源类型 配置建议 备注

的 技术问题。此外，应建立完善的故障检修流程，以快速响应各种故 障情况，保证系统的持久运行。 最后，系统的兼容性需求也需考虑。新引入的 AI 大模型系统 应具备与现有公共安全设备和系统的数据交换能力。这要求系统支 持多种视频编码格式和数据接口，以确保与不同品牌和型号的监控 摄像头、存储设备及警务系统的无缝对接。 综上所述，非功能需求涉及系统的性能、可用性、安全性、可 维护性及兼容性 高性能服务 器 10 台 CPU：16 核，内存：64GB，存储：2TB SSD 存储设备 5 台 10TB 硬盘阵列，支持 RAID 5 网络设备 8 套 支持 10Gbps 的交换机与路由器 其次，在技术人员方面，项目需要组建一个多学科团队，包括 数据科学家、人工智能工程师、系统架构师、网络安全专家以及项 目管理人员。各个角色的具体职责应明确，并确保适当的培训和技 术 力和多任务处理效率。 4. 存储：选择 SSD 固态硬盘，推荐至少 2TB 的存储容量，以便 快速读写视频数据，同时配置 RAID 阵列以增加数据安全性和 读写速度。 5. 网络设备：部署高速网络交换机，接口速率应不低于 10Gbps，保障数据传输的实时性，减少延迟。 6. 安全设备：部署硬件防火墙和入侵检测系统，以增强整体网络 安全性和数据保护。 其次，在软件选型方面，需关注操作系统、视频处理框架、AI

Docker）和编排 工具（如 Kubernetes），系统可以根据实际需求动态调整资源分 配，满足不同阶段的性能要求。 其次，系统应提供开放的 API 接口，支持与其他系统的无缝集 成。通过标准化的数据交换协议（如 RESTful API 或 gRPC），外 部系统可以便捷地接入系统功能，实现数据的共享和服务的扩展。 此外，系统应支持插件机制，允许用户根据实际需求开发和加载自 定义功能模块，从而 0 授权协议，确保第三方应用 的安全接入。针对高并发场景，系统采用限流与熔断机制，通过 API 网关对请求进行流量控制与降级处理，避免系统过载。 为优化接口性能，系统采用 JSON 作为主要数据交换格式，同 时支持 Protocol Buffers（ProtoBuf）用于高性能数据传输场景。 接口响应时间控制在 200ms 以内，超过阈值时会触发告警并记录 日志。此外，系统提供详细的接口文档，包括请求参数、响应格 5218，16 核 32 线程  内存：128GB DDR4  存储：2TB NVMe SSD + 10TB HDD  GPU：NVIDIA A100，40GB 显存 o 网络设备：部署千兆交换机，确保服务器之间的高速通 信，预留足够的带宽以应对大数据的传输需求。 o 备份设备：配置 NAS 存储设备，用于定期备份数据和模 型，确保数据安全性。 2. 软件环境准备： o 操作系统：服务器安装

及教具销售；教学专用仪器制造；教学专用仪器销售；数字 内容制作服务（不含出版发行）；科技中介服务；铁路运输 基础设备销售；高铁设备、配件制造；高铁设备、配件销 售；铁路运输辅助活动；通信传输设备专业修理；通信交换 设备专业修理；通讯设备修理；移动通信设备制造；移动通 信设备销售；雷达及配套设备制造；雷达、无线电导航设备 专业修理；数字视频监控系统制造；数字视频监控系统销 售；云计算设备制造；云计算装备技术服务；云计算设备销

数据访问控 制策略，确保只有授权人员才能访问敏感数据。其次，金融银行系 统通常由多个异构系统组成，如何有效集成这些系统并实现数据的 无缝流动是另一个挑战。可以通过构建统一的 API 接口和数据交换 平台，实现不同系统之间的数据共享和通信。此外，金融数据的实 时性和大规模性要求系统具备高处理效率。采用分布式计算和并行 处理技术，可以显著提升数据处理速度，满足实时分析的需求。最 后，模型 要对决策过程有清晰的理解。可以通过使用可解释的机器学习模 型，并结合可视化工具，提高模型的透明度和可解释性。  数据安全与隐私保护：采用加密技术和访问控制策略。  系统集成复杂性：构建统一的 API 接口和数据交换平台。  数据处理效率：应用分布式计算和并行处理技术。  模型的可解释性：使用可解释的机器学习模型和可视化工具。 6.1.1 数据质量与可用性 在金融服务行业中，数据质量和可用性是确保分析结果准确性

之间的高内聚、低耦合，同时提供可扩展性，便于后续功能迭代和 维护。接口设计主要分为内部接口和外部接口两部分，分别用于系 统内部模块间的通信以及与外部系统的交互。 内部接口设计主要用于系统各模块之间的数据交换和调用。例 如，数据处理模块与算法模块之间的接口通过消息队列实现异步通 信，确保数据处理的高效性和可靠性。具体设计如下： - 消息格式：采用 JSON 格式传递数据，确保跨平台兼容性。消息 包括消息头（消息 测试 场景下的表现、性能指标、问题列表及修复建议。测试报告不仅为 算法优化提供依据，也为后续版本迭代奠定基础。 10. 系统集成 在系统集成阶段，首先需要明确各个模块之间的接口规范和数 据交换格式。通常采用 RESTful API 或 gRPC 作为主要的通信协 议，确保系统的高效性和可扩展性。对于数据格式，推荐使用 JSON 或 Protocol Buffers，以兼顾可读性和传输效率。在集成过