是在区块链、云计算等新技术应用场景中，传统审计方法难以实现 交易链路的全流程穿透。 以下数据直观反映了审计效能瓶颈的关键指标： 指标维度 行业平均值 监管期望值 差距率 异常交易识别时效 72 小时 ≤24 小时 200% 全量数据分析覆盖率 12% ≥90% 650% 审计调整事项回溯准确 率 68% ≥95% 40% 为突破这些限制，领先机构已开始探索智能审计路径。德勤 2024 年技术展望显示，采用机器学习模型的审计项目将关键风险 12%，而 全量数据分析能将该指标提升至 89%。 审计证据的时效性存在显著短板。传统手工处理流程平均需要 3-5 个工作日完成单个会计科目的核查，而上市公司季度报告涉及 的科目数量通常超过 200 个。这种延迟导致审计结论往往基于过时 数据，某证券监管机构统计显示，采用滞后数据的审计报告对财务 风险预警的误判率高达 34%。 人工判断的主观性引入系统性偏差。不同审计团队对相同会计 事项的职业判断差异率可达 多轮对话中能持续追踪审计证据链条。 性能优化方面采用分级响应策略：简单查询（如法规条款检 索）响应时间<500ms，复杂分析（如财务舞弊信号识别）启用异 步处理机制，通过任务队列保证系统吞吐量维持在 200+并发请 求。安全模块集成国密 SM4 算法对审计数据进行传输加密，并设 置三级权限隔离（项目组/质控组/合伙人），操作日志留存满足 ISO 27001 标准要求。 系统部署采用容器化方案，基于

Enterprise VDA Users Unique Active Consumer VDA 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

要，需确保在峰值时段的响应时间不超过 1 秒，并避免出现系统崩 溃或服务中断。 其次，模型的推理速度直接影响用户体验和业务效 率。Deepseek 大模型在进行推理时，需在单次请求中的平均处理 时间不超过 200 毫秒，以确保客户在使用银行服务时能够快速获得 反馈。为了实现这一目标，可以通过优化模型结构、采用分布式计 算以及使用高性能硬件（如 GPU 或 TPU）来加速推理过程。 数据处理能力也是性能需求的重要组成部分。银行系统中涉及 议阈值：  CPU 使用率：正常范围 < 80%，持续超过 90%需触发告警  GPU 使用率：正常范围 < 85%，持续超过 95%需触发告警  推理延迟：正常范围 < 200ms，持续超过 300ms 需触发告警  吞吐量：根据不同业务场景设置基线，低于基线 70%需触发 告警 为了实现自动化的监控和告警处理，可以结合 Ansible、Jenkins 等自动化运维工具，在告警触发时自动执行预定 负载下的表现。重点关注响应时间的变化趋势和系统资源的使 用情况。下表展示了在不同并发用户数下的响应时间和 CPU 使用率： 并发用户数 平均响应时间 (ms) CPU 使用率 (%) 100 200 30 200 300 50 500 600 80 1000 1200 95 3. 压力测试：在极端负载下，测试模型的最大处理能力和系统崩 溃点。通过此测试，可以识别系统的瓶颈和潜在的故障点。 4

analysis in online scenarios • Task of Anomaly Detection • Task of Log Parsing • A total of 200 logs were randomly sampled for the human evaluation, accompanied by LogPrompt's actual outputs, the interpretability level from 1 to 5 according to the criteria, independently across all the 200 samples . • We reported two metrics: Mean and HIP. The average scores on the samples for both

图17 图18 图19 图20 图21 图22 图23 图24 图25 图26 图27 图28 � � � 2023年被誉为“大模型元年”，在这一年里，中国见证了超过200个大模型的竞相涌 现，正式拉开了“百模大战”的序幕。这一年标志着大模型技术的飞跃式发展，行业格局与 趋势瞬息万变，整个领域经历了前所未有的百花齐放与创新浪潮。 大模型技术在数据积累、算力支撑、 GPU和TPU是训练大型神经网络的主要硬件。过去一年中，NVIDIA和Google等公司 不断推出新的GPU和TPU产品，显著提升计算能力。具体来说，NVIDIA Blackwell B200 GPU 和GB200超级芯片显著提升了AI模型的训练和推理效率同时大幅降低了能耗；而Google TPU v4则通过其优化的矩阵运算能力，为深度学习模型的训练提供了更高的效率。 （2）国产算力发展 智能化、高效化PC的需求。在产业链方面，AI PC的兴起对芯片厂商构成利好，推动其技术 创新与产品迭代。例如，高通、微软推出的基于骁龙X Elite芯片的“Copilot+PC”以及英特 尔的下一代酷睿Ultra 200V系列Lunar Lake处理器，都是针对AI PC市场的产品。此外，国 内上市公司如春秋电子和泰嘉股份等也参与到AI PC产业链中，为AI PC的研发和生产提供 支持。 1.1.3 模型：多模态崛起，端侧模型影响未来终端应用

技术局限：识别精度低、元素易丢 失 高准确的复杂文档解析、切分能力 基于 OCR 大模型，打造的解析引擎，突破图文混排版面分析、 复杂表格识别等文档解析技术瓶颈，支持超过 20 类文档类型。 业界首个支持 200MB 以上超大文档 vs. 业内普遍 100MB 内 丰富的文档类型，超过 26 类 vs. 业内普遍 10 类以内 支持图文混排（多列排版）版面分析 、图文表 / 公式 / 页眉等元素识别

40% 30% 20% 10% 0% -10% -20% 2022 金融科技投入（亿元） 2023 金融科技投入（亿元） 同比增幅 300 250 200 150 100 50 0 资料来源：信通院、中泰证券研究所 图表：十二家上市银行金融科技投入 图表：部分银行大模型应用场景 n 大模型的本地部署并非易事，从模型训练到推理部署的全链路优化需要专业技术团队支持。

网关对请求进行流量控制与降级处理，避免系统过载。 为优化接口性能，系统采用 JSON 作为主要数据交换格式，同 时支持 Protocol Buffers（ProtoBuf）用于高性能数据传输场景。 接口响应时间控制在 200ms 以内，超过阈值时会触发告警并记录 日志。此外，系统提供详细的接口文档，包括请求参数、响应格 式、错误码等。以下是用户登录接口的示例：  请求方法：POST  请求 URL：/api/auth/login URL：/api/auth/login  请求参数： { "username": "string", "password": "string" }  响应示例： { "code": 200, "message": "success", "data": { "token": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..." } 大小设置为 64 或 128。如果显存不足，可以适当减小批处理大 小，但同时需要增加训练轮次（Epochs）以保证模型的充分训 练。训练轮次的设定应根据具体任务的复杂度而定，一般在 50 至 200 个 epoch 之间，并在训练过程中通过验证集的性能评估来提前 终止训练，避免过拟合。 为了防止模型过拟合，正则化技术的应用不可或缺。常用的正 则化方法包括 L2 正则化、Dropout 和数据增强等。L2

示例表格， 展示了模型如何识别并修正错误： 原始数据 检测到的错误 修正建议 修正后数据 1000m³ 混凝 土 单位应为 m³，误写为 m 将单位修改为 m³ 1000m³ 混凝土 200kg 钢材 数字输入错误，应为 2000kg 将数字修正为 2000kg 2000kg 钢材 原始数据 检测到的错误 修正建议 修正后数据 50mm 管道 缺少材料规格描述 补充材料规格为“PVC” 审核结果 修正建议 混凝土浇筑 500 m³ 800 400,000 正常 无 钢筋安装 100 t 10,000 1,000,000 单价偏高 建议更换供应商 模板工程 2,000 m² 200 400,000 正常 无 通过以上流程和工具，DeepSeek-R1 在预算编制与审核中的 应用不仅提高了工作效率，还确保了预算的准确性和合理性，为工 程项目的顺利实施提供了有力保障。 5 以下是一个典型的实时成本监控数据示例： 成本项目 预算成本（万元） 实际成本（万元） 成本偏差率（%） 材料采购 500 520 +4.0 人工费用 300 290 -3.3 设备租赁 200 210 +5.0 其他费用 100 95 -5.0 通过上表，可以清晰地看到各项成本的预算与实际支出之间的 偏差，帮助项目团队快速定位问题并采取相应措施。 此外，DeepSeek-R1 还支持多维度成本分析。例如，系统可

数据描述 数量 专利 1.5 亿 + 数据描述 数量 企业库 1.9 亿 + 数据描述 数量 行业舆情 1.3 亿 + 数据来源： 数据来源： 数据来源： 海量数据资源 风险信息 200 万 + 通用产业数据 行业数据 科技数据 • 产业链图谱数据：构建了 10 万级产业节点标准库 ，形成了 100+ 产业链知识图谱， • 进出口贸易数据：全球海关 50 亿条进出口记录