将风险信号发现 时 间从平均 23 天缩短至 7 天内。三是构建可解释的 AI 决策系统，所 有审批结论均附带可视化推理路径，满足银保监会《银行业金融机 构人工智能应用风险治理指引》的监管要求。 系统部署后将分阶段实现价值转化：第一阶段（ 上线 6 个月 内） 完成 10 万+历史信贷案例的模型训练，使新发生不良贷款率控 制在 0.8%以下；第二阶段（12 个月）通过持续学习机制，使模型 证号、银行卡号 在采集端即进行 AES-256 加密，仅在风控模型计算时通过 HSM 硬件 安全模块解密。数据血缘系统记录所有字段的来源、转换逻辑和使 用链路，满足《商业银行数据治理指引》的审计要求。最终集成的 数据资产以特征库形式提供服务，支持以下三种调用模式： 1. 实时授信审批：通过 gRPC 接口获取毫秒级特征数据 2. 定期模型训练：生成 TFRecord 格式的批量数据集 99%的可用性，满足银行业务高 峰期的处理需求。所有决策过程均记录完整的可追溯日志，包括特 征权重分配明细、规则触发路径和最终决策依据，确保符合银保监 会 《银行业金融机构人工智能应用风险治理指引》的监管要求。 4.3.1 规则引擎配置 规则引擎配置是自动化审批决策模块的核心组件，通过预定义 逻辑规则与动态参数组合实现授信审批的标准化和智能化处理。该 模块采用分层式规则架构，支持实时数据校验、风险阈值判断及多

大模型的过程中，数据安全 与合规性需求是核心优先级。金融行业对数据敏感性要求极高，需 确保模型训练、推理及业务交互全流程符合国内外监管框架（如 GDPR、中国《数据安全法》《个人信息保护法》以及银保监会相 关指引）。以下是关键需求分解： 1. 数据分类与分级保护 需根据《金融数据安全 数据安全分级指南》（JR/T 0197- 2020）对业务数据进行分级管控，例如： o Level 3（高敏感）：客户身份证号、银行卡号、交易密 - 推理模块：集成 DeepSeek-7B 量化模型，针对金融领域微调 的 TOP3 意图识别准确率达 92.6% - 审计追踪：全链路决策日志记录，满足银保监会《银行业金融机 构数据治理指引》要求 典型决策流程耗时分布： 环节 平均耗时(ms) 峰值 QPS 请求解析 8 1500 风控校验 15 1200 模型推理 210 800 结果组装 5 2000 2. 数据交互层 安全与合规设计 在金融银行业务中接入 DeepSeek 大模型时，安全与合规设 计是核心前提。所有数据处理必须符合《中华人民共和国数据安全 法》《个人信息保护法》以及银保监会《银行业金融机构数据治理 指引》的要求。采用多层加密机制，包括传输层 TLS 1.3 协议、存 储层 AES-256 加密算法，并对模型训练与推理过程中的临时内存数 据实施动态加密。密钥管理通过 HSM ” 硬件安全模块实现，执行

40 5.3. 推动信息化与经济社会深度融合................................................................41 四. 总体设计及实施指引................................................................................42 1. 技术架构设计...... 标准规范的意义......................................................................46 3. 基础资源及管理对象标准规范的框架设计和指引........................................46 3.1. 基础数据资源体系.......................................... 信息资源整合及其技术框架和实施指引.......................................................51 4.1. 技术框架........................................................................................................51 4.2. 实施指引.......

第三，在风险控制层面，模型内置三重防护机制：通过意图识 别准确拦截 98.6%的敏感问题询问；基于行为特征分析的欺诈检测 模型 AUC 值达 0.93；所有对话记录自动触发合规性检查，确保符 合银保监会《银行业金融机构 AI 应用指引》要求。 应用潜力方面，该技术可覆盖客户经理 80%以上的常规工作场 景。具体价值实现路径包括： 实际部署数据表明，在试点分行的财富管理场景中，AI 智能体 使 AUM（资产管理规模）同比增长 义，结合上下文识别客户真实需求，准确率需达到 92%以上（基于 银行现有客服工单数据训练）。典型场景包括：  产品咨询：存款利率、贷款条件、信用卡权益等结构化数据查 询  业务办理：账户开立、转账限额调整等流程指引  投诉处理：自动识别投诉等级并触发相应处置流程 动态知识库调用 智能体实时对接银行三大数据系统： 1. 产品知识图谱（更新频率≤1 小时） 2. 客户画像系统（包含资产/交易/风险标签） III 要求的风险暴露报告  对 R4 级以上客户强制进行反洗钱规则二次校验 该模块实际应用中可使风险评估效率提升 8 倍，误判率较人工 审核降低 42%，同时满足银保监会《商业银行智能风控指引》的穿 透式监管要求。典型应用场景包括贷款审批自动化（R1 级客户秒 批）、投资产品适当性管理（禁止向 R4 级以上客户推荐衍生品） 以及可疑交易拦截（实时阻断高风险转账）。 3. 技术架构与实现

个项目无重大发现的团队启动 反 向评估，排查程序执行漏洞。 6、构建知识共享平台：按季度更新典型案例库（如信用卡套现新手法）， 标注高频违规场景与应对策略。开发智能问答机器人，实时推送监管政策解读与 审计程序操作指引。 10 商业银行审计篇 一、合规与法律风险审计 （一）基础审计场景应用问题 1 、资金异动与客户管理 （1）客户身份识别（KYC）是否完整有效？（调取高风险客户清单，检 查 证件有效 、对普惠小微贷款与集团客户授信业务进行审计：通过数据穿透分析贷款 资金流向，核查是否存在违规流入房地产、股市等受限领域；检查关联企业授信 额度计算模型，验证是否突破《商业银行集团客户授信业务风险管理指引》的集 中度上限。 3、对银行的个人金融信息采集与共享流程开展审计：使用 NLP 技术解析隐 私政策文本，比对数智化营销中客户生物特征数据的使用范围；追踪数据跨境传 输日志，验证加密级别是否符合接收国法律要求（如 、审计方法：一是股权穿透分析：整合工商数据、征信报告，绘制实际 控 制人关联图谱，计算集团合并授信总额；二是监管指标比对：验证贷款余额 与银 行资本净额的比例，对照《商业银行集团客户授信业务风险管理指引》相 关红线 要求；三是资金流向追踪：通过银企直联数据追踪贷款用途，核查是否 存在绕道 流入房地产领域。 3、审计发现：集团实际控制人关联企业贷款总额达 28 亿元，突破监管指 标； 9.5

生产 管理、运营管理等方面阐述智能化建设匹配情况，原则上须 覆盖上述五个方面，鼓励申报主体强化人工智能等数智技术 应用。同时，申报主体应结合自身实际情况，参考《智能制 造典型场景参考指引(2025 年版)》,按照附件 1、附件 2 要求，充分挖掘并提炼符合条件的典型场景，确保全面覆 盖 核心建设内容，完整呈现智能工厂建设全貌，至少包括 8 个 建设成效突出、推广价值高的场景。) 组织方式变革等方面，阐述 运 营管理方面智能化建设情 况， 不超过 1500 字。) 5 3.6 场景创新升级情况 5 (在卓越级智能工厂申报书的基础上，参考《智能制造 典型场景参考指引(2025 年版)》,按照附件 1、附件 2 要 求，补充新建的成效突出典型场景，并对卓越级智能工 厂申 报场景中有改造升级的进行更新。) 四、项目建设已取得的成效 (重点围绕项目建设已形成的特色亮点，安全可控情

通过阿里云授权渠道下载、获取最新版的用 户 文档。 4. “ ” 本文档仅作为用户使用阿里云产品及服务的参考性指引，阿里云以产品及服务的 现状 、 “ ” “ ” 有缺陷 和 当前功能 的状态提供本文档。阿里云在现有技术的基础上尽最大努力提供 相应的介绍及操作指引，但阿里云在此明确声明对本文档内容的准确性、完整性、适用性、 可靠性等不作任何明示或暗示的保证。任何单位、公司或个人因为下载、使用或信赖本文档

可视屏，实时显示通道进出人群和派梯信息，系统组成如下： 系统效果图： 增加的可视化设备显示界面模拟图如下： 该设备将嵌入闸机面板之中，在不影响闸机正常运行和妨碍通行的情 况下，提供更加丰富的通行信息指引。 本可视化屏幕平台为系统通过与人脸比对服务器的联动，获取验证信 息，同时通过与电梯派梯系统的对接，获取派梯信息，由屏幕统一显示出 来。显示信息可以根据业主需要实现个性化编辑。 四、智能派梯系统 理，电梯拥挤程度加剧，乘客乘梯时间过长，单一楼层多次停留，用户体 验不好，能耗也非常大。 基于此，目前各大电梯厂商都开始生产智能电梯系统，系统根据乘客 数量、等待时间、所需到达楼层等参数合理分配人员、楼层与电梯的匹配， 指引每位乘客乘坐不同的电梯。但是该系统目前需要乘客到达电梯厅后自 行按钮所需到达楼层，用户体验尚不够完美，结合人脸识别系统、二维码 访客系统以及闸机可视化解决方案，我们可以提供客户非接触式、全自动

智能合力，构建具有竞争 力的 AI CITY 生态体系。 深圳大学智慧城市研究院院长、教授 目录 CONTENTS 1 战略形势 1.1“ 人工智能 +”成为新时期经济社会发展的战略指引 .................. 02 1. 人工智能技术快速演进实现关键跨越 ....................................................... 融合的城市智能体 ........................ 70 1 战 略 形 01 AI CITY 发展研究 1.1 “ 人工智能 + ”成为新 时期经济社会发展的 战略指引 . 1、人工智能技术快速演进实现关键跨越 人工智能芯片快速迭代助推新一轮 AI 浪潮 传统通用处理器（ CPU ）已经难以满足深度学习等高并发计算需求，AI 芯片通过架构创新实现了数量级的性能 特性，分析人工智能风险来源和表现形式，针 对模型算法安全、数据安全和系统安全等内生 安全风险和网络域、现实域、认知域、伦理域 等应用安全风险，提出相应技术应对和综合防 治措施，以及人工智能安全开发应用指引。 AI CITY 发展研究报告 04 表 2 习近平总书记对人工智能发展多次做出指示和部署 习近平总书记致 2018 世界人工智能大会的贺信 新一代人工智能正在全球范围内

1.3.2.2在线咨询 网站提供在线咨询功能模块，服务对象只需选择咨询类型、填 写咨询标题和内容完成咨询操作，可获取网站反馈的查询密码，结 合咨询编号可以查询信件答复。 3.1.3.2.3地图指引 为个人和企业提供基于地图的服务设施、服务场所、公交等便 民服务信息查询和信息展示服务。 用户可以通过选取区域的条件，对行政服务中心网点进行查询 及定位。能够结合百度地图 API 提供交通路线规划，输入起点位置， 中载明下列事项： 1、 被投诉事项或服务编号； 2、 投诉类型，如审批类、服务类、支付类、邮寄类等； 3、 服务对象需要说明投诉事由。 3.1.3.2.5在线建议 网站提供简化的表格和操作指引供服务对象提交工作建议，网 站将不同分类的建议归集整理供工作人员查阅。 服务对象进行建议时，应当在建议材料中尽量载明下列事项： 1、 对应事项或服务； 2、 建议分类，如审批类、服务类、支付类、邮寄类等； （1）网上申请：事项可进行在线申报。 （2）网上咨询：对办事指南中仍不明了的事宜，可进行网上咨 询，包括智能咨询和人工咨询。 （3）网上预约：可选择相应时间进行预约大厅办事。 （4）乘车地图：提供地图指引，供查询到大厅的路线规划。 （5）办件须知：根据该事项属性（0 次、1 次、2 次）分别提 供详细的办事导引。 （6）二维码查看功能：办事指南具有生成二维码功能，根据具 体政务服务事项生成对应的二维码。