点。具体而言，方案需实现以下多维度的突破： 效率提升 通过自动化处理重复性高、规则明确的任务，将审计人员从繁琐的 基础工作中解放。例如，智能体可实现： - 凭证扫描与数据录入自 动化，处理速度提升 5-8 倍 - 交易流水异常检测响应时间缩短至分 钟级 - 报告初稿生成效率提高 70%，减少人工校对工作量 风险控制强化 构建动态风险识别模型，覆盖传统审计盲区。重点实现： 1. 实时 监测企业财务数据波 审计数据的处理流程如下表所示： 处理阶段 技术实现 输出标准 数据抽取 增量日志捕获技术(Capture Change Data) 时间戳标记的原始数据 数据清洗 基于审计规则的异常值检测算法 标准化凭证流水 特征工程 审计指标计算引擎(ROI、周转率等) 多维特征向量 模型层采用 DeepSeek-V3 作为基座模型，通过三阶段训练实 现领域适配。首先在千万级审计报告语料上进行继续预训练，使模 层，顶层为动态决策 输出层。 在数据融合层，模块内置审计数据标准化管道，支持对结构化 财务数据（如 ERP 系统导出的 SAP 凭证）、非结构化数据（如合 同文本扫描件）以及时序数据（如银行流水）的统一处理。通过特 征提取引擎自动生成审计特征矩阵，典型特征包括但不限于：凭证 金额离散度、交易时间集中度、关联方交易频次等 12 类核心指 标。 分析层采用混合推理模式，其技术实现如下表所示：

T 厂 ◎ 物品的互联网 今天 Eh 文 人的智力 工业 3.0 应用电子信息技术， 进一步提高自动化 水平 电力 工业 2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 热力 工业 1.0 创造了机器工 厂的“蒸汽时 代 ” 1970 年代 初 20 世纪 初 18 世纪 末 能楼 字 新范式的本质：替代了人类专家的角色，把人从开发链条中移出 了总体实施成本。 DeepSeek 支撑范式突破：实现能源人工智能个 性 化方案的 "3 D 打印 "! 26/30 大模型的特性： · 工程化产物：大模型是基于现有技术的“大工业流水线式”工程化成果 · 柔性 制造：在实现智能化的过程中，需要更灵活的开发与部署方式 实现的关键： · 工程化要求：需要熟练的工程实现人员参与，确保模型从实验到生产的平稳过渡 · 高，存在成本与效率的矛盾 · 规模化瓶颈：从试验性产品到生产线产品，需要解决模型适配性与通用性问题 解决路径： 口推动模型的柔性制造，实现更高效、更低成本的开发流程 口借助自动化、模块化和流水线技术，降低生产成本，提升部署速度 DeepSeek 支撑范式突破：降低开发难度，推动能源领域智力普惠 27/30 报 告 提 纲 当下 Al 到了哪种程度 …

低一个量级 • DeepSeek-V3所采用的技术： • MLA多头潜在注意力机制（降低显存占用） • MTP多token预测（提升效果、提升推理速度） • FP8混合精度训练、DualPipe流水线、MoE负载 均衡（提升训练效率，降低训练成本） DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和 世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3

Talend，实现数据的自动化清 洗、转换和加载，提升数据处理的效率和质量。 最后，为支持 AI 大模型的训练需求，建议将数据存储与高性 能计算资源（如 GPU 集群）进行深度集成，设计高效的数据加载 和预处理流水线，减少数据处理瓶颈对模型训练的影响。通过上述 方案，可构建一个高效、安全、可扩展的数据存储与管理系统，为 AI 大模型的训练提供可靠的数据基础。 2.4.1 数据库选择 在知识库数据处理方案中，数据库选择是确保数据高效存储与 最后，为了提高训练效率，可以使用分布式数据处理技术，将 大规模数据集分布在多个节点上进行并行处理。常用的工具包括 Apache Spark、Hadoop 等。对于超大规模数据集，可以采用数 据流水线技术，将数据预处理步骤与模型训练步骤分离，以减少 I/O 等待时间。 数据处理完成后，可以将整理好的数据存储在高性能存储系统 中，如分布式文件系统或云存储服务，以便快速读取和训练。 3.2 管理层进行审阅。每月一次的项目状态报告则更为详细，包含项目 整体进展、资源使用情况、风险控制等内容，帮助管理层全面了解 项目状况。 最后，项目将引入自动化监控工具，通过集成 CI/CD（持续集 成/持续交付）流水线，实时监控数据处理和模型训练的进度。例 如，使用 Prometheus 和 Grafana 等工具对数据处理任务的执行 时间和资源消耗进行监控，并通过报警机制及时通知相关人员处理 异常情况。

年 3 月 Replika 首次公测， 吸引了 10 万名用户参与，同年 9 月正式面向大众，在不到一年的时间里，积累了 250 万用户。 截止到 2023 年 1 月，Replika 的产品全球流水可以达到 200 万美元/月，在安卓系 统已累计 1000 万次下载，用户平均每天会与其中的智能体聊天 70 条左右，花费时间 2-3 小时。目前用户满意度为 92%，有超过一半的人愿意为后续产品付费。其付费模式

应用场景 优势 限制 类 息，适应性强 数据量要求高 通过结合这些模型的优势，可以构建出一套高效的公共安全视 频智能挖掘系统，实时监控和分析公共环境，确保安全。如图所 示，深度学习模型可以通过流水线的方式与数据处理平台、数据库 存储、以及监控系统进行联动，形成完整的公共安全 AI 应用架 构。 这种架构不仅提高了公共安全监控的效率，而且在实际应用中 形成了一套灵活的改进机制，能不断适应环境的变化，满足不同场 通过验证集检验模型性能。 4. 部署新模型：将经过验证的新模型部署至生产环境，替换旧模 型。 为了更好地管理软件更新与模型再训练的流程，建议引入自动 化工具和平台，比如使用 CI/CD 流水线进行软件版本管理、使用机 器学习 Ops（MLOps）工具进行模型训练和验证。这种方法可以 提升效率，减少人为错误，提高系统的可靠性。 以下是软件更新与模型再训练的关键指标和数据，便于监控和

确保知识库的全面性和准确性。 产品类知识：按照产品大类构建了全面的在售产品问题库，基于大模型完成了在售保 险产品知识库的构建，涵盖了市场上所有在售产品的详细信息。 知识生产流程：搭建了高效的知识生产流水线，并建立了视频课程销售逻辑提取流水 线，完成了大量课程的抽取及清洗入库，整合梳理了大量业务材料，确保知识库内容的高 效更新和维护。 合规规则库：以合规人员积累的知识内容，如合规手册、风险检视表、历史审核文件等，

学习技术，从其他相似领域迁移知识，使模型在特定数据稀缺 的情况下依旧表现良好。 2. 定期模型评估与更新：建立持续监测机制，对模型在实际应用 中的表现进行定期评估。针对性能下降的情况，及时更新模 型，这可以通过自动化流水线实现。 3. 引入专家反馈机制：在模型运行的初期，结合医疗专家的反 馈，对模型的决策进行人工审核，确保模型输出的可靠性。同 时，专家的反馈可以用于进一步优化模型。 4. 全面的测试与验证流程：在模型投入使用之前，进行全面的验

使用压力测试工具对部署的系统进行性能测试，评估系 统的响应时间、吞吐量和资源利用率。 o 根据测试结果进行优化，如调整资源配置、优化代码或 增加副本数量。 6. 持续集成与持续部署（CI/CD）： o 设置 CI/CD 流水线，实现代码提交后自动构建、测试和 部署。 o 使用工具如 Jenkins、GitLab CI 或 Argo CD 进行自动化 部署。 7. 安全加固： o 实施网络安全策略，如防火墙配置、SSL