 信息网络安全系统 1 、信息共享 医院 社区 居民 影像中心 临检中心  影像数据采集  检查报告打印 / 刻盘  检查结果互认 / 互阅  自助查询检查报告  检查预约  影像数据采集  检查报告打印 / 刻盘  检查结果互认 / 互阅  自助查询检查报告  就近查询检查结果  就近预约检查  集中阅片  统一质控  检查结果互认 / 互 阅  信息和诊疗医护信息。 护士工作站 医生工作站  病人身份条码识别  医嘱信息查询  病人信息录入  病人信息查询  医嘱信息查询  医嘱信息录入  移动会诊  医嘱执行  临床检查报告查询  生命体征录入  生命体征查询  临检报告查询  电子病历应用  手术信息查询 以病人 为中心 6 、移动医疗 可通过护士工作站、医生工作站、移动终端进行查房操作

税务稽查的效率和准确性，引入先进的技术手段成为必然选 择。DeepSeek 作为一款强大的数据分析工具，具备高效的数据处 理和智能分析能力，能够帮助税务稽查人员快速识别异常交易、发 现潜在风险点，并生成精准的稽查报告。 在实际应用中，DeepSeek 可以通过以下方式优化税务稽查流 程：  数据整合与清洗：将分散在不同系统中的涉税数据进行整合， 并通过智能算法清洗数据，确保数据的一致性和完整性。  开： - 数据整合：将税务部门内部的各类数据源进行统一整合，确 保数据的完整性与一致性。 - 智能分析：利用 DeepSeek 的机器学 习算法，对税务数据进行深度分析，自动生成稽查报告。 - 风险预 警：建立风险预警机制，实时监控税务行为，及时发现异常情况。 - 决策支持：为稽查人员提供数据驱动的决策建议，支持其做出更 科学、合理的稽查决策。 通过上述措施，本方案不仅能够显著提升税务稽查的效率和精 通过这一流程，DeepSeek 能够帮助稽查人员从海量数据中筛 选出关键信息，并生成针对性的稽查方案。例如，在处理企业税务 申报数据时，平台可以通过对比历史数据和行业基准，快速识别出 异常申报行为，并生成详细的稽查报告。这种智能化的处理方式不 仅提高了稽查效率，还降低了人为错误的风险。 此外，DeepSeek 还支持与其他税务系统的无缝对接，确保数 据的实时更新和同步。例如，当新的税务政策出台时，平台可以自

理，中间层建立多模态数据分析能力，应用层则聚焦临床决策支持 系统的精准度提升。 在运营效率方面，预计首年部署期内可实现门诊流程耗时缩减 40%，具体表现为智能分诊系统将患者等待时间从平均 28 分钟压 缩至 17 分钟，并通过检查报告自动生成功能降低医师文书工作负 荷 55%。以下为关键环节的量化效益预测： 指标维度 基线数据 目标值（12 个 月） 实现路径 影像诊断周转时 间 4.2 小时/病例 ≤2.5 小时/病例 基础。 2.1.2 人工效率低下 在传统医疗系统中，人工效率低下是制约整体服务能力的核心 瓶颈之一。医护人员在日常工作中面临大量重复性、低价值的事务 性工作，例如手工录入患者信息、人工核对检查报告、纸质处方流 转等。以某三甲医院的调研数据为例，门诊医生平均每天需处理 60-80 份病历，其中约 30%的时间消耗在非诊疗环节，导致实际接 诊时间被压缩，患者等待时间延长。 具体表现为以下三类典型场景： 无法快速获取最新临床证据 。 以下为人工效率关键指标的对比分析（基于 2023 年行业调 研）： 流程环节 传统模式耗时 理想耗时 效率损失率 病历录入 10 分钟/份 2 分钟/份 80% 检查报告审核 15 分钟/例 3 分钟/例 75% 流程环节 传统模式耗时 理想耗时 效率损失率 处方开具 6 分钟/次 1 分钟/次 83% 这种低效操作模式直接导致两大系统性风险：一是医护人员工

监理监督履职情况 4. 结果：提供专业调查报告，包含： - 事故原因分析 - 责任方认定 - 紧急处置建议 - 长期改进措施 - 类似问题预防建议 SPAR 模型在工程质量事故调查中的特殊价值在于其对问题的明确界定和对 调查过程的系统化安排：问题维度使调查人员能够准确定义调查目标；行动维 度 提供了系统化的调查路径；结果维度则明确了调查报告的结构和内容要求， 确保 调查活动的针对性和有效性。

统计， 自 2012 年以来随着深度学习模型的演进 ，模型计算所需计算量已经增长 30 万 倍， AI 模型构建所需算力呈现出阶跃式增长特点 • IDC 在《 2020H1 中国加速计算市场调查报告》指出 ，预计到 2024 年 AI 加速计算市场规模将达到 2019 年的 2.6 倍 智能计算中心经济社会效益分析 降低 Al 应用成 本 提高算力效率 智 算中 心 智能计算中心经济社会效益分析

的出现，让父母不再需要进行繁琐的准 备工作，只要一部智能手机就可以随时随地对孩子进行自 助式的自闭症筛查。填写完孩子的基本信息，然后根据孩 子的具体情况回答 15 至 20 个和他们行为有关的问题，最 后系统会自动生成筛查报告。 数据来源：大量自闭症儿童的患病情况的跟踪 深度学习：利用机器对海量的医疗数据进行学习 算法：由深度学习训练出一套独特的算法 筛查：用户在 APP 中输入儿童的行为信息，系统会根据已 经建立的算法得出对应的筛查结论

（24）监管处罚整改是否闭环管理，是否将历史问题纳入内控缺陷库并推 动 制度修订？（追踪监管沟通记录与整改验收报告） （25）外包业务管理是否规范，是否对服务商进行准入评估并监控其合规 与 信息安全风险？（核查外包合同与现场检查报告） （26）银行在流动性风险管理中，是否未有效监控流动性覆盖率（LCR） 和 净稳定资金比例（NSFR）等关键指标，或未定期开展压力测试以应对极端 市场 波动风险？（调取流动性风险管理报告，核查 （14）授信审批意见是否明确风险缓释措施，如担保增信、分期提款或资 金 封闭管理？（对比审批结论与合同条款） （15）是否定期重检授信客户风险敞口，如经营恶化、担保能力下降时的 额 度调减机制？（调阅贷后检查报告及额度调整记录） 4 、贷后管理与内部控制 （16）贷后检查是否覆盖资金用途、抵押物状态及客户经营变化，是否存 在 检查流于形式的情况？（抽查现场检查记录及影像证据，加入技术验证手 段） （22）信贷档案管理是否完整规范，如缺失关键合同、签字样本或抵质押 登 记证明？（随机抽查档案完整性及归档时效，明确电子档案安全要求） （23）是否对员工异常行为（如频繁接触高风险客户、账户异常交易）实 施 监测？（分析员工行为排查报告及系统警报） （24）反洗钱措施是否嵌入信贷流程，包括但不限于客户身份持续识别、 交 易监测、可疑交易报告等机制？（检查反洗钱系统与信贷系统数据交互） （25）是否存在利用虚假贸易背景套取信贷资金，如虚构合同、循环开票

应定期进行全面安全检查，检查内容包 括现有安全技术措施的有效性、安全配置与 安全策略的一致性、安全管理制度的执行情 况等； 符合 c) 应制定安全检查表格实施安全检查，汇总 安全检查数据，形成安全检查报告，并对安 全检查结果进行通报。 符合 8.1.9.7 测试验收 b) 应进行上线前的安全性测试，并出具安 全测试报告，安全测试报告应包含密码应用 符合 48 智安网络等级保护安全防御体系方案 应定期进行全面安全检查，检查内容包 括现有安全技术措施的有效性、安全配置与 安全策略的一致性、安全管理制度的执行情 况等； 符合 c) 应制定安全检查表格实施安全检查，汇总 安全检查数据，形成安全检查报告，并对安 全检查结果进行通报。 符合 8.1.9.7 测试验收 b) 应进行上线前的安全性测试，并出具安 全测试报告，安全测试报告应包含密码应用 安全性测试相关内容。 符合 8.1 应定期进行全面安全检查，检查内容包 括现有安全技术措施的有效性、安全配置与 安全策略的一致性、安全管理制度的执行情 况等； 符合 c) 应制定安全检查表格实施安全检查，汇总 安全检查数据，形成安全检查报告，并对安 全检查结果进行通报。 符合 8.1.9.7 测试验收 b) 应进行上线前的安全性测试，并出具安 全测试报告，安全测试报告应包含密码应用 安全性测试相关内容。 符合 8.1

，存力基础设施 建设成效显著。中国算力平台监测数据显示，截至 2025 年 6 月底， 全国存力规模达 1680 EB，相比于 2023 年增长约 40%，存力规模持 续扩大。《全国数据资源调查报告（2024 年）》显示，我国数据存 储总量持续增长，2024 年已达 2.09ZB，同比增长 20.81%。大数据、 人工智能等技术的广泛应用，以及智能制造、智慧交通等场景对海 量数据存储需求的释放，有力推动了存储需求的增加。

费者画像，建立起统一的用户识别标识后，才能把众多环节收集的数据整合到 一起，更加全面的了解用户。 `提升收集运用数据的能力 与结构化数据相比，非结构化数据由于其难以用传统数据库的二维逻辑表 来表现而被放弃。IDC 的一项调查报告中指出：企业中 80%的数据都是非结构 化数据，这些数据每年都按指数增长 60%.显然，加强对非结构化数据的重视程 度对于提升整体收集运用数据的能力效果显著。 另一方面，伴随着技术发展，传统的数据处理流程已不能满足业务需要，