...................................................................................................98 4.3 持续优化阶段....................................................................................... 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 DeepSeek 方案目 标 欺诈识别准确 率 85% 98% ≥ 技术实施路径分为三个阶段： 1. 场景建模 处理能力 | 保险 场景优化特性 | |—————-|————————-| ———————————–| | 对话决策引擎 | 支持 16 轮多模态对 话 | 保单条款理解准确率≥98% | | 风险评估模型 | 毫秒级精算输 出 | 集成行业 LTV/CLV 预测模型 | | 业务流程编排器 | 并行处理 20+ 业务节点 | 自动适配银保监合规检查规则

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 3.0 长 期 运 营 后 的 精 度 ( 越 守候用户，保证极 速 响应客户咨询。同时基于聚类分 析 外卖在配送、催单、订单核心 业务 咨询最为高频，有针对性完 善知识 库后，外卖机器人日均接 待用户量 为在线客服总量的 98% ，准确度 98% 。 帮助 e 袋洗搭建智能客服体系， 提高客服效率 e 袋洗为 O2O 行业垂直领域业务， 用户场景集中，但衍生问题多样， 围绕业务各个维度问题，重复性高。 夜莺智能客服能够有效解决用户重

别等技术，通过人机对话 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 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 保险行业智能定损理赔应用梳理 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

争议升级阈值设定：当客户重复投诉≥3 次或情绪指数 （通过声纹/文本情感分析）超过阈值时，自动转接高级 专员。 4. 多语言与无障碍支持 针对跨境或特殊需求客户： o 支持中英粤等 12 种语言实时互译，翻译准确率≥98%； o 为视障用户提供语音描述服务（如 OCR 识别医疗发票后 转换为语音播报）； o 手语视频交互功能（需对接第三方手语翻译平台）。 5. 服务闭环管理 每次交互后自动发起满意度评价（NPS 理赔责任判定准确率：通过混淆矩阵计算，需达到 98%以 上阈值以符合监管要求 - 案件复杂程度分级 F1-score：针对不同难 度案件（如简单车损、重大疾病等）分别评估 - 欺诈识别 AUC- ROC：重点监测在 0.85-0.95 置信区间的表现 指标类型 计算方式 行业基准 目标值 责任判定准确率 TP+TN/ (TP+TN+FP+FN) 95% 98% ≥ 材料识别召回率 TP/(TP+FN) 场景的具体实 现路径： 自动化理赔材料审核 通过多模态识别技术，大模型可自动解析医疗报告、事故照片、维 修单据等非结构化数据，并与保单条款实时比对。例如，对车险定 损图片的识别准确率可达 98%，处理速度较人工提升 20 倍。系统 会标记存疑项目并生成审核建议清单，供人工复核参考。 智能欺诈检测 基于历史理赔数据构建的异常行为分析模型，可实时检测以下高风 险特征： | 风险维度

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 率 ≥98 %。 - 轻量化部署：模型参数量需压缩至原版的 30%以内，支持在国 产 化 GPU（ 如昇腾 910B） 上运行，推理显存占用不超过 8GB。 2. 系统集成要求： | ≤200ms 5,000 ≥ 市场行情分析 ≤100ms （增量更 新） 1,000 ≥ 准确性方面，需结合业务阈值设定性能基线： 1. 风险识别类场景：欺诈检测准确率≥99.5%，召回率≥98%； 2. 数据查询类场景：信息检索精确率≥99.9%； 3. 决策支持类场景：如贷款审批，模型 AUC 需≥0.9。 技术实现上需通过以下措施保障：  流式处理架构：采用 Kafka 钱中的可疑交易识别标准 术语注入采用分层向量化策略，在微调阶段通过以下参数配置 实现深度融合： 注入层级 训练权重 数据增强方式 效果验证指标 基础概念层 0.3 同义词替换+语境重构 术语识别准确率≥98% 注入层级 训练权重 数据增强方式 效果验证指标 业务规则层 0.5 案例反演+规则模板填充 逻辑合规性≥95% 监管要求层 0.2 监管问答对生成 审计通过率 100% 业务规则编码方法

DeepSeek 大模型构建智能语音讲解公共服务 平台，实现传统导览服务的智能化升级。方案的核心目标是通过多 模态交互技术提升公共服务场景的信息传达效率与用户体验，具体 量化指标包括语音讲解准确率达到 98%以上，响应延迟控制在 800 毫秒内，系统日均服务容量不低于 10 万次请求。 关键技术目标分解如下： | 维度 | 技术指标 | 测量方式 | |—————|———————————–|—————————| 等多协议接入 o 实现负载均衡与流量控制，单节点支持 2000+并发请求 o 设备鉴权采用双向 SSL 证书+动态令牌机制 2. 业务逻辑层 关键组件包括： o 语音处理引擎：实时转写准确率≥98%（中文普通话） o 意图识别模块：基于深度学习的多标签分类模型 o 对话管理系统：上下文保持时长可达 10 轮对话 3. AI 能力层 DeepSeek 大模型通过 API 网关提供服务，主要参数： 在模型架构优化上，采用混合专家（MoE）架构动态分配计算 资源，通过以下技术手段实现高并发低延迟响应： - 动态负载均 衡：根据实时请求量自动切换 7B/20B 参数规模的子模型，在保证 98%意图理解准确率的同时，将响应延迟控制在 800ms 以内 - 上 下文窗口扩展：采用 NTK-aware 插值方法将上下文窗口扩展至 128k ，显著提升长文本讲解的连贯性 - 语音特征编码：新增音频编

智能占比 50%↑ 在线智能客服 IVR 自助语音 接听率保持稳定 监管投诉降低 3.3/ 月→ 0 智能质检 数据运营 智能服务运营 服务人力集约 50%-70% 满意度 97% 98% → 高效服务受理 智能服务 100% 国泰原有服务结构 国泰当前保险服务能力 国泰当前服务结构 国泰代运营案 例 理赔 拒赔申诉 传统车险 国泰保险原服务能力 ) 退保批改

； 2. 基于预训练的安全模型对AI大模型应用进行防护，做到以模制模； 3. 对于后门攻击、数据污染、梯度替换、模型操控、供应链投毒等攻击防护成 功率可达98%以上。对事实性评测、模型幻觉、逻辑推理、安全合规、隐私 保护等检测准确率可达98%以上； 4. 集成300+前沿模型，支持2000+系统漏洞评估，可检测50+攻击手段，涵盖 30+评估标准； 5. 轻量化部署，节省算力资源，消费级显卡即可运行。 96%以上，显著提升用户安全运营效率与体系化防入侵能力。 关键经营数据分析——现⾦流健康度继续下降 奇安信-智能安全运营AISOC 方案概况 方案优势和用户价值 方案优势与特点： （1）“智筛”，整合190+设备告警，98%无效告警秒级过滤，锁定 1% 高价值威胁 （2）“快判”，智能体 7×24 值守，单条告警处理≤9 秒，研判效率超人类 60 倍 （3）“秒溯”，攻击路径秒级溯源，100% 可视化重建 （4）“闭

千峰奖申报企业行业分布（2025） 企业生存情况调查 数字供应链与产业数智科技构成产业互联网主赛道 面向产供链数字化，引发产业数智科技服务，催生数智化平台化品牌产品。根据2025年度千峰奖数据数据，申报企业中，数字供应链 企业98家、占比近半，产业数智科技企业75家，数智品牌企业32家，反映供应链的数字化是主力改造领域，数智品牌企业占比从去 年的5.8%大幅增长至15.6%，反映出产业互联网正在数智科技的作用下进军品牌平台化 客户数据 供应商数据 第三方数据 震坤行“行家玲珑” 工业用品AI大模型 震坤行工业用品 数据字典 数字资产规模快速增长 支撑AI选型智能体实现技术跨越 工业用品智能体矩阵 30% 66% 98% 传统算法 通用大模型 震坤行AI选型智能体 商品选型准确率对照 高质量数据存储量 - 28 - 震坤行：AI场景化创新，深度赋能工业用品采购全链路 震坤行聚焦工业用品选型推荐、企 齐心智磐AI大模型：推动数字化采购供应链的效率提升与价值重构 基于AI视觉技术与大模型推理能 力，实现对签收单、现场货物与 订单明细的自动化比对。突破单 一文字或图像识别的局限，验收 准确率最高达98%。 品牌评估准入 将预算、品牌与商品规范等合规 要求嵌入AI规则模型，通过自动 化审计与风险防控，实现品牌采 购准确率提升30%。 商品智能运营 通过一键提报、分类匹配、税编 识别与AI作图四大功能，实现了

...96 5.1.1 服务器配置.................................................................................98 5.1.2 网络环境要求...........................................................................101 5.2 部署流程 医嘱开具错误率 2.3% 0.7% 70% 该方案通过 DeepSeek 智能体的自然语言处理与知识图谱技 术，可自动识别并关联分散数据实体，实现三大核心场景的突破： 门诊病历自动生成完整度达 98%、危急值跨系统预警响应时间缩短 至 30 秒、DRG 分组准确率提升至 93%。这些改进直接推动临床路 径优化和医疗质量指标改善，为后续智能化应用奠定数据基础。 2.1.2 人工效率低下 6 ” 小时测量一次 3. 多语言实时翻译：支持 16 种语言的门诊对话转换，响应延迟 <1.5 秒 该能力模块采用混合模型架构，结合规则引擎确保医疗术语的 精确处理，在敏感信息识别方面达到 98%的召回率（符合 HIPAA 标准）。实际部署时建议采用渐进式优化策略，初期聚焦单病种场 景验证（如糖尿病管理），待准确率稳定在 90%以上再扩展至全科 应用。 2.2.2 大数据分析与挖掘