...................................................................................................90 6. 模型训练与优化....................................................................................... 面显著增加运营成本，头部险企的理赔人力成本占比已超过总运营 成本的 15%。通过引入 DeepSeek 大模型，可针对性解决上述痛 点：其多模态识别能力能实现医疗票据、交通事故照片等材料的智 能解析，将单证处理时间压缩 90%以上；内置的保险条款知识图谱 能自动完成责任匹配，使标准案件自动化处理比例提升至 70%。 2.1.2 人工审核成本高 传统保险理赔业务中，人工审核环节存在显著的成本效率问 题。理赔案件通 的智能单证审核模块能自动完成 85%以上的基础材料校 验，将人工介入节点减少 60%；图像识别技术实现医疗票据、事故 照片等非结构化数据的秒级解析，较人工效率提升 20 倍；知识图 谱驱动的核损决策引擎可覆盖 90%的常规案件定损，使专家只需聚 焦 10%的高风险复杂案件。实际试点数据表明，该方案能使单案平 均处理成本下降 52%，人力成本占比压缩至 18%以下，同时将核 赔周期从 3-5 天缩短至 8

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% ≥ 产品转化率 12% 17%（+5%） 指标 传统模式 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 破信息孤岛，后台则需通过 AI 重构核心业务流程。具体表现为： ①对话式交互需支持保险专业术语 90%以上的准确理解；②承保决 策引擎要能在 500ms 内完成多维度风险评估；③理赔自动化系统 需实现医疗票据等非结构化数据的 85%+识别准确率。 在此背景下，行业亟需具备以下特性的解决方案：①开箱即用 实现业务 流程智能化升级与客户体验革新。核心目标聚焦于三个维度：效率 提升、风险控制和服务创新，预期在 12 个月内完成全场景落地并 实现关键指标突破。 在运营效率层面，计划通过智能体实现 90%标准化流程的自动 化处理，包括保单录入、核保初审、理赔资料预审等高频场景。根 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

DeepSeek 大模型构建智能语音 讲解系统，旨在通过先进的自然语言处理技术提升公共服务的智能 化水平。核心目标包括三方面：首先，实现语音交互准确率 ≥95%，支持中英等 20 种语言的实时翻译，覆盖 90%以上的常见 咨询场景；其次，将平均响应时间压缩至 0.8 秒以内，显著改善用 户体验；最后，通过模块化设计适配不同公共服务场景（如文化场 馆、交通枢纽），降低部署成本 30%以上。 关键技术指标对比如下： 以下，并采用动态量化技术降低推理显存 占用。 3. 领域适配性：通过预训练+微调的两阶段方案，预训练模型选择 DeepSeek-V3 基础版（参数量 67B，上下文窗口 32k），其通用语 义理解能力可覆盖 90%以上的开放域问答需求。 定制化训练分为数据准备、微调策略设计、评估优化三个阶 段： 数据准备 - 领域语料库构建：收集历史语音讲解文本、用户高频问题、专业 术语表等数据，总量需达到 50 数据类别 清洗标准 增强方法 最终占 比 专业术语 实体识别准确率≥98% 领域词典扩充 22% 长文本解说 段落连贯性评分≥4.5/5 上下文语义插值 35% 多轮对话 意图识别准确率≥90% 对话状态追踪增强 18% 多语言对照 翻译 BLEU 值≥40 反向翻译数据增广 25% 训练策略层 采用混合式微调方法，结合 Adapter 模块与 LoRA 技术，在保持基 座模型通用能力的同时注入领域特征：

个标准问句，对患者个性化咨询的覆盖度不足 20%。 通过深度调研华东地区 6 家三甲医院的工作流，我们梳理出以 下关键需求矩阵： 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 完整病史需登录 5-7 个系统。抽样调查显示，医师日均花费 28%工作时间在数据检索与整理上，严重影响诊疗效率。 为解决上述问题，需建立标准化数据中台实现以下关键突破： - 制定统一的元数据标准，覆盖 90% 以上临床数据字段 - 开发智能 数据路由引擎，支持 HL7/DICOM/FHIR 等多协议自动转换 - 构建 增量同步机制，将跨系统数据延迟控制在 5 分钟以内 某试点医院实施数据整合方案后的效果对比： 写，平均单份病历录入耗时 8-12 分钟，且存在 20%的重复录入现 象（如跨科室转诊时需重新登记基础信息）。 2. 跨部门协作延迟：检验科、影像科与临床科室间的报告传递平均 需要 45-90 分钟，人工跑签占比高达 60%。 3. 决策支持缺失：医生在制定治疗方案时，需自行查阅文献或指 南，约 70% “ ” 的受访医生表示 无法快速获取最新临床证据 。 以下为人工效率关键指标的对比分析（基于

运营陪跑等业务，推动企业与数字平台 (B2P) 的共振和成长。 汽车之家于 2005 年正式上线，为全球领先的一站式汽车生活服务 提供商，也是全球访问数量最大的汽车内容网站，目前服务覆盖国 内超 90% 汽车主机厂与经销商。汽车之家以数据消费为核心驱动 力，积极挖掘数据价值，依托大数据、人工智能等技术，全方位服 务主机厂商及产业上下游企业；汽车之家通过成熟技术的深度应用 与 AI 大模型的精准融合，构建了全链路解决方案，并形成强大的 术变革如何 影响着市场，而每一家身处其中的企业，又该如何应对。 一财商学院联合瓴羊、汽车之家共同发布《数据突围：AI 时代汽车全域营销实 战手册》，基于对汽车之家全网约 2 亿注册用户 1、超 90 家主机厂与 25000 个 经销商等海量数据的洞察分析，助力车企探索数字化和 AI 时代下的汽车营销新 范式。 1 截至 2023 年底，汽车之家注册用户数量达 2.086 亿。（来源：汽车之家 户资源，车企可以通过 APP、客服、保养等诸多触点与老车 主进行互动。 但随着新功能和新车型不断地撩拨消费者的痒点，老车主变 得越来越“花心”。数据显示，大部分车主在换车时并不会选 择旧车品牌。90%的老车主在换车时对其他品牌有购车意向， 59% 用户表示不会选择旧车品牌。 除了新车吸引车主尝新，大部分车企还面临数据资产冗余与 商业价值挖掘不足的矛盾。多数车企的客户维系仅停留在简 单的售后回

...................................................................................................90 5.2.1 交叉验证技术..................................................................................... 1-(缺失记录数/应采记录数) 99.98% ≥ 时间一致 性 时钟偏差标准差（毫秒） 50ms ≤ 价格合理 性 离群值占比（3σ 外） 0.05% ≤ 刷新频率 实际 TICK 间隔/理论间隔 90%分位≤1.2 倍 实时清洗流程 部署流式数据处理管道，执行以下顺序的自动 化修正： 1. 基础校验：过滤时间戳乱序、负价格、零成交量等硬错误 2. 逻辑校验：检测涨跌幅突破熔断机制等规则冲突 模型生成波动率突变序列。 2. 关键指标监测： o 最大回撤超过策略预设阈值（如 15%）时的熔断机制响 应时间 o 订单成交率低于 50%时的流动性补偿策略触发情况 o 系统资源占用率（CPU>90%持续 5 分钟）的自动降级方 案 回测验证标准 需建立三重校验机制防止过拟合：  参数敏感性分析：对策略核心参数（如均线周期、止损比例） 进行网格搜索，要求夏普比率波动范围<0.5 

义理解深度不足和上下文关联能力薄弱。 以下是金融银行业务智能化转型的三大核心需求对比： 需求维度 传统模式痛点 智能化转型目标 服务效率 人工处理耗时，响应延迟超过 30 分钟 实现 90%以上业务的实时自动化 处理 风险识别 依赖静态规则，新型风险漏报率超 40% 动态建模覆盖 95%以上的复杂风 险场景 个性化能力 标准化产品推荐转化率不足 15% 基于客户画像的精准推荐转化率 信贷审批、风险管理、客户服务等核心业务模块，使模型在金融术 语理解、监管政策解读等任务中的准确率达到 92%以上。关键性能 指标包括：客户咨询意图识别响应时间≤800ms，复杂业务查询的 语义理解准确率≥90%，7×24 小时在线服务可用性达 99.99%。 业务赋能方面重点实现三大突破：一是智能客服场景的深度优 化，通过多轮对话系统处理 80%以上的常规业务咨询，人工坐席 转 接率降低至 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 务 85%标准化业 务 112.5% 合规通过率 人工审核 85% 系统预审 95%

.............. 90 9.3.5 ඔغ೴ᆓഭཱྀ ................................................................. 90 9.3.6 ෗Վ՜Ҽ৫ಬ ................................................................. 90 — 11 — ¤ ෗Վ՜Ҽ৫ಬ ߒ௦ࢳ༰ԅࢩۢିٹݯᄥēѩד݈֟ࢩۢିٹԅӽ຿ᆴဈēߜ ᆑ௶ᆇၗ೴ᆓܤᄭसெࣣઌదંγ႓ఉࢩۢᄥēࢩۢࠒڴᆴนပڑ কӽؤϦᆘۦࢩۢିޮԅᄷྑϵࢩdަஜٕᆖד๥ۤ՜Ҽᄗӽēಬ — 90 — ¤ ¤ ໻Շ୙՜Аݯᄥē२ܤંγcੜ௲ྑௐcՎൟ޳՜cӾԤۢАdອ ڑົં࠼׎ࠩ໻௦ڶёݻ໒ڕसē̼ݻ໒ିޮࠒڴᆴน෻౟ჿІc ؟ࠩڕस̝ۤ૦၇സԅᄷྑྦྷ࡬d — 91 —

训练的方式，构建多元化智能实训模式，为学员提供 1 对 1 的精准反馈，实现智 能培训的“降本增效”，当前知鸟在智能陪练方面已实现人脸识别率 99.8%，语音 识别率 98%，综合评分准确率 90%。 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 14 行业专题报告/证券研究报告 3）营销素材生成：平安寿险推出 AI 短视频跟拍工具，帮助代理人打造内容 IP，吸引公域流量，上线 动处理、快速结案。如：中国太保产险联合百度打造的“全智能、无人工”车辆 定损工具“太·AI”，截至 2021 年 11 月，已适用 2.3 万个车型，覆盖 97%的乘用 车品牌，部件识别准确率超过 98%，损伤识别准确率超过 90%。 需要注意的是，定损、理赔判定依据复杂、专业性高，尤其是人身险在涉及劳动 损失给付等方面的程序时，往往涉及与被保险人的交涉沟通，因此，虽然未来 AI 在定损理赔领域应用前景广阔，但并不可完全对人工形成替代。 公司 定损理赔系统 应用场景 中国太保 太·AI “全智能、无人工”车辆定损工具；适用 2.3 万个车型，覆盖 97%的乘用车品牌,部件 识别准确率超过 98%，损伤识别准确率超过 90%。 中国人保 拇指理赔 投保人通过手机“一键报案、三张照片、确认账号”三个动作，即可在事故现场在线 自主完成从出险报案到收取赔款的全流程。 中国平安 智能闪赔 借助人工智能技术

小流量测试、广发已经进入商务阶段 五大行和头部的股份制银行现状：当 前在使用的大多是传统厂 商， 2017- 2018 年基本都在寻求替换方案 运营成本高 技能要求高 效果天花板低 : 精度难超越 90% 运营成本低 技能要求低 精度持续运营可以高达 9 运营成本极低（自学习，极少量监督） 精度持续运营可以高达 98%+ 百度智能客服的优势 客服的人工智能 1.0 客服的人工智能 3 感知和认知全方面技术，包括语音识别 / 合成、自然语言理解、知识库、用户画像 等 » 》 百度智能客服实施案例 —— 某运营商案 例 智能交互准确率 第三方用户评测对比效果 4 个月上线，赶超竞品，智能交互准确率稳定在 90% 理解能力 用户表述自然度 竞品 AI 表述拟人 度 服务个性化 百度 问题推荐 》》 继续多轮会话 多轮会话 百度外卖在 11 月 19 日 -20 日推出 “吃货们，嗨起来”的半价活动，恰逢部分地区遭遇雨雪天气， 导 致活动期间咨询暴增；客服人力不足，机器人有效帮助接待问题 90% ，问题解决率 88% ！ 百度智能客服实施案例 — 智能在 线客服 支持外卖极速响应客户问题 对于外卖来说时效性最为关键，从 外卖需准时送达到快速响应客户咨 询，外卖对客服产品的响应速度提