年技术展望显示，采用机器学习模型的审计项目将关键风险 识别速度提升 3 倍，但模型可解释性不足导致 35%的审计结论难以 通过监管复核。这揭示出当前 AI 应用需要解决的核心矛盾：如何 在保持审计证据链完整性的前提下，实现技术赋能的实质性突破。 流程自动化（RPA）的局部应用虽能提升基础核对效率，但在 面对非结构化数据（如合同文本、邮件通信）时仍显乏力。某上市 公司审计案例显示，其采购循环审计中仍有 可能导致关键 异常数据被遗漏。某国际会计师事务所 2023 年的内部报告显示， 传统抽样方法对低于 5%发生频率的舞弊行为识别率不足 12%，而 全量数据分析能将该指标提升至 89%。 审计证据的时效性存在显著短板。传统手工处理流程平均需要 3-5 个工作日完成单个会计科目的核查，而上市公司季度报告涉及 的科目数量通常超过 200 个。这种延迟导致审计结论往往基于过时 数据，某证券监 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 模型，在证监会披露样本测试中显示审计 意见预测准确率提升 37%。动态工作内存区实现上下文保持，确保 多轮对话中能持续追踪审计证据链条。 性能优化方面采用分级响应策略：简单查询（如法规条款检 索）响应时间<500ms，复杂分析（如财务舞弊信号识别）启用异 步处理机制，通过任务队列保证系统吞吐量维持在 200+并发请 求。安全模块集成国密

概率和影响范围， 自动评估并排序，帮助审计人员优先处理最关键的风险点。 （五）审计证据收集与管理 通过 DeepSeek 的自动化分析，系统能够生成详细的审计底稿，包括审计过 程、分析方法、数据来源及审计结果等内容，确保审计工作的透明性和可追溯性。 DeepSeek 支持审计证据的电子化存储和管理，审计证据以电子形式存储， 支持文档管理、版本控制和权限管理，方便审计人员快速查阅和追溯。 错误示例：「详细说明」 • ◇ 正确示例：「请用 100 字以内说明区块链审计技术的应用，确保完全不 懂技术的人也能理解」 （5）及时纠正 • × 错误示例：「审计证据」 当回答不满意时，可以： • ◇ 正确示例：「审计证据的充分性和适当性有什么区别？我不理解，请再 举个例子。追问」 5.1.2 审计过程模拟 操作方式：通过场景示例进行演练（参考） 5.1.3 审计案例库 · 对复杂问题说"请用表格对比说明" · 在答案后追加"生成知识卡片"获取复习素材 新手常见问题库： 输入#常见误区#查看： · 审计=查账？ · 细节测试越多越好？ · 如何判断审计证据是否足够？ 附录：常见问题解答（FAQ） 一、模型选择与部署 Q1：如何选择适合审计任务的 DeepSeek 版本？ . DeepSeek-R1： o 适用场景：复杂逻辑推理（如风险建模、异常交易检测）。

的适用范围以及使用方式等有关事项的陈述，测评机构可参考以下 建议内容编制。】 本报告是[被测对象名称]（备案证明编号：[备案证明编号]）的等级 测评报告。 本报告测评结论的有效性建立在被测评单位提供相关证据的真实性 基础之上。 本报告中给出的测评结论仅对被测对象当时的安全状态有效。当测 评工作完成后，由于被测对象发生变更而涉及到的系统构成组件 （或子系统）本报告不再适用。 本报告中给出的测评 2 主要安全问题汇总分析 3.4 安全计算环境 【填写说明：网络设备、安全设备、服务器、终端、系统管理软件/平台和业务 应用系统等所涉及的鉴别数据和重要配置数据分别在对应测评对象中汇总测评 证据，包括数据完整性、数据保密性和数据备份恢复。】 3.4.1 网络设备 3.4.1.1 已有安全控制措施汇总分析 3.4.1.2 主要安全问题汇总分析 3.4.2 安全设备 3.4.2.1 已有安全控制措施汇总分析 应针对不同类型数据分别从不同测评对象上汇总测评证据。本节只汇总应用系 统涉及的重要业务数据、重要个人信息和大数据资源的测评证据，包括数据完 整性、数据保密性、剩余信息保护、数据备份恢复和个人信息保护等。网络设 备、安全设备、服务器、终端、系统管理软件/平台和业务应用系统等所涉及的 鉴别数据和重要配置数据分别在对应测评对象中汇总测评证据，包括数据完整 性、数据保密性和数据备份恢复。重要审计数据在安全管理中心-集中管控进行

活动的因素，综合确定是否受理评估申请。 8.3.2 开展预评估活动 评估组应通过会议、文档审查等方式，围绕受评估方的需求开展预评估： a) 了解受评估方数字化转型建设基本情况； b) 了解受评估方可提供的直接或间接证据； c) 确定受评估方的评估能力等级及权重； d) 确定是否进入正式评估。 8.4 正式评估 8.4.1 首次会议 首次会议的目的： a) 确认相关方对评估计划的安排达成一致； 2 采集评估证据 在正式评估过程中，应通过适当的方法收集并验证与评估范围、评估准则有关的证据，包括与数字 化转型相关的活动和过程信息。采集的证据应予以记录，采集方式包括但不限于人员访谈、观察、现场 巡视、文件与记录评审、信息系统演示、数据采集等。 8.4.3 形成评估发现 应对照评估准则，将采集的证据与其满足程度进行对比形成评估发现。具体的评估发现应包括具 有证据支持的符合事项的 总结评估过程； b) 发布评估发现和评估结论。 末次会议内容包括但不限于预评估内容、评估结果、评估弱项及改进方向等。 9 成熟度等级判定 9.1 评分方法 评估组应将采集的证据与成熟度要求进行对照，按照符合程度对评估域的每一项要求进行打分。 成熟度要求满足程度与得分对应表如表9所示。 表 9 成熟度要求满足程度与得分对应 成熟度要求满足程度 得分 全部满足 1

智慧医院 01 面向智慧医疗—人工智能辅助诊疗 电子病历 患者主诉 / 疾病 史 / 检验检查 …… 可能的 疾病建 议及置 信度 深度学习 决策器 海量医学资源 医学知识 证据读 取器 证据 海量医 学资源 疾病资源 疾病读 取器 疾病知识 候选疾病 相似病例推荐 诊疗方案建议 语音识别 语义解析 主诉 问诊 患者症状 检查等信息 通过对患者的病历、检查、检验信息进行分析，

提升新药研发和 临床管理效率 数字化内部流程 提效 数据驱动的 多渠道营销 更个性化、互动 ⾏业学术化推⼴ 重塑患者流程 • 患者招募 • 试验设计优化 • 执⾏效率提升 • 交叉证据⽹络 构建 • 内部⽂档提效 • 数字化知识库管理 • 合规风险智能提醒 • 内容⽣产辅助 • 管理营销素材 • 营销内容策划 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 多源信息来源 “极致简化”服务路径 DeepSeek对于医疗体系有那些影响？-医⽣ • 学习/培训模式发⽣改变→交互性、个性化学习 模式 • 医⽣临床决策影响模式发⽣改变→从经验驱动 →基于医学搜索、循证医学证据的驱动 • 科研与学术⽅式和效率→通过⼤模型进⾏科研 课题筛选、⽂献收集、数据结构化提取和分析、 摘要及初稿撰写等 医⽣ 基于DeepSeek推理模型，整合患者的信息，辅助医⽣深度问诊、 鉴 提升新药研发和 临床管理效率 数字化内部流程 提效 数据驱动的 多渠道营销 更个性化、互动 ⾏业学术化推⼴ 重塑患者流程 • 患者招募 • 试验设计优化 • 执⾏效率提升 • 交叉证据⽹络构建 • 内部⽂档提效 • 数字化知识库管理 • 合规风险智能提醒 • 内容⽣产辅助 • 管理营销素材 • 营销内容策划 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 多源信息来源

全流程穿透） （10）跨部门协作是否低效形成信息孤岛？（如：反洗钱数据未与其他风 控 系统打通；需要搭建联合数据平台，实现合规、风控、审计三方数据共享） （11）质量控制标准是否模糊化？（如：证据充分性、抽样比例阈值缺乏 量 化标准）；需要制定分级质量控制手册，明确关键指标阈值） （12）审计底稿数字化程度是否不足？（如：手工编制底稿导致版本混 乱， 影响追溯效率）；有条件的话可以需要部署区块链存证系统，实现底稿全 整合客服录音、邮件等非结构化数据） （26）审计工具是否适配业务系统？（如未对接核心银行系统的 API 接 口， 需要开发定制化数据抓取工具，确保覆盖核心系统（如信贷管理、资金交 易）） （27）审计证据是否满足充分性要求？（如仅依赖系统日志未保留操作截 图， 需要采用录屏工具固化关键操作步骤，并保存原始数据哈希值） （28）异常交易判定标准是否滞后？（如沿用三年前的反欺诈阈值，没有 根 据市场波动动态调整阈值） 除“户籍地”变量） （32）审计底稿是否结构化？（如手工填写导致信息缺失，需要使用标准 化 模板工具，强制要求填写字段（如风险等级、关联证据编号） （33）质量复核是否流于形式？（如仅检查格式未验证逻辑漏洞，需要设 立 交叉复核机制，重点检查结论与证据的因果关系） 8 （34）整改建议是否可操作？（如要求“加强风险管理”但无具体措施，需要 8 量化整改要求（如“3 个月内上线自动化反洗钱筛查模块”））

智能交通卡口系统可安装在公路任意断面上，包括城市的出入口、 收费站、省际和市际卡口等。该系统可以实时自动拍摄和记录过往车 辆，并存储车牌、车辆属性等结构化信息，为侦破肇事逃逸案件、治 安、刑事案件以及处理交通违法提供有力的线索和证据。电子警察系 统主要安装在道路交叉口，对交叉口闯红灯、逆行、超速等违法事件 进行抓拍惩处，消除交通隐患，规范道路通行秩序，提高道路交通管 理的智能化和现代化水平。 5.2 技术方案 1）系统架构 光等。另外， 针对复杂多变的卡口场景，通常系统支持多种触发方案，如视频触发、 线圈触发、雷达触发等。 电子警察系统通常安装在道路交叉口（包括十字路口、T 字路口 等），抓拍远处的行车轨迹等证据，并对车牌号码、车牌颜色等唯一 辨识机动车的属性有较严格的识别要求，一般采用频闪补光并结合视 频触发的方式实现高清抓拍的功能。 4）视频算法方案 系统主要通过感知视频内容实现目标抓拍与信息提取，算法流程 闲/占用状态，记录车辆驶入/驶出时间，识别停放车辆的车牌号码、 泊位号、车辆颜色、停车特写、全景图片等信息，判别跨位停车、半 侧位停车、反复入位停车和斜位停车等异常停车状态，并根据车辆行 车轨迹形成完整的图像视频证据。在黑夜、暴雨、大雪、雾霾等极端 天气也可以确保信息的精准度与完整度。配合电子支付，可实现前场 无人值守的管理模式。 来源：智慧互通科技有限公司（爱泊车 AIpark） 图 14

时代临近 (2025 年 2 月 10 日 ) 72/80 ● 随着通用人工智能变得更有能力，额外风险的证据正在逐渐出现。这些风险包括大 规模劳动力市场影响、人工智能黑客攻击或生物攻击，以及社会失去对通用人工智 能的控制。专家们对这些风险的现有证据有不同的解读：一些人认为这些风险还需 要几十年的时间，而另一些人则认为通用人工智能可能在未来几年内导致社会规模 的危害。通用人工智能能力的最新进展——特别是在科学推理和编程测试方面—— 为人工智能支持的黑客攻击和生物攻击等潜在风险提 供了新的 证据，导致一家主要 的人工智能公司将其对生物风险的评估从最佳模型的“低”提高到“中”。 As general-purpose Al becomes more capable,evidence of additional risks is

间的报告传递平均 需要 45-90 分钟，人工跑签占比高达 60%。 3. 决策支持缺失：医生在制定治疗方案时，需自行查阅文献或指 南，约 70% “ ” 的受访医生表示 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 指南和患者历史数据生成个性化化疗方案，准确率在测试中 达到 92% （对比三甲医院专家会诊结果）。典型应用流程包括： 1. 自动解析 DICOM 影像中的病灶特征 2. 关联患者用药史与基因检 测报告 3. 输出包含证据等级的诊疗路径建议 医患交互智能化场景 部署在互联网医院的 DeepSeek 智能体可承担 70%的常规咨询工 作，显著降低医生重复性劳动。实际运营数据显示： - 慢性病管理 问答准确率：89 预警逻辑。 2. 多模态数据协同分析 整合电子健康记录（EHR）、影像学报告和可穿戴设备数据， 建立跨模态关联模型。当医生输入初步诊断时，智能体自动生 成差异诊断列表，并标注各选项的支持证据强度。典型场景如 下： 临床指标 肺炎支持度 心衰支持度 结核支持度 白细胞计数>12×10⁹/L 82% 18% 35% B 型钠尿肽>400 pg/mL 5% 91% 2% CT