的使用进行全程监控和定期审计，确保资金的有效利用和项目的顺 利实施。 通过上述资源分配与预算方案，能够确保人工智能数据训练考 评系统建设项目的顺利进行，并在预算范围内实现项目目标。 10.4 风险管理与应对措施 在人工智能数据训练考评系统建设项目中，风险管理是确保项 目顺利实施的关键环节。首先，项目团队需在项目启动阶段进行全 面的风险评估，识别潜在风险并分类。主要风险可能包括技术风 理策略。在项目实施的关键节点，召开风险评估会议，集中讨论和 解决重大风险问题，确保项目在可控范围内推进。 总之，通过全面的风险识别、科学的风险评估和有效的应对措 施，人工智能数据训练考评系统建设项目能够最大限度地降低风险 影响，确保项目按时、按质、按预算完成，最终实现项目目标。 11. 培训与支持 为保障人工智能数据训练考评系统的顺利实施与高效运行，培 训与支持环节至关重要。首先，针对系统用户，需分层次设计培训

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 的算力基础设施建设项目（总投资规模不低于 5000 万元）3）扩容算力券发放。 每年设立“算力券”总额提升至 2.5 亿元，新增算力券支持企业购买符合杭州 市规划布局的智算中心以及纳入算力撮合的合作伙伴所供给的智能算力。

此外，DeepSeek-R1 大模型还具备良好的可扩展性和适应性， 能够根据不同项目的需求进行定制化配置。例如，在处理大型基础 设施项目时，可以增加对地质条件、环境保护等复杂因素的考量； 而在住宅建设项目中，则侧重于材料成本和施工周期的优化。 综上所述，DeepSeek-R1 大模型在工程造价领域的应用，不 仅能够显著提升工作效率和准确性，还能为行业带来全新的智能化 解决方案。通过将先进的人工智能技术与传统工程造价方法相结合， 保了项目的顺利进行和成本的有效控制。这一案例充分证明了 DeepSeek-R1 大模型在工程造价管理中的实际应用价值，为未来 的类似项目提供了有力的参考。 12.1 实际项目应用案例 在某个大型基础设施建设项目中，DeepSeek-R1 大模型被应 用于工程造价管理的全流程。项目初期，团队通过 DeepSeek-R1 对历史工程数据进行了深度挖掘和分析，确定了材料成本、人工费 用及设备租赁等关键费用的基准线。通过对数据的精确预测，项目

公司各个场景进行探索验证。通过直接对接企业微信工作台，可以直接触达内部员工日常 办公场景。 ② 已决赔款计算书信息抽取 （A）案例概述 2023年，国寿财险广东省分公司启动了责意健险精细化管理分析系统建设项目。通过 深入挖掘历史存档的理赔计算书，提取关于死亡、伤残、医疗等关键分项赔付金额。这些数 据不仅为责意险的精细化运营提供了有力支撑，还帮助分公司根据历史及新增分项赔付 情况调整承保策略。然而