税务行业标准大模型 基本情况 当下，人工智能正在成为全球数字技术创新的前沿领域。大模型 作为工业革命级的生产力工具，正在成为赋能百行千业向数智化跨越 升级的变革力量。为进一步落实数字化国家战略，推进产业数字化进 程，深度挖掘细分应用领域，打造具有差异化的企业级 AI 大模型，360 集团与中税集团合作共建了税务行业标准大模型，该模型旨在于解决 税务行业性、专业性问题。 税务行业标准大模型在人机交互、复杂内容和语言理解等方面， 具有强大的分析和学习能力，可以精准获取有效税务信息，高效处理 日常重复业务，在提高税收管理效率的同时，可以降低税收管理成本。 此外，大模型训练语料库涵盖了巨大的专业数据，其中包含中税 集团多年累积的超百万法规库、千万量级的案例判例、几万本税务电 子书，以及专家知识及实操案例等。 目前，税务行业标准大模型成为了税务这一垂直行业领域大模型 技术简介 一、税务行业标准大模型的技术优势 2023 年以来，360 集团发布了自研认知型通用人工智能大模型— —360 智脑，成为引领企业级市场数智升级的重要驱动力。在应用方 面，360 集团与中税集团合作共建面向税务行业领域的大模型——税 务行业标准大模型，将人工智能技术有效地应用在涉税专业服务领域， 激发生产力创造力 税务行业标准大模型，发挥 360 基础模型、算力支撑、基础数据、

5.2.1 隐私保护法规...........................................................................105 5.2.2 行业标准与认证.......................................................................107 6. 商业模式............ ，以便用户一目 了然地了解模型性能。报告内容应包括： o 模型结构图 o 评测数据分布图 o 性能指标雷达图 o 错误分类实例展示 4. 基准对比：平台应允许用户将评测结果与历史模型或行业标准 进行对比，以便用户理解当前模型的相对性能。这一功能能够 通过启用基准数据集，帮助用户识别性能差距和上述改进机 会。 5. 用户反馈机制：在模型评测后，用户可对评测结果提出反馈， 系统应 在用户界面中设置显著 的帮助按钮，方便用户随时查阅。此外，考虑到不同用户的技能水 平，平台可以提供初学者和高级用户两种不同层级的信息展示模 式。 针对视觉设计方面，配色方案须简洁明了，符合行业标准，并 考虑到色盲用户的需求。使用一致的字体和字号，确保信息的可读 性。合理利用空白区域，避免界面过于拥挤，让用户能够自如地聚 焦于重要内容。 在多设备适配方面，用户体验设计必须考虑到用户可能在不同

能体技术在合规框架内健康发展。要注 重人 才培养和引进 ，提升人才储备。 ID CCID CCID CC ID CCID CCID CC 依托标准推进典型应用推广， 形成行业发展清单 • 基于统一的行业标准 ，积极推进人工智能体 在各领域的应用示范和案例推广。通过征集 行业内外的成功应用案例 ，形成覆盖多个行 业和应用场景的“智能体应用清单”。 加大核 心技术 与技术开发的深度融合。鼓励企业参与国际 合作 ，借力全球技术力量 ，推动智能体的技 术创新和产业化进程。 CCID CCID CCID CCID CC 统一智能体定义与行业标准， 推动产业规范化发展 • 推动各相关部门共同制定智能体的统一定义 , 完善检测和认证机制 ，推动行业内的技术 创新和市场应用 ，促进智能体产业的规范 化 、可持续发展。

在实施过程中，我们将采用最新的技术和方法，如容器化技 术、微服务架构和持续集成/持续部署（CI/CD）流程，以确保部署 的灵活性和可扩展性。此外，项目还将注重数据安全和隐私保护， 遵守相关的法律法规和行业标准。 为了衡量项目的成功，我们将设立一系列关键性能指标 （KPIs），包括但不限于客户满意度、处理速度、错误率和成本效 益等。通过这些指标，我们可以对模型的效果进行量化评估，并根 据反馈进行必要的调整和优化。 合规性需求是银行系统部署大模型的另一重要方面。金融机构 需遵守严格的监管要求，包括数据保护法规（如 GDPR）、反洗钱 法规（如 AML）以及金融行业标准（如 Basel III）。需求分析中 需明确以下几点：模型的训练数据需符合监管要求，不得使用非法 或敏感数据；模型的输出结果需符合行业标准，确保其透明性和可 解释性；模型的部署和使用需经过合规审查，确保其符合相关法律 法规。 综上所述，部署 Deepseek 如，可以在高负载时段动态调整模型的 batch size 或计算资源分 配，以平衡性能和资源消耗。 最后，模型优化还需要与银行系统的安全性和合规性要求紧密 结合。在优化过程中，需确保模型符合相关法律法规和行业标准， 特别是在数据隐私保护和模型透明度方面。可以通过引入可解释性 技术，如 LIME 或 SHAP，提升模型的可解释性，帮助业务人员理 解模型的决策过程，确保其符合银行的合规要求。  剪枝：减少不必要参数，降低计算复杂度

成本变化等多维度信息，自动生成初步预算方案。模型还支持对不 同类型的工程项目进行定制化配置，确保预算编制符合实际需求。 在审核阶段，DeepSeek-R1 大模型通过智能比对技术，将当 前项目的预算数据与历史项目、行业标准进行对比，快速识别出预 算中的异常值或不合理项。例如，对于材料价格过高或工程量估算 不准确的情况，模型会进行标记并提供修正建议。此外，模型还可 以生成详细的审核报告，包括预算偏差分析、风险提示及优化建议， 分析与自然语言处理能力，为合同管理提供了智能化的解决方案， 帮助企业优化合同签订、执行和履约的全流程管理。 首先，合同签订阶段的关键在于明确各方权责、条款细节及风 险分配。DeepSeek-R1 可基于历史合同数据和行业标准，自动生 成合同草案，并通过语义分析识别潜在风险点。例如，模型可快速 对比不同版本的合同条款，标记出差异部分，并提供优化建议。此 外，模型还能根据项目特征和市场价格波动，自动调整合同中的工 工程、安装工程、装饰工程等。同时，模型还可以根据项目的具体 需求，进一步细分子类别，如将土建工程细分为基础工程、主体结 构工程等。 其次，在编码方面，DeepSeek-R1 能够根据国际或行业标准， 为每个清单项生成唯一的编码。这些编码不仅包括项目类别信息， 还可以包含地理位置、时间戳等其他相关信息，以便于后续的数据 检索和管理。例如，采用统一的编码规则，如 GB50500-2013《建

...........174 9.2.2 区块链在钢铁行业的应用........................................................176 9.3 行业标准与规范的发展.....................................................................178 10. 结论............ 段时间内的平 均水平、变化率等，识别出潜在的趋势和周期性变化。  领域知识特征：结合钢铁领域的专业知识，为某些特征赋予权 重或构建衍生变量，以提高模型的解释性和预测能力。例如， 可以根据行业标准，将特定化学成分的权重加以调整。 最终，在特征提取完成后，建议使用相关性分析和特征重要性 评估等手段，对提取的特征进行筛选，保留那些对模型预测最为有 效的特征。这一过程有助于减少噪声，提高模型的泛化能力。例 在实际应用中，持续优化和迭代是确保故障预测系统有效性的重要 环节，企业应定期进行模型的重新训练以及系统性能评估。 6.2 质量控制与预测 在钢铁生产过程中，质量控制与预测是确保最终产品满足客户 需求和行业标准的重要环节。借助 AI 大模型，钢铁行业可以实现 更加精确和高效的质量控制，以降低不合格率，提高产品一致性和 可靠性。 AI 大模型在质量控制中的应用，主要体现在数据采集、实时监 测、缺陷

取得了较好的平衡，适合大多数业务场景。例如，可以配置一 个定时任务，每 5 分钟从数据源拉取最新数据并更新知识库。 3. 定期更新：适用于数据变化较慢且对时效性要求较低的场景， 如法律法规或行业标准的更新。定期更新通常以天、周或月为 单位进行数据更新，具体频率可根据数据变化的速率灵活调 整。这种模式对系统性能要求较低，适合资源有限或数据变化 不频繁的场景。例如，可以设置每周一次的全量更新，并结合 以下是三种更新模式的对比： 更新模式 时间间隔 适用场景 资源消耗 实时更新 毫秒级/秒级 金融交易、新闻推送 高 准实时更新 数分钟/小时级 社交媒体、库存管理 中 定期更新 天级/周级/月级 法律法规、行业标准 低 在实际应用中，可以根据不同类型的知识库内容采用混合更新 策略。例如，对于核心业务数据采用实时更新，对于辅助数据采用 准实时更新，对于静态数据采用定期更新。同时，需建立监控机 制，动态 本进行深度校验，结合预定义的业务规则和机器学习模型，进一步 排除异常数据；第二级则由人工审核团队进行，重点检查数据的实 际意义和业务适用性。审核团队通常由领域专家组成，他们在审核 过程中可以参考历史数据、行业标准以及相关文档，确保数据的准 确性和实用性。 在审核过程中，系统会记录每一次操作，包括校验结果、审核 意见以及最终的处理决定。这些记录不仅用于后续的审计和回溯， 还可以作为优化审核流程的依据。为了提升审核效率，系统会根据

漏洞、优化算法参数或改进用户界面。测试结束后，我们将进行全 面评估，撰写最终测试报告，并为后续大规模推广提供决策依据。 为确保评估的客观性和科学性，我们将邀请第三方专业机构参与部 分指标的评测，并结合行业标准进行对标分析。此外，测试与评估 过程中发现的任何问题都将记录在案，并制定详细的改进计划，确 保系统在正式上线前达到最佳状态。 4.3.1 功能测试 在功能测试阶段，我们首先对 DeepSeek 同时，建立反馈机制，鼓励乘客提出使用反馈和建议，以便不断优 化技术和用户体验。 最后，政策法规的适应性和合规性也是风险管理中的重要方 面。与相关政府部门保持密切沟通，确保所有技术应用都符合当地 的法律法规和行业标准。同时，积极参与行业标准的制定，推动建 立更加完善和适应新技术发展的法规环境。通过这些措施，可以有 效地缓解风险，确保 DeepSeek 技术在城市公共交通运营中的顺利 应用。 6. 维护与升级 在 而定。建议每年进行一次成本评估，确保资金合理分配。 为确保维护与升级工作的顺利进行，需建立一支专业的技术团 队，包括系统管理员、网络工程师、数据分析师等角色。团队应定 期接受培训，掌握最新的技术动态和行业标准，以应对不断变化的 业务需求。  定期巡检：每季度一次，全面检查硬件、软件及网络环境  故障排查：24/7 响应机制，MTTR 控制在 2 小时以内  性能监测：实时监控关键指标，每月生成性能报告

信息系统等级测评是指测评机构依据国家信息安全 等级保护制度规定，按照有关管理规范和技术标准，对 未涉及国家秘密的信息系统安全等级保护状况进行检测 评估的活动。 等级测评是标准符合性评判活动，即依据信息安全 等级保护的国家标准或行业标准，按照特定方法对信息 系统的安全保护能力进行科学公正的综合评判过程。 26 等保测评流程 一 定级 二 备案 三 建设整改 备案是等级保护的核心 建设整改是等级保护工作落实的关键 （国家标准管理委员会） 1 、门户网站 2 、电子政务网络 3 、邮件系统 4 、应急管理系统 5 、数字城管系统 6 、公共资源交易系统 7 、大数据云计算中心 36 信息系统定级依据 其他行业标准： 《证券期货业信息系统安全等级保护基本要求》 JR/T 0060-2010 （中国证券监督管理委员会公告） 《金融行业信息系统信息安全等级保护实施指引》 JR/T 0071-2012

RTF 模型在桥梁安全检测审计中的应用优势显著：角色维度确保从专业桥 梁 工程视角进行分析，保证技术判断的权威性；任务维度明确了检测评估的关 键内 容，确保不遗漏重要安全指标；格式维度则严格按照行业标准规范了报告 结构和 内容要素，使报告成果能无缝对接决策流程。 29 4.8 SPAR 模型：问题导向的审计方法 SPAR “ 模型通过 情境（Scenario）-问题（Problem）-行动（Action）-结果 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 后对检索结果进行智能排序，优先展示与问题最相关的法条，并提供详细的条文 解释和适用案例。最后， 用户可根据需要进一步筛选和导出检索结果，确保审计 工作的准确性和合规