78 新增一个人员数据。 79 修改人员信息。 80 设置一个人员被禁用。 81 设置一个人员启用。 82 删除人员。 83 重置密码。 84 账号管理 用于向各业务系统同步账号。 85 用于本系统或接收业务系统的新增 账号请求。 86 用于本系统或接收业务系统的账号 修改请求。 87 用于管理人员删除账号。 88 用于管理人员禁用账号。 89 用于管理人员启用账号。 90 云、XX 3 级等保要求 安全服务商选 择 XX 云、XX 3 级等保要求 系统运维 管理 维护运营支持 环境管理 XX 云 3 级等保要求 资产管理 XX 云、XX 3 级等保要求 第 85 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 介质管理 XX 云、XX 3 级等保要求 设备管理 XX 云 3 级等保要求 监控管理和安 全管理中心 XX 云 3 级等保要求 网络安全管理

非结构化数据（医疗报告、照片等）..............................................................................................85 5.2 数据清洗与标注...................................................................................... 核心痛点集中在三个维度：首先，海量非结构化数据的处理能 力不足，医疗险中仅 CT 影像等医疗文件的人工解读就需要 2-3 小 时/案；其次，风险识别依赖经验判断，车险骗保案件漏检率高达 18%；第三，客户服务响应滞后，85%的保险公司尚未实现 7×24 小时智能问答。某头部寿险公司内部测试显示，传统 OCR+规则引 擎的医疗票据识别系统，在特病门诊单据上的关键字段提取错误率 达 21%。 现行流程中标注的痛点环节平均消耗 3000+医疗条 款、5000+事故场景的决策树，后台通过联邦学习在数据隔离前提 下实现跨机构风控模型协同进化。预计全面部署后，保险公司综合 赔付率可下降 3-5 个百分点，同时将小额案件自动化率提升至 85% 以上，为行业数字化转型提供可复用的技术范式。 2. 项目背景与需求分析 当前保险行业理赔业务面临效率与质量的双重挑战。传统理赔 流程高度依赖人工核保、定损及审核，平均处理周期长达 5-7

户体验；最后，通过模块化设计适配不同公共服务场景（如文化场 馆、交通枢纽），降低部署成本 30%以上。 关键技术指标对比如下： 指标 传统方案 DeepSeek 方 案 语义理解准确 率 78%- 85% 95% ≥ 多语言支持 5 ≤ 种 20 种 指标 传统方案 DeepSeek 方 案 平均响应延迟 2.1 秒 <0.8 秒 场景适配周期 4-6 周 1-2 周 该方案通过以下路径实现目标： —————————| | 语义理解 | 领域术语识别准确率≥95% | 封闭测试集验证 | | 语音合成 | 自然度 MOS 评分≥4.2（5 分制） | ITU-T P.85 标准 评估 | | 多轮对话 | 上下文关联维持时长≥5 轮 | 真实场景压力测试 | | 系统稳定性 | 99.9%服务可用性（SLA ） | 云监控平台实时统计 指标类别 | 采集频率 | 告 警阈值 | 自愈机制 | |—————-|————|—————-| ————————| | 语音识别准确率 | 每 5 分钟 | <85% | 自动 切换备用 ASR 模型 | | API 响应延迟 | 实时监控 | >1.5s 持续 30s | 流量熔断+ 节点热备 | | 并发处理能力 | 压力测试

方案目 标 核保时效 48 小时 2 ≤ 小时 理赔自动化率 35% 90% ≥ 产品转化率 12% 17%（+5%） 指标 传统模式 DeepSeek 方案目 标 欺诈识别准确 率 85% 98% ≥ 技术实施路径分为三个阶段： 1. 场景建模：基于历史数据训练核保、理赔等场景的决策树，集成 多模态数据输入（如医疗报告 OCR、语音通话记录） 2. 智能体部署：通过 API 保险业务全链条涉及大量重复性人工操作，核保环节平均需 3-5 个 工作日处理单笔业务，理赔周期普遍超过 72 小时（2023 年银保监 会数据）。代理人 30%以上的工作时间消耗在填写标准化表单上， 而 85%的简单咨询问题仍需人工坐席响应，导致人力资源配置严重 失衡。 数据孤岛与协同障碍 保险公司内部系统通常呈现碎片化状态，典型企业存在 6-8 个独立 业务系统，数据互通需通过中间表手动同步。例如某头部寿险公司 重构核心业务流程。具体表现为： ①对话式交互需支持保险专业术语 90%以上的准确理解；②承保决 策引擎要能在 500ms 内完成多维度风险评估；③理赔自动化系统 需实现医疗票据等非结构化数据的 85%+识别准确率。 在此背景下，行业亟需具备以下特性的解决方案：①开箱即用 的保险垂直领域 AI 能力；②与现有核心系统无缝对接的轻量化部 署方案；③持续自优化的业务知识图谱。这为 DeepSeek

项目预算控制在现有 CRM 年维护费用的 120%范围内，确保 6 个月内完成生产环境部署。技术团队将重点关注模型冷启动阶段的 准确率优化，通过注入 2000 组历史工单数据进行监督微调，确保 上线初期即达到 85%以上的意图识别基准准确率。最终交付物将包 含完整的 API 对接文档、模型监控看板以及针对销售、客服团队的 专项培训体系。 1.1 CRM 系统现状与挑战 当前企业广泛使用的 CRM 系统在客户关系管理方面已形成标 10Gbps 以上带宽，时延<5ms  公网 API 接口需配置 WAF 防护，建议预留 20%带宽余量应对 突发请求 运维监控体系 部署后需实时采集以下指标： - GPU 利用率阈值告警（>85%持续 5 分钟） - 显存占用监控（每实例预留 2GB 缓冲） - API 成功率看板（按部门/业务线细分） - 自动扩缩容策略：当并发队列等待数>10 时触发扩容 3. 应用场景规划 在 自动扩容至 4 个 GPU 节点，处理客户咨询高 峰 - 夜间缩容至 1 个节点，降低 60%云计算成本 资源分配参数通过 Prometheus 监控实时调整，确保 GPU 利用率 保持在 75%-85%最优区间。 2. 模型推理加速 部署 TensorRT 推理引擎，结合以下优化技术： 技术 实施效果 硬件需求 量化压缩(FP16) 推理速度提升 2.1 倍 NVIDIA T4 及以上

...........82 4.3.2 药物相互作用检查......................................................................85 4.4 患者管理与随访..................................................................................87 4 针对医疗数据安全性的特殊要求，该方案采用联邦学习框架， 训练数据无需离开医疗机构本地网络。测试数据显示，在保护患者 隐私的前提下，模型通过迁移学习可使新接入医院的冷启动准确率 在两周内从 62%提升至 85%。 在药物相互作用预警场景的对比测试中，DeepSeek 智能体展 现出显著优势： 指标 传统规则引擎 DeepSeek 智能 体 召回率 68% 92% 误报率 23% 8% 响应延迟 2 小时/病例 ≤2.5 小时/病例 DeepSeek-Rad 影像特征自动提 取 处方审核效率 12 分钟/处方 5 ≤ 分钟/处方 药品知识图谱+禁忌症实时校验 住院床位周转率 78% ≥85% 智能出院预测模型+资源动态调度 算法 从医疗质量提升维度，项目将重点攻克两个技术瓶颈：一是利 用 DeepSeek-NLP 构建的病程进展预测模型，在肿瘤化疗领域实 现不良反应早期预警准确率从现有

优势在于多模态数据处理、复杂逻辑推理和行业知识融合能力。该 技术采用混合专家模型（MoE）架构，通过万亿级 token 的审计行 业语料预训练，在会计准则、税务法规、风险识别等垂直领域展现 出超过 85%的准确率。其知识截止 2023 年的特点，确保了在审计 政策时效性方面的可靠性，例如能够准确识别 2022 年财政部新修 订的收入确认准则（财会〔2022〕25 号）的具体变化条款。 在审计 项目目标分为三个实施阶段，量化指标如下： 维度 基线水平 一期目标 二期目标 数据处理效率 8 小时/ GB 2 ≤ 小时/ GB ≤30 分钟/ GB 维度 基线水平 一期目标 二期目标 规则覆盖度 58% 85%+ 95%+ 全量扫描占比 18% 60% 100% 误报率 22% ≤15% 8% ≤ 通过部署 DeepSeek 智能体，计划实现审计作业流程的范式转 ” ” ” 移：从 人工主导抽样检查 17%；第二，分析维度必须覆盖 100+风险指标实时 交叉验证，如下表所示的风险指标覆盖率对比： 指标类型 传统工具覆盖率 行业要求标准 财务异常 68% 95% ≥ 合规性条款 52% 90% ≥ 关联交易 45% 85% ≥ 操作风险 37% 80% ≥ 第三，系统需要支持 7×24 小时持续监控能力，某跨国企业的 实践表明，实时监控可使重大风险发现时效从平均 14 天缩短至 2.8 小时。这些需求直接指向需要构建具备自然语言处理、多维关联分

......... 85 8.1 ෻౟γᅹ඘ຂ ........................................................................ 85 8.2 ަӖγᅹ٢ٓ ........................................................................ 85 8.3 ඔಖγᅹ࿫ဈഃ଼ కۦc೴࡬ᄩ२c೴࡬Сଶۤঠඹԉֺੋγᅹཙᄥd¤ ަӖڳිࣂ޷ݮ҄໰๯଼൛ߙಁγᅹཙᄥdҶ଼൛ߙಁc೴࡬ ڕसc׻๠ࠄࣇc೴࡬ࢶೊܤζӒcЦ࠿ٲߙcׂࢗ٫຺ԉֺੋࢗ ႺγᅹڟֳཙᄥēਁᆠЦ࠿ٲߙۤᄦટܤඔಖ༓ௐd¤ — 85 — ¤ ¤ ෗Վ໭ޏ೬࿫ဈອڑγᅹཙᄥdͧࣳᄦટЉݛcӖ೴࡬c௕ࣖ ढ़cᄉಭ෍ୖcӖ੦໸c೴ᆓ৖ಓԉēћ༣ඔಖޏ೬ટॏۤഃ଼ē ಬຣ໭ޏ೬ۤྜ๠ԅಇէకۦd¤ ෗ࠩ೴ᆓܤ࿫ဈЦ࠿γᅹߙಁd̟ზങӖ࿫ဈЦ࠿ēඹڶѩד

.........82 5.2.1 数据清洗与标准化........................................................................85 5.2.2 敏感数据脱敏处理........................................................................87 6. 模型微调与优化 期望获得实时响应的智能化服务，而目前仅有不到 30%的金融机 构能通过现有系统实现这一目标。 在风险控制领域，传统规则引擎对复杂欺诈模式的识别准确率 普遍低于 60% ，而基于大模型的智能风控系统可将准确率提升至 85%以上。例如，某国有银行试点数据显示，通过大模型分析非结 构化数据（如客户行为日志、社交媒体信息），其反洗钱预警效率 提升了 40% ，误报率降低 25%。 客户服务方面，银行业平均单次人工客服成本高达 基线指标 目标指标 提升幅度 服务效率 5 分钟/单 90 秒/单 70% 人力成本 100%人工 30%人工介入 70% 业务覆盖率 40%标准化业 务 85%标准化业 务 112.5% 合规通过率 人工审核 85% 系统预审 95% 11.8% 项目实施后将产生三层价值体系：操作层实现日均处理能力从 10 万笔提升至 50 万笔，支持同时在线服务客户数从

NeRF GAN 1 2 3 1.1 2.1 2.2 eVTOL 2.3 2.4 3.1 3.2 3.3 75 77 80 85 87 90 91 92 73 eVTOL 75 1.1 1 ABeam 2 Federation Aeronautique Internationale • eVTOL • eVTOL eVTOL 135 4 5 6 62.5 / 240-300 / 1688-3222 / ( 2 20 20 101 40 40 * 84 85 km/h 350km/h 400-500km/h 3 S1 1000km/h 1000 - 2024 86 • 4 200 • 1997 863 2001