关注（蓝色）：30-49，月度审计覆盖 o 正常（绿色）：＜30，常规监控 4. 智能报告生成流程 报告内容通过模块化模板自动组装，包含三个核心部分： o 风险溯源：通过知识图谱展示关联交易方、流程节点与 系统漏洞的拓扑关系 o 影响预测：使用蒙特卡洛模拟输出资金损失概率分布 （例：80%概率损失 50-200 万元） o 处置建议：从审计知识库匹配 3 条历史类似案例的应对 方案 5. 版本控制与审计追踪 费用报销合规检查 70% 25% 5% 95% ≥ 结果可视化通过交互式动态看板实现，关键特性包括： - 钻取 分析功能支持从科目余额表层级下钻至凭证级明细 - 风险热力图使 用拓扑图展示异常集群分布，节点大小代表风险值权重 - 自动生成 的可疑点说明文档包含证据链截图与法规依据（如标注「该供应商 与上市公司注册电话相同，违反上市规则第 10.2.3 条」） 数据流转通过以下 科目余额波动 率因子 3. 模型运算层：并行执行随机森林异常检测与 LSTM 时序 预测，输出风险评分矩阵 审计可视化采用动态关联技术，当用户选择某子公司节点时， 系统自动生成关联方交易拓扑图与资金流向桑基图。特别开发的时 间轴对比工具支持跨年度数据叠加分析，可直观显示应收账款周转 率等关键指标的异常波动。 典型应用案例中，某央企审计项目通过智能体可视化模块发 现： - 3

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 GPU NVIDIA A100/H100, 8-16 卡 根据模型规模动态扩展 算时间。 在硬件配置方面，我们建议采用以下方案： - GPU 集群规模： 建议使用至少 8 台 NVIDIA A100 服务器，每台配备 8 块 GPU，以 支持大规模分布式训练。 - 网络拓扑：采用 InfiniBand 或高速以太 网连接，确保低延迟、高带宽的通信性能。 通过上述策略和配置，我们能够显著提升模型训练的效率和扩 展性，确保在大规模数据集和复杂模型场景下的高性能表现。

效性，为后续的部署和上线提供坚实的基础。 4.3 系统集成与部署 在系统集成与部署阶段，首先需要对现有的金融银行系统架构 进行全面评估，以确保 DeepSeek 的平滑集成。评估内容包括但不 限于系统兼容性、数据接口、网络拓扑结构以及安全性要求。基于 评估结果，制定详细的集成计划，明确各模块的集成顺序和时序。 在集成过程中，采用模块化设计思路，将 DeepSeek 系统划分 为多个功能模块，如数据分析模块、风险评估模块、用户管理模块 系统在金融银行环境中稳定、高效地运 行。 4.3.3 系统部署与监控 在进行系统部署时，首先需要根据金融银行的业务需求和技术 架构，制定详细的部署计划。该计划应涵盖硬件资源分配、软件环 境配置、网络拓扑设计等方面，确保系统的可扩展性和高可用性。 部署过程中，采用灰度发布策略，逐步将新系统上线，避免一次性 大规模切换带来的风险。同时，部署过程中应严格遵循版本控制流 程，确保每个版本的代码和配置均经过充分测试和验证。

性和可扩展性。 6.3 集成测试 在 Deepseek 大模型与银行系统的集成测试阶段，首要任务是 确保各模块之间的接口兼容性和数据流畅通。测试环境应模拟真实 的生产环境，包括硬件配置、网络拓扑结构和安全策略。测试过程 中，需验证以下关键点： 1. 数据接口测试： o 检查 Deepseek 模型与银行核心系统之间的数据交换接 口，确保数据格式、传输协议和加密方式符合标准。 o 在性能测试阶段，首先需要明确测试目标，即验证 Deepseek 大模型在银行系统中的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性等 关键指标是否符合预期。为此，测试环境应尽可能模拟生产环境， 包括硬件配置、网络拓扑和软件版本等。测试场景设计应覆盖典型 业务场景，如客户查询、风险评估、交易处理等，以确保模型在不 同负载下的表现。 性能测试可以分为以下几个步骤： 1. 基准测试：在无负载情况下，测试模型的基本性能指标，包括

以太网或 InfiniBand，以确保节点间数据 传输的低延迟和高吞吐量。对于中小规模集群，可采用树状网络拓 扑结构；对于大规模集群，则需考虑更复杂的 Fat-Tree 或 Dragonfly 拓扑结构，以提升网络性能。 此外，为保证系统的高可用性和灾难恢复能力，建议配置冗余 电源、UPS 不间断电源以及备份服务器。通过硬件资源的合理配置 与优化，系统能够在大规模数据处理与模型训练任务中表现出高