通过调研，编者发现组织的高层虽然已经开始重视数智化审计工作，但重要的是应当通 过资金投入、人员配置及政策的制定来推进本组织中数智化审计工作的开展。此外，还应鼓 励跨部门合作，例如 IT 部门和审计部门的合作，确保技术和审计实务的紧密结合；向组织 内外宣传数智化审计的价值和成果，增加其影响力和认同度等。 3) 组织需要构建完善的数智化审计体系 这包括建立数智化审计部门、制定数智化审计制度、明确数智化审计流程和技术标准等。

研两种方式，需综合平衡应用场景特点、大模型的智能性、成本、实现时间，并行从两种方 案进行择优选择。 （2）第二层：保险通用能力层 沉淀通用保险知识，构建“最懂保险”的领域能力。通用保险知识包括：涵盖保险学科、 保险实务、保险市场、保险合规以及泛保险知识。阳光建立首个全面的保险领域知识体系， 积累高质量问答对，使用训练和检索增强生成技术，全方位提升大模型保险通用能力。 （3）第三层：阳光智能大脑层 通过各个机 12），中国太保将通过技术升级重点解决以下三点不 足：一是主要使用书本知识对保险大模型进行训练，未能邀请真正有经验的业务专家深度 参与保险知识治理，导致大模型对保险实务理解不深；未来将联合业务方建立有效的工作 机制，建设过程中邀请业务专家深度参与业务知识治理，沉淀场景训练数据，如保险实务。 二是太保大模型评分虽高，但在实际业务场景中应答的准确率与业务期望仍存在差距，原 因在于缺乏业务know-how的系统性梳理以及缺少大模型应用的营运团队来保证项目初 新分配，专注于更有价值和创造性的任务。通过这种优化，企业实现了成本降低和效率提 升的双重目标。 数智化发展道路还有很长的路要走。未来的数智化建设，信美将围绕新的大模型及其 周边的智能技术进行深度的研究，结合企业实务，迭代、更新、重构相关流程。在数智化的 实施过程中，信美注重稳健的步伐和实际效果的取得。信美致力于构建一个以数智化为平 台，以价值创造为驱动力的螺旋式上升的企业管理模式。这种模式将确保信美能够持续地

20.1 书籍与期刊 在税务稽查领域，书籍与期刊是获取专业知识、了解最新法规 和实践案例的重要来源。以下推荐几本经典书籍和期刊，为税务稽 查人员提供理论支持和实践指导。 书籍方面，《税务稽查实务》是一本系统介绍税务稽查流程、 方法和技巧的专著，详细阐述了税务稽查的法律依据、程序规范以 及常见问题的处理策略，适合稽查人员作为日常工作的参考手册。 另一本值得推荐的书籍是《税收风险管理与稽查》，该书从风险管 应用。 期刊方面，《中国税务》是税务领域的权威期刊，定期发布国 家最新税收政策、法规解读以及稽查案例分析，是稽查人员了解政 策动态的重要渠道。《税务研究》则侧重于学术研究，深入探讨税 收理论与实务问题，尤其是对稽查技术的创新和应用进行前瞻性分 析，适合希望提升专业理论水平的人员阅读。 此外，国际期刊如《International Tax Journal》和《Journal of Ta 《税务稽查实 务》：全面介绍稽查流程与技巧。 - 《税收风险管理与稽查》：重 点解析风险管理在稽查中的应用。 - 《中国税务》：政策解读与案 例分析。 - 《税务研究》：学术性与实务性结合的深度研究。 - 《International Tax Journal 》：国际税收政策与稽查实践。 - 《Journal of Taxation》：跨国税务稽查的挑战与解决方案。

天 精算财务 IFRS17 一体 化平台 端到端的 IFRS17 解决方案。包括数据管理，预期现金流，核心计量，子账报表，费 用分摊。3 小时完成 100 亿保单计量，标准输出文件 30+，实务校验规则 160+，自定 义配置项 50+ 客服 智能在线客 服系统 支持企业客户根据业务场景需要构建定制化的智能客户服务体系，包括智能算法模 型，全渠道接入，预制知识库。7*24 小时全时段响应，机器人问题解决率

构建了动态更新的三层知识架构：基础保险知识库 （包含公司制度、产品条款等结构化数据）、实时外部 信息索引（监管动态、行业资讯）、员工贡献的实践经 验库。系统通过语义理解技术实现三者的有机融合，使 回答既权威准确又贴近实务。 吉小星 AI 助手自上线以来，在财信人寿内部形成 了智能化应用的良性生态。依托大语言模型与知识库技 术，能够高效处理多样化自然语言任务，具备跨场景的 广泛适用性。同时，系统支持定制化调整，可针对不同

业务专家+数字化顾问+运营协调 ” 员 的三角架构，确保模型应用与业务场景深度耦合。 业务专家团队由 5-8 名资深理赔核保人员构成，需满足以下任 职要求： - 最低 5 年车险/健康险理赔实务经验，熟悉保司内部风控 规则及行业监管要求 - 至少主导过 2 次以上理赔流程优化项目，具 备 SOP 拆解能力 - 持有 CPCU 或 AINS 等专业认证者优先 数字化顾问团队配置

、如何进行准备金计提的合理性评估？（如：开发深度学习模型对比精 算 假设（如折现率、死亡率）与市场基准值的偏离度，通过蒙特卡洛模拟验证 巨灾 准备金压力测试场景的覆盖完整性。 合规依据：《保险公司准备金评估 实务 标准》） （三）具体审计示例 1. 准备金计提不足。某寿险公司审计发现，部分重疾险产品未根据最新发病 率数据更新精算模型，导致责任准备金少提 8,000 万元。审计通过比对行业数 据、