磋商邀请……………………………………  供应商须知…………………………………  合同文本……………………………………  采购需求……………………………………  评审方法与评审标准………………………  响应文件格式……………………………… 3 第一章 磋商邀请 受泰州市数据局的委托，泰州市公共资源交易中心就 政 府采购一体化平台”自行免费下载磋商文件，并于 2025 年 6 月 27 日 9 点 30 分（北京时间）前递交响应文件。 一、项目基本情况 1.项目编号：JSZC-321200-JZCG-C2025-0039 2.项目名称：数字泰州“十五五”规划项目 。 3.预算金额：60 万元。 4.采购需求（简介）： 供下列材料： 1.1 法人或者其他组织的营业执照等证明文件，自然人的身份证明； 1.2 上一年度的财务状况报告（成立不满一年无需提供）； 1.3 依法缴纳税收和社会保障资金的相关材料（提供提交响应文件截止时间 前一年内至少一个月依法缴纳税收及缴纳社会保障资金的证明材料。供应商依 法享受缓缴、免缴税收、社会保障资金的提供证明材料。）； 4 1.4 具备履行合同所必需的设备和专业技术能力的书面声明；

.........................................................................................36 3.3 实时响应优化技术............................................................................................... .......................................................................................187 14.2.1 响应速度评分............................................................................................... ..................................247 1. 项目背景与目标 随着数字化和智能化技术的快速发展，智能语音交互已成为公 共服务领域的重要工具。传统语音服务存在响应速度慢、语义理解 能力有限、多语言支持不足等问题，尤其在博物馆、景区、政务大 厅等场景中，难以满足用户对个性化、实时性及高准确率的需求。 据统计，2023 年国内公共服务领域的语音服务满意度仅为

...........................................................................................98 7.1 响应时间与吞吐量测试........................................................................................... 项目背景与目标 在当前数字化转型的浪潮中，客户关系管理（CRM）系统已成 为企业提升客户服务效率、优化销售流程的核心工具。然而，传统 CRM 系统普遍面临数据处理能力有限、客户洞察深度不足、响应 效率低下等问题。例如，某零售企业 CRM 系统每月需处理超过 50 万条客户咨询，但仅能通过预设标签进行简单分类，导致 30%的潜 在商机因未能及时识别而流失。与此同时，大语言模型技术的突破 准识别，将对话内容分析准确率从现有系统的 65%提升至 92%以 上；其次，建立动态客户画像系统，通过模型自动提取交互记录中 的消费偏好、投诉倾向等 20+维度特征；最后，打造智能工作流引 擎，使销售线索响应时间从平均 4.3 小时缩短至 15 分钟以内。项 目成功实施后，预计可为企业带来客户满意度提升 40%、销售转化 率提高 25%的直接效益。 关键数据对比： | 指标 | 传统 CRM

130 6.2.1 高并发场景模拟.......................................................................131 6.2.2 响应时间优化..........................................................................134 6.3 用户体验测试...... ................263 1. 项目背景与目标 随着数字化转型的加速推进，政务系统面临服务效率提升与智 能化升级的双重需求。当前政务服务平台普遍存在流程冗长、人工 处理占比高、响应速度慢等问题。以某省行政审批局 2023 年数据 为例，平均单项业务处理时长达到 48 小时，其中 70%的时间消耗 在材料初审、规则核对等重复性工作上，工作人员日均处理咨询量 超过 200 98%以上准确度。 关键效能提升指标如下： 维度 现状基准值 目标值 实现路径 业务处理时效 48 小时 ≤18 小时 智能预审+自动化流程触发 人工干预率 85% ≤30% 规则引擎+多模态文档理解 服务响应速度 3 分钟 ≤15 秒 智能优先路由+语义匹配优化 知识更新延迟 72 小时 4 ≤ 小时 政策变更实时抓取+自动标引 实施过程中需重点解决三个层面的问题：在技术层面，确保智 能体与现有政

.........................................................................................64 4.3 应急响应流程................................................................................................. .......................................................................................69 4.3.2 快速响应机制................................................................................................. 逐年攀升，安全问题成为景区管理的重中之重。传统的安防手段如 人工巡逻和监控摄像头，虽然在一定程度上保障了景区的安全，但 面对日益复杂的安防需求，其局限性逐渐显现。人工巡逻的效率低 下，监控摄像头的实时性不足，以及面对突发事件的快速响应能力 欠缺，都是当前景区安防面临的挑战。为了应对这些挑战，AI 智能 安防技术应运而生，通过结合人工智能、大数据分析和物联网技 术，全面提升景区的安防水平。 AI 智能安防系统通过以下几个方面的应用显著提升景区的安全

.................................................................................123 5.2.2 异常监测与应急响应................................................................................................... ...............205 1. 项目背景与目标 随着数字化转型的加速，保险行业正面临服务效率、精准营销 和风险管理等多方面的挑战。传统保险业务流程依赖人工核保、理 赔和客服，导致响应速度慢、成本高且易出错。根据 2023 年行业 报告，保险机构平均处理理赔需 5-7 个工作日，而客户期望已缩短 至 24 小时内完成。同时，个性化产品需求增长，70%的客户倾向 于通过智能渠 50-80 通，高峰时段 响应延迟超过 30 分钟 - 风险管控滞后：车险骗保识别依赖人工审核，误判率高达 18% - 个性化服务缺失：标准化的产品推荐匹配度不足，转化率低于 12% - 运营成本高企：培训新人代理平均投入超 2.3 万元/ 人， ROI 周期 长达 9 个月 技术层面，现有系统存在明显短板：核心业务系统平均年龄达 7.5 年，API 响应延迟超过 800ms，无法支撑实时风控需求。某头

安全审计与监控..................................................................................68 7.4 应急响应与恢复..................................................................................70 8. 性能优化与测试 政府与公 众、企业之间的重要桥梁，承担着提供高效、便捷、透明服务的责 任。然而，传统的政务服务平台在应对复杂业务场景、处理大规模 数据请求、提供个性化服务等方面存在明显不足。例如，人工客服 响应速度慢、信息查询效率低、业务办理流程繁琐等问题，严重影 响了用户体验和行政效能。 在此背景下，引入 AI 大模型技术成为优化政务服务的关键突 破口。AI 大模型凭借其强大的自然语言处理能力、数据分析和决策 “ ” “ ” “ ” “ ” 从 被动响应 向 主动服务 转型，从 单一功能 向 综合智能 升级， 最终打造一个高效、智能、安全的现代化政务服务体系。 以下为关键目标的量化指标： | 目标维度 | 量化指标 | 预期目 标值 | |——————–|———————————|——————| | 服务效率 | 平均响应时间 | ≤30 秒 | | 用户体验

.......................................................................................17 2.1.1 实时响应客户问题............................................................................................... 战。传统客户经理模式受限于服务时间、专业能力覆盖范围以及个 性化服务深度，难以满足现代客户对实时性、精准性和智能化的服 务需求。根据 2023 年银行业协会报告显示，超过 65%的客户期望 获得 7×24 小时即时响应，而传统客户经理仅能覆盖工作时间的客 户需求，且高端客户经理资源集中度不足导致长尾客户服务缺失。 在此背景下，基于 DeepSeek 大模型构建客户经理智能体成为突破 现有瓶颈的关键路径。 本项目的核心目标是通过 本项目的核心目标是通过 AI 智能体实现三个维度的价值重 构：  服务效能升级：构建具备自然语言理解、多轮对话管理和金融 知识推理能力的智能体，实现 90%标准化业务咨询的自动化 处理，将平均响应时间从传统模式的 4 小时压缩至 30 秒以内  资源优化配置：释放人力聚焦高价值客户，预计可减少 40% 基础客户经理人力投入，同时通过智能体实现客户需求分层， 使高端客户经理产能提升 25%

精准调配，避免资源浪费，提高使用效率。  决策支持：DeepSeek 模型能够提供基于数据的决策建议，帮 助决策者做出更为科学、合理的判断。 此外，DeepSeek 模型的引入还能够增强城市的应急响应能 力，提升公共服务质量，进而增强市民的满意度和幸福感。这一技 术的应用，不仅能够解决当前城市治理中的痛点，还能够为未来的 智慧城市建设奠定坚实的基础。通过不断的优化和迭 代，DeepSeek 治理体系中，显著提升城市事件处置的效率和精准度。具体而言， 该模型的应用旨在实现以下几个关键目标：首先，通过深度学习与 大数据分析技术，快速识别和分类城市治理中的各类事件，如交通 拥堵、环境监测异常、公共设施损坏等，从而缩短事件响应时间。 其次，通过预测模型的应用，提前预警潜在的城市问题，如天气变 化对交通流量的影响或节日期间人流高峰的预测，以便相关部门提 前部署资源。此外，该模型还将支持多部门协同工作，通过统一的 智 与扩展性，提出模型更新与优化的策略，确保其能够适应不断变化 的治理需求。 最后，通过实际应用案例与数据对比，总结 DeepSeek 模型在 政务城市治理中的实际效果与潜在价值。文章将提供具体的数据支 持，展示模型在事件响应时间、处理效率以及公众满意度等方面的 显著提升，为决策者提供切实可行的技术参考。 2. 政务城市治理现状分析 当前政务城市治理面临着日益复杂的挑战，城市规模扩大、人 口密度增加、社会需求多样化等因素使得传统治理模式难以应对。

2.1 计算资源需求................................................................................46 3.2.2 响应时间与吞吐量........................................................................48 4. 智能体架构设计....... 技术的需求呈现爆发式增长。传统金融服务模式面临三大核心挑 战：客户服务效率与个性化需求难以平衡，风险管理依赖人工导致 响应滞后，以及业务流程自动化程度不足造成的运营成本居高不 下。以某股份制银行 2023 年内部数据为例，其信用卡业务客服中 心日均处理查询类工单 12,000 件，其中 68%为标准化问题，但平均 响应时间仍达到 4.7 分钟，人工成本占比高达业务运营总成本的 39%。 在此背景下，本项目旨在通过深度集成 体系，使欺 诈 交易识别准确率较现有系统提升 15 个百分点，异常交易响应速度 从分钟级优化至秒级；最后，通过智能流程自动化重构后台运营体 系，预计可减少 45% 的人工复核环节，年节约运营成本约 2800 万 元。 关键技术指标的具体要求如下： 维度 当前基准值 目标值 达成周期 客服响应速度 4.7 分钟 ≤30 秒 Q3 2024 工单转人工率 32% ≤8%