预计在未来五到十年内，该成熟度中位数将大幅 提升至42%。 为了更深入地理解如何向更高自主化水平迈 进，我们将典型的供应链流程划分为9个集群和 29项具体活动（见图3）。例如，“生产制造”集 群便涵盖了生产加工、产品组装以及包装等活动。 随后，我们将受访企业各项活动的当前状态及预 期的未来状态，映射到了既定的自主化发展阶段 （见图4）。 调研明确显示，没有任何一项供应链活 动能够在这场变革中置身事外。AI将在不同程

意网络攻击或诱导性用户交互等因素，可能导致数据和个人信息泄露，这不仅威胁到客户 的隐私安全，也可能对保险公司的信誉和业务连续性造成重大损害。 �� （1）数据合规获取与利用。在训练数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供及删除等 全生命周期内，务必遵循数据收集使用和个人信息处理的严格安全规范，确保用户控制 权、知情权、选择权等法定权益得到充分落实，与保险行业对数据安全和隐私保护的高标 准要求相契合。 保生成过程的流畅性。这些规划将共同推动信美在大模型应用领域实现质的飞跃，为用户 提供更高效、更智能的服务体验。 ��� 整体应用方案分为三部分： 一是基础大模型底座，基础大模型平台，调用SaaS大模型平台服务；企业知识加工，对 知识进行输入、切片、训练；基于不同策略进行意图识别调优；基于不同业务场景，进行知 识检索；基于不同场景进行prompt个性化封装。盾就是效率，主要体现在展业夹安装效 图23 信美大模型应用方案 不同，需要各不同的场景去选择最佳的模型以及具体的落地技术方案，同时为了使模型推 理的结果更符合垂类领域的标准和要求，需要获取及加工大量的垂类数据。其次，在数据 召回、检索算法上也需要适配业务场景，需要进行大量的测试和验证。 目前，在重疾判责应用场景以及伤残等级应用场景，结合中科万国加工的特定知识 库，根据用户输入的有效影像信息，能够达到90%左右的准确率。在文本纠错、归一化以及 实体抽取场景用，基本能够达到95%以上的准确率。

理工具进行修正，消除模型干扰。  对重要的细节区域程进行特别处理。例如，在桥梁、隧道、信 号设备等交通要素上，进行更为细致的雕刻和细节添加。  在出现几何复杂且难以捕捉的细节区域时，可以通过局部放大 与细节拓展，倍增加工与处理，以确保细节的完整性和准确 性。  最后，在模型完成后，进行全面检查，确保各个环节和细节都 达到预期的效果。 以下是模型细节调整的工作流程示意图： 综上所述，通过对三维模型的细节调整，我们可以有效提升模

或引入自动化工具来加速进度。 若资源紧张，可通过以下措施进行调整： 1. 重新分配资源：将非关键路径上的资源临时调配到关键任务上， 确保关键节点的按时完成。 2. 延长工作时间：在合理范围内增加工作时间，如安排加班或调整 班次，以追赶进度。 3. 引入外部支持：必要时外包部分任务或聘请临时人员，以缓解内 部资源压力。 对于因技术难题导致的延误，可采取以下措施： 1. 技术攻关小组：