过党建与业务融合机 制，推动审计从合规检查升维至公司治理效能工具，筑牢风险防控的政治根基。） （3）在落实“如臂使指、如影随形、如雷贯耳”要求下，如何构建审计项目 与金融重大战略部署的动态匹配机制，提升审计立项的精准性和前瞻性？（如 需 “ 建立 战略分解-风险扫描-优先级赋分 ”模型，通过政策图谱与风险热力图双 维 “ 驱动立项决策，并增加 战略分解颗粒度标准 ” “ 和 热力图更新频率 （二）审计模式创新应用场景示例 1 、跨部门数据融合审计平台：整合财务、运营、合规等多部门数据，构建 数据集市，通过大数据技术实现风险信号的跨系统关联分析。例如，将采购订单 数据与供应商付款记录自动匹配，识别虚假交易或利益输送线索。（多模态数据 治理框架，如非结构化合同文本与结构化交易数据融合；知识图谱技术关联人 员、 交易、资产等实体关系） 2 、敏捷审计小组模式：针对新兴业务（如跨境支付、数字资产）组建跨 计范围，需要根据业务风险热力图动态调整方案，优先覆盖高频违规领域 （如信 贷审批、资金清算）） （22）审计目标是否与合规要求同步更新？（如未跟进最新金融监管政策 调 整，需要建立政策库定期比对审计要点） （23）抽样方法是否匹配业务复杂度？（如对高频交易仍采用简单随机抽 样， 需要对高频交易使用分层抽样，按交易金额或渠道划分样本层级） （24）审计资源分配是否科学？（如资深审计师被分配至低风险业务线，需 要根据风险

案例一：小熊电器薪酬方案优化 （2）招聘与人才发现 案例一：完美日记“智取”数字营销人才 案例二：宝马服务版图中的人力外包“智慧” 案例三：西门子 AI 视频面试 （3）学习与发展 案例一：诺华智能匹配 案例二：掌上高考“岗位知识库”应用 案例三：某新能源产业集团“研发中心智能化知识图谱” （4）绩效提升 案例一：某大型连锁服务公司的智能绩效 案例二：某新能源产业公司的「OKR 目标 AI 智研究院发起了“AI 在企业人力资源管理中的应用”的调研，具体调研情况如下。 人工替代 决策自动化 流程自动化 沉浸式体验 个性化服务 智能客服、AI 视频面试、外呼机器人…… 人才画像、人才扫描、人岗匹配、离职预测、组织活力 度/健康度分析、舆情分析、职业发展轨迹及趋势分析...... OCR、RPA、简历解析、智能推荐…… VR，AR、虚拟形象、游戏化测评、战略沙盘模拟…… 千人千面的员工交互体验、个性化课程推荐、 项目借助薪智以 AI 赋能诸多产品与服务，实现基于薪酬管理的 一系列人才管理体系优化与质效提升，例如： 1）人才需求和薪酬趋势：利用 AI 技术完成同类企业的人才需求 识别、行业内同类岗位的匹配。通过对小家电行业市场数据挖掘和 分析，帮助企业了解行业未来整体趋势以及重点岗位类型的人才需 求和薪酬水平； 2）职务梳理：利用自然语言处理等 AI 技术将企业内部岗位对齐 至职务并进行部门

光”与东部电力短缺并存的结构性矛盾日益凸显。这种算力需求激 增与能源转型的双重压力，使得构建高效、低碳的算电协同体系成 为实现“双碳”目标的关键路径。 当前算电协同发展面临诸多现实挑战。在资源匹配方面，算力 基础设施主要集中在东部负荷中心，依赖化石能源供电，而西部新 能源富集区却面临算力需求不足的问题，影响了绿电的消纳。在系 统协同层面，算力调度以性能优化为导向，电力系统则以稳频调峰 ................... 47 5.1.1 系统复杂性，算电协同的纳管挑战..................................... 47 5.1.2 资源动态匹配，协同控制的核心难题................................. 48 5.1.3 能效瓶颈，电力侧的关键制约............................... .................................................... 50 5.2.1 智能调度技术从单目标优化迈向多模态协同，推动算力网 络向全域资源动态匹配演进 ................................................................... 50 5.2.2 绿色计算技术从能效提升转向全生命周期减碳，零碳数据

| | 监管更新响应时效 | 2-3 周 | 实时 | 99% | 在实际落地层面，人工智能技术已展现出与审计场景深度结合 的潜力。以应收账款审计为例，智能体可实现： - 自动匹配销售订 单、出库单与收款记录的三单一致性校验 - 动态计算账龄分析并可 视化逾期风险分布 - 智能抽样替代随机抽样，使高风险样本覆盖率 提升 40% - 自动生成符合审计准则的询证函和工作底稿 文件，版本控制精确到修订条款级 - 行业风险特征库：按制造业/金 融业等 15 个细分行业分类，包含 4200+ 典型风险场景的量化指标 - 历史案例库：结构化存储 3.2 万份审计报告中的关键发现，支持相 似案例匹配检索 智能处理层部署混合推理机制，结合规则引擎与深度学习模 型。对于程序性审计任务（如存货监盘检查），采用基于决策树的 确定性推理；对于职业判断类任务（如关联交易公允性评估），使 用微调的 DeepSeek-R1 式（示例解析配置见下表） 文件类 型 解析引擎 字段映射规则 错误处理机制 CSV Apache Commons 首行自动检测列名 异常记录跳转至人工复核 队列 PDF PDFBox OCR 区域预定义模板匹配 置信度<90%触发告警 扫描件 Tesseract 5.0 关键字定位+表格识别算法 自动重试 3 次失败转人工 2. 流批一体处理架构 采用 Lambda 架构实现实时与离线数据协 同处理：

药物-基因相互作用 18% 85% ≥ 并发症关联规则 57% 95% ≥ 通过部署 DeepSeek 智能体，可实现诊断效率提升 200%（从 平均 26 分钟/例降至 8 分钟/例），并将个性化治疗方案匹配度从 当前的 58%提升至 89%。该系统特别适用于肿瘤、心血管等复杂 疾病领域，预计可减少 17%的过度医疗行为。 2.2 DeepSeek 智能体的适用场景 在医疗系统智能化转型过程中，DeepSeek 医保规则自动核验准确率 98.7% - ICD-10 编码自动匹配正确 率 91.4% 医疗资源调度场景 通过预测模型优化资源配置，在以下方面产生直接效益： - 住院床 位周转率提升 12% - 急诊分级分诊误差率降低至 3.2% - 手术室利 用率提高 18.5% 医药研发辅助场景 在临床试验阶段，智能体可快速完成： - 受试者筛选条件匹配 - 不 良事件报告自动归类 - 试验方案偏离预警 多模态数 据关联分析（将病理报告文本与影像学特征匹配） - 药物禁忌实时 预警（整合患者过敏史与处方药品库比对） 测试数据显示，在辅助诊断场景下，系统可将医生查阅指南的 时间缩短 67%，关键信息遗漏率降低 41%。 医患沟通增强 通过对话理解技术实现： 1. 智能分诊问答：准确理解患者主诉 ” （如 饭后上腹隐痛 3 ” 周 ），匹配科室推荐准确率 89% 2. 医嘱自动 生成：

其次，规则引擎的僵化导致大量简单案件无法快速通过。当前 系统对医疗费用合理性判断仍依赖人工对照社保目录，以下为典型 场景的处理耗时对比： 处理环节 传统人工处理 理想自动化处理 票据识别 12-25 分钟 <1 分钟 药品目录匹配 8-15 分钟 即时 处理环节 传统人工处理 理想自动化处理 责任条款核验 20-40 分钟 5-10 分钟 第三，跨系统协作产生的数据孤岛问题显著拉长处理周期。核 赔人员通常需要同时登录核心业务系统、医院数据平台、再保系统 赔人员通常需要同时登录核心业务系统、医院数据平台、再保系统 等 4-6 个独立平台进行信息比对，仅系统切换操作就消耗日均工作 时间的 22%。某寿险公司流程审计发现，重大疾病理赔中仅病理报 告与保险条款的匹配环节，就因系统间数据标准不统一导致平均 1.8 个工作日的额外延迟。 这种低效处理模式直接带来两方面负面影响：一方面导致客户 满意度持续走低，行业 NPS（净推荐值）普遍低于 30 分；另一方 面显著 15%。通过引入 DeepSeek 大模型，可针对性解决上述痛 点：其多模态识别能力能实现医疗票据、交通事故照片等材料的智 能解析，将单证处理时间压缩 90%以上；内置的保险条款知识图谱 能自动完成责任匹配，使标准案件自动化处理比例提升至 70%。 2.1.2 人工审核成本高 传统保险理赔业务中，人工审核环节存在显著的成本效率问 题。理赔案件通常需要经过多级人工复核，从材料初审、验真、定 损到

服务效率瓶颈：人工坐席日均处理咨询量约 50-80 通，高峰时段 响应延迟超过 30 分钟 - 风险管控滞后：车险骗保识别依赖人工审核，误判率高达 18% - 个性化服务缺失：标准化的产品推荐匹配度不足，转化率低于 12% - 运营成本高企：培训新人代理平均投入超 2.3 万元/ 人， ROI 周期 长达 9 个月 技术层面，现有系统存在明显短板：核心业务系统平均年龄达 7.5 倾向于数字化交互，其保险产品线上咨询率已达 62%（中国银保监 会 2023 年数据），但行业平均线上转化率仅为传统渠道的 1/3。 这暴露出三个关键痛点：①传统人工服务响应速度平均超过 4 小 时；②标准化产品难以匹配个性化需求；③跨渠道数据割裂导致服 务连续性差。 其次，运营效率提升存在技术瓶颈。典型财产险公司每单理赔 处理平均消耗 5.2 人工小时，其中 40%时间用于资料核验等重复劳 动。精算建模周期从需求提出到交付平均需要 —-| | 数 据清洗模块 | 50 万条/ 小时 | <2ms | 99.98% | | 意图识别模型 | 3000 QPS | 150ms | 93.2% | | 条款匹配引擎 | 200 份/ 秒 | 500ms | 97.5% | | 风险评估模型 | 100 案例/ 秒 | 1.2s | 91.8% | 智能体引擎层部署多模态大模型，采用混合专家（MoE）架构

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， 发现资金使用异常、工程款支付与实际进度不匹配等问题， 及时防范工程审计风 7 险，如 图 2-7 工程项目结算金额超合同金额比例分析提示词所示的数据分析能 力。 图 2-7 工程项目结算金额超合同金额比例分析提示词 DeepSeek 条检索匹配。同 时， 可 利用 DeepSeek 将新规与工程业务场景自动匹配，提示需调整的流程或 制度，列 出更新后的合规自查清单。 5.1.2 工程审计问题相关法条自动检索实现 DeepSeek 在工程审计问题中的法条检索流程如下：首先，系统通过自然语 言处理技术，理解用户输入的工程审计问题，提取关键信息 。接着， 利用内置的 法律知识库和智能检索算法，快速匹配相关法律法规、行业标准及政策文件。然 可赋能工程招投标文件的生成，具备招标文件智能解析、自动化 标书编制、合规性实时校验等核心功能，其优势在于提升了标书生成的效率和质 量。同时， DeepSeek 能够自动解析招标文件，精准提取关键信息和评分标准， 并 生成高度匹配的投标文件。这种深度理解能力不仅提升了标书的质量。 5.3.2 工程招投标文件生成实现 在 3.3 中已经加载了工程招投标的文件模板，此时就可以利用该知识来实现 新项目的招投标文件编制。以投标文件编制为例，在对

项目实施将分阶段重点突破三个技术难点：第一，解决金融领 域专业术语和监管政策的语义理解问题，通过构建包含超过 50 万 条金融实体知识的领域词典；第二，确保模型输出符合金融合规要 求，建立三级内容过滤机制，包括敏感词库匹配、监管规则引擎和 人工审核通道；第三，实现与传统银行 IT 架构的无缝对接，开发 专用 API 网关支持与核心系统、CRM、反洗钱等关键平台的标准 化数据交互。整个方案设计严格遵循《商业银行人工智能应用指 99.3% 应用场景 传统方案痛点 DeepSeek 解决方案优势 实测效果提升 反洗钱监测 规则引擎误报率高达 35% 构建动态交易图谱分析模型 误报率降至 9.2% 财富管理 产品匹配依赖人工问卷 客户画像+市场信号联合推理 AUM 转化率提升 22% 跨境支付 SWIFT 报文解析效率低 下 多语言语义理解与自动填单 处理速度提升 5.8 倍 从技术实现角度看，DeepSeek 分钟缩短至 35 秒，人工干预率下降 72%。 专业化服务涉及需要金融知识输出的中高复杂度业务，典型场 景包括： - 财富管理：组合推荐、市场解读、收益分析 - 信贷业 务：产品匹配、方案定制、额度测算 - 国际业务：跨境结算、外汇 交易、信用证处理 - 投资银行：并购咨询、债券承销、结构化融资 此类场景要求智能体具备专业术语理解能力和动态决策支持功能， 某股份制银

智算中心成为用电量增长主力 10 第三章：中国净零碳电力算力地图 11 ● 智算中心发展初期主要在绿电供给不充分的东部 12 ● 2030 年清洁电力发电量预测 12 ● 智算用电需求的动态匹配 13 ● 绿色算力电力区位条件 15 第四章，智算加速建立新型电力系统 17 ● 24/7 全天候“智”“能”调度 17 ● 绿电直供与跨区域交易 18 ● 源网荷储碳一体的配电网与微电网 亿度）。 2030预估清洁电力规模（包括核电）前五名省份为：广东（11208亿度）、四川（6462 亿度）、云南（5381 亿度）、福建（4783 亿度）、浙江（4548 亿度）。 智算用电需求的动态匹配 算力的任务，而不是算力，可以在不同的数据中心和算力集群之间进行调度， 通常以分布式计算和云计算技术实现。这种调度实际上是数据、应用与业务的 传输，由于其成本低于能源运输和电力输送的成本，数据可以高通量传输到绿 尽管如此，部分省份仍然存在智算清洁用电量和发电量的不匹配。长三角和京 津冀的绿电用电需求压力不小，在技术保守情景下，长三角智算用电量几乎占 去绿电发电量的一半，京津冀占到三分之一。这也是电动汽车与数字化工业对 绿电需求迅速攀升的地区。而云南、新疆、青海绿电规模预计在 2030 年将大幅 提升，但目前暂无承担算力枢纽核心任务的规划。 到 2030 年，中国至少有 9 个省市，处于清洁电力资源与智能算力经济相对匹配 的状态（右