印章的几何特征匹配 该能力已在银行开户、信贷审批、反洗钱等场景完成 POC 验证，关键业务指标改善如下： 场景 处理时效 准确率 人工干预率 对公开户审核 8min →3mi n 91% →99 % 100% 15 → % 抵押品评估 24h →2h 85% →96 % 70% 5% → 投诉工单分类 5min →30s 88% →97 % 50% 2% → 模型通过联邦学习架构实现多模态数据的隐私保护处理，确保 求 降 低 30% 的同时保持 95%以上的准确率。对于非实时批量处 理任务，建议使用竞价实例降低成本。 4. 关键性能保障措施 o 实施请求优先级队列机制，确保交易类请求的 P99 延迟 <500ms o 建立 GPU 热备节点池，在峰值流量时自动扩容 o 通过模型剪枝技术将 FAQ 场景下的模型体积压缩 40%， 显著提升缓存命中率 需要特别说明的是，金融场景对响应时间的敏感性呈现明显的 - 网络：10Gbps 专用带 宽关键性能指标 1. 单次请求响应时间 - 简单文本生成（ 如FAQ 应答）： 平均延迟为 320ms（P99 ≤ 500ms ） - 复杂任务处理（如贷款方案生成）： 平均延迟 1.8s（P99 ≤ 2.5s） 测试条件：输入长度≤512 tokens，输出长度≤256 tokens 2. 并发吞吐量 o 峰值吞吐量可达 1,200

通过人脸识别算法快速采集人脸信息，用户通行时只需刷脸即可完成身份 验证 ? 最大支持 100000 用户， 100000 张 IC卡，10000 人脸库，支持 JPG、JPEG格 式图片导入人脸照片， ? 人脸验证准确率≥ 99%，1：N 比对时间≤ 0.5S/人，识别速度快，准确率高 ? 支持照片视频防假，防 3D 打印，电子屏，面具，头套等 XXXX 解决方案 第 14 页 ? 支持活体验证检测 ? 适应侧脸 人脸识别能力 ? 通过人脸识别算法快速采集人脸信息，用户通行时只需刷脸即可完成身份 验证 ? 最大支持 10000 人脸库，支持 JPG、JPEG格式图片导入人脸照片 ? 人脸验证准确率＞ 99%，1：N 比对时间≤ 0.5S/人，识别速度快，准确率高 ? 适应侧脸，遮挡，模糊，表情，明暗变化等实际环境，提高准确率 ? 设备支持 60000 个用户， 60000 张卡（二维码、蓝牙、卡）

切换至备用策略。 2. 压力测试与性能优化 通过历史数据和蒙特卡洛模拟生成极端市场场景（如闪崩、流 动性枯竭），测试系统吞吐量与响应时间。关键指标需满足： o 订单平均延迟 ≤ 10ms（99%分位数） o 每秒处理行情数据 ≥ 50,000 条 o 最大并发订单数 ≥ 500 笔/秒 优化方案包括： 3. 鲁棒性增强设计 o 参数自适应：采用在线学习机制动态调整策略参数，例 实时报警：数据延迟>1 秒时触发企业微信通知 2. 自动补偿：断点超过 5 分钟启动历史数据回补 3. 人工干预：持续性数据异常触发运维工单系统 存储系统性能指标需满足：  行情数据写入延迟：<50ms（P99）  批量查询响应时间：<5 秒（千万级记录）  系统可用性：≥99.99%（年度停机时间<52 分钟） 4.1.1 多源数据整合 在量化交易系统中，多源数据整合是构建可靠数据基础的核心 2. 机柜级：跨机架部署副本，故障自动切换时间<15 秒 3 数据 中心级：两地三中心架构，数据同步延迟<1 分钟 性能监控体系包含以下关键指标采集频率：  存储延迟：每 10 秒采样（P99<8ms）  吞吐量：每分钟统计（日均 1.2TB 写入）  节点负载：每 5 秒收集（CPU 利用率<65%）  存储利用率：每小时扫描（水位线<85%） 该方案已在实际生产环境支撑日均

...................................................................................................99 6.2.2 小样本学习优化.................................................................................... 核损辅助系统集成 3000+条行业风控规则，实现损失评估偏差率 ≤5%；争议调解系统通过多轮对话生成技术，使协商达成率提升 22 个百分点。所有功能模块通过微服务架构实现，API 响应时间 P99 ≤800ms 。 交互层采用渐进式 Web 应用技术，支持移动端与桌面端全适 配。关键用户旅程包含：报案→材料上传→智能初审→人工复核→ 结案支付，全流程平均处理时长压缩至 4.3 小时（传统模式为 加密后存储，医疗诊断文本中的个人 信息采用序列标注模型自动掩码。 数据版本控制采用增量更新机制，每日凌晨同步业务系统变 更，重大业务规则调整时（如保险条款修订）需重建全量数据集。 最终输出的训练集应满足：字段完整度≥99%、实体识别准确率 ≥97%、类别样本比例与实际业务分布误差≤5%。建议建立数据质 量看板，实时监控特征漂移情况，当关键指标波动超过阈值时触发 模型重训练流程。 5.1 数据来源与类型 在

...................................................................................................99 6.3 环境适应性设计...................................................................................... 正常模式：全参数模型响应，支持 128K 上下文 - 过载模式：切换至 4-bit 量化模型，保持 90%准确率 - 应急模式：启用预置问答库+规则引擎，响应时间<100ms 通过实时监控平台动态调整策略，当 P99 延迟超过 800ms 时 自动触发降级，系统在 2023 年某省级博物馆的实测数据显示，全 年服务可用性达到 99.982%。所有优化方案均通过压力测试验证， 在 4*V100 的硬件配置下可稳定支撑 系统架构采用边缘计算与云端协同模式，确保在弱网环境下仍 能提供基础服务： 1. 前端设备：部署轻量化 AI 终端，集成 RFID 感应模块和降噪麦克风阵列，实现 1.5 米内展品识别准确率≥99% 2. 内容引擎：基于 DeepSeek 构建的知识图谱包含超过 200 万条 ” 文物关系数据，支持实时关联讲解（如 当前青铜器纹饰与三楼 18 ” 号展厅商代器物的演变关系 ） 3

- 4003 权限不 足（需 HIS 系统授权） - 4004 数据格式不兼容 - 5001 智能体服务 不可用 性能指标要求达到： - 文本接口平均响应时间 ≤300ms（P99<800ms ） - 影像接口吞吐量≥50 req/s（GPU 集群 部署） - 长会话上下文保持能力≥20 轮次 所有接口均需通过医疗数据脱敏网关，自动过滤 PHI（受保护 健康信息），采用 天过期） o 预加载 CMeKG 医学知识库的热点数据，冷启动时间缩 短 80% 持续监控机制 部署 Prometheus+Grafana 监控体系，重点跟踪： - 每 5 秒采样推理延迟 P99 值 - GPU 显存波动幅度（设定阈值告警） - 异常查询模式识别（通过日志分析服务检测超长文本等异常输 入） 调优后系统需通过 72 小时稳定性压力测试，在模拟网络抖 动、节点故障等异常条件下保持服务可用性≥99 后）  第三阶段：全量切换（需通过临床验证委员会签字 确认） 4. 性能监控体系 部署 Prometheus+Grafana 监控栈，关键指标 阈值设置： o 推理延迟：≤800ms（P99） o API 成功率：≥99.99% o GPU 利用率：70%-85%预警区间 o 每日自动生成运维报告，包含异常检测结果和资源使用 趋势 5. 容灾与回滚方案 o 建立双活数据中心架构，RPO<15

90% 异常智能监 控 60% 自动化调 度 渠道升降级 。 。 。 渠道分流 小休管控 梯队助接 。 。 。 舆情监测覆盖纸媒在内的 6000+ 媒体 / 网站 舆情风险覆盖率 99% ， 风险预警准确率 80+% 模型 + 规则组合过滤 97.1% 实时派发需求 35 个 / 日 累计完结 1124 个 案例：体验数据驱动产品决策 从体验问题定位

景，结合安全运营最佳实践编排智 能体，灵活调度安全工具、补充安全知识库，实现从环境感知到决策处置闭环。 1、省人力：智能体大幅提升安全运营效率，运营人力成本直降50% 2、提效率：告警研判准确率超99%，处置时间从小时级缩至分钟级 3、降风险：经亚运会、亚冬会等“零事故”验证，重大活动安全保障无忧 用户价值： 典型客户或目标客户： 亚奥理事会、杭州大数据局、金华大数据局、浙江移动、中兴通讯、国能集团、 Agent协同架构，训练吸收安全运营最佳实践，能自主化地完成复杂的威胁分析、事件 调查、响应处置等工作，全面驱动安全运营智能化与自动化。 方案功能与架构： （1）分析精准度：分析结果准确率99.99%，覆盖99%关联威胁实体，单次威胁 分析平均耗时分钟级； （2）场景自动化：85%标准化工作无需人工介入，减少70%重复性操作； （3）协同响应效能：多步骤调查任务提速80%。 用户价值： 微步安全云 1、为客户大模型应用可信、安全、合规落地提供关键技术支撑，有效满足客户在模型安全合规、 风险可控方面的核心需求，显著降低应用风险，保障AI技术可信落地。 2、帮助行业客户完成模型迭代，确保生成内容合规率提升至99%以上，攻击抵御成功率达到 97%以上，并通过备案审查，构建起“评测-整改-验证”的闭环备案支撑体系；帮助各行业客户 构建覆盖"输入-推理-输出"全链路的智能风控体系，形成端到端安全闭环。 用户价值：

息行事，除非得到具体的专业建议。罗兰贝格有限公司对因使用出版 物 中包含的信息而造成的任何损害概不负责。 © 2025 罗兰贝格有限公司。版权所有。 出版方 罗兰贝格亚太总部 中国上海市山西北路 99 号 苏河湾中心办公楼 23 层， 200085 +86 21 5298-6677 WORLD'S BEST MANAGEMENT CONSULTING FIRMS P O W E R E

行业专题报告/证券研究报告 识别率达 97%；3）保险核心系统「无界山 2.0」基于大数据与 AI 技术，支撑海量 碎片化保险业务，22 年共出具超 91 亿张保单，承保自动化率达 99%，服务超 5 亿用户，全年理赔客户同比+28.7%至 1.66 亿元，96%的健康险理赔实现全线上结 案。当前无界山已完成底层数据无感切换，增强了可扩展性和高可用能力，减少 了 30%的费用。 器人直接解决客户诉求，有效替代客服人力 23490 人/天。 使用 AI 客服实现承保自动化和理赔线上化，提高处理效率并减少人工成本。2022 年，承接 91.32 亿张保单的同时，还能实现承保自动化率 99%，健康险的理赔线上化率也上升到了 96%。 智能定价、 核保、风 控、理赔 众安碎屏险的智能赔案审核相比人工审核效率提升 60 倍，2021 年，众安健康险全智能理赔每 28 秒有一个理赔结案，获赔等待时长同比减少 化、自动化 基于云端的保险核心系统「无界山」能够支撑海量碎片化保险业务，2022 年共出具 91.32 亿张保 单，服务超 5 亿用户，全年理赔客户达 1.66 亿，同比增长 28.7%；承保自动化率达 99%，健康险理 赔在线化率上升至 96%，每 9 秒有一个理赔结案，95%案件实现直通理赔，无需再次补交材料。 数据来源：众安在线 2021-2022 年财报，众安黑板报公众号，财通证券研究所