需求类别 现状指标 目标提升要求 技术实现路径 临床决策支持 辅助诊断准确率 72% ≥90% 多模态数据融合推理 文书自动化 病历生成耗时 18 分 钟/份 5 ≤ 分钟/份 结构化输入+AI 模板生成 资源调度优化 检查预约平均等待 3.2 天 ≤1.5 天 动态优先级算法+资源预测 模型 患者服务响应 在线咨询满意度 82% ≥95% 意图理解引擎+知识图谱构 建 该方案需重 结构化电子病历生成 通过实体识别与关系抽取技术，智能体可自动将非结构化的医患对 话或医生手写记录转化为标准化电子病历。例如，在门诊场景下， 系统能实时解析语音输入并生成包含关键字段的电子病历模板，准 确率可达 92%（测试数据集包含 10 万条三甲医院真实门诊记 录）。典型处理流程如下： 临床决策支持 基于医疗知识图谱的语义理解能力，智能体可完成： - 检查报告关 键指标自动标注（如 测试数据），同时将人工干预需求降低至 5%以下。 关键自动化流程支持能力包括： 1. 智能表单处理 - 自动识别纸质/电子表单中的手写体、盖章区域等非结构化数据 - 支持超过 20 种医疗专用表单模板（如入院评估表、手术同意书 等） - 数据提取误差率<0.3%，显著优于传统 OCR 技术 2. 跨系统数据路由 | 触发条件 | 目标系统 | 数据转换规则示例 | |

.......................................................................................110 11.1 报告模板设计.................................................................................................  行业特征分析：结合行业税负水平，判断企业是否存在逃税或 避税行为。 为了进一步提升分析效率，DeepSeek 还引入了自动化报告生 成功能，能够根据分析结果快速生成稽查报告，并支持自定义模板 和可视化图表。例如，系统可以自动生成以下表格： 风险类型 高风险数量 中风险数量 低风险数量 异常交易 15 20 30 重复报销 8 12 25 发票异常 10 18 22 最后，DeepSeek 高工作效率，减少人为错误，并确保报告的一致性和准确性。通过 集成先进的自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技 术，DeepSeek 能够自动从大量税务数据中提取关键信息，并生成 结构化的稽查报告。首先，系统会根据预设的模板和规则，自动整 理和分析稽查过程中收集的数据。对于常见的税务违规行为，如逃 税、漏税等，DeepSeek 能够自动识别并生成相应的违规分析报 告。此外，系统还支持个性化报告定制，用户可以根据具体需求调

会计规则和准则，用于处理企业的财务交易。基于规则 的 会计引擎需要手动更新规则和准则，但对于遵循特定会计标准的企业来说，这种方式通常比较简单、直接。 基于模板的会计引擎：这种方式使用预定义的会计模板，用于处理不同类型的财务交易。基于模板的会计引擎 可以更灵活地应对各种财务场景，但可能需要更多的维护和更新工作。 基于参数化的会计引擎：这种方式依赖可配置的参数，用于处理企业的财务交易。基于参数化的会计引擎具有 引擎能够正确处理和记录财务交易。 设计会计模板：根据分析结果，为每种财务交易类型设计一个会计模板。每个模板应包括所涉及的会计科 目、分录方向（借贷方）、金额计算方法等信息。 创建会计模板库：将所有会计模板存储在一个统一的会计模板库中。这有助于保持模板的一致性，便于 维 护和更新。 编写会计引擎代码：根据设计的会计模板，编写会计引擎的程序代码。代码应能够根据财务交易的类型， 自动选择相应的会计模板，并生成相应的会计分录。 与其他系统模块（如财务报表、预算管理等）顺利协同工作。 维护和更新：基于模板的会计引擎需要定期进行维护和更新，以适应会计准则和规则的变化。这包括更新 会计模板库、修改模板内容、优化程序代码等。 通过以上步骤，可以实现一个基于模板的会计引擎，以帮助企业正确地处理和记录财务交易。虽然这种 方 式可能需要更多的维护和更新工作，但它可以更灵活地应对各种财务场景，适应不同类型的企业。 实现基于模板的会计引擎需要遵循以下步骤： 分析会

) 期沉淀的语义平台 .0 的跨越阶段 基于百度搜索长 处于 2.0 一 >3 定轮次内达到图灵测试要求 客服的人工智能 2. 深度学习 深度学习 强化学习 关键词 5%+ 检索 模板 限 0 厂商 技术 产品 交付形式 生态 语音 NLP 用户画像 百度 完整性 ★★ 开放性★★★★ 公有云和私有化 SaaS ， PaaS 丰富的渠道，产品，解 决方案和集成累合作伙 性，泛化能力更强 从一个最小集合开始迭代 FAQ ：基于语义模型的语义泛化能力 传统做法 : 1. 大量添加扩展问 2. 模板： [ 目前 ?][ 额度 ][ 程度词 ?][ 太低 ] FAQ 标注问题 信用卡办理条件 百度资料知识库 —— 满足 80% 图谱使用场景 支持对于全部自定义字段进行分析，满足企业的个性 分 工单优先级设置 工单标签 工单受理人 工单创建人 工单关注人 工单处理时间计 时器 — 键宏功能： —键自动处理工单，减少手动操 作 多种工单模板，规范工单处理流 程与信息记录流程 工单变更历史记录 智能呼叫中心 —— 智慧工单系统 内部备注 ( 客户

web 应用、远程协 议应用、大数据应用、物联网应用”，共 30+ 高 交互蜜罐，基于 kvm&docker 架构，扩展性强。  内置多种场景下的蜜罐模板，可随意组合不同 高交互蜜罐服务成新蜜罐模板。  支持对多台蜜罐主机一键切换蜜罐模板，在攻 防对抗中根据实际情况随意调整诱捕策略。 网络安全预警系统 网络安全预警系统（内网哨兵）采用主被动结合、拟态仿真、诱捕欺骗为原理，幻化出大量虚假仿真主

生产订单 生产领料 基膜库存 例 智能会计平台 凭证模板 基膜事业部 组织间结算 （系统自动） 应收清单 基膜事业部 包材事业部 应付清单 借：应收账款—包材事业部 贷：库存商品 包材事业部 凭证模板 借：原材料 贷：应付账款—基膜事业部 凭证模板 借：生产成本—直接原材料 贷：原材料 XRKJ 公司 凭证模板 借：生产成本—直接原材料 贷：半成品 应收凭证 基膜事业部账簿

采集方式，融入智慧运维平台中进行统一的管理；  整合具有本单位特色的管理指标集，实现下级单位的快速部署，和统一化管理；  用户管理经验的策略化，实现用户先进管理分析方式的自动化处理； ഀ�  报表定制，快速导入报表模板，实现客户报表的快速实现和更新，使用户报表的变更不 再成为运维软件的痛苦；使用户的管理意志在软件中得到持续体现。 1.3. 智能运维的特色功能 1.3.1.智能拓扑 系统采用北塔先进的、且得到近 式，支持以某一个业务或 同一类型以同一个巡检报告样式、同一个时间点进行巡查；巡检任务支持巡检模板方式，为企业 已经生产的巡检规范快速应对到巡检任务提供快捷应用，用户仅需把巡检对象（业务、对象）纳 入到巡检任务中，系统自动配对相应的巡检指标要求；同时支持将已经执行的个性化巡检任务提 升成企业巡检模板。 系统支持提供日、周、月、不定周期多种巡检方式，其中日、周、月为周期巡检，一个周期 内可 提供了智能运维模板。 ഀ� 智维模板按照管理等级，预置了不同管理对象的管理方案，方案包含如下技术点：  内置监测方案，包含采集指标的多寡，具体指标的采集周期、监测阈值，便于对系统自 行巡检相关数据；  提供了预置告警规则给用户进行选择，用户可以根据业务管理实践的不同启用相应的告 警管理规则；  提供常见管理报表，并生成高级别对象的管理报表。 通过上述智维模板，使软件无需复杂配置，安装就能对资源进行基础运维。

SSL VPN 流量编排 等保二级 合规模板 出口边界 安全模板 等保三级 合规模板 杀软 /EDR Web 服务 杀软 /EDR Web 服务 杀软 /EDR Web 服务 IT 基础设施（于环境、物理环境） 数据库 VM 二级区域 数据库 VM 三级区域 数据库 VM 其他区域 用户可根据实际业务需求情况，自定义模板或安全组件 安全运营服务 下一代防火墙 入侵防御系统 Web 防火墙 漏洞扫描 自定义 安全模板 案例分享 - 教育 一、项目背景 XX 大学由敃育部直属、中央直管，是 中国著名顶级学府之一。 二、需求分析 1. 需要满足等级保护相关要求； 2. 多校区全网威胁管理。 三、方案设计 1. 安全区域边界：应用下一代防火墙： 部署在数据中心出口，对丌同分校接 入到数据中心的数据进行安全防护。 2. 安全管理中心：部署在运维管理区，

专业体系 2. 开发专用的文本清洗和标注工具，处理扫描件 OCR 识 别后的非结构化文本 3. 构建理赔案例相似度计算模块，实现历史 案例的智能匹配和参考 4. 设计可解释性输出模板，使 AI 决策过程 符合监管透明性要求 模型安全机制采用三重保障：输入层设置敏感信息过滤模块自 动脱敏；推理层通过不确定性检测避免低置信度决策；输出层配置 人工复核触发规则。在压力测试中，系统单节点可并发处理 议焦点 理赔场景常见的语言处理挑战及解决方案对比如下： 业务场景 传统规则引擎痛点 DeepSeek 解决方案 模糊伤情描述 依赖固定关键词匹配 基于上下文推断实际伤情等级 方言报案 标准化模板适配困难 支持 21 种方言的语义转换 多材料信息冲突 人工比对耗时 自动交叉验证并标记矛盾点 在对话交互维度，模型展现出三项关键能力：首先是通过意图 识别在 30 秒内完成案件性质分类（如车险物损/人伤、健康险门 倍；其次是运用指代消解 ” ” 技术处理 我上周三的检查费 等模糊表述，准确率可达 92%；最后 是动态生成理赔指引，根据对话进展实时推送材料清单填写模板。 ” ” 为保障处理合规性，模型内置了监管要求的 双录 （录音录 ” 像）话术模板，能在对话中自动插入 根据《保险法》第 XX ” 条 等 法定告知内容。实际部署数据显示，该技术使平均通话时长缩短 40%，同时将合规检查通过率从 78%提升至

秒。需通过异步任务队列机制 保障高并发场景下的稳定性，支持每秒 1000+的并发请求。 3. 个性化服务 ：基于用户画像（如风险偏好、交易历史）动态 调整输出内容，例如为高净值客户提供定制化投资建议模板， 需支持至少 20 个维度的用户标签匹配。 技术需求 1. 模型适配性： - 领域微调：需在金融语料库（涵盖监管文件、产品手册、历史工 单）上完成增量训练，确保专业术语（如 LPR、CDS）的解析准确 过对象 存储管理 2. 流批一体处理引擎支持 Kafka+Flink 实时管道，日均处 理能力达到 20TB 交易数据 3. 特征工程平台包含 200+预置金融特 征模板，支持特征自动回溯测试 智能引擎层采用微服务架构，关键组件包括： - 模型服务化 网关：提供 REST/gRPC 双协议接口，QPS 不低于 5000 - 多模型推 理框架：支持 建立多模态处理流水线，重点解决文档类 数据的标准化： 1. PDF/ 扫描件处理： - 使用 OCR 引擎提取文本 后，通过正则表达式过滤非金融相关符号 - 关键字段（如金额、 日期）提取模板： 字段类型 正则表达式 后处理逻辑 人民币金额 ¥. 转换为 DECIMAL(18,2) 交易日期 年月日 转为 ISO 8601 格式 2. 语音数据清洗： o 采用基于 ASR