注：例子由语音转成文本内容，存在乱码情况 以银行个金产品为例 用智慧发现信息价值 iscover 贵金属 基金理财 出国金融服务 结算通卡 保险 贷款 分期 信用卡 总数 产品相关 66 1708 47 83 3396 5300 获客数据 11 74 27 14 24 13 15 75 252 新客户比例 17% 4% 57% 17% 2% 4.8% 案例 - 某国有银行客服数据潜客获取 潜客获取结果（客服语音转文本）

LLM-Grounder[90], AVLMaps[91], Act3D[92], AdaptiGraph[93] OLAF[80], YAY Robot[81], Socratic Models[82], MUTEX[83], ORION[84], MOKA[85], ViLA[30] Text2Motion[72], PaLM-E[73], SayCan[74], EmbodiedGPT[75], ELLM[76] specifications. In: Pro- ceedings of the 7th Conference on Robot Learning. Atlanta, USA: PMLR, 2023. 83 Dai Y P, Peng R, Li S K, Chai J. Think, act, and ask: Open- world interactive personalized robot

的投入 时间可增加 300%。 这些局限性在数字经济时代产生连锁反应：审计成本以每年 15-20%的速度递增（PwC 行业基准数据），但审计质量关键指标 却呈现下降趋势。监管处罚案例中，有 83%涉及传统方法未能识别 的数字化风险（SEC 2021-2023 年处罚分析）。这迫切需要通过智 能体技术重构审计作业模式，将人类专业判断与机器处理能力有机 结合。 2.3 构建智能体提效方案的核心目标 2%以下）；4）增量学习部署阶段，建立审 计结论反馈闭环，确保模型周级迭代更新。实际应用中，某制造业 客户年审项目数据显示，该方案将现场审计人日从原计划的 86 人 日压缩至 53 人日，同时关键控制点覆盖率从 83%扩展至 97%，证 明其兼具效率提升与质量强化的双重价值。后续优化方向将聚焦于 跨境审计场景下的多语言合规校验，以及区块链账本的智能穿行测 试能力建设。 11.2 对审计行业的影响与价值

...................................................................................................83 10.3 培训与支持.......................................................................................

.........81 4.2.2 模型训练与调优.........................................................................83 4.2.3 模型评估与验证.........................................................................86 4.3 系统集成与部署

80 6.1 成功应用实例......................................................................................83 6.1.1 案例一：智能调度系统..............................................................84 6.1.2 案例二：故障预测与维护

...................................................................................................83 6.1 项目规划.........................................................................................

1 用户需求.............................................................................................83 9.2 界面原型.........................................................................................

· · · · · · · · · · 80 图11 国寿投资大模型应用中台· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 83 图12 图13 国寿投资GPT· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 86 国寿知识检索·