......................................................................... 5 (一) 全面掌握全国内部审计数智化转型的真实情况..........................................................5 (二) 准确识别制约行业发展的核心难题.................... ......................7 (二) 受调研单位基本情况.............................................................................................................8 (三) 内部审计开展数智化建设情况................................... 全国内部审计数智化转型现状综合分析.......................................................................... 12 一、 整体情况分析.................................................................................................

量数据、纠正错误的计价信息； 也可以进行统计分析，计算项目成本偏差率、资 金使用效率、工期延误情况等关键指标； 还能对工程合同、变更、索赔数据进行 分类和排序，帮助审计人员快速识别高风险区域和异常交易。DeepSeek 与可视 化工具结合使用，能够生成工程造价趋势图、预算执行情况对比图等直观展示。 例如，审计人员可以利用某工程建设单位的每日资金流动数据进行深入分析， 发现资 作为工程审计专家，请你： 1. 行动：详细审核[项目名称]的全部财务文件 2. 目的：评估资金使用的合规性和效率 3. 期望：提供一份包含以下内容的综合报告： - 资金使用轨迹分析 - 预算执行情况 - 潜在财务风险识别 - 具体改进建议 24 ① https://mp.weixin.qq.com/s/wQWtYo2prUWt-VSjl8BVfw 24 在工程审计领域的应用中，APE 规划， 这使 TRACE 模型在此领域具有显著应用价值。 应用场景：大型水利工程进度与成本审计 1. 任务（Task）：评估水利工程项目的进度偏差与成本超支情况 2. 请求（Request）：分析项目关键里程碑的完成情况及相关成本控制措施 3. 行动（Action）：审核项目计划文档、进度报告和财务记录 4. 背景（Context）：该项目是国家重点水利工程，进度和成本控制对国家水资源战略具有重要意义

实施先进制造业集群发展专项行动 ，组织开展四轮先进制造业集群竞赛 ， 目 前已培育建设 80 个国家先进制造业集群 ， 各具特色、 竞相发力、 梯次发展的先进制造业集群体系初步形成。 国家级先进制造业集群空间分布情况（部 分）审图号： GS （ 2024 ） 0650 号 n 从行业看 ， 高端装备领域集群数量最多。 细分 领 域方面 ， 已实现在工业母机、 光伏、 仪器仪表、 超硬材料等制造业重点产业链的首次布局 国家级先进制造业集群行业分布情况 6 从区域分布看 ，东部地区在集群数量上占据绝对优势 ， 牵头的国家级集群共 48 家。 西部和中部地区牵 头的 国家级集群数量相当 ，分别为 13 家和 12 家。 中心城市和城市群成为集群建设的重要支撑。 国家级先进制造业集群空间分布情况（部 分）审图号： GS （ 2024 ） 0650 号 我国先进制造业集群培育的战略部署 各地牵头国家级先进制造业集群情况 7 80 个国家级集群涉及 26 个省级行政区 ， 其中 ， 牵头省份 23 个。 牵头国家级集群数量最多的前三个省 份分 别是是江苏、 广东和浙江 ， 国家级集群数量分别为 13 家、 8 家和 7 家 ， 三地牵头国家级集群总数为 28 家， 各省牵头国家级先进制造业集群情况（前十名） 我国先进制造业集群培育的战略部署

要 8 量化整改要求（如“3 个月内上线自动化反洗钱筛查模块”）） （35）整改效果评估是否滞后？（如一年后才复查问题是否解决，需要建 立 90 天闭环跟踪机制，通过系统日志自动验证措施执行情况） （36）审计报告是否缺乏风险预警？（如仅描述已发现问题未提示潜在风 险， 需要增加“风险前瞻”章节，基于历史数据预测未来 3 个月高风险领域） （37）知识库更新是否及时？（如未将典型案例纳入内部培训教材，需要 （13）养老理财产品是否设置冷静期特别提示，销售话术是否包含长寿风 险 等专属内容？（暗访抽查理财经理话术，核验产品说明书风险披露条款） （14）在金融产品销售过程中，是否存在未向客户充分揭示产品风险、费 用 结构及提前赎回条款等情况，或通过误导性宣传诱导客户购买与其风险承受 能力 不匹配的金融产品？（可通过调取销售录音录像、抽查宣传材料、检查客 户风险 评估报告及回访记录进行验证，重点关注高风险产品（如结构性存款、 私募类产 、利用企业股权穿透数据和授信台账交叉验证，是否发现单一实际控制人 关联企业贷款总额突破资本净额的监管红线？（整合工商数据与信贷系统数 据， 建立集团客户关联树，计算穿透后授信集中度指标，对识别出的超标情况 进行进 一步核查与验证） 3 、基于数据库操作日志与员工终端行为数据的时空关联分析，是否定位 到 非工作时段批量导出客户征信报告的异常操作行为？（设置“单日访问超过 500 条敏感数据”“凌晨

c-csa.cn）。须遵守以下：(a)本文 只可作个人、信息获取、非商业用途；(b) 本文内容不得篡改；(c)本文不得转发；(d)该商标、 版权或其他声明不得删除。在遵循 中华人民共和国著作权法相关条款情况下合理使用本文内 容，使用时请注明引用于云安全联盟大中华区。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 3 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 4 致谢 报告中文版支持单位 北京数安行 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 8 安全声明 本文仅供参考，不构成法律建议。 本研究文件由云安全联盟编写，探讨了当前围绕人工智能的监管治理情况。 虽然本文涉及各种法律和监管框架，但必须强调的是，所提供的信息不适用于 任何特定情况的法律指导。 人工智能的监管环境正在迅速演变，法律法规的解释和应用会因各种因素 而存在很大差异，这些因素包括： ● 管辖范围（国家或地区） ● 具体的情景（如行业、应用场景等） 会态度，可能会影 响新技术的开发、采用及监管环境。 这些关于前瞻性的陈述仅反映作者和云安全联盟本文件发布之日的观点， 作者和云安全联盟不承担更新或修改本文档中任何前瞻性陈述以反映未来事 件或情况的任何责任。请读者不要过度依赖这些陈述。 文档摘要 本文围绕人工智能和生成式人工智能（GenAI）的法律和监管环境论述。 主要强调了生成式人工智能在复杂多变的环境中面临的挑战，这些挑战源于生

-8章讨论了AI机器⼈的不同⽤例和发展。 可以说，最复杂的领域之⼀是⾃动驾驶⻋辆（AVs），因为AV以每⼩时70英⾥的 速度⾏驶⽽⽆需监督存在很⾼⻛险，导致监管批准进展缓慢是可以理解的。现在这 ⼀情况正在改变。Waymo每周进⾏10万次AV乘⻋。其他试验和批准也正在进⾏中 ，有机会减少死亡⼈数（每年有140万⼈死于⻋祸），增加⽆法驾驶的⼈的出⾏机 会，以及解放⼈们的时间。我们的分析指出到2050年估计将有18亿辆AV。 场的⼀半。我们分析了每个地区的数据直⾄2050年。 我们认识到增补与替代的担忧既不⼀致也不直接。例如，AVs可能会替代⼀些驾驶 职业（例如出租⻋），但⼀些驾驶职业涉及其他任务/服务（例如配送）。 配送）。 采⽤和渗透率将基于经济情况⽽变化。我们发现清洁领域的机会看起来很⼤（表1中 显⽰的1188万个清洁机器⼈预测表明清洁领域的采⽤机会是巨⼤的）。当看到类⼈ 机器⼈时，令⼈惊讶的是与美国最低⼯资标准（7.25美元）对⽐时收回期似乎⾮常 59-b36f-1aba9338b800 © 2024 花旗集团 9 Citi GPS：全球展望与解决⽅案 2024 年 12 ⽉ 市场份额的竞争已成为取胜即拥有⼤部分份额的经济形势。如果这种情况发⽣在⼈⼯智 能机器⼈领域，将加速采⽤。 当我们将这⼀数据点加⼊技术、经济和改善动⼒因素时，我们相信‘⼈⼯智能机器 ⼈正在接近你’。因此，我们预计到 2050 年，将有 40 亿台⼈⼯智能机器⼈在我们

所描述。通过给定 物体的质量和受力情况就可以通过 F  ma 这个公式去计算物体的加 速度，再结合运动学公式和初始状态计算该物体往后任意时刻的运动 状态。然而牛顿力学可以计算的运动规律是有范围的，即低速宏观弱 引力场情况。如图 1 所示，当我们研究的物体尺寸从日常生活中见到 的宏观世界，如飞机、汽车和篮球，逐渐变小到了原子尺寸的微观世 界时，情况大不相同。而描述这个微观世界粒子运动规律的理论就是 化因子。一个原子同时处于自旋向上和向下       2 1  。如果一 个物体同时处于 n 种状态，就是   n 2 1 ... 1         n 。这种情况 也许会让没接触过量子力学的人感到很奇怪。因为在我们先前经验中 见到的世界里，一个物体的状态只会出现某一种。以抛硬币为例来对 比一下经典世界和量子世界，如图 2 所示。硬币白色朝上为 0，黑色 3. 纠缠态及其测量后的状态。p 为该测量结果出现的概率。 另一个重要的概念是纠缠态。纠缠态是两个或多个系统的状态不 能表示为各个系统量子态直积形式的态。以两个物体为例，通常在没 有任何关联的情况下，物体 1 的状态为 1 ，物体 2 的状态为  2 。 将他们看成一个复合体系来表达，其状态为 2 1      ，其中 为 直积符号。有时为了简便，省略中间的直积符号，直接写为

近三年上海分行的不良率变化情况 今年存款做得怎么样 今年的销售明星是谁 近年来上海的坏账情况 可信 归因型分析：维度归因 统计型 归因型 预测型 决策型 统计分析 数据解释 下钻分析 归因型分析：指标归因 统计型 归因型 预测型 决策型 通过归因分析，发现线上申请总量过低、笔均交易额降低，需要分析具体线上各渠道申请变化情况， 是否有渠道终止合作等；以及笔均交易额的变化情况，是否有渠道或产品设置了交易限额 升级投诉，覆盖 5 月 7 日 • 页面访问量 25 次，包含“联 系我们”页面 5 月 8 日 • 页面访问量 • 行为准则 • 有所不满 5 月 8 日 • 投诉 “ 我已经和你们公司说明了情况，你们的网站一直显示已接收了我的即期汇票， 但是实际上还在我的账户里等待被接收，导致我无法进行网上支付。请抓紧 处理这个问题，我付了款，但是你们没接收，导致我逾期好几个月了。” 预测型分析：同样可以建立指标树完成 万 联系我们访问量 XXX 笔 问卷调查评分 预测型分析：将归因逆向运用即可预测 通过归因分析，发现线上申请总量过低、笔均交易额降低，需要分析具体线上各渠道 申请变化情况，是否有渠道终止合作等；以及笔均交易额的变化情况，是否有渠道或 产品设置了交易限额 归因分析结果 KPI 第一维度：直接影响 第二维度：间接影响 第三维度：渠道 / 产品 / 客 群 户均余额 同比 -5% 户均额度

权限配置 报警管理 系统支持基于SBTi等不同科学减排方法学的碳中 和规划 预制多种常用的减排方法学，快速规划实际减排项目 管理碳中和证书，呈现历年碳中和情况，管理碳补 偿活动 展示企业当前运营的碳资产，展现当前碳市场价格 和交易情况 漏损管理 系统自动就用能超限或异常能耗进行报警提示，操作 人员可及时发现“跑冒滴漏” 多用户层架构管理，用户额可从集团、公司以及单 位建筑等层级配置多种角色，角色可定义访问平台 展现光伏站的主要运行数据，对运行情况进行提示 和管理 展现储能站的主要运行数据，对运行情况进行提示 和管理 展现充电站的主要运行数据，对运行情况进行提示 和管理 表计列表和状态查看，提供表计层级树 支持批量手动补录数据 西门子智能基础设施集团 西门子线路保护系统有限公司(低压电气工厂) 客户挑战： 客户收益： 对多租户，多业态办公园区实现有差异化的精细能源管理； 园区历史设备与系统情况复杂，各建筑的智能化设备拥有 西门子（中国）有限公司智能基础设施集团数字化赋能中心 地址：上海市杨浦区大连路500号西门子上海中心A座4楼 西门子公司版权所有 本手册中提供的信息只是对产品的一般说明和特性介绍。文中内容可能与实 际应用 的情况有所出入，并且可能会随着产品的进一步开发而发生变化。仅当相关合同条款 中有明确规定时，西门子方有责任提供文中所述的产品特性。 手册中涉及的所有名称可能是西门子公司或其供应商的商标或产品名称， 如果第三

供应链整合与贴牌生产：与仿制药厂合作生产自有品牌药品，通过精简SKU和大批量采购控制成本，同时提升品牌溢价。 资料来源：Wind，公司官网，国联民生证券研究所 注：数据截至2025年3月4日 HIMS收入和净利润情况 HIMS股价走势图 -600% -400% -200% 0% 200% 400% 600% -200 0 200 400 600 800 1000 1200 2020 台通过频繁医患互动、AI支 持的个性化剂量调整和副作用管理提升了治疗效果。 资料来源：Hims官网，Bloomberg，国联民生证券研究所 HIMS用户数量和客单快速增长 HIMS季度销售收入情况 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 线上销售（百万美元） 批发（百万美元） 程，使模型的思考过程变得透明，便于对模型进行调整和优化。 ➢ 长思维链推理：DS采用长思维链推理方法，将复杂问题分解为多个中间步骤，并对每个步骤进行详细分析。这种方法不仅 提高了推理的准确性，而且在数据量较少的情况下，如罕见病诊断，能够显著提高诊断结果的准确性。 ➢ 降低算力成本：DS通过优化算法和模型结构，减少了模型运行所需的计算资源，从而降低了算力成本，使得医疗辅助诊断 和治疗更加经济高效。 AI远程医疗治疗与诊断国内外标的梳理