..............65 4.1.1 症状分析与初步诊断..................................................................68 4.1.2 患者分流建议.............................................................................70 4.2 医疗记录自动化生成 启动准确率 在两周内从 62%提升至 85%。 在药物相互作用预警场景的对比测试中，DeepSeek 智能体展 现出显著优势： 指标 传统规则引擎 DeepSeek 智能 体 召回率 68% 92% 误报率 23% 8% 响应延迟 120ms 45ms 支持药物种 类 1,200 6,800 该技术方案已通过国家医疗信息安全三级等保认证，支持国产 化芯片适配，在保证系统稳定性的前提下，可帮助三甲医院将门诊 年，仅 23%支持云原生架构。AI 应用面临三大落 地障碍：临床工作流嵌入深度不足（渗透率<15%）、算法可解释 性欠缺（医生接受度仅 41%）、与现有设备的协议兼容性问题（接 口适配成功率 68%）。这些痛点直接导致智慧医疗建设投入产出比 低于预期，某省级智慧医院项目评估显示，仅有 29%的功能模块达 到预期使用率。 2.1.1 数据孤岛问题 在医疗系统中，数据孤岛问题长期制约着诊疗效率与协同能力

攻击者进行更深层次的欺骗. Zhou等利用各类高仿真蜜罐、探针、诱饵等部件,针对网 络攻击流程中的信息收集、入侵实现、提权维持、横向移动、痕 迹消除等不同环节设置不同的欺骗防御手段,对网络攻击者 进行深度欺骗[６８].Kyung等设计了一种蜜网系统 HONEYＧ PROXY,支持在低交互和高交互的蜜罐之间进行动态转换, 将恶意攻击流量组播到相关的蜜罐中,并选择回送不包含指 纹的响应,规避了指纹攻击[６９] 攻 击,并主动捕获恶意网络流量 [６４Ｇ６５] 系统层 通过伪造应用服务、应用程序和各种类型的终端设备来构造欺骗 环 境,并 制 定 相应的欺骗策略与攻击者进行交互,对攻击者进行更深层次的欺骗 [６８Ｇ７０] 数据层 在数据层面部署虚假数据文件、虚假口令文件、诱饵文件和虚假补 丁 等 欺 骗 实 体,以达到告警攻击行为、消耗攻击资源、延缓攻击进程等欺骗目的 [６６Ｇ６７] 欺骗资源的部署策略 WANG W,ZENGJJ,etal．AReviewoftheBasicTheＧ oryofMimicDefense[J]．StrategicStudyofCAE,２０１６,１８(６): ６２Ｇ６８． [５] YAOD,ZHANGZ,ZHANGGF,etal．ASurveyonMultiＧVaＧ riantExecutionSecurityDefenseTechnology[J]．JournalofCyＧ

.............. 67 6.3.2 ೇЦ޳ڕЦ࠿ ................................................................. 68 6.3.3 ࠋၟނၟЦ࠿ ................................................................. 70 6.3.4 ಓൟͬܙ༉؏Ц࠿ ଼d ྑഭ෗ࠚdݦ௜௦ྑഭ൛჌ēඹڶၩ౨ՠԙՠ࣠cڟܣד๥c ᄦટ༪ᄖ༪௕ԉ׻๠ēಬຣ٤ࢗ෉ੜԅිԙc࣠ྜ௣ѻ௾௕ࣖԉ໰ ๯֟ϣēඔغྑഭೇЦܤଅᄢഃ଼ူ෗ࠚ໒৑ēညܤ࿯౥ܬࡂēಬ — 68 — ¤ ¤ ຣᆑ௶ᆇၗॆဈҶҹׂख׎຿ނၟغ໒ᅧέd ߬྾׻๠ူ޳ڕd෗ࠩᆑ௶ᆇၗೇЦྜ๠໘ල͗सcೇЦํဌ ޳ڕူ߬྾ᄦટିޮdݮဟᆑ௶ᆇၗ໰๯ڑ॓෍ୖēґ॓ͧࣳිԙc ࣠ྜ௣c

...................................................................................................68 3.3 智能理赔场景....................................................................................... 据试点数据测算，自动化处理可将单笔保单承保时效从平均 45 分 钟压缩至 8 分钟以内，人工干预率降低至 5%以下。关键预期成果 包括： 指标 基线水平 目标水平 提升幅度 核保通过率 68% 85% +25% 理赔资料退回率 32% 8% -75% 客户等待时长 22 分钟 5 ≤ 分钟 -77% 风险控制方面，部署基于 DeepSeek 的智能风控引擎，建立动 态核保模型和反欺诈识别系统。通过整合 引擎的对话系统可处理 85%以上标准化咨 询，包括保单查询、条款解读、理赔进度跟踪等高频场景。测试数 据显示，响应速度从人工平均 45 秒缩短至 1.2 秒，准确率提升至 92%（传统 IVR 系统为 68%）。 2. 多模态工单处理 通过 OCR+自然语言理解技术，系统可自动解析客户上传的医 疗票据、事故照片等非结构化数据，与传统人工录入相比： 处理环节 传统方式耗时 DeepSeek 方案耗

NLP 对比伤情术语与诊疗记录） - 第三方数据冲突（如维修发票金额与市场价偏离超过 30%） 检测维度 传统规则检出率 大模型检出率 误报降低幅度 团伙欺诈 42% 89% 62% 材料伪造 68% 93% 45% 重复索赔 75% 97% 38% 动态风险评估引擎 模型通过实时学习理赔全流程数据流，构建动态风险评分卡系统。 每笔理赔案件会生成三维度评分： 1. 申请人信用画像：整合央行征信、消费行为等 索赔模式分析：对比当前索赔与历史行为的偏离度，例 如： 指标 当前值 历史基线 偏离阈值 风险权重 报案时间差（小 时） 1.2 48±12 >36 0.7 损失金额/保额占比 92% 68% ±15% >85% 0.9 o 关联网络挖掘：构建投保人-医疗机构-定损员的异构关系 图，当检测到闭环关联（如定损员与修理厂存在 3 层内 关联）时自动触发复核流程。 4. 实时决策支持 3. 高级预警：生成工单联动理赔调查部门 多语言与无障碍服务 模型支持方言识别（覆盖粤语、闽南语等 7 种方言）和手语视频转 译功能，满足特殊群体需求。某试点地区数据显示，方言客户满意 度从 68%提升至 89%。 持续学习机制 通过每日 5 万+会话数据的自动标注与模型微调，知识库周更新率 保持在 3%以上，确保应对新兴问题（如新冠疫情相关理赔政策变 更）。所有交互数据经脱敏处理后用于模型优化，符合金融数据安

导致 响应滞后，以及业务流程自动化程度不足造成的运营成本居高不 下。以某股份制银行 2023 年内部数据为例，其信用卡业务客服中 心日均处理查询类工单 12,000 件，其中 68%为标准化问题，但平均 响应时间仍达到 4.7 分钟，人工成本占比高达业务运营总成本的 39%。 在此背景下，本项目旨在通过深度集成 DeepSeek 大模型技 术，构建新一代金融 89%，但需与规则 引擎协同降低误报率。关键数据指标如下： 场景 基线准确率 目标准确率 允许延迟 欺诈交易识别 82% 90% <1s 信贷风险评估 75% 85% <5s 反洗钱监测 68% 80% <30s 运营优化方面存在三个典型需求： 1. 自动化文档处理：年报 生成效率需从 8 人日缩短至 4 小时 2. 智能工单分类：准确率需达 92% 以降低人工分派成本 全满足银行业务高峰期的服务需求。 持续进化能力通过联邦学习框架实现，各分行智能体可参与全 局模型优化而不上传原始数据。某股份制银行试点显示，经过 3 个 月的区域特色数据训练，当地方言金融术语识别准确率从 68%提 升 至 89% ，模型更新过程平均耗时 4.2 小时，支持热部署不影响线 上服务。这种机制既保障了数据主权，又实现了业务知识的持续沉 淀。 3.1 模型能力概述 DeepSeek

785 YoY(%) 15.7% 14.0% 15.5% 17.1% 折旧和摊销 512 773 786 822 营业成本 45,228 50,934 58,635 68,512 营运资金变动 -2,041 -5,156 5,762 -7,662 营业税金及附加 94 113 129 152 经营活动现金流 -247 -2,324

广西城镇人均医疗保健支出增长388元； • 广西城镇居民人均社保支出增长318元； 人口结构要素--引发的医疗受众人群结构变化：居民城镇化及老龄化，考验医疗供给能力 数据显示，广西居民的人口结构呈现：居民老龄化趋势明显，占比68%中青年人群将快速老化。广西居民城镇化趋势正在不断加速，城市 居民每年增长约70万人。 我们认为：广西老龄化人口增多现状不可逆转，老龄人口医疗及养老需求未来将呈现爆发式增长。同时，农村居民向城镇转移，未来，广西

30 30 68 158 180 260 400 930 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1,000 2007-2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2022 万安培 HVDC新增装机容量 2019-2022 CAGR：23% 2014-2018 CAGR：68% 42