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解决方案。目标包括三方面：首 先，提升运营效率，将核保流程从平均 48 小时压缩至 2 小时，理 赔自动化率提升至 90%；其次，通过动态用户画像分析，实现产品 推荐精准度提高 40%；最后，利用实时风险监测模型，将欺诈识别 准确率提升至 98%以上。 关键数据指标对比如下： 指标 传统模式 DeepSeek 方案目 标 核保时效 48 小时 2 ≤ 小时 理赔自动化率 35% 90% ≥ 响应时间缩短 骗保行为 62% 89% 4.2 小时→9 分钟 风险类型 传统检出率 智能系统检出率 响应时间缩短 高风险标的 71% 93% 24 小时→实时 异常退保集 群 35% 78% 48 小时→15 分 钟 3. 理赔反欺诈闭环 通过 NLP 技术解析医疗报告、事故照片等非结构化数据，建 立欺诈特征关联网络。测试数据显示，系统可识别出人工审核 忽略的重复就诊编码矛盾、跨机构理赔时间重叠等隐蔽风险。 具的检查报告转换为统一编码 - 针对罕见病或复杂病例保留人工复 核通道 - 通过可视化解释功能展示核保结论的依据，例如高亮关键 风险因子 该方案在某寿险公司试点中，将平均核保时效从 48 小时缩短 至 15 分钟，自动化通过率达 73%，且未出现风险漏判案例。 3.2.1 自动化风险评估模型 在智能核保场景中，自动化风险评估模型通过整合多维度数据 与 AI 算法，实现投保人风险的实时量化分析。该模型以

组合特征时，系统会立即 触发欺诈调查流程，将平均调查周期从 72 小时压缩至 8 小时。最 后，其持续学习机制支持每周增量更新理赔知识库，确保对新型欺 诈手段（如虚拟修理厂骗保）的识别时效性控制在 48 小时内。实 际部署数据显示，某大型财险公司采用该模型后，车险理赔自动化 率从 43%提升至 81%，人工作业成本下降 62%，且投诉率降低 27 个百分点。这些技术特性使 DeepSeek 大模型成为构建新一代智能 成本高、体验差三大痛点。具体而言，DeepSeek 大模型将聚焦于 三个维度的价值创造：首先，通过自然语言处理与计算机视觉技术 融合，实现理赔材料自动分类、关键信息结构化提取以及欺诈风险 实时预警，将单案件处理时效从传统人工的 48 小时压缩至 30 分钟 以内，同时降低 15%-20%的运营成本。其次，基于多模态交互能 力构建智能客服系统，可同时处理理赔咨询、进度查询、材料补传 等高频需求，客户等待时间由平均 8 分钟缩短至即时响 保险理赔业务作为保险服务价值链的关键环节，长期面临效 率、成本与体验的多重挑战。传统人工处理模式在业务量激增和客 户需求升级的双重压力下，暴露出以下核心痛点： 效率瓶颈突出 理赔案件处理平均耗时达到 48-72 小时，车险小额案件需 6-8 个处 理环节，健康险复杂案件甚至涉及 12 个以上审批节点。人工审核 单笔理赔平均消耗 22 分钟，其中 60%时间用于重复性资料核验。 高峰期案件积压率可达日常水平的

典型问题显现：首先，医生平均每天需花费 2.3 小时处理重复性文 书工作，门诊病历书写占接诊时间的 35%；其次，跨科室会诊因数 据标准不统一导致 30%的临床决策延迟；最后，患者咨询服务响应 时效超过 48 小时的占比达 27%，严重影响就医体验。 当前医疗系统存在三个维度的能力缺口：在数据处理层面，传 统规则引擎无法有效解析 CT 影像标注、病理描述等复杂语义信 息，某省级医院测试显示现有 NLP 基础设施差异可能导 致 10-15%的性能波动，建议在方案设计阶段进行详细的基线测 试。通过 DeepSeek 智能体的分层计算策略，某省级医疗大数据平 台成功将千亿级数据量的年度疾病趋势分析任务，从原需 48 小时 缩短至 3.5 小时完成。 2.2.3 自动化流程支持 在医疗系统的日常运营中，大量重复性、规则明确的流程消耗 了医护人员 30%-40%的工作时间。DeepSeek 智能体通过自然语 及异常场景下的鲁棒性，并通过系统化调优策略提升整体性能。以 下是具体实施方案： 测试环境配置 采用与生产环境一致的硬件配置，包括双路 Intel Xeon Gold 6248R 服务器（3.0GHz/48 核）、256GB 内存、NVIDIA A100 80GB 显卡×2，通过 Kubernetes 集群部署。测试数据集包含 10 万 条真实脱敏电子病历、影像报告及结构化检验数据，模拟三甲医院

中 国 教 育 行 业 AI 实 战 手 册 … 1/S0 1/S0 … 1/S0 1/S0 1/S1 1/S1 1/S1 1/S1 1 2 24 … 25 26 6 48 … Intel® UPI 4x16 PCIe 4x16 PCIe DMIx4 DMIx4 模型训练 模型训练 模型训练 模型训练 模型训练 模型训练 模型训练 DMIx4 DMIx4 / 终端数量 与校内数据中心、 IT 系统数据打通 接入公有云 开源 AI 资源 以利用双路英特尔® 至强® 金牌 6240R 处理器（每处理器包含 24 个物理核，系统共包含 48 个物理核）系统实现 48 个学生 课堂实训为例，通过 NUMA 架构分配计算资源如下表 2-1-1 所示： 利用 numactl 这样的系统指令可以对处理器节点以及访问本 地内存进程予以精确控制，从而获得更优的计算性能。例如通 地内存进程予以精确控制，从而获得更优的计算性能。例如通 过 numactl –H 可以获知当前服务器的处理器节点以及对应本 地内存分布情况： 分配给学生实训 使用的系统核编号 学生实训座位号 #0,48 #1 #1,49 #2 … … #47,95 #48 图 2-1-7 基于英特尔® 至强® 可扩展处理器的实训环境构建方案 在实践中，可采用图 2-1-7 中所示架构来构建人工智能教育实 训环境。该架构以基于双路英特尔®

令 操 作 数 分 为 不 同 等 价 类,为各类分配不同的随机掩码,使用对应掩码进行内存数据 读取[４７].Man等使用域敏感指针分析技术将数据分为不同 等价类,为各类分配密钥并进行加解密[４８]. (２)代码随机化指将程序中的代码进行随机化处理,包括 函数、数据结构和调用关系等,使得攻击者无法预测程序的行 为. Crane等使用了新的基于编译器的代码转换和基于硬件 的执行机制实现防御策略 到 另 一 个状态 [４３Ｇ４４] Web应用 程序迁移 将 Web应用程序中的元素属性进行动态更改或迁移 [４５Ｇ４６] 数据随机化 将重要数据信息进行随机化处理,如加密、哈希等操作 [４７Ｇ４８] 代码随机化 将程序中的代码进行随机 化 处 理,包 括 函 数、数 据 结 构 和调用关系等 [４９Ｇ５０] 指令集随机化 对程序的指令集信息进行随机化处理,防止恶意代码的 执行 [５１Ｇ５２] AKRITIDIS P,COSTA M,etal．Data RandomizＧ ation:TechnicalReport:TRＧ２００８Ｇ１２０[R]．MicrosoftResearch, ２００８． [４８]MAN YJ,YIN Q,ZHU X D．FineＧgraineddatarandomization techniquebasedonfieldＧsensitivepointeranalysis[J]．Journalof

存货 1,124 1,355 1,492 1,838 流动比率 1.20 1.22 1.21 1.24 其他流动资产 30,297 36,252 38,976 48,735 速动比率 0.60 0.59 0.62 0.60 流动资产合计 42,309 44,642 55,256 60,484 现金比率 0.26 0.14 0 其他流动负债 9,698 11,190 12,246 13,948 每股股利 0.08 0.00 0.00 0.00 流动负债合计 35,140 36,614 45,838 48,937 估值分析 长期借款 5,716 5,716 5,716 5,716 PE -227.16 127.75 74.48 44.09 其他长期负债

素养提升工 程 样例数据 模型规模 显存需求（推理） 显存需求（训练） 推荐 GPU 数量 量化技术支持 7B 10-16GB 24-32GB 1-2 FP16/INT8 13B 20-24GB 48-64GB 2-4 FP16/INT4 32B+ 40GB+ 80GB+ 4+ FP8/QLoRA 部署 DeepSeek 大模型时，算力配置需根据模型规模（参数量） 、应用场 景 （推理 / GPU NVIDIA A100 80GB / H100 80GB 大显存 、 高带宽， 支持 NVLink 多卡互 联 （推荐训练场景） RTX 4090 24GB / RTX 6000 Ada 48GB 性价比选择（适合中小规模推理 / 微调） CPU AMD EPYC 7xx3 / Intel Xeon Scalable 多核（ 64+ 核心） 支持 PCIe 5.0 ， 保障 数 据预处理与多

.........46 3.2.2 响应时间与吞吐量........................................................................48 4. 智能体架构设计....................................................................................... 模型 的实时交易监测系统，异常交易识别效率提升 40%，误报率 控制在 0.5%以内；三是业务流程自动化改造，实现贷款申请、票 据处理等 15 类高频业务的智能审批，平均处理时效从 48 小时缩短至 4 小 时。 维度 基线指标 目标指标 提升幅度 服务效率 5 分钟/单 90 秒/单 70% 人力成本 100%人工 30%人工介入 70% 业务覆盖率 40%标准化业 员工培训：合规考试模 拟、产品知识问答、话术演练 - 监管报送：1104 报表自动生成、 反洗钱报告编制 某外资银行应用显示，运营类智能体使监管报表 编制时间从 3 周压缩至 48 小时，培训成本下降 58%。 2.1.1 客户服务场景（如智能客服、语音助手） 在银行业务场景中，客户服务是高频且核心的环节，涉及咨 询、投诉、业务办理等多种需求。传统人工客服存在响应速度慢、

R1-7b 12GB+ 16GB+ 10GB 个人普通机 R1-8b 16GB+ 32GB+ 15GB 个人普通机 R1-14b 24GB+ 64GB+ 30GB 专用服务器 R1-32b 48GB+ 128GB+ 60GB GPU服务器 R1-70b 80GB+ 256GB+ 120GB GPU服务器 V3\R1-671B （MoE） 4*A100 GPUs （320GB VRAM） 四统一课程与成绩评定 请阅读《人工智能基础A》教学大纲 45 教学大纲-学习目标 16个实例 46 教学大纲-育人目标 47 教学大纲-课程知识点体系 8学时 6学时 10学时 8学时 48 教学大纲-教学学时安排 （8 周，32 课时，2 学分）具体参照《教学大纲》 编号 模块 知识点 学时 一、基础入门篇 1 初识人工智能 课程简介；（1）人工智能的新时代、人工智能的起源定义、