项目编号： 审计领域接入 DeepSeek AI 大模型构建 Agent 智能体提效 设 计 方 案 目 录 1. 引言................................................................................................................................ ......................................................................................18 2.3 构建智能体提效方案的核心目标............................................................................................ 83%涉及传统方法未能识别 的数字化风险（SEC 2021-2023 年处罚分析）。这迫切需要通过智 能体技术重构审计作业模式，将人类专业判断与机器处理能力有机 结合。 2.3 构建智能体提效方案的核心目标 构建智能体提效方案的核心目标是通过深度集成 DeepSeek 的 先进 AI 能力，解决审计行业在效率、精度和合规性方面的关键痛 点。具体而言，方案需实现以下多维度的突破： 效率提升 通过

，我国在算力领 域取得了显著进展。一是算力结构不断优化，技术创新成果频出； 二是存储规模与性能实现结构性突破，为海量数据的高效处理提供 了有力支撑；三是运力基建稳步推进，调度机制逐步完善，有效提 升了算力资源的调配效率；此外，模型技术与产业应用的双轮驱动， 进一步加速了算力向现实生产力的转化。 结合算力产业发展现状、趋势和重要影响因素，中国信通院进 一步完善综合算力指数体系，新增“模力”分指数，优化评价指标。 我国算力产业发展已取得一定进展，但产业数字化转型进程仍 面临诸多挑战：区域间算力发展水平差距较大，综合算力协同发展 潜力尚待充分挖掘，亟需通过深化一体化算力网建设，强化统筹协 同与动态优化能力；全面提升算力供给质效，加速推动结构的迭代 升级；夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进；构建绿色低碳 体系，加速基础设施绿色升级；深度开展融合创新实践，助力产业 生态繁荣发展。 《2025 综合算力指数》全面呈现了我国综合算力发展现状，挖 .......... 1 （一）算力需求爆发式增长，全球竞争日益激烈............................................ 1 （二）算力发展持续规划，产业亟待提质升级................................................ 2 （三）产业数字化转型加速，区域发展差距明显........................

行市场份额。 客户对数字化服务的需求日益增长，期望获得更便捷、高效、个性化的金融服务体验，推 动银行必须转型以满足市场需求。 1 2 3 大模型技术为金融业带来前 所未有的变革机遇，通过提 升数据处理能力、优化决策 流程和创新服务模式，助力 银行实现数字化转型。 大模型能够快速分析海量数据，识别潜在风险，提升 银行风险管理的精准性和效率。 辅助风险管理 通过大模型技术，银行可以更高效地评估客户信用状况， 化产品设计和精准营销，增强市场竞争力。 推动业务创新 大模型技术对金融业变革的推动作用 企业架构建模在转型中的核心价值 • 企业架构建模通过将战略目标分解为具体的业务和技术路径，确保银行数字化转型战略的有 效实施。 • 帮助企业明确业务能力和技术需求，推动战略目标与业务执行的紧密结合。 实现战略落地 • 通过企业架构模型，银行能够打通业务与技术的壁垒，实现业务流程与 IT 系统的高效协同。 • 提 致性，提升业务响应速度。 大模型基于历史数据和实时数据，进行 预测性分析，识别未来业务趋势和风险， 支持前瞻性决策。 大模型通过深度学习和强化学习技术， 提供智能决策支持，优化决策流程，提 升决策质量和效率。 动态建模与实时决策支持能力构建 实时数据集成 动态模型调整 预测性分析 智能决策支持 04 技术架构设计与模型融合 方案 分布式计算与云原生架构支撑体系 弹性扩展能力

..............................144 1. 引言 在快速发展的城市化进程中，城市轨道交通作为现代城市交通 的骨干力量，其重要性愈发凸显。如何提升城市轨道交通的运营效 率、增强服务质量、降低运营成本，成为了行业亟需解决的关键问 题。近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展为城市轨道交通行业 提供了新的解决方案。AI 大模型的应用不仅可以有效提升决策支持 能力 理者 和技术团队提供全面而具体的 AI 大模型应用实施指南，以推动行 业的数字化转型。在实施过程中，将重点考虑安全性、可行性与经 济性，确保各项技术能够落地实现，最终为城市轨道交通提供更高 效、安全和友好的服务。 2. AI 大模型在城市轨道交通的应用场景 在城市轨道交通行业中，人工智能大模型的应用场景广泛且切 实可行，能够有效提升运营效率、增强乘客体验以及优化资源配 置。这些应用主要集中在以下几个方面：  时间特征（如工作日、周末、节假日）  社交媒体数据（如活动或突发新闻）  天气数据  其他交通方式的数据（如公交、出租车流量） 在特征工程阶段，需对收集到的数据进行清洗和归一化，以提 取对预测客流量有影响的特征。这些特征可能包括过去时间段的客 流趋势、天气因素、事件安排等。 接下来，在模型训练与预测阶段，AI 大模型可以采用深度学 习、时序分析等先进技术，进行对客流量的预测。通过使用历史数

具有重要 的作用。模型能够整合各类医疗信息，包括患者的病史、当前病情 及最新的医学研究成果，为医生提供个性化的治疗建议。例如，针 对肿瘤治疗，可以通过模型生成多种治疗方案，并对每种方案的有 效性及可能的不良反应进行评估。 此外，在患者教育方面，生成式大模型也展现出良好的应用前 景。通过与患者进行自然语言交互，模型能够根据患者的具体情 况，提供针对性的健康指导和信息。这样一来，患者不仅能更好地 性。随着技术的不断进步和相应政策法规的完善，未来的医疗服务 有望越来越智能化和个性化，最终为患者提供更为优质的医疗体 验。 1.2 研究目的 在医疗领域，AI 生成式大模型的兴起不仅为诊断和治疗方案提 供了新的思路，也为患者管理、医学影像分析、个性化用药等一系 列应用场景带来了广阔的前景。因此，本研究的主要目的在于探索 和验证 AI 生成式大模型在医疗场景中的实际应用可行性，具体可 以概括为以下几个方面： 来发现潜在的新药物靶点。 在临床决策支持方面，AI 生成式大模型能够根据患者的病史和 症状生成诊断和治疗建议。通过实时分析患者的健康数据和医学文 献，模型可以显著提高准确性并降低医疗成本。值得一提的是，这 项技术有助于应对医疗资源短缺的问题，尤其是在偏远地区，医生 可以依赖生成模型提供的智能建议来为患者做出更快的响应。 应用 AI 生成式大模型时，还需考虑一些实际问题。模型的透 明度和

风险管理上投入 更多的资源，以确保业务操作的合法性和透明性。此外，技术创新 的快速迭代对银行的技术基础设施提出了更高要求，如何有效整合 新兴技术如人工智能、区块链和大数据分析，成为银行提升运营效 率和竞争力的关键。最后，客户数据的隐私保护和安全性问题也日 益突出，银行需要建立更加严密的防护机制，防止数据泄露和欺诈 行为的发生。以下是金融银行业务的具体挑战：  市场竞争：如何在激烈的市场竞争中脱颖而出，提供差异化的 监管合规：应对不断变化的法规要求，确保业务的合规性。  技术创新：有效利用新技术，提升业务效率和客户体验。  数据安全：保护客户数据隐私，防止安全威胁和数据泄露。 针对这些挑战，金融银行需要采取切实可行的解决方案，以提 升业务能力和市场竞争力。 1.3 DeepSeek 在金融银行的应用前景 随着金融科技的快速发展，DeepSeek 技术在金融银行业的应 用前景日益广阔。其强大的数据处理能力和智能化分析功能，为金  多模型集成：通过集成多个不同结构的神经网络模 型，DeepSeek 能够在不同场景下选择最优模型进行识别，避 免单一模型的局限性。  数据增强：通过对训练数据进行旋转、缩放、平移等操作，提 升模型对各种变形图像的识别能力。  迁移学习：利用在大规模图像数据集上预训练的模型，通过迁 移学习技术在金融领域数据进行微调，加速模型的收敛并提升 性能。 DeepSeek 的图像处理技术还支持实时监控和动态调整。例

据在特定领域应用的巨大潜力。 DeepSeekMath项目则充分利用深度学习技术的优势，创造性地生成了包含多种难度级 别与问题类型的复杂数学题目及其解答。这一举措不仅丰富了合成数据的维度，还显著提 升了模型在处理复杂数学问题时的性能表现，尤其是在深化对数学概念的理解与应用能 力上，更是展现出卓越的成效。 合成数据的应用，不仅有效克服了现实世界数据在获取难度、规模限制及多样性不足 等方面 高性能的计 算资源，加速了大模型的研发和应用。云计算的弹性扩展能力也使得资源的利用更加高效， 降低了研发成本。例如，AWS推出的基于Blackwell GPU的Amazon EC2实例，将为用户提 供强大的AI推理性能和便捷的接入方式。 （5）端侧算力发展 端侧大模型定义为运行在设备端的大规模人工智能模型，这些模型通常部署在本地 设备上，如智能手机、物联网设备（IoT）、个人电脑（PC）、机器人、车机等设备。与传统的云 具身智能作为大模型之后的下一个人工智能趋势，正在逐渐崭露头角。具身智能是指 能理解、推理并与物理世界互动的智能系统，其实现离不开大模型的赋能。 （1）技术突破 大模型的出现，使得具身智能在感知、理解和规划任务上的泛化能力得到了显著提 升。机器人接入大模型后，能够直接听懂人类指令，结合环境信息，将复杂的指令转化成具 体行动规划，无需额外数据和训练。这种能力极大地降低了机器人的使用门槛，推进了机 器人落地各行业场景应用。 （2）产业应用

配系统可以根据员工的技能和工作负荷，自动分配任务，确保资源 的合理利用。 在市场营销方面，AI 智能体可以通过大数据分析和用户行为预 测，帮助企业制定精准的营销策略。这不仅能够提高市场活动的效 果，还能减少营销成本。例如，AI 驱动的推荐系统可以根据用户的 购买历史和偏好，推荐个性化的产品和服务，提升转化率。 综上所述，AI 智能体在商务场景中的应用具有重要的现实意义。 它不仅能够 化智能体功能。这 种方法不仅能够缩短开发周期，还能够确保产品能够迅速适应市场 变化。其次，我们引入了数据驱动的决策机制，通过分析大量商务 场景中的用户行为数据，智能体能够自动调整策略，提升服务效 率。例如，通过分析用户的购买历史和偏好，智能体能够推荐最合 适的产品或服务，从而提高转化率。 为了确保智能体的高质量服务，我们实施了严格的质量控制流 程。在开发阶段，每个功能模块都需经过单元测试、集成测试和系 。它通过 整合自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、数据分析等多种 技术，为企业提供智能化的服务支持。商务 AI 智能体不仅能够自 动化处理日常任务，还可以通过深度学习和大数据分析，为企业提 供精准的商业洞察和预测。 在实际应用中，商务 AI 智能体可以广泛应用于客户服务、市 场营销、供应链管理、财务管理等多个领域。例如，在客户服务 中，智能体可以通过聊天机器人实现 24/7 的在线支持，快速响应

在线助理 2010s 手机 触摸 APP ■ 从在线客服到在线助 理 • 在线助理：专属化的 体 验，基于用户画像， 提 供更个性化的服务 • 在线客服：短期的基 于 单一 目的的服务 • 在线助理：更主动的 提 醒，状态问询，精 准推 送，洞察建议等 • 在线客服：简单的被 动 响应，一问一答 • 在线助理：专业咨询、 售前交互、售后服务、 Users 2,000 1,800 1,600 1,400 1,200 1,000 800 600 400 200 0 • AI, NLP 等技术加速创新 • 以 GPU 为代表的算力提 升 基础设施 不断完善 自然交互 广泛应用 底层技术 不断成熟 • LBS 、移动支付全面普 及 • 服务从线下到线上 • IM 主导移动互联网 • 智能设备数量不断增 2015 2021 843 390 155 秘书服务 母婴用品 教育 旅游度假 护肤彩妆 汽车服务 租房售房 法律咨询 珠宝配饰 在重视在线交互的场景中，智能助理能够提升沟通效 率和用户体验，创造商业价值 在 场景示例 线 （非穷尽） 交 互 需 求 度 鞋类箱包 日用百货 食品 家电数码 物业服务 家政维修 家居家纺

新的解决方 案。 人工智能大模型的应用，尤其是在视频智能挖掘方面，展现了 巨大的潜力。通过深度学习技术，这些模型能够从海量的视频数据 中提取出关键的信息，进行智能分析与判别。这种能力不仅能够提 高监控视频的利用效率，还能在发生风险时提供及时的预警，快速 制定应对策略。结合大数据和机器学习技术，我们能够实现对公共 场所和重要设施的实时监控与反应。 近年来，世界范围内发生的多起安全事件引发了政府以及企业 公正性。  进行算法模型的定期更新与优化，提升其对新兴安全威胁的应 对能力。 通过以上措施的实施，公共安全能够更好地利用 AI 大模型的 潜力，形成一种快速、灵活且智能的安全管理模式，为社会公众提 供更安全的生活环境。 1.3 文章目的 本文旨在探索在公共安全领域中引入 AI 大模型的必要性和可 行性，尤其通过视频智能挖掘技术来增强安全事件的监测、分析和 响应能力。在当前社会，随着城市化进程的加速和科技的迅猛发 程、模型训练与优化，以及如何与现有的公共安全体系整合。 4. 讨论在实际应用过程中可能面临的技术、法律和伦理挑战，并 提供切实可行的解决方案。 5. 最后，预期该系统能提高公共安全事件的响应速度和处理效 率，最终实现更高层次的社会安全保障。 通过以上目的的实现，本文章希望为公共安全领域的相关研究 人员和从业者提供实用的参考，助力基层公共安全管理的智能化转 型。 2. 系统需求分析 “ 在