网络是一种能够处理序列数据的深度学习模型。 由于其引入了记忆单元，LSTM 能够有效捕捉视频中的时间动态变 化，适合用于连续帧数据分析。在公共安全场景下，如异常行为检 测，LSTM 可以通过长时间内的行为模式来判断某一行为是否异 常。 视频分类网络（例如 3D CNN）结合了时间和空间信息，通过 对多个连续帧进行三维卷积操作，从而实现对视频内容的高效理 解。这种模型能够处理快速变化的场景，更好地适应复杂的公共安 全监控需求。 等。模型的构建需要 海量标注数据的支持，这样才能确保其在实际应用中的高效性和准 确性。对于每种异常事件，可以参考以下特征进行建模：  运动轨迹异常：人或物体的移动模式与常规行为存在显著差 异。  声音识别：通过音频分析，识别异常声响（如尖叫、撞击声 等）。  时间和空间因素：分析事件发生的时间段和地理位置，一些事 件可能在特定设备位置下更为常见。 在算法选择上，卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络 的威胁模式。 在数据准备阶段，系统可以应用以下技术来提升预测准确性： 1. 数据预处理：清理和标准化数据，以消除噪声和不一致性。 2. 特征提取：提取重要的特征，如人群密度、物体移动轨迹、异 常行为模式等。 3. 行为分析：运用深度学习模型分析行为趋势，识别出可疑行 为，例如大量人群聚集、人员快速撤离等。 接下来，通过自适应学习算法，系统定期更新模型，以响应新 的威胁模式。例如

37%。动态工作内存区实现上下文保持，确保 多轮对话中能持续追踪审计证据链条。 性能优化方面采用分级响应策略：简单查询（如法规条款检 索）响应时间<500ms，复杂分析（如财务舞弊信号识别）启用异 步处理机制，通过任务队列保证系统吞吐量维持在 200+并发请 求。安全模块集成国密 SM4 算法对审计数据进行传输加密，并设 置三级权限隔离（项目组/质控组/合伙人），操作日志留存满足 ISO 模型构建审计问答系统，在 2000+审计工作底稿上微调，实现： 审计语义分析增强 1. 构建审计领域本体库，包含： - 500+财 务舞弊模式的特征短语 - 3000+ 会计准则条款的语义关系网 - 200+ 典型管理建议书的模板结构 2. 实施上下文敏感的文本分类： - 合同条款风险等级预测（F1=0.89 ） - 管理层声明书的情感倾向分 析（准确率 91.2% 自动调整 预警参数。例如在费用审计中，智能体会结合企业历史数据、同行 业上市公司公开数据以及季节性波动规律，生成适应性检测模型。 当差旅费报销出现超过标准差 1.8 倍的异常值时，系统不仅标记异 常，还会自动关联检查对应审批流程电子痕迹和票据真伪验证记 录。 风险评级模块引入多维度加权算法，将审计发现转化为可量化 的风险指数。该模块考虑以下关键因子： - 财务影响金额占科目余

模型推理模块：模型推理模块负责将训练好的模型应用于实际 业务场景，如风险评估、客户画像、智能客服等。该模块支持 高并发推理，并提供了多种推理优化技术，如模型压缩和量 化，以降低计算资源消耗和响应时间。此外，模块还集成了异 常检测功能，能够在推理过程中实时监控模型的表现，确保结 果的可靠性和稳定性。 4. 模型管理模块：该模块用于管理多个版本的模型，支持模型的 版本控制、更新和回滚操作。通过模型管理模块，银行可以根 度。 3. 与核心业务系统的对接：模型需要与银行的多个核心业务系统 （如风控系统、客户管理系统、交易系统等）进行集成。具体 实现时，可以通过消息队列（如 Kafka 或 RabbitMQ）实现异 步通信，避免系统间的强耦合。同时，为保障数据一致性，建 议采用分布式事务管理机制（如 Seata 或 TCC 模式）。 4. 监控与日志系统的集成：为了实时跟踪模型的运行状态和性能 表现，需要将模型与银行的监控系统（如 在不同负载下资源分配的合理性。例如，CPU 利用率应保持在 70%以下，以避免系统过载导致性能下降。 系统稳定性则通过长时间运行的可靠性测试进行评估。需模拟 真实业务场景，持续运行系统数天甚至数周，记录系统是否出现异 常崩溃、内存泄漏等问题，并分析其根本原因。 为更直观地展示性能基准的设定，以下是一个示例表格，对比 了不同负载条件下的性能指标： 负载条件 响应时间(ms) 吞吐量(req/s) CPU 利用率(%)

DeepSeek 智能体的开发，我们将其 划分为以下几个核心模块： 1. 数据采集与预处理模块 该模块负责从多源异构数据中采集信息，并进行初步清洗和格 式化处理。其核心功能包括数据爬取、去重、缺失值处理及异 常值检测。 o 数据爬取：支持 API 调用、网页抓取及数据库直接读 取。 o 数据清洗：通过正则表达式、机器学习算法等工具进行 去噪和标准化处理。 o 数据存储：将预处理后的数据存储至分布式数据库或数 支持智能体的数据存储、快速检索和分析。为此，数据库应采用分 布式架构，以应对大规模数据处理的挑战。主数据库可以选择 MySQL 或 PostgreSQL，因其在事务处理和复杂查询方面表现优 异。对于需要高吞吐量和低延迟的场景，可以引入 NoSQL 数据库 如 MongoDB 或 Cassandra，以支持非结构化数据的存储和高效检 索。 在表结构设计上，需根据智能体的功能模块进行划分。例如， 恢复时能够提供 完整的数据集。增量备份则每天进行，只备份自上次备份以来发生 变化的数据，以减少备份时间和存储空间的占用。备份文件应存储 在独立的存储设备中，并与生产环境隔离，以避免因硬件故障或网 络攻击导致的数据丢失。 其次，实施多级存储策略。将备份数据分为短期、中期和长期 存储。短期备份保留 7 天，用于快速恢复近期数据；中期备份保留 30 天，用于应对较长时间内的数据恢复需求；长期备份则保留一

大模型评测报告， 《报告》以应用场景的视角和维度进行测评，向保险行业呈现更为实用和直观的信息，更具现实层面的指导意义。 本报告评测结果经专家组进行谨慎的综合论证形成，但考虑到大模型迭代速度日新月异，评测结果仅代表测试期间所呈现的 效果。报告在分析结论上难免存在一定的局限性和偏差，欢迎各届批评指正。 评测框架 保险垂直领域大模型评测从常用的保险业务场景中抽离三大主要应用能力，细分为十大能力测试维度，

题并建议优化相关业务流程，或通过分析客户行为模式，预测潜在 的服务需求并提前做好准备。 此外，DeepSeek 系统支持多语言和多渠道接入，能够为不同 地区和语言的客户提供一致的高质量服务。无论是通过电话、网 站、移动应用还是社交媒体，客户都可以享受到无缝的智能客服体 验。以下是一个简化的客户服务流程示例（使用 mermaid 流程图 表示）： 通过上述流程，DeepSeek 智能客服系统不仅能够提升客户服 Q1 1200 1150 50 Q2 1250 1230 20 Q3 1300 1280 20 Q4 1350 1320 30 从表中可以看出，DeepSeek 的预测与实际成本非常接近，差 异较小，证明了其在成本预测方面的精准性。这种高精度的预测能 力为银行的成本管理提供了坚实的基础。 总之，DeepSeek 在金融银行的成本控制与预测中，通过数据 驱动的分析与智能化的建议，帮助银行实现成本的精细化管理和资 等指标对模型性能进行全面评估。此外，通过 业务场景的模拟测试，验证模型的实用性。模型评估通过后，进行 模型部署与监控，确保模型在生产环境中的稳定运行。  数据采集与预处理：确保数据质量和完整性，处理缺失值和异 常值，进行数据标准化。  特征工程：提取具有预测能力的特征，采用自动化特征选择工 具结合业务经验进行筛选。  模型选择与训练：根据业务需求选择合适的算法，采用交叉验 证和自动化超参数调优技术。

仅深刻改变了人机交互的方式，更预示着一个由大模型引领的智能新时代的到来。比尔· 盖茨的赞誉、马斯克的断言以及马化腾的深刻洞察，都从不同角度揭示了大模型技术对于 人类社会发展的深远影响。而国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理 暂行办法》，则为中国大模型技术的健康发展提供了坚实的政策保障和合规框架。 在保险行业，这一技术革命同样引发了深刻的变革。国内外众多保险公司和保险科技 2024年大模型端侧算力的发展呈现出强劲的增长势头，这主要得益于技术进步、市场 需求增长以及应用场景的不断拓宽。2024年苹果秋季新品发布会上，苹果推出全新的 iPhone 16和iPhone 16 Pro，芯片升级为A18。苹果官网称，A18的“16核神经网络引擎针 对大型生成式模型进行优化，运行机器学习模型的速度，相比A16仿生芯片提升最高可达2 倍。”可以说，iPhone 16系列是苹果为AI打造的新一代iPhone。2024年，AI 化策略，以应对 性能与效率之间的挑战。通过先进的知识蒸馏、模型剪枝与量化技术，端侧大模型得以在 不牺牲显著性能的前提下，大幅度削减参数量，进而提升在资源受限设备上的运行效率。 随着技术的日新月异，轻量化模型的迭代速度显著加快，为端侧设备高效运行复杂AI模型 开辟了新路径。 2024年，端侧模型的发展态势呈现出多维度的积极变化：市场规模持续稳健扩张，技 术革新与模型优化并进，应用场景边界

用户身份验证：多因素认证（MFA），包括密码、生物识别 和一次性验证码（OTP）  访问控制策略：基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的 访问控制（ABAC）  日志审计与异常行为检测：实时监控并记录用户操作，检测异 常行为  安全漏洞扫描与渗透测试：定期进行漏洞扫描和渗透测试，及 时修复漏洞  数据备份与恢复：增量备份与全量备份相结合，备份数据异地 存储  应急响应计划：制定并演练应急响应计划，明确安全事件处置 数据进行质量检查，发现并修正数据中的异常或错误。质量检查可 通过自动化脚本或人工抽查相结合的方式实现。 为保障数据安全性，需建立全面的数据安全防护体系，包括网 络隔离、入侵检测、数据脱敏、数据泄露防护等措施。网络隔离可 通过虚拟局域网（VLAN）或防火墙实现，限制不同网络区域之间 的数据流通。入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）可实时 监控网络安全状况，及时发现并阻止潜在的安全威胁。数据脱敏技 系统应采用 多层次的安全防护机制，包括网络安全、数据安全、应用安全和物 理安全。网络安全方面，通过部署防火墙、入侵检测系统（IDS） 和入侵防御系统（IPS）来防止外部攻击。同时，采用虚拟专用网 络（VPN）技术确保数据传输的加密性和完整性。 数据安全是系统设计的核心，数据存储应采用加密技术，确保 数据在传输和存储过程中的安全性。对于敏感数据，使用高级加密 标准（AES）进行加密，并在数据访问控制上实施严格的权限管

征程所必需的基础设施。更重要的是，自主化智 能系统提供了推动供应链超越传统职能范畴的 契机，进而实现整个业务端到端的彻底重塑。 实现自主智能供应链 26 实现自主智能供应链 在当今日新月异的商业环境中，要保持领先地位，就需要拥抱创新，并用好新兴技术。无论您处于 转型的哪个阶段，埃森哲都致力于帮助您实现供应链重塑，提供从战略路线规划到系统构建，从日常 运营到持续优化等全方位的支持。我

决策的实时优化。 首先，实时数据的来源主要包括列车运行状态、乘客流量、天 气条件、设备故障信息等。通过建立数据采集系统，车辆上、车站 内及关键节点的传感器可以不断发送数据，形成一个全面的监控 网。 数据收集后，AI 大模型的作用在于对这些数据进行实时分析， 以识别潜在的问题并预测未来的趋势。例如，模型可以通过分析历 史客流数据，结合实时监控的信息，预测某个时间段内某条线路的 客流高峰 见等数据，为模型提供丰富的训练材料。 2. 模型训练：利用收集的数据进行大模型训练，优化自然语言理 解和生成能力，确保系统能够理解复杂的用户意图。 3. 多渠道接入：智能问答系统应支持多种接入方式，如官网、手 机应用、微信公众号等，确保乘客可以随时随地获得服务。 4. 持续优化：在系统上线后，应收集用户交互数据，定期评估问 答的准确性和满意度，不断进行模型迭代和服务优化。 5. 引入人机协作： 量的交通流 量、环境监测和市民行为的数据，通过合作获取相关数据资 源，以便进行全面分析。  用户调查与数据共享：通过问卷、访谈等方式定期收集用户数 据，同时与其他出行服务平台（如共享单车、网约车公司）构 建数据共享机制。  历史数据档案建立：对现有的运营记录、报表等历史数据进行 系统归档，实现数据的集中存储与管理，为模型训练时提供丰 富的历史数据支持。 图表展示数据来源分析可以帮助更直观地理解各类数据的获取