.........................................................................................7 2.2.6 关键问题研究................................................................................................ 用于信息的日常办公 15 信息点网络交换机 若干 用于信息点网络集成（每个信息的 1 台） 2.2.5 基础设施建设 本项目的的基础设施建设包括总机房建设、信息点建设和网络建设三大部分。 2.2.6 关键问题研究 本项目涉及物联网感知层技术和短距离无线通信技术。 机密 第 16 页 共 25 页 6/18/2025

自主可控水平显著增强，优势行业形成全球创新引领能力， 在世界制造业强国第二方阵中的地位更加巩固，新型工业化 支撑构建新发展格局、引领带动经济社会高质量发展的作用 大幅提升。 三、“十五五”时期制造业发展需要解决的关键问题 （一）构建产业科技创新体系。习近平总书记指出，要 以科技创新引领产业创新。针对“技术”到“市场”的供需壁垒、 “实验室”到“生产线”的转换壁垒、国产化替代产品“有而不用” 的应用壁垒，建议：一是建立需求导向的技术供给制度。积

型是一项 独特的挑战。目前，从训练好的模型中移除特定数据点的技术可行性和伦理 影响仍不明确，缺乏可靠的流程和既定的指导来处理此类请求，这就引发了 如何平衡个人隐私与模型整体功能和社会利益这一关键问题。 ● 反对权：个人有权反对出于特定目的处理其个人数据，包括在生成 式人工智能的背景下。然而，在生成式人工智能的背景下行使这项权利面临 着独特的挑战。目前还没有可靠的标准化流程可以在模型训练完成后将个人 5 安全、责任和问责 生成式人工智能发展迅速，能够自主生成从创意文本到非常逼真的图像和视频 等输出结果，这无疑开创了一个技术奇迹的新时代。然而，这一进步也迫使我们解 决有关安全、责任和问责的关键问题。最近的一些例子，如Gemini生成带有偏见的 视觉效果（谷歌博客，2024年2月）和加拿大航空公司机器人提供错误的退款信息 （纽约邮报，2024年2月），凸显了人工智能不当行为的真实后果。这不得不引起 测数据、模型和输出 中的偏差，同时验证数据隐私法规和道德处理的遵守情况。这种积极主动的方法可 以促进公平性和包容性，同时防止生成的内容被滥用，如 深度伪造和有害内容。 持续监测有助于解决两个关键问题：它可以主动识别和消除训练数据和算法中 的偏差，促进公平性和包容性；其次，它有助于识别生成内容的潜在滥用，使公司 能够遵守伦理准则，防止错误信息的传播。 2.制定全面的合规计划： 该计划应

化转型重视不够，缺乏培养高素质数字化人才的机制，尤其是复 合型人才和熟悉信息化工作的领军型人才。 （3） 缺乏数字化经验 对数字化转型的战略、理念、愿景缺乏深刻理解；对企业数 字化转型的痛点、难点和关键问题缺乏系统研究，缺少整体解 决方案。没有从业务的角度去考虑企业的数字化转型，没有以 业务为核心去实现企业的数字化，或者说不知道如何去实现数字 化。 （4） 部门协调困难，内部信息不畅 从业

物联网、大数据等新一代信息技术，激发数据要 素创新驱动潜能，提高公交车辆设施状态的泛在 感知能力与全要素的数字化高效运营水平[18-19]，解 决面向智慧出行服务新模式的多主体运营服务准 则、信息集成、一站式出行服务整合等关键问题， 搭建以公共交通系统为载体的一体化出行服务平 台；加强人工智能等新技术应用，研发需求导向 型定制出行信息服务技术、公交出行大数据画像 与信息图谱构建技术、基于区块链技术的公交数 据共享节点体系构建与数据加密技术等，提供全

28 数智化审计调研报告 第五章 数智化审计的未来展望 数智化审计通过高效的数据处理和智能分析，能够迅速发现潜在的风险和问题，进而提 高审计质量和效率。这种能力使得审计人员可以更加专注于关键问题和风险，减少对传统审 计方法的依赖，从而提高了工作效率。因此，审计从业人员应当在组织数字化转型战略的总 体规划下，大力开展数智化审计工作，并持续在以下几个方面进一步开展有益的探索。 1) 将数智化审计纳入组织数字化转型蓝图

以及鼓励投资于风险减少等措施来加强网络保护与信息安全。 AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 3 二 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问题都有哪些 在AI技术的驱动下，保险行业站在了充满机遇与挑战的十字路口。关键问题接踵而至，这些问题 不仅深刻影响着行业的运营模式，还在决定着未来的发展方向。面对这些问题，进行深入思考， 探讨有效的应对策略。 • 采取必要的精简：保险公司需要简化销售和运营流程，并消除不必要的步骤。险企可通过

断率（警戒值＜15% ） - 平均会话轮次（理想值≤3 轮） - 人工转 接率（健康值＜5%） 对于高频反馈问题，应建立快速迭代机制。技术团队需保持每 日构建（Daily Build）节奏，确保关键问题能在 48 小时内发布修 复补丁。同时设立跨部门复盘会议，每周对齐测试进展并动态调整 测试策略，为后续规模化推广积累基线数据。所有测试结果需形成 结构化报告，包含量化数据、质性分析和改进建议三部分，作为项 天超过主版本 2 个百分点时，执行热切 ” 换。知识图谱更新遵循 测试环境验证->小流量发布-> ” 全量推送 的 流程，每次更新保留版本快照以便回滚。 建立跨部门优化小组，每周例会 review 三个关键问题：当前 最大转化漏斗断层、客户投诉 TOP3 问题、新增业务需求对接进 度。每季度执行一次架构级优化，包括但不限于：对话管理引擎升 级、领域知识图谱扩容、多模态交互增强等。所有优化必须通过合 数据工程师（处理保险业务数据清洗与 API 对接） o 运维工程师（保障服务器资源与网络稳定性） o 安全专员（确保符合金融级数据合规要求） 该团队直接向数字化转型领导小组汇报，每周同步进度 并升级关键问题。 2. 敏捷开发流程 采用双周迭代模式，业务部门需提前 10 个工作日提交需求文 档，IT 部门按优先级分配资源。例如： o 优先级 P0（直接影响核保/理赔的场景需求）：72 小时 内响应

小时的实时支持。无论是在初始配置、 策略调试还是日常使用中遇到的问题，用户均可在最短时间内获得 针对性的解决方案。为提高响应效率，我们采用智能化工单系统， 根据问题的紧急程度和复杂程度自动分配优先级，确保关键问题得 到优先处理。 其次，知识库模块为用户提供了丰富的学习资源，包括操作手 册、视频教程、常见问题解答（FAQ）和技术文档。所有资料均按 照用户角色和使用场景进行分类，便于快速查找。此外，知识库还 证以及部署与监控六个主要阶段。每个阶段的持续时间将根据任务 的复杂性和资源的可用性进行合理分配。 1. 需求分析阶段 该阶段预计持续 2 周，主要任务包括与业务团队沟通，明确量 化交易策略的核心需求，确定需要解决的关键问题，并形成详 细的需求文档。团队将进行市场调研，分析现有的量化交易模 型，并确定 DeepSeek 应用的创新点。 2. 模型设计阶段 为期 3 周，团队将基于需求分析结果，设计 DeepSeek

的复杂场景，进行压力测试和功能验证，确保系统稳定性和可靠 性。  需求调研与数据收集（2 个月） 1. 与相关方进行沟通，明确需求优先级。 2. 收集历史交通数据、乘客流量数据和实时运营数据。 3. 分析数据，识别关键问题和改进点。  系统开发与测试（3 个月） 1. 基于 DeepSeek 技术开发核心模块。 2. 搭建模拟测试环境，进行功能验证和压力测试。 3. 根据测试结果优化系统性能和功能。 系 户友好性。 6.3.3 改进措施实施 在实施改进措施的过程中，首先需要建立一个多维度的反馈分 析系统。该系统将整合来自乘客、司机、运营管理人员等各方的反 馈，通过数据挖掘和机器学习技术，识别出关键问题和改进点。具 体步骤包括： 1. 数据收集与处理：通过 DeepSeek 平台收集用户反馈数据， 包括乘客满意度调查、司机操作日志、设备状态报告等。数据 经过清洗和预处理，确保其质量和一致性。