7.3 试点实施...........................................................................................104 7.3.1 选定试点城市与项目................................................................107 7.3.2 试点实施与监测 20%。 其次，在运营调度方面，一家大型城市轨道交通组织使用 AI 大模型进行了智能调度的试点。该模型整合了客流量预测、实时交 通状况和天气变化等多种因素，通过优化算法制定最优的列车发车 时刻和运行计划。数据表明，在实施该智能调度系统后，列车准点 率提高了 15%，乘客满意度上升了 10%。在试点期间，该公司还 及时调整了高峰时段的列车频率，进一步缓解了客流压力。 在乘客服务方面，AI 第三步是选择适合的 AI 技术和模型架构。根据应用场景的具 体需求，可以考虑使用深度学习、机器学习或自然语言处理等技 术。模型选择的标准应包括预测准确性、计算效率和可扩展性。此 阶段可以进行小范围的试点实验，以评估不同模型的有效性。 完成模型选择后，进行模型的训练与优化。使用预处理后的数 据集进行模型训练，并通过交叉验证等方法调整模型参数，以提升 模型的预测能力。此时，应优先关注模型的过拟合和欠拟合问题，

实施路径与阶段目标 试点业务场景选择与验证计划 业务场景筛选 优先选择具有高业务价值、低实施复杂度的场景作为试点，如零售银行的客户画像构建、 风险管理的信用评估等，确保试点能够快速验证大模型的应用效果。 验证计划设计 反馈机制建立 制定详细的验证计划，包括数据准备、模型训练、结果评估等环节，确保每个步骤都有明 确的目标和标准，以便全面评估大模型在实际业务中的表现。 建立试点过程中的反馈机制，及时收集业务部门和 建立试点过程中的反馈机制，及时收集业务部门和 IT 部门的意见，调整优化模型和实施 方案，确保试点能够顺利过渡到全行推广阶段。 1 2 3 全行级推广路线图（ 2024-2026 ） 分阶段推广 2024 年重点推广试点验证成功的业务场景， 2025 年扩展至更多业务领域， 2026 年实现全行级覆盖， 确保大模型技术在银行各个业务环节中广泛应用。 03 02 01 资源投入规划 根据推广阶段 在全行范围内开展大模型技术的培训，提升员工的技术能力和应用水平，同时建立技术支持团队，及 时解决推广过程中遇到的问题。 关键里程碑与成效评估指标 关键里程碑 设定关键里程碑，如 2024 年完成试点 验证、 2025 年实现核心业务场景全覆 盖、 2026 年完成全行级推广，确保每 个阶段都有明确的目标和完成标准。 成效评估指标 制定科学的成效评估指标，包括业务 效率提升、成本降低、客户满意度提

...........................................................................................84 5.4 试点运行与优化.............................................................................................. 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 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层则部署风险预警、抽样推荐等具体功能模块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短 57%，同时将异常交易检出率提升 31%。这种提升不仅来自算法优 势，更源于对审计工作流的深度重构—— 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。 具体而言，人工智能在审计领域的应用主要体现在三个维度： 首先是自动化数据采集与清洗，通过智能体对接财务系统、银行对 账单和税务平台，实现多源异构数据的实时归集与标准化处理，解 决传统审计中数据孤岛问题。某试点项目数据显示，采用智能体 后，数据准备周期从平均 72 小时缩短至 4 小时以内。其次是风险 识别与异常检测，基于深度学习模型分析历史审计案例和行业风险 特征，智能体可自动标记异常交易模式，其检测准确率在测试环境

伦理学专家，确保各方意见融入实施方案中。 2. 制定具体的应用场景，如辅助诊断系统、智能健康管理系统或 急救决策支持系统，并明确每个场景的目标、功能和预期效 果。 3. 开展小规模试点项目，通过具体案例验证 AI 生成式大模型的 效果。如选择某一科室进行试点，收集用户反馈，并对系统进 行迭代优化。 4. 推广应用时，需要制定相关的培训计划，确保医疗工作者熟练 掌握新系统的使用，降低抗拒心理。同时，需建立持续的技术 o 进行全面的测试，包括功能测试、性能测试和用户体验 测试，确保系统的稳定性与可靠性。 6. 试点实施阶段（2-3 个月） o 选择特定科室或部门进行系统试点，收集使用反馈及效 果评估。 o 通过试点期间的反馈，进一步调整和优化系统。 7. 全面推广阶段（2-3 个月） o 在试点成功的基础上，向全院推广应用。 o 提供系统培训和支持，确保每位相关人员能够熟练使用 系统。 为 跨部门协作： o 建立跨部门的合作机制，医疗信息技术人员、数据科学 家和临床医生需要紧密合作，及时解决集成过程中出现 的问题，确保系统能够满足实际的临床需求。 6. 试点项目： o 在全面实施前，可以先选择特定科室或区域进行试点， 积累经验后再进行推广，这样有助于在小范围内解决问 题并完善系统集成。 通过以上策略的有效实施，可以较大程度上降低系统集成过程 中的技术风险，确保 AI 生成式大模型在医疗场景应用中的顺利集

-23- 大模型赋能公安智能化 n 联通数智公司联合北京联通等打造元景公安大模型，在北京西城、安徽省厅等多省市视侦智能化升级项目试点应用  在北京西城区公安局试点，提供以特征搜特征的大模型视觉分析能力，解决小模型无法识 别的复杂场景  7月，该试点实验室进展收到了公安部领导的肯定，对取得的成果进行充分肯定，希望在中 国联通元景大模型的加持下，探索视频侦查新技术提高案件查办效率 

在打造自主智能供应链的进程中，领军企业 通过三项关键举措脱颖而出。首先，通过安全的数 字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现 平台与治理框架的标准化。其次，对AI赋能技术进 行战略性投资，通常先从目标明确的试点项目入 手，待方案验证有效后再进行规模化推广。最后， 重塑人与技术的协作模式，推动人的角色从执行 例行工作转变为战略性指导与统筹监督。 在自主智能供应链的转型浪潮中，未来的分 界已然清晰可见：那些积极拥抱自主智能供应链 驱动战略性工作流，并打破部门壁垒，从而创造出 全新水平的运营智能和可扩展性。 企业应首先针对物流、制造、需求预测和库存 优化等关键领域的特定痛点，启动目标明确的试点 项目。从小处着手，企业可以快速展现价值、优化方 法，并有效应对挑战。 一旦试点项目获得成功，企业便应逐步将其 规模化推广。这种方法有助于控制成本、明确投 资回报率，并确保利益相关者对向自主智�供应 链转型抱有信心。 此外，保护供应链需要强有力的网络安全

节中，其应用仍处于起步阶段，但潜力巨大，值得深入探讨与拓展。 （2）初期选择试错风险低的场景 在初步接触并验证大模型技术时，保险企业普遍采取了谨慎而务实的策略，优先选择 那些能够直接带来降本增效的用例进行试点。保险公司在最开始探索大模型时，可以快速 落地这些用例用于大模型的价值验证，然后探索更复杂的业务场景。这些用例包括但不限 于智能办公助手，它能够帮助员工高效处理日常行政事务；编码辅助工具，加速软件开发 车险全线上销售机器人借助阳光正言GPT，通过人机交互的方式为客户提供车险投 保咨询、产品报价、缴费出单以及增值服务讲解等全流程、无人化自助服务，并为客户提供 个性化、有温度、高品质的购买体验。今年4月机器人已在线上渠道试点应用，机器人交互 任务完成率目前已提升到89%，人机协同的销售模式基本形成。 （3）人伤理赔机器人 阳光正言GPT在人伤理赔机器人的应用，提高了人伤案件快速结案率与理赔效率，进 而减少因伤者 情能力，新 增了敏感问答拒识能力，并且针对保险具体应用场景，实现了条款咨询问答能力、业务逻 辑推理能力、多文档多知识点融合能力的全面突破。目前人保专属问答大模型已在代理人 赋能、智能客服等场景试点应用，借助大模型的语义理解、搜索增强等功能，提升知识获取 效率，降低企业运营成本。 �� 5.1.3 中国人寿 5.1.3.1 国寿投资 （1）大模型技术布局 ① 大模型方向战略布局

理和客户服务等关键部门的紧密协作。项目团队应定期召开会议， 监控项目进展，及时调整策略以应对实施过程中出现的挑战。 在技术部署方面，采用模块化方法逐步引入 DeepSeek 的各项 功能。首先在客户服务部门试点智能客服系统，通过机器学习优化 客户交互，提高服务质量和响应速度。然后，逐步在风险管理领域 引入预测分析工具，利用大数据和 AI 技术提升风险评估和决策能 力。在此过程中，确保系统的兼容性和数据的无缝迁移，避免业务 等。每个模块在独立测试通过后，再进行整体集成。集成测试需覆 盖所有可能的业务场景，确保系统在不同情况下的稳定性和可靠 性。 部署策略采用分阶段实施，首先在部分分支机构进行试点部 署，收集反馈并进行优化。试点阶段重点关注系统的性能、响应时 间以及用户界面的友好性。经过充分验证后，逐步推广至全行所有 分支机构。 为确保系统的高可用性和容错性，部署时采用双机热备和集群 部署技术。主备 的接受度较高，但也可能对数据隐私和透明度提出更高要求。此 外，金融机构的员工也需要适应新系统，这涉及到培训和流程调 整，可能在初期带来一定的抵触情绪。 为了提高用户接受度，可以采取以下措施：  渐进式引入：通过小范围试点，逐步推广 DeepSeek 技术， 让用户逐步适应新系统，减少一次性变革带来的冲击。  用户友好设计：优化用户界面和操作流程，确保即使是技术不 熟练的用户也能轻松上手。例如，提供清晰的引导、简化的操

系统开发与集成：在这一阶段，进行系统的开发与集成，包括 前端界面设计、后端逻辑实现、数据接口搭建等，使得各个模 块能够有效协同工作。 5. 试点部署与测试：在经过内部测试后，选择特定区域进行试点 部署，通过实际操作获取反馈，检验系统在真实环境下的表 现，包括准确率、响应时间等指标。 6. 反馈迭代与全面推广：根据试点阶段的反馈，进行系统优化和 功能迭代，最终制定全面推广的计划，确保在更大范围内实施 和应用。 为了更清 确认需求、设计架构与功能模块 数据采集与预处理 3-4 个月 数据收集、清洗与标注 模型选择与训练 5-6 个月 选择模型、进行训练与调优 系统开发与集成 7-8 个月 完成系统开发、测试与集成 试点部署与测试 9-10 个月 部署测试系统、收集反馈与调整 反馈迭代与全面推广 11-12 个月 完成反馈迭代，制定全面推广计划 项目实施过程中，需要定期召开项目进展会议，确保各个模块 的参与者

个性化推荐与营销：通过用户行为分析和预测模型，为不同 客户群体提供定制化的产品推荐和营销方案，提高转化率和客 户粘性。 本方案的实施范围将根据企业的实际需求和技术基础分阶段推 进，优先选择关键业务场景进行试点，逐步扩展至全业务流程。例 如，在初期阶段，可先在企业内部的财务和供应链管理领域引入 AI 智能体，验证其效果后再推广至其他部门。此外，方案的落地将遵 循数据安全和隐私保护的原则，确保 AI 技术的应用符合相关法律 注于复杂场景和边缘案例，以确保系统的鲁棒性。测试过程中将记 录所有测试结果，包括成功案例和失败案例，并对失败案例进行详 细分析，定位问题根源并反馈至开发团队进行修复。 以下为功能测试的关键测试点： - 自然语言处理（NLP）：验证系统能否准确理解用户意图，支 持多语言和多方言，并处理语法错误和模糊表达。 - 会话管理：检查系统在不同上下文中的对话连贯性，确保会话状 态正确保存和恢复。 关键利益相关者的深入讨论，以明确业务需求和预期成果。接下 来，选择合适的技术平台和工具至关重要，这需要考虑到系统的可 扩展性、兼容性以及未来维护的便利性。 在技术实施阶段，建议采用分阶段部署的方法，先在小范围内 试点，以验证系统的有效性和稳定性，然后再逐步扩大应用范围。 此过程中，应确保有足够的技术支持和培训资源，以帮助员工快速 适应新系统。 · 数据采集与处理：确保数据的质量和完整性，建立严格的数 据管理流程。