体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型 例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 值得注意的是，审计智能体的部署必须遵循严格的质控标准。 我们设计了双重校验机制：所有 AI 生成的分析结论都需通过独立 ” 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 人机协 ” 同 模式既保持了专业判断的权威性，又实现了基础工作的智能化 替代。随着审计准则第 1321 号对 IT 控制的强化要求，该方案已通 历史审计案例库，可自动生成高风险科目预警清单，在试点项目中 成功识别出 87%的关联方交易异常；最后，其持续学习机制允许接 入会计师事务所的私有知识库，例如某四大事务所通过微调模型使 其掌握了该所特有的工作底稿编码规则。 审计场景关键能力对照表 | 功能模块 | 技术实现方案 | 审计价 值指标 | |—————–|—————————————| ———————————-| | 异常交易识别

源浪费。同时，模块应具备断点续传功能，确保在网络异常或系统 故障的情况下能够恢复并继续采集。 在数据清洗和预处理环节，数据采集模块应内置多种预处理算 法，例如数据去重、缺失值填充、异常值检测、数据标准化等。清 洗规则可通过配置文件或可视化界面进行灵活配置，以满足不同场 景下的需求。对于非结构化数据，模块应支持文本分词、图像特征 提取、视频帧采样等预处理操作，以便将数据转化为适合训练的形 式。 为了确保数 为优化数据预处理流程，可以通过以下步骤进行模块化设计：  数据输入接口：支持多种数据格式（如 CSV、JSON、图像文 件等），并具备数据批量导入功能。  清洗与转换组件：内置常见的数据清洗和转换算法，支持自定 义规则配置。  特征工程工具：提供特征选择、特征提取和特征构建的自动化 工具，支持可视化分析。  标注管理平台：集成标注工具，支持多人协作标注和标签管 理，确保标注质量。  数据导出功能： 据源或调整管理策略时，只需对相应模块进行修改，而不会影响整 体系统的稳定性。 最后，建立数据源的反馈机制，通过用户使用反馈与系统运行 日志，不断优化数据源管理策略。例如，针对用户反馈的数据质量 问题，及时调整数据校验规则；针对系统运行中发现的性能瓶颈， 及时进行优化调整。 通过以上措施，可以构建一个高效、安全、可扩展的数据源管 理体系，为人工智能数据训练考评系统的高效运行提供坚实的数据 基础。 4.2 数据采集与存储

大模型。通过系统的数据处理和模型训练，最终实 现从海量异构数据中提取有价值的信息，并将其转化为可支持决策 和创新的知识资产。具体目标包括以下几个方面： 首先，实现知识库数据的高效清洗与整合。针对多源异构数 据，设计并实施数据清洗规则，确保数据的准确性、完整性和一致 性。同时，建立数据标准化流程，统一数据格式和语义表达，为后 续的模型训练提供高质量的数据基础。数据清洗的关键指标包括： - 数据准确率提升至 99% 以上 用这些数据。首先，标注任务的设计应紧密结合业务需求，明确标 注的目标和范围。例如，在文本分类任务中，需要预先定义分类标 签体系，确保标签之间互斥且覆盖全面。对于实体识别任务，则需 确定需要识别的实体类型及其边界规则。 标注过程中，应建立统一的标注规范，确保不同标注人员之间 的一致性。标注规范应详细说明各类标签的定义、标注示例以及特 殊情况处理方式。为提高标注效率，可采用半自动化工具辅助标 注。例如，利 标检测、图像分类等任务。每个类别应定义清晰的边界和特 征，避免类别之间的模糊性。 2. 定义标注规则 制定详细的标注规则，确保不同标注员在标注过程中能够保持 一致。规则应包括以下内容： o 标注的具体操作步骤 o 特殊情况处理方式（如模糊数据、边界情况） o 标注格式要求（如 XML、JSON、CSV 等） 例如，在实体识别任务中，规则可以明确规定哪些词属于实 体、如何标注嵌套实体，以及如何处理缩写词等。

需求，提升业务灵活性和适应性。 大模型能够基于历史数据和实时数 据，自动优化业务模型，识别潜在 的业务瓶颈和优化点，提升业务运 营效率。 大模型通过构建业务知识图谱，将 业务实体、关系和规则进行结构化 表示，支持业务模型的深度分析和 推理。 大模型在业务架构建模中的应用逻辑 智能化优化 场景化应用 知识图谱构建 大模型能够实时集成多源异构数据，确 保业务模型的实时性和准确性，支持实 数据源整合：银行系统中存在大量多源异构数据，包括结 构化数据（如交易记录、客户信息）和非结构化数据（如 文档、邮件），需要通过数据清洗和标准化处理，确保数 据的一致性和可用性。 数据清洗技术：采用基于规则和机器学习的清洗方法，识 别并处理数据中的缺失值、重复值、异常值等问题，确保 数据的准确性和完整性。 数据标准化：通过建立统一的数据标准和规范，将不同来 源的数据转换为统一的格式和结构，便于后续的数据分析 库构建过程中，严格遵守数 据隐私保护法规，采用脱敏、 加密等技术手段，确保敏感 信息的安全性和合规性，避 免数据泄露风险。 04 多源数据整合：通过整合银 行内部数据（如客户交易记 录、财务报表、业务规则文 档等）和外部公开数据（如 金融新闻、政策文件、市场 研究报告等），构建涵盖广 泛金融知识的语料库，确保 模型具备丰富的金融领域知 识。 01 金融领域预训练语料库构建方法 迁移学习框架

智能体开发通用方案采用分层设 计，主要包括数据感知层、智能决策层和结果输出层。数据感知层 负责从多种数据源中采集信息，包括结构化数据、非结构化数据以 及实时流数据；智能决策层通过机器学习算法和规则引擎对数据进 行分析与处理，生成最优决策策略；结果输出层则将决策结果以可 视化、API 或自动化操作的形式反馈给用户或系统。 为了确保方案的实际应用效果，项目团队将采用迭代开发模 式，结合敏 监控和报警机制，确保系统在运行过程中出现异常时能够及时发现 和处理。采用集中式日志管理工具（如 ELK Stack）和监控平台 （如 Prometheus 和 Grafana），能够实时监控系统的运行状态， 并通过预定义的报警规则，及时通知运维人员进行处理。此外，系 统应支持自动化部署和持续集成/持续交付（CI/CD），以减少人为 错误，提高部署效率。 在用户体验方面，系统应具备良好的响应性和易用性。通过优 化前端代码和减少网络请求，确保页面加载时间在 种数据格式 （如 JSON、XML、CSV）和协议（如 HTTP、WebSocket、MQTT），确保数据的高速采集与传输。智 能处理层是系统的核心，集成了深度学习模型、自然语言处理模块 和规则引擎，通过分布式计算框架（如 TensorFlow、PyTorch） 实现高效的数据分析与决策能力。业务逻辑层定义了系统的核心功 能流程，包括任务调度、异常处理和数据持久化，确保业务需求的 完

以 结构化（如 SQL 数据库）和非结构化（如文本、图像）形式存 在，因此需要进行统一的格式转换，以便后续处理。 接下来，进行数据清洗以消除噪声和异常值。针对缺失值，可 采用插值法或基于业务规则的填充策略；对于异常值，则通过箱线 图、Z-score 等方法进行检测和处理。此外，需识别并处理重复数 据，确保数据的唯一性和准确性。在清洗过程中，还需注意保护客 户隐私，遵守《数据安全法》《个人信息保护法》等法规，对敏感 值，可以采用插值法或基于业务规则的默认值填充；对于异常值， 需要通过统计方法（如 Z-score 或 IQR）进行识别和处理。重复记 录的清除可以通过唯一标识符进行去重，而不一致的数据格式则需 通过正则表达式或数据转换工具进行统一。 为提高效率，建议采用以下步骤进行数据清洗：  数据预处理：对原始数据进行初步筛选，去除明显无效的数 据。  数据验证：通过业务规则和逻辑校验，确保数据的准确性和一  数据转换：将数据转换为统一的格式和标准，便于后续分析。 此外，为提高数据处理的透明度和可追溯性，建议使用版本控 制系统（如 Git）对数据清洗过程进行记录和管理。通过定期审查 和更新清洗规则，确保数据质量始终处于最佳状态。 最后，为了更好地展示数据清洗流程，可以使用 mermaid 图 进行可视化： 通过上述步骤和方法，确保金融银行领域的数据在进入 DeepSeek 分析系统之前，具备高质量和一致性，为后续的深度分

（1）训练数据的违规采集与应用。在大模型训练数据的获取及服务交互过程中，存在 未经客户同意而收集、不当使用数据和个人信息的风险，这可能导致客户隐私泄露和数据 安全问题。 （2）训练数据标注不规范。在数据标注环节，标注规则的不完善、标注人员专业技能的 不足以及标注错误等问题，不仅会降低模型算法的精确度、可靠性和有效性，还可能放大 偏见与歧视，导致模型泛化能力不足或输出错误结果，进而影响保险业务决策的准确性和 公平性。 保用户控制 权、知情权、选择权等法定权益得到充分落实，与保险行业对数据安全和隐私保护的高标 准要求相契合。 （2）构建数据标注安全体系。构建完善的保险数据标注安全体系，需明确标注任务目 标、规则及要求；对标注团队实施有效管理和专业培训；保障标注环境的安全性，实施严格 的权限管理，记录数据访问和操作行为；实施质量审查机制，及时发现并纠正标注错误，通 过复核确保标注质量达到行业高标准。 到客户服务、产险理赔、线上销售、内容营销等重点应用场景智能化，再到“AI+”模式下的 探索和布局，全面规划，阶段性地推进场景建设。 5.1.1 阳光保险 寿险知识问答助手：全能宝APP在线客服场景，实现产品条款、投保规则、理赔规则、保 全规则4类问答，问答正确率达70%左右，形成了保险产品知识体系雏形，弥补了传统问答 方式无法有效覆盖各种问题的不足。 人事咨询服务助手：完成初步产品构建，可为员工提供考勤休假、社保公积金、薪酬福

过 OEC 平台进行深度挖掘不加工，识别 4 类客户关联关系，如：投资关系、担保关系、 管理关系、股权关系四维度图谱。 混合算法引擎 KNN 决策树 SVM 层次分析 聚类 业务规则 OEC 平台模型处 理 • 业务建模 • 中文分词 / 词性标注 • 实体识别 / 时间短语识别 • 关键词抽取 • 句法分析 / 语法分析 • 插件管理 数据质量管理 数据关联服务 离线计算模块 流计算模块 路由负载 探索分析引擎 建模服务 API 可视化 API 数据访问 API 知识管理服务 机器人问答服务 语义分析服务 规则管理 服务监控 流程管理 API 服务探索 产品洞察 Row DB Column DB Fastar-Base HDFS 私有数据 公共信息 互联网信 BI Suits SMMC

用 4 分 : 基本可用，可在实际场景中使 用 3 分 : 调整可用，但需人工进行调整后方可使 用 2 分 : 大略可用，需要较多人工调整方可使 用 1 分 : 不可用，答非所问、语言不 通 打分规则 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 保险常识问答能力指数 应用能力评测：保险专业知识问答 知识问答主要评测大模型的交互 专家点评 专家点评 专家点评 评测结果——国内大模型 简洁干练“精英范” 整体的解答优多于劣，部分的解答在保证 了全面性的同时，语言描述很干练，能让 客户一目了然 引用思路明确，业务规则、条款详细逻辑 性强，表现略有波动 问题涵盖面较好，表达自然，善于分类讲 解，思路清晰，每次的答案 / 话术都会总 结，通俗易懂 中规中矩“书生气” 通俗易懂“讲解员” 专家点评 专家点评

更具前瞻性的决策支持；最后，构建智能客服系统，提供全天候、 高效、个性化的客户服务，提升客户满意度和忠诚度。 为了实现这些目标，方案将聚焦于以下几个关键领域的应用：  业务流程自动化：通过 AI 智能体自动处理重复性高、规则明 确的任务，如订单处理、库存管理和财务核算，降低人工成本 并减少错误率。  智能决策支持：利用机器学习和大数据分析技术，从海量数 据中提取有价值的商业洞察，协助管理层制定更科学的战略决 技术，结合企业的业务逻辑和市场需求，构建的能够自主执行商务 任务、优化流程并辅助决策的智能化系统。 商务 AI 智能体的主要特征包括以下几个方面： 1. 自动化与智能化：商务 AI 智能体能够自动执行重复性、规则 化的商务任务，如订单处理、合同审核、客户信息更新等。同 时，它具备智能化的学习能力，能够根据历史数据和实时反馈 优化任务执行策略。例如，通过分析客户行为数据，智能体可 以自动调整推荐策略，提升客户转化率。 用于需要快速响应的场景，可以通过流处理引擎（如 Flink 或 Storm）来实现。在处理过程中，系统需要根据业务需求进行数据 的分类、聚合、过滤和转换，并生成相应的中间结果和最终输出。  数据分类：根据业务规则对数据进行分类，如将客户数据分为 VIP 客户、普通客户等。  数据聚合：对数据进行汇总和统计，如计算每日销售额、月度 增长等。  数据过滤：根据特定条件筛选出有用信息，如筛选出过去 30