按相似特征划分的 活动集群 20. 21. 生产控制 质量控制 设计、研发与战略采购 1. 创意构思/创新 2. 新产品/新服务的设计、测试与验证 3. 采购寻源、供应商选择及合同磋商 4. 供应商发展与关系管理 计划与排程 5. 供需集成计划 6. 生产排程/物料需求计划（MRP） 7. 运输计划 8. 维修与备件计划 运输 9. 10. 11 预警、风险、改进 17. 18. 19. 产业化（初始设备设置、规模扩大） 切换（包括清洁） 维修 22. 23. 供应商合同签订 采购到付款 24. 25. 26. 异常或风险检测及预警 评估与根因分析 内部及与供应商共同执行改进计划 27. 28. 29. 客户支持 现场服务 订单到回款 客户与现场支持 图3 端到端供应链活动被划分为 和棕榈仁油领域实施“后向整合”项目，节约了物料成本并提升了采购效率。 预测算法和优化器等AI工具能够提供精准的市场价格预测和基于AI的采购情景分析，从而 进一步提升了采购效率。 采购：自主智能化的初步探索 地管理供应商关系，优化数字化成本核算与按成 本设计，并赋能备件采购。例如，通过从旧的用户 手册中检索规格参数，以支持维护、修理和运营相 关的商谈。随着AI智能体的日益普及，它们将通过 促进需求预测、优化库存管理以及处理数据录入

优化工程量清单的编制流程。例如，模型可以根据项目的规模和性 质，自动匹配最合适的清单模板，并根据历史项目数据，推荐合理 的工程量预估范围。对于特殊材料或工艺，模型还可以提供市场价 格趋势和供应商信息，为决策提供支持。 为提高清单编制的透明度和可追溯性，建议采用以下工作流程： 1. 模型初步生成清单并提交给项目团队。 2. 团队进行复核和调整， 重点检查异常数据。 3. 模型根据复核结果进行二次优化，并生成 实际发生的成本数据， 并与预算进行对比分析。一旦发现成本偏差，模型能够快速生成预 警信息，并提出相应的调整建议。例如，当某一分项工程的成本超 支时，模型可以分析原因并提供替代方案，如调整材料供应商或优 化施工流程，以控制成本的进一步增加。 此外，DeepSeek-R1 还支持多维度的成本分析。通过对不同 项目、不同时间段的成本数据进行横向和纵向比较，模型能够识别 成本变化的趋势和规律。以下是一些常见的成本分析维度： 速生成初步的预算方案。通过与历史项目数据的对比分析，模型能 够识别出潜在的异常数据，并提出合理的修正建议。例如，在某一 工程项目中，DeepSeek-R1 成功识别出某项材料的单价异常偏高， 经核实后发现是由于供应商报价错误，及时避免了预算超支的风险。 在预算审核环节，DeepSeek-R1 通过深度学习模型对预算编 制的各环节进行全流程监控。模型能够自动识别并标记出预算编制 中的不合理之处，如工程量计算错误、材料价格偏离市场水平等。

在保持审计证据链完整性的前提下，实现技术赋能的实质性突破。 流程自动化（RPA）的局部应用虽能提升基础核对效率，但在 面对非结构化数据（如合同文本、邮件通信）时仍显乏力。某上市 公司审计案例显示，其采购循环审计中仍有 62%的供应商资质验证 需要人工复核扫描件，这类场景亟需具备多模态处理能力的智能体 支持。同时，审计质量控制的最后一公里问题突出，现有系统缺乏 对审计底稿逻辑完备性的自动校验能力，导致约 28%的监管问询源 - 时序特征提取：生 成周期性波动分析所需的移动平均序列 归集阶段输出符合审计分析要求的数据立方（Data Cube）， 其维度设计如下： 维度类别 要素示例 处理要求 实体维度 客户/供应商/项目编码 主数据一致性校验 时间维度 会计期间/凭证日期 按审计期间自动切片 指标维度 金额/数量/汇率 单位统一与精度控制 审计属性维度 修改痕迹/审批流程状态 元数据完整性验证 模块实 | 资产存在性 | 固定资产周转率偏离度 | 标准差 >2σ 启动核查 | 异常检测模块结合孤立森林算法与规则引擎，对交易流水实现 毫秒级扫描。特别设计关联分析功能，可自动构建供应商-客户关 系网络图谱，识别循环交易等复杂模式。测试数据显示，在千万级 数据量下，隐性关联识别的召回率达到 82%，误报率控制在 5%以 内。 底稿生成模块基于 NLG 技术自动输出审计调整建议、管理建

CRM、ERP、SCM 等）同样是不 可忽视的数据来源。例如，客户关系管理系统中的客户反馈、销售 数据、服务记录等，都可以提取出有价值的知识，帮助构建客户服 务知识库。同样，供应链管理系统中的供应商信息、采购记录、物 流数据等，也可以为供应链管理知识库提供支持。 为了更高效地采集内部数据，建议采用以下策略：  自动化数据抽取：通过 API 接口或 ETL 工具（如 Apache Nifi、Talend 再者，数据可用性风险指数据在需要时不可用或难以获取的情 况。这可能是由于数据存储故障、网络问题或数据源的不稳定造成 的。为此，应建立数据备份和恢复机制，确保在数据丢失或损坏时 能够迅速恢复。同时，与数据供应商签订服务质量协议（SLA）， 保证数据的持续可用性。 最后，数据合规性风险与法律法规和行业标准相关，如不遵守 可能导致法律诉讼或罚款。因此，必须确保数据收集、处理和存储 过程符合相关法律法规，如《通用数据保护条例》（GDPR）和 3. 监控与报告机制：定期召开项目进度会议，使用项目管理工具 （如 Jira 或 Trello）进行任务跟踪，及时发现并解决潜在问 题。 4. 资源管理优化：提前规划计算资源需求，与硬件供应商或云服 务商建立良好的沟通机制，确保资源能够按需调配。 通过以上措施，可以有效降低项目进度风险，确保知识库数据 处理及 AI 大模型训练项目按时完成。同时，建议建立风险应急预 案，在出现重大

作，提高了工作效率和沟通效果。 为了进一步对比传统软件和 SaaS 平台的优劣，以下是一个简 单的表格，列出了一些关键的对比要素： 对比要素 传统软件 SaaS 平台 初始投资 高 低 更新维护 用户自主管理 供应商负责 可扩展性 限制多 灵活调整 数据访问 设备绑定 随时随地可访问 协作功能 限制多 实时在线协作 通过以上分析可以看出，SaaS 平台在当今数字化转型的背景 下，为企业提供了更高的灵活性、便利性与经济性，是实现人工智 定制化的服务。然而，由于资源有限，它们的市场推广和客户支持 可能相对较弱。我们可以通过与这些企业合作，形成互补的战略联 盟，以便在各自的领域共同发展。 第三类是新兴的 AI SaaS 平台供应商，这些公司通常专注于特 定的应用场景，如自然语言处理、图像识别等。这些以单一功能为 主打的产品虽然在市场上占有一席之地，但缺乏整体解决方案的整 合能力。我们可以借此机会，通过整合各类 AI 模型与应用，提供 和机器学习功能，以提供更智能的决策支持和用 户体验。例如，智能客户服务、数据分析、个性化推荐等功能 已经成为 SaaS 平台的重要卖点。 4. 安全和合规性：随着数据隐私法规日益严格，包括 GDPR 等，企业在选择 SaaS 供应商时，对安全性和合规性的关注度 显著提升。SaaS 平台需要加强在数据加密、访问控制和合规 审计等方面的能力，以确保客户数据的安全。 5. 移动优先策略：移动设备的普及使得用户对随时随地访问软件

招投标事件数据：汇聚了全国重大项目招采数据 14 亿 + 、招投标项目 300 万 + 、金额 2.2 万亿 元 + • 产品供应链数据：整理了 28 大类通用零配件、 10 万件标准件模型、供应商数字产品 1.9 亿件 14 亿 + 36 万 + 1.9 亿 + 6000 万 + 23 万 + 42 万 + 最具权威的产业链、供应链数据资源 海量数据资源 国家工业互联网大数据中心

产业链生态共建 科研机构联合创新 开放平台与创新孵化 与高校建立紧密的合作关系，共 同开展数字金融、大模型技术等 领域的研究和人才培养，为银行 输送高质量的专业人才。 与金融科技公司、技术供应商等 产业链上下游企业建立合作伙伴 关系，共同构建数字化转型生态， 实现资源共享、优势互补和协同 发展。 与科研机构合作，开展前沿技术 研究和创新项目，推动大模型技 术在金融领域的应用和发展，提

理论上能够更精确地解决特定 问题，从而实现更优的性能表现。此外，保险企业在研发过程中能够深入掌握模型的技术 3.1.1.3 深度研发大模型 �� 细节，这不仅提升了自主性，也减少了对外部供应商的依赖。 然而，深度研发大模型同样伴随着巨大的挑战。首先，它需要巨额的研发成本，包括但 不限于昂贵的计算资源和顶尖技术团队。其次，从项目启动到最终应用上线，可能需要数 月甚至数年的时间，且在此 件时能够迅速恢复系统，确保保险业务的连续性和稳定性。 （4）供应链多元化。针对大模型系统所采用的芯片、软件、工具、算力和数据资源等，应 建立多元化的供应链体系，以降低对单一供应商或技术的过度依赖。与供应链伙伴建立长 期稳定的合作关系，并加强对供应商的监督和管理，确保其产品和服务的安全性与稳定 性。同时，对供应链中的各个环节进行全面的风险评估，识别并应对潜在的安全隐患。 4.5 业务应用 （1）输入输 回答，以及知识库内容 的定时更新。通过在运维场景中引入大模型技术，华农保险为运维团队的工作效率提升了 超过10%，显著提升了业务流程的智能化水平。 在科技研发领域，华农保险与顶尖的大模型技术供应商展开了深入合作，利用代码大 审计数字劳动力通过建设前台智能核查数字员工、中台综合分析数字员工以及后台 质检管理数字员工，为审计中心前台、中台、后台各专业化岗位提供了全方面赋能，有效填 补审计人

源包括服务器、存储设备与网络设备，需提前采购并部署至开发环 境。项目预算需涵盖人员成本、硬件采购、软件许可与运营维护费 用，确保资金充足。 项目实施过程中，需与相关方保持密切沟通，包括业务部门、 技术团队与外部供应商。定期向相关方汇报项目进展，获取反馈并 调整计划，确保项目成果符合业务需求。项目文档需及时更新，包 括需求文档、设计文档、测试报告与用户手册，确保项目可追溯与 可维护。 项目结束后，需进行总结与评估，分析项目中的成功经验与不 置，优先保障关键任务的技术和人力投入，避免资源浪费。 外部环境风险包括政策变化、市场竞争和供应链中断等。为应 对此类风险，项目团队需密切关注行业动态和政策导向，及时调整 项目策略。同时，建立多元化的供应商体系，确保关键设备和服务 的稳定供应。在市场竞争方面，项目团队应定期进行市场分析，了 解竞争对手的动态，制定差异化的竞争策略，确保项目成果的市场 竞争力。 为系统化地管理风险，项目团队需建立风险登记表，记录每项

持续监控与更新模型，进行跨验证测 试 用户交互风 险 用户误解系统输出，影响使用效 果 提升用户界面设计，进行用户使用情 况的反馈收集 系统集成风 险 技术兼容性问题导致系统运行不 稳定 与技术供应商协作，测试系统集成的 稳定性与安全性 通过风险评估与管理的上述方法，AI 生成式大模型在医疗场景 应用中可以更好地控制操作风险，从而确保患者安全和医疗质量。 持续的监测与反馈机制将使得风险管理在日常操作中更为有效，为 最后，信息安全与数据隐私将成为 AI 应用中重要的关注点。 未来的发展需要建立在健全的法律法规和安全机制下，以确保患者 数据的保护和系统的安全性。与医疗相关的各方，包括医疗机 构、AI 技术供应商以及政策制定者，需要共同努力制定相应的标准 和实践指南，以保障 AI 技术在医疗中的应用。 综上所述，AI 生成式大模型在医疗场景的应用前景十分广阔， 通过合理的设计与实施，能够在多个方面切实提高医疗服务的效率