仍需要突破性技术方案。 关键业务指标改进需求如下表所示： 指标维度 当前水平 目标水平 技术实现路径 案件初审时效 4.2 小时 ≤0.5 小时 智能文档分类+关键信息抽取 欺诈识别准确率 72% ≥89% 多模态行为图谱分析 人机协作效率 3.1 次交接 ≤1.5 次 智能工单路由+自动预警触发 客户满意度 82 分 ≥92 分 实时进度推送+智能问答支持 技术选型需满足三个刚性约束：首先，医疗影像等非结构化数 别数据对 比： 检测手段 识别准确率 误判率 平均处理时长 覆盖案件类型比例 规则引擎 38% 15% 0.5 小时 100% 人工审核 61% 22% 3.2 小时 45% 第三方调查 89% 5% 72 小时 8% 解决这一痛点的技术路径需满足三个核心要求：第一，建立多 源数据融合分析能力，整合医保数据、车辆 OBD 信息、地理位置 等 30+维度的实时数据；第二，实现动态风险建模，对索赔人历史 析历史欺诈案件的 400+行为特征，构建了具有时序分析能力的检 测模型。下表对比了关键指标的检测效能提升： 检测维度 传统规则检出率 DeepSeek 检出 率 误报下降率 重复索赔识别 62% 89% 54% 虚假医疗票据 71% 93% 63% 跨机构骗保关联 58% 82% 48% 实际部署中，该能力使某省级分公司在试运行期的欺诈赔付支 出下降 37%，同时将合规案件的自动通过率提高

...................................................................................................89 4.1.2 小范围测试与反馈收集................................................................................. 该方案已在试点机构完成 POC 验证，结果显示客服人力成本 降低 60%，同时客户满意度从 82 分提升至 91 分（满分 100）。下 一步将重点优化长尾场景覆盖，例如车险定损中的图像识别准确率 需从 89%提升至 95%以上。 1.1 保险行业现状与挑战 当前保险行业正处于数字化转型的关键阶段，传统业务模式面 临多重挑战。根据银保监会 2023 年数据，行业平均获客成本同比 上升 28%，代理人脱落率持续高于 |——————|———-|————–|———-| | 核保自动化率 | 28% | 75% | 2.68x | | 智能理赔通过率 | 15% | 52% | 3.47x | | 客户画像完整度 | 41% | 89% | 2.17x | | 跨系统数据延迟 | 6.5 小时 | <1 小时 | 6.5x | 这种转型需求呈现出明显的技术传导路径：前端需要构建智能 交互层解决服务可及性问题，中台必须建立统一的数据资产中心打

........................................................ 89 9.3.3 ஜܤڟܣහѴ ................................................................. 89 9.3.4 ಇܤ؟يҗ໭ ......................................... ົcֺ̣ಁޙcಬಠིೌԉڑߏܬࠋēަஜᅥޥৢᄃۤಌ̼ۢڑd හѴ໰๯ܤົં၇സڕसēϦ·މߜד఻ၽْഓࡥڕसԅ໰๯ܤߙ ಁົંԸჼဎϦฉ໰͗හྡྷڕसēߙोဎྜ๠ഓࡥඔ༓ௐcϦฉ໰ ͗හѴcອڑӦสߙಁԅ໭੦಴d — 89 — ¤ ¤ ¤¤¤¤¤ ಇܤ؟يҗ໭ ࡪߪ׻๠“०හྡྷ”ᄏ႓ো໻ēӖ೴࡬cၩޙസcఆٝᄦટԉ໭ ޏ೬࿫ဈԉᄷԤক့ࢗႺೋԤē݈֟ೋԤವֳᆴဈēރನᆙࠒ໹ю ࢶ؏ᄥࢶ෗ڜԅᆳ֥࠼ིdྦྷ෡ᄷԤಬི೉cٝёޏ೬җ໭ᄯ໯ԉ

高级合伙人 - 慕尼黑 +49 160 744-8651 thilo.kaltenbach@rolandberger.com Sophia Weerth 高级咨询顾问 - 慕尼黑 +49 89 9230-8433 sophia.weerth@rolandberger.com 更多国际制药业人士对本文亦有贡献 12 AI 在制药领域的应用 关于我们 罗兰贝格是全球领

模型微调与优化...............................................................................................89 6.1 领域适配微调....................................................................................... 风险管理场景中，重点需求包括实时交易欺诈检测（延迟低于 500ms）、信贷风险评估的动态数据融合（需整合内部风控系统与 外部征信数据），以及合规审查的自动化处理。某城商行测试案例 表明，大模型对异常交易模式的检出率提升至 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% 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 大模型作为新一代千亿参数级多模态大语言模型，

自我验证机制： AI 的 " 错题本系 统 " • 混合专家模型的 " 智能路由器“ • 多头潜在注意力 MLA ：空间压缩 术 • 训练框架加速： 16 到 3 的量化压 缩， 通信降低 89% • 推理加速：预加载，动态批处理 等 • 模型、数据、工具链、部署全开 源 • 蒸馏技术使能第三方模型性能 DeepSeek 大模型解读： 通过系统优化实现极致性能， 完全开源 + 免费商用，挑战

.........87 4.4.1 自动化随访提醒.........................................................................89 4.4.2 患者反馈分析.............................................................................91 5. 系统部署与实施 并发症关联规则 57% 95% ≥ 通过部署 DeepSeek 智能体，可实现诊断效率提升 200%（从 平均 26 分钟/例降至 8 分钟/例），并将个性化治疗方案匹配度从 当前的 58%提升至 89%。该系统特别适用于肿瘤、心血管等复杂 疾病领域，预计可减少 17%的过度医疗行为。 2.2 DeepSeek 智能体的适用场景 在医疗系统智能化转型过程中，DeepSeek 智能体凭借其多模 时间缩短 67%，关键信息遗漏率降低 41%。 医患沟通增强 通过对话理解技术实现： 1. 智能分诊问答：准确理解患者主诉 ” （如 饭后上腹隐痛 3 ” 周 ），匹配科室推荐准确率 89% 2. 医嘱自动 生成：将复杂的治疗方案转化为患者可理解的执行清单，例如： 原始医嘱 患者版指令 “bid po” “ ” 每日两次，口服 “监测 q6h” “每 6 ” 小时测量一次 3

决算法和多数一致性表决的改进算法. 多数一致表决算法中比较典型的是k/n表决算法.如果 在n 个异构执行体的输出结果中,有至少k 个执行体的输出 结果一致,那么将k 个执行体的输出结果作为 最 终 输 出[８９]. 而多数一致性表决的改进算法是在多数一致表决算法的基础 上,基于信誉度、异构度、错误率等相关参数进行的改进.在 选择多数执行体输出结果时,考虑多个裁决因素,以降低协同 攻击和共模攻击导致攻击逃逸的可能性 etal．SecureSchedulingAlＧ gorithmfor HeterogeneousExecutorsfor MimicClouds[J]． NetinfoSecurity,２０２３,２３(３):４５Ｇ５５． [８９]LIW C,ZHANGZ,WANGLQ,etal．TheModelingandRisk AssessmentonRedundancyAdjudicationofMimicDefense[J]．

内外双循环打造升维竞争力［J］. 证券市场周刊， 2020（30）：26-35. ［2］ 张培 . 地方政府应急管理能力与城市形象提升——基于“淄博烧 烤”的案例研究［J］. 四川行政学院学报，2023（4）：82-89. ［3］ 丁铭 . 全域旅游发展中政府职能优化研究——以赞皇县为例 ［D］. 石家庄：河北经贸大学，2023. ［4］ 赵子祺，崔佳琦，邢金明. 全域旅游视域下冰雪运动休闲特色小镇 开发研究［J］

478 458 567 567 525 销售费用 75 65 80 101 122 其他流动资产 72 36 49 60 75 管理费用 77 72 89 113 135 流动资产合计 1,198 1,192 1,285 1,455 1,756 研发费用 68 46 52 64 76 长期投资 45 42 41