......... 16 3．应用场景体系 ................................................................. 17 4．共识规则体系 ................................................................. 17 四、技术框架 .................. 理念。 2024 年 11 月，国家数据局印发《可信数据空间发展行动计划 （2024—2028 年）》（国数资源〔2024〕119 号，以下简称《行 动计划》），明确提出可信数据空间是基于共识规则，联接多方 主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施， 是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一体化数据 市场的重要载体。 国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广研究员认为， 一是作为数据流通交互平台。不同机构之间的数据资源往 往存在差异，且由于数据安全、隐私保护等原因，机构之间的 数据共享、交互、交易面临诸多困难。可信数据空间通过区块 链等技术手段，建立一套共识规则和安全可靠的身份认证、访 问控制机制，确保数据的真实性、完整性和不可篡改性，同时 明确数据的持有权和使用权，为数据资源的交互双方提供了一 个安全、可靠的环境，实现不同主体之间数据的安全、便捷共

导强度矩阵） （14）如何将金融机构风险偏好体系与审计风险评级模型联动，实现风险 容 忍度阈值在审计程序中的动态嵌入与预警？（如将风险偏好声明转化为可审 计参 数，建立风险容忍度红黄蓝预警规则引擎） （15）针对金融机构（如商业银行）县域分支机构，如何设计“穿透式”审计 方法论，精准识别“基层权力末梢”的违规操作与小微腐败风险？（ “ 如构建 信贷 三查 ”智能分析模型，开发村 计资源 分配，响应速度提升 50%） 3 、风险导向型嵌入式审计：将审计职能前置嵌入业务流程，如在信贷审 批 系统设置实时合规检查节点。通过规则引擎自动拦截偏离风险偏好的操作 （如超 额授信、关联方贷款），并生成风险热力图指导后续审计重点。（监管 规则语义 解析与代码化映射，如《商业银行资本管理办法》条款转化为系统规 则）；实时 风险仪表盘展示违规操作分布） 二、审计工作管理与审计质量控制 季度更新案例库，标注高频违规场景（如信用卡套现新手法） （38）质量控制标准是否模糊？（如未定义“重大缺陷”的量化标准，需要 制 定缺陷分级规则（如损失金额超 100 万元或影响客户超 1 万人为重大缺陷） （二）大数据审计场景应用问题 1 、如何整理不同系统的数据？（比如先制定一套标准的数据格式规则， 例 如统一日期格式、单位名称等，再用工具自动清洗数据，确保不同系统（如 Excel 表格、数据库）的数据能合并分析）

活动都依赖特定的互联网平台。即使在Web 2.0时代，用户可以是内 容的生产者，但相关规则依然由互联网平台制定，用户缺乏自主 权，主要体现为以下三个方面。 一是用户对数字身份缺乏自主权。用户只有在互联网平台上创 建账户，才能获得参与相应线上活动的数字身份，一旦销户则会失 去权限。每创建一次账户，用户都要填写一次个人信息。不同互联 网平台企业建立不同的账户体系，各账户体系规则不尽相同，用户 需要管理诸多账号和密码。不同账户体系间相互独立，容易形成 分隔符，我们把层次的名称叫作域，一个域的所有者能够完全控制 其子域。顶级域名（如“.eth”和“.test”）的所有者是一种名为 “注册中心”（Registrar）的智能合约，该合约内指定了控制子域 名分配的规则。任何人都可以按照这些规则，获得一个域名的所有 权，并可根据需要为自己或他人配置子域名。 Web 3.0是用户与建设者共建共享的新型经济系统 互联网经济的典型特征是流量为王——用户越多，价值越高。 最简单的 ，也是 网络的投资者、拥有者以及价值分享者。 在Web 3.0时代，开发者可以创建任意的基于共识的、可扩展 的、标准化的、图灵完备的、易于开发和协同的应用，任何人都可 在智能合约中自由定义所有权规则和交易方式，以此发展出各类分 布式商业应用，从而构建新型的可编程金融、可编程经济。一个智 能合约可能就是一种商业模式，它可以具有无限的想象空间，用户 将共同分享各类可编程商业项目发展壮大带来的收益。

复盘海外投顾行业转型历程 从美国财富管理行业经历由卖方销售向买方投顾的转型 ， TAMP 、 RIA 托管等 ToA 平台的赋能是其中重要 一环 : 1 )20 世纪 30 至 50 年代美国财富管理规则确立，《投资顾问法》等法案出台 ; 2 )20 世纪 60 至 90 年代间行业逐步向买方投顾模式转型，期间 1975 年取消固定佣金制、 1980 推出 12b-1 规 则、 1977 年以 Vanguard 是认知杠杆，不是流程替代，金融机构业务端的“产 品经理” 或成为稀缺人才 ; Ā 表 22ÿ 财富管理领域的认知能力坐标系 资料来源 ÿ 中信建投整 理 通过 MoE 架构、本地化部署、适配国产 GPU 、规则奖励 机制、开源生态等策略， DeepSeek 在 推理能力不输 OpenAI GPT-o1 的同时，实现显著的成本节省。 简单对比 : 训练成本 :DeepSeek-V3 (558 万美元 ) 人进行自然、流畅的对话， 机 器人可以根据客户的需求和问题，自动生成相应的解答和服务方案。 保险运 营管理 核保 自动核保 通过学习保险公司的核保规则和策略，自动对客户提交的保单进行核保。它可以快速地处理大量保单，并根据不同的核保规则和 策略进行精准判断，提高核保效率和准确率。 风险评估 根据客户提交的保单信息，结合外部数据源和模型，对保单的风险进行评估。它可以快速识别保单风险信息，帮助核保人员更准

解决具体问题：行为矫正（如拖延症） 、学业支持。 分领域目标 价值观（诚信） 、认知发展（逻辑思维） 、生活技能（自理） 、身心健康（情绪管理） 。 3. 系统内容 显性教育 学科辅导 、技能训练（编程 / 乐器） 、规则制定（作息时间） 。 隐性教育 家庭文化（餐桌礼仪） 、情感联结（亲子共读） 、价值观渗透（家长以身作则） 。 4. 系统方法 沟通方式 对话与倾听（非暴力沟通） 、非语言互动（拥抱鼓励） 。 学科割裂限制创新 思维 实证思维训练 大数据验证与实验模 拟系统 科学实验漏洞分析 、 对照实验设计 被动接受知识缺乏 批判性 亲子协作新范式 第三方智能中介平台 学习成果兑换规则 生成 、冲突调解方 案 传统权威式教育引 发的亲子对抗 传统家庭教育 A I 家庭教育 单一知识传递 多元知识生态 经验主义 数据驱动 被动学习 主动探索 线性进程 非线性 、跨界学习 倾听他们的烦恼 和 困惑 。 家长的四步实践路径 家长需要 提前设 定清晰 的使用规则 。与孩子 一 起讨论 ， 制定合理的 使 用时间和学习目标 。 家长首先需要了解这 些工具 “ 会做什么 ” 和 “ 不能做什么 ” 。 第三步 ： 观 察学习 效果 并调 整策略 第二步 ： 与 孩子共建学 习规则 关注情感 需求与全 面成长 A I 四能教育 以 AI 为基础，

运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能的答案 基于链式思维，逐步推理问题的每个步骤来得到答案 模型性能 响应速度快，适合即时任务 响应速度慢，适合复杂任务 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时作出决策 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 优势领域 函数调用、信息抽取、文本生成、创意写作、多轮对话、复杂角色扮演、打标、开放性问题，多样性高的 票、基金等）识别，分析正负向情绪 及影响面 • 办公场景：会议助手、流程助手、公文撰写、知识问答等 • 信贷尽调报告助手：全网搜集企业多维度信息，结合审核规则、评价模型等进行推理决策，识 别风险点 • 投资研究：针对特定的政策内容或突发事件做深度解读，产出观点报告，支持决策 • 条款智能核验：把产品具体条款，对比知 ）训练，跳过 SFT ，让模型通过自主试错和优化来学习， 减少对标注数据依赖，降低训练复杂度。 在实际应用中， R1 在数学和编程任务中表现优于 OpenAI o1 。 自适应调整 极简单的奖励规则，让大模型自我博弈、不断顿悟与自适应调整，实现深度思 考。比如， R1 会深入思考多种解题路径，评估优劣后选择数学难题的最优解， 这种能力使其在处理复杂任务时更加高效精准。 挖掘硬件潜力提高算力利用

NL2SQL 技术缺陷：无语义理解 第一代对话式 BI 核心技术： NL2SQL （规则模 型） 技术缺陷：精度低、配置成本 高、意图理解弱 第二代对话式 BI 核心技术： NL2SQL （规则模型 + 深度 模型） 技术缺陷：精度低、需要训练模型 第三代对话式 BI 核心技术： NL2DSL （规则模型 + 大 模型） 技术优势：数据可信、生成可控、可 干预、模糊语义理解 模糊匹配 业务黑话 • 笨办法：做配置表 ChatBI—— 统计型分析 统计型 归因型 预测型 决策型 ChatBI—— 统计型分析 统计型 归因型 预测型 决策型 • 规则模型，提问精准命中底层数据 • 平台配置，辅助企业个性化问题识别 语义清晰的问题 语义模糊的问题 • 基于大语言模型解析意图 • 意图调整：用户可以直接对解析结果进行干预 和调整，以获得自己最终想要的数据结果

AI 技术能够对算网全流程赋能，包括用户意图感知、业务智能承载、 服务闭环优化、智能运维等，使能算网自动化、自优化、自修复、自 学习，实现算网精细化自主运营，算网运营者将更多关注于算力网络 的规则制定和流程管理，而不需要在算力网络运行过程中进行干预。 对于算力网络使用者来说，基于 AI 技术构建的智能化算网服务流程， 能够快速识别新业务，使用智能的交互方法来全面洞察用户意图，在 实现资 分派并调度到最 匹配的计算节点进行高效处理，需要算网具备实时精确、灵活智能的 决策能力，能够根据任务需求和算网状态信息实现资源编排、路由选 择、任务调度等功能。传统的策略生成通常基于人为设定的规则和经 验数据，如基于链路基础度量值的路由选择、基于分时的计算节点选 择、基于加权代价函数的任务调度等。然而，随着算网规模和业务类 型的飞速扩增，上述的算网策略生成方式成本越来越高，而且无法保 和逻辑推理，并能够通过挖掘不同知识点之间的深层关系来推理探索 新的知识。算网知识的生成依赖不同类型的数据，包括日志、性能指 标、运维手册、业务需求、用户服务体验等，以及先验知识，例如拓 扑、专家规则、运维经验等。基于自动化或半自动化的知识抽取方法， 算网知识可以以结构化数据、知识图谱、AI 模型等方式进行表征，具 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 18 体内容

语义技术有效应对了信息时代的三大核心挑战：在数据层面，通过 RDF 的 统一数据模型解决了传统 ETL 过程中的语义损失问题；在系统层面，本体映射 技术（如 OWL:sameAs）实现了跨系统的语义互操作；在应用层面，基于规则 的推理支持了智能问答、个性化推荐等高级功能。Linked Data 项目证明，语义 网方法可使跨机构数据查询效率提升 40%以上。 4．问题与挑战 语义网的规模化应用面临三重障碍：技术层面，RDF/OWL 去中心化招聘系统中，求职者可自主管理可验证数字凭证（Verifiable Credentials）并选择性披露给雇主；  知识技能市场通过智能合约实现点对点价值交换；  去中心化自治组织（DAO）中，成员通过链上治理参与社区规则制定等。 4. 基于 AI 的自动化协同 随着 AI 技术的发展，智能体协同面临新的挑战：现有 AI 系统多以工具形 态存在，缺乏独立数字身份标识、明确责任边界与标准化协作协议；智能体间的 本。技术实现上，DLT 采用区块式或定向无环图（DAG）结构组织数据，通过拜占庭容错（BFT）或权 益证明（PoS）等共识机制确保节点间状态同步。智能合约作为可编程逻辑层， 支持自动执行预定义规则（如以太坊 EVM、CosmWasm），实现资产转移、 条件支付等复杂业务流程。DLT 不仅是加密货币的底层支撑，更为数字实体间的 价值交换、权益证明和协作审计提供可信环境。 2. 去中心化身份（Decentralized

海峡银行实际实践来看，在数据库标准化之后， 可大幅降低流程标准化和应急自动化的事实难度。 比如，面对多数据库带来的问题，实施数据库迁移整合。制定并验证合适的迁移方案、数据验证方 案；按照一定的规则进行数据库资源整合，合并冗余数据库，迁移旧库到新平台上，提升管理效 率，降低管理难度和成本。 在应急流程标准制定过程中，需要邀请业务部门、运维团队等多方参与，充分听取各方意见和建 议。定期对标 据同步的自动化、高可用化与业务扩展性，有效满足企业级应用对跨地域数据一致性、故障自愈 能力及资源弹性扩展的核心需求。 主从复制架构优势： �）基础参数对齐 主备集群创建实例时，应确保主、备实例的数据库版本、字符集编码、排序规则、大小写敏感、 innodb_page_size 等参数项一致。 �）分布式分片同步 分布式实例需要确保主备集群实例的分片（Set）数量一样，以及每个SET的ShardKey 范围一致。 �）元信息全链路同步 针对服务器管理，TDSQL管理平台的资源管理能力提供了服务器资源查看和管理功能。在创建实 例时，需先检查服务器资源，保障实例创建需要。如不满足需要，可通过新建服务器添加资源。 以新建服务器（MySQL模式）为例，需遵循以下规则： �）确保待新增服务器待安装目录（以/data举例）所在分区空间足够，具体可请参考配置安装路径详情。 �）确保待新增服务器可以访问外网或本地 yum 源，并确保 yum 源包含 BaseOS 和