建议。 这种个性化服务通过用户历史行为的学习，优化乘客体验，增强客 户粘性。 为了确保系统的有效性，以下是一些关键实施步骤： 1. 数据收集：收集用户的问答记录、社交媒体反映、乘客反馈意 见等数据，为模型提供丰富的训练材料。 2. 模型训练：利用收集的数据进行大模型训练，优化自然语言理 解和生成能力，确保系统能够理解复杂的用户意图。 3. 多渠道接入：智能问答系统应支持多种接入方式，如官网、手 量等是否满足轨道交通行业的高标准要求。  系统整合性：检查新设计是否与现有的轨道交通系统架构兼 容，包括硬件和软件的适配问题。  数据安全性：评估数据采集与处理过程中的隐私保护与安全风 险，确保设计方案符合相关法律法规。  成本效益分析：对项目实施成本进行详细评估，预估投资回报 率，确保经济性可行。 在评审过程中，建议通过一定形式的表格来组织评估信息和采 用打分制度，便于各方面对比和决策。如下所示： 风险描述 发生 概率 影响 程度 应对策略 技术风 险 模型准确性不足、数据质量 不高 中 高 建立模型评估体系，进行数 据预处理 管理风 险 项目进度延误、资源配置不 当 中 中 制定详细项目计划，定期召 开进展会议 合规风 险 违反法律法规 低 高 定期合规审查，建立预警机 制 人员风 险 关键人员流动，知识流失 中 中 建立知识文档库，开展团队 培训

自动提取关键信息：从历史病例中提取出患者的关键症状、诊 断和治疗方法，大大节省了医疗人员的工作时间。 2. 风险评估：利用大数据技术分析患者的相关指标，生成风险评 分，帮助医生评估患者在接受特定治疗方案时可能的并发症风 险。 3. 预测模型：通过分析病历和临床数据，AI 模型可以预测疾病 的进展和治疗效果，支持医生制定个性化的治疗计划。 4. 多角度比较：AI 模型可以将当前患者的病历与大量相似患者 的数据进行 情况 下。 其次，影像增强技术则用于改善现有医学影像的质量。常见的 增强方法包括去噪声、超分辨率重建、对比度提升等。这些方法能 够有效提高低质量影像的可视化效果，使得关键结构和病变明显可 见。这一过程通常依赖于卷积神经网络（CNN）等深度学习技术， 在实际应用中通过训练模型识别并校正影像中的噪声与失真，从而 提供更加清晰和细致的结果。 在具体实施上，影像生成与增强技术的应用可以按照以下步骤 知 情权。在 AI 决策过程中，患者应被告知数据如何使用以及可能的 风险，确保透明度。在设计和实施 AI 应用程序时，应当坚持以患 者为中心的原则，广泛征集医疗专业人士、患者及社会公众的意 见，以形成良性反馈循环。此外，AI 系统内部应设定道德监管机 制，确保模型的公平性与包容性，避免因算法偏见导致的医疗服务 不平等。 综上所述，进行 AI 生成式大模型在医疗场景中的应用可行性 研

景下，保险业作为国民经济的重 要支柱和风险管理的重要力量，必须紧跟时代步伐，把握科技革命的历史机遇。我们希望通 过本白皮书的发布，为保险业做好科技金融和数字金融两篇大文章提供有力支持，推动保 险行业从科技赋能向科技引领的转变。同时，我们也呼吁行业同仁和合作伙伴加强交流与 合作，共同推动科技保险和数字保险的发展，共创保险行业的美好未来！ 最后，我们要诚挚感谢所有参与白皮书编写的专家学者、行业同仁和技术伙伴。正是大 · · · · · · · · 101 太保项目总体技术框架· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 102 车险出单“星驰”系统· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 107 企微运维机器人· · · · · · · · 资料来源：生成式人工智能在保险行业的应用（研讨材料），麦肯锡。 图2 保险业大模型应用成效初现 �� 这些用例之所以成为首选，是因为它们技术成熟度高、实施难度相对较低，且能够迅 速看到成本节约与效率提升的效果。中国人寿财险、阳光保险集团等领先企业正是通过在 这些非敏感且成本可控的场景下开展探索，不仅验证了大模型技术的可行性，还为后续向 更复杂、更高价值的业务场景拓展积累了宝贵经验。 （3）持续深耕高价值场景 在

大模型通过其强大的数据 分析与自然语言处理能力，为合同管理提供了智能化的解决方案， 帮助企业优化合同签订、执行和履约的全流程管理。 首先，合同签订阶段的关键在于明确各方权责、条款细节及风 险分配。DeepSeek-R1 可基于历史合同数据和行业标准，自动生 成合同草案，并通过语义分析识别潜在风险点。例如，模型可快速 对比不同版本的合同条款，标记出差异部分，并提供优化建议。此 外，模 与反馈。这不仅提高了团队的工作效率，还确保了预算方案的透明 性和可追溯性。 为了进一步提升预算审核的精准度，DeepSeek-R1 还集成了 机器学习算法，能够通过历史数据的训练，自动识别预算编制中常 见的错误模式。例如，模型可以通过分析大量历史预算数据，识别 出常见的计算错误或遗漏项，并在审核过程中自动提醒用户进行修 正。 总的来说，DeepSeek-R1 在预算审核与优化中的应用，不仅 能 行情，从而制定更具竞争力的招标策略。 在招标文件编制阶段，DeepSeek-R1 能够自动生成标准化的 招标文件模板，并根据具体项目需求和市场条件进行智能调整。例 如，模型可以根据历史数据分析出不同项目类型的招标文件中的常 见条款和要求，自动推荐最合适的条款组合，减少人工编制的工作 量和错误率。同时，DeepSeek-R1 还能够对招标文件中的关键技 术指标、合同条款等进行智能审核，确保文件的合规性和完整性， 降低后续的法律风险和争议。

3. 制定应急预案，确保在外部环境发生重大变化时能够迅 速调整项目方向。 最后，团队应定期进行风险复盘，总结风险管理的经验和教 训，不断完善风险管理机制。通过以上措施，可以有效降低项目风 险，确保知识库数据处理及 AI 大模型训练项目的顺利实施。 5.1 风险识别 在知识库数据处理及 AI 大模型训练的设计方案中，风险识别 是确保项目顺利推进的关键环节。首先，需要明确项目的主要风险 使用风险登记表记录每个风险的详细信息，包括风险描述、可 能的影响、发生概率和应对措施。  定期更新风险登记表，确保新出现的风险能够及时被识别和评 估。 通过上述方法，可以全面识别项目中的潜在风险，为后续的风 险评估和应对措施制定提供坚实的基础。 5.1.1 技术风险 在知识库数据处理及 AI 大模型训练项目中，技术风险是影响 项目进展和成果质量的关键因素之一。首先，数据质量问题可能直 接影响模型的训 1. 制定详细的时间表：将项目分解为多个可管理的阶段，并为每 个阶段设定明确的时间节点，确保每个任务都有明确的负责人 和交付物。 2. 建立缓冲区：在时间表中预留一定的时间缓冲，以应对不可预 见的延误，特别是在数据采集和模型训练等关键环节。 3. 监控与报告机制：定期召开项目进度会议，使用项目管理工具 （如 Jira 或 Trello）进行任务跟踪，及时发现并解决潜在问 题。 4.

而商业保险是由私人保险公司提供的自愿性保险。 2. 保障范围不同 : 社会保险通常只提供基本的保障 , 如养老保险、医疗保险、失业保险等 , 而商业保险可以提供更广泛的保障 , 如人寿保险、意外险、健康险 等。 3. 保费来源不同 : 社会保险的保费通常由雇主和雇员共同承担 , 而商业保险的保费则由投保人自行承担。 4. 保障程度不同 : 社会保险的保障程度通常较低 , 而商业保险的保障程度 1.意外险： 根据您的条件，因疾病（脑梗）造成的意外，意外险不予理赔。所以这位男性的摔倒，虽然造成了外伤，但原因是由疾病导致的，所以意外险不 予赔付。 2.意外医疗险： 您没有给出关于意外医疗险的具体条款和赔付细节，但一般意思是：如果有与意外相关的医疗费用，保险公司会按照合同约定进行赔付。 然而，由于这次意外是由脑梗导致的，根据“因疾病造成的意外，意外险不赔”的条件，意外医疗险可能也不会进行赔付。 岁的男性因突发脑梗摔倒造成的外伤，不符合意外险和意外医疗险的理赔条件，因此可能不会得到任何赔付。 但需要注意的是，真正的理赔决策需要参照具体的保险合同条款，以及由专业的保险理赔人员根据实际情况进行评估。 49 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 GPT-4 你是一名保险理赔人员，重点注意【因疾病造成意外，意外险不赔】【等待期出险不赔】等理赔条件，对如下场景进行理赔判断，

数据 利用全斱位高敁癿大数据采集技术，提供多来源、多渠道、 多时敁、 多类型数据癿获取和收集工具 和 数据采集 手段，实现数据癿全面融合。 路透、万得、彭博、 合作机构数据（保 险、证券等） …… 网页、社交媒体、 论坛 …… 第三斱数 据 文档、图片、影 音 …… 资金、财务、信 贷、员工…… 用智慧发现信息价值 Discover information information 要素型知识问答 支持反问确讣要素后回答 为什么要买交强险？ 买交强险癿好处？ 一定要买交强险么？ 交强险癿意义 丌买交强险会有什么后果？ 开车从丌出事，还用买交强险 吗？ 交强险是丌是白交钱？ 基于概念癿智能问答，解决丌同问法，搜索给出同一答案 概念问答 e_ 交强险 +c_ 必要性 概念标签自劢提取技术 形成内部相同的概念搜索表达式 用智慧发现信息价值

异常检测模型：适用于欺诈检测、系统监控等场景，需能够快 速识别异常行为。 模型的可解释性也是银行系统中一个重要的考虑因素。由于金 融行业的特殊性，模型的决策过程需要透明，以便于监管审查和风 险控制。因此，在选择模型时，应优先考虑那些能够提供清晰决策 路径和解释性的模型。 最后，模型的选择还应考虑其可维护性和更新频率。银行系统 需要长期稳定运行，因此所选模型应能够适应不断变化的业务需 策略，基于角色的访问控制（RBAC）和最小权限原则，确保每个 用户只能访问其工作所需的数据和功能。 在数据存储方面，采用高级加密标准（AES-256）对敏感数据 进行加密存储，并定期进行密钥轮换，以防止密钥泄露带来的风 险。此外，部署入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），实 时监控网络流量，识别和阻止潜在的攻击行为。为了防止内部威 胁，实施日志审计和异常行为检测，记录所有用户的操作行为，并 通过机器学习算法识别异常活动。 试三个主要部分，确保模型在银行系统中的稳定性、准确性和安全 性。 功能测试主要验证 Deepseek 大模型在银行系统中的各项功能 是否按预期工作。我们针对模型的核心功能，如客户画像分析、风 险评估、智能客服等，进行了全面的测试。测试结果表明，模型在 处理客户数据时能够准确识别和分类，风险评估模块能够根据历史 数据提供合理的风险预测，智能客服模块能够有效解决客户的常见 问题。具体测试数据和结果如下表所示：

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 中达到 92%，远超人工抽样检查的 65%水平。最后是智能分析辅 助，通过自然语言处理技术自动解析合同条款、监管文件，生成风 险提示和审计要点，使审计师能够聚焦于专业判断而非基础信息处 理。 关键技术指标对比表： | 维度 | 传统审计方式 | 人工智能辅助 审计 | 提升幅度 | |——————–|————–|——————| 100% 误报率 22% ≤15% 8% ≤ 通过部署 DeepSeek 智能体，计划实现审计作业流程的范式转 ” ” ” 移：从 人工主导抽样检查 转变为 AI ” 驱动全量分析 ，最终使高风 险事项识别准确率提升至 92%以上，同时将项目平均交付周期压缩 40%。技术落地路径将优先聚焦应收账款核对、关联交易穿透、费 用异常波动等六大高频场景，确保方案在 2024 年审计季前完成生 产环境验证。 监测企业财务数据波动，自动触发预警阈值（如单笔交易超过注册 资本 10% ） 2. 通过 NLP 解析合同条款与会计准则差异，识别潜在 合规风险 3. 建立多维度关联分析引擎，发现隐蔽的舞弊模式（见 下表典型场景） 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 关联交易舞弊 32% 89% 图谱推理+时序分析 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 收入确认异常 45% 93% 贝叶斯网络+规则引

部分。企业通过先进的大模型技术，可以实现更智能的客户服务、 数据分析和决策支持。 在行业应用方面，AI 技术正逐步渗透至金融、医疗、制造等多 个领域。在金融行业，通过智能风控、智能投顾等应用，提升了风 险管理和投资决策能力。在医疗行业，AI 辅助诊断和个性化治疗取 得了显著成效，大幅提升了患者的就医体验。  智能风控提升信贷审批效率  医疗影像辅助诊断准确率大幅提高  制造业智能生产线降低运营成本 单元与集成测试、用户测试、性能调 优 完成测试报告与优化 文档 上线与维护 3 个月 正式上线、运营监控、持续迭代 成功上线与初步运营 反馈收集 该实施计划的成功依赖于团队协调、高效沟通，以及持续的风 险管理。通过设定明确的阶段目标与里程碑，确保各项任务按时完 成，我们能够有效推动人工智能行业大模型 SaaS 平台的落地实 施。 7.1 项目时间表 项目时间表是确保人工智能行业大模型 SaaS 页面上设置反馈入口 即时反馈，操作简单 反馈内容可能较随 意 社区论坛 用户之间互动与讨论平 台 增强用户参与感 需维护良好的讨论 氛围 社交媒体反馈 于社交平台收集反馈 触达广泛，多样化意 见 处理速度可能受限 客户支持系统 通过支持平台记录用户 整合业务数据方便管 反馈可能不够全面 反馈渠道 描述 优势 劣势 信息 理 用户访谈与小 组讨论 深入了解用户需求 收集质性意见丰富