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....... 项目实施将分阶段重点突破三个技术难点：第一，解决金融领 域专业术语和监管政策的语义理解问题，通过构建包含超过 50 万 条金融实体知识的领域词典；第二，确保模型输出符合金融合规要 求，建立三级内容过滤机制，包括敏感词库匹配、监管规则引擎和 人工审核通道；第三，实现与传统银行 IT 架构的无缝对接，开发 专用 API 网关支持与核心系统、CRM、反洗钱等关键平台的标准 化数据交互。整个方案设计严格遵循《商业银行人工智能应用指 个新的收入增长点。所有系统模块均通过金融级安全认证， 数据加密强度达到 AES-256 标准，确保模型推理过程全程可审计、 可追溯。 风险控制方面设立双重保障机制：一是建立动态内容过滤系 统，实时拦截 99.9%的敏感信息查询；二是部署人工复核通道，对 涉及大额交易（单笔≥50 万元）的业务强制加入双因素认证。通过 测试验证，系统在压力测试下表现稳定，单节点支持 2000+并发请 求，故障自动切换时间≤30

作为一本简洁明了的手册，我们努力与金融审计实践看齐，问题及解决思 路 注重通用性，兼顾众多中小银行内部审计需要。在使用本手册过程中，还请 各位 同行和学者们注意： l 风险隔离：在使用大语言模式时禁止上传涉密数据，敏感信息需脱敏处 理，建议通过本地化部署控制数据流向； l 交叉验证： 目前问题及相关提示与案例主要是模型输出，虽然经过编写 团队的核对筛选和修改，但由于人工智能幻觉的存在，以及金融政策快速变化； 预报图），根据交易量、客户投诉等数据自动标记高风险业务，优先安排审 计资 源） 3 、 使用外部数据时如何避免违规？（比如与合作方签订数据使用协议， 明 “ 确数据用途；建立隔离区（类似 数据保险箱 ”）存储敏感信息，并用区块链 记 录数据使用痕迹，方便事后检查） 4 、 既要分析数据又要保护隐私，怎么平衡？（ “ 比如用 联邦学习 ”技术（一 种不共享原始数据的方法）训练模型，只分析数据规律，不接触具体客户信 复杂数据报告，需要 9 使用动态仪表盘展示关键指标（如风险热力图、整改完成率趋势图）） （三）具体审计示例 1、建立独立性保障机制：审计委员会直报董事会，避免其他方干预审计结 论（如删除敏感问题描述）；实施审计人员轮岗制度，定期更换高风险领域（如 信贷审批、资金管理）的审计负责人。 2、动态调整审计计划：结合监管政策变化（如央行反洗钱新规）修订年度 审计重点，每季度更新风险热

处理。特别在售后场景中，模型驱动的智能工单系统使平均处理时 长从 4.3 小时缩短至 26 分钟。 模型的安全合规特性为 CRM 应用提供关键保障。通过差分隐 私训练和联邦学习技术，确保客户敏感信息在 AI 处理过程中全程 加密。经第三方测评，其数据泄露风险指数仅为传统系统的 1/8， 同时满足 GDPR 和 CCPA 等国际隐私标准。在计算效率方面，采用 量化压缩后的模型可在 NVIDIA 客户画像同步 1200 210 <0.1% 5 ≤ 分钟 工单意图识别 800 150 <0.05% 实时 销售预测批量计算 200 1800 <0.2% 1 ≤ 小时 系统集成拓扑采用混合部署模式，客户敏感数据存储于本地化 CRM 数据库，通过专用数据管道向云端 DeepSeek 模型服务推送 脱敏特征数据。实时交互类场景部署边缘计算节点，将模型推理延 迟控制在 100ms 以内。历史数据迁移采用分片增量同步策略，每 智能客户洞察与分层 通过大模型分析客户历史交互数据（通话记录、邮件、工单），自 动生成客户画像标签体系。例如，对电商行业客户可提取购买偏好 “ ” “ （如 高客单价数码产品倾向者 ）、服务敏感度（如 物流时效敏感 ” 型 ）等维度，结合 RFM 模型输出动态分层结果。 数据输入类型 模型处理逻辑 输出维度示例 客服对话记录 情感分析+关键词抽取 投诉风险等级（1-5 级） 订单历史 关联规则挖掘

数据安全合规性..................................................................................90 4.3.1 敏感信息脱敏.............................................................................92 4.3.2 数据访问权限控制 请求/秒 300 请 求/秒 意图识别准确 率 78% 92% ≥ 系统响应延迟 1.5 秒 ≤800 毫秒 安全合规保障 1. 通过国家三级等保认证，实现数据全链路加 密与审计追溯，敏感信息脱敏处理率达到 100%。 2. 建立双通道审 核机制，所有 AI 生成内容需经规则引擎校验后才会触达用户，确 保输出合规性不低于 99.5%。 项目实施后将形成标准化 AI 接入范式，为后续社保、税务等 事由分类模型+优先级排序算法 处置响应速度提升 40% 对于复杂业务场景，采用分层处理机制： 实施过程中需特别注意三个关键点：一是建立政务术语标准化 词库（首批需纳入 5000+专业术语），二是设计容错机制确保敏感 业务 100%人工复核，三是构建动态学习闭环，每周更新政策知识 库版本。通过上述设计，可使智能体在确保合规性的前提下，将窗 口人员事务性工作量减少 60%以上。 2.1 政务系统核心需求

API，位置类 API，标签类 API，指标类 API 等等。 4.1.2.7.2 服务调用管理 4.1.2.7.2.1 安全管理 服务调用安全，对访问用户的数据范围权限进行验证 对地域权限、角色权限、敏感信息权限进行统一鉴别 地域权限：A 地市账号只能获取 A 地市的数据，相同的 API 通过安全控制 后获取的数据不相同 如/dataopen/kpi/K10001，A 地市返回 A 地市指标值；B 为所有下级的业务量数据， 营业员返回的只有本人的业务量数据； 敏感信息：客户标签和营销池的所有标签信息内容，并不是所有请求方都 可以全部访问。设置每个请求方可以访问的标签属性并不是所有请求方都可以 全部访问。设置每个请求方可以访问的标签属性 数据项 请求方 1 请求方 2 手机号码 Y Y 姓名 Y 加密 话费敏感性 Y Y 渠道偏好 Y Y 终端营销捆绑策 略 Y N 漫游偏好 对返回结果或者请求参数进行脱敏加密或解密配置，下图配置了对请求参 数 phone_no 进行脱敏配置，其脱敏规则 phone_no 可以在脱敏实例页面进行 配置。因为前台用户传入的用户手机号码是明文，而数据库中可能已经对敏感 信息进行了加密，所以需要对请求参数进行相应加密以适配数据库中的数据。 (四) 权限设置 给这个接口分配使用者，只有拥有该应用标识的正确用户才能使用调用这 个 api (五) API 服务测试

径。例 如，通过 dtreeviz 库生成二叉树路径图，明确展示从根节点到预测 ” 结果的分裂条件（如 市盈率<15 → ” 买入 ）。关键节点可附加条件 概率： 4. 敏感性分析矩阵 构建输入-输出敏感性矩阵，量化关键参数变动对收益的影响。测 试±1 标准差范围内的参数扰动，记录夏普比率变化： 参数 变动范围 夏普比率变化 最大回撤变化 止损阈 值 ±5% -0.3~+0 应时间 o 订单成交率低于 50%时的流动性补偿策略触发情况 o 系统资源占用率（CPU>90%持续 5 分钟）的自动降级方 案 回测验证标准 需建立三重校验机制防止过拟合：  参数敏感性分析：对策略核心参数（如均线周期、止损比例） 进行网格搜索，要求夏普比率波动范围<0.5  蒙特卡洛验证：随机抽取 20%历史数据作为样本外测试，累 计收益率衰减幅度需控制在基准的±10%内 5IQR，其中 IQR=Q3-Q1。  动态阈值法：对波动率突变的资产（如加密货币），使用 ATR（平均真实波幅）作为动态阈值基准，超过 3 倍 ATR 的 波动视为异常。 示例：不同方法的敏感度对比（回测数据） 方法 标普 500 异常值占 比 比特币异常值占比 3σ 原则 0.27% 5.82% IQR 0.89% 3.41% 动态 ATR 1.12% 1.97% 2

智能应用要具备良好的用户体验，能够满足各部门的 实际工作需求，提高工作效率和服务质量。 2.1.3 安全合规需求 政务数据涉及大量的敏感信息和个人隐私，因此 安全合规是各部门在数据使用过程中首要考虑的问题。 例如，省纪委监委的监督数据属于高度敏感信息，需 要严格的安全管控和存证溯源机制；省卫生健康委的 医疗数据涉及个人隐私，必须严格遵守相关隐私保护 法规。 平台需要建立完善的安全合规体系，实现对数据 功能需求 2.2.1 数据治理 平台需要提供全面的数据治理功能，包括数据清 洗、脱敏、标注、知识图谱构建等。数据清洗要能够 去除数据中的噪声、重复数据和错误数据，提高数据 的准确性；数据脱敏要对敏感数据进行处理，确保数 据在使用过程中不泄露隐私信息；数据标注要为机器 学习模型提供高质量的训练数据；知识图谱构建要将 分散的数据关联起来，形成结构化的知识体系，为智 能应用提供知识支撑。 平台需要采用多层次的数据加密技术，确保数据 在传输和存储过程中的安全。传输层采用 SSL/TLS 加密技术，防止数据在传输过程中被窃取和篡改；存 储层采用 AES-256 加密技术，对存储的数据进行加 密保护；对于敏感数据，采用同态加密技术，实现数 据在密文状态下的计算和处理，确保数据 “可用不可 见”。 2.4.2 访问控制 基于角色的访问控制（RBAC）结合动态权限调 整，实现最小权限原则。根据用户的角色和职责，为

30%。 其次，DeepSeek 在乳腺 X 光片分析中也有重要应用。系统能 够自动识别乳腺肿块和微钙化点，帮助医生判断是否存在乳腺癌的 早期迹象。根据临床试验数据，DeepSeek 在乳腺癌筛查中的敏感 性和特异性分别达到 92%和 88%，远超传统分析方法。这使得更 多的早期乳腺癌患者能够得到及时的干预和治疗。 此外，DeepSeek 还可以用于脑部 MRI 影像的分析，自动检测 脑卒中 其次，DeepSeek 还引入了多层次的身份验证机制，包括双因 素认证（2FA）和生物识别技术，如指纹和面部识别。这些措施显 著增加了未经授权访问的难度，确保只有经过严格验证的医疗人员 才能访问敏感的病历信息。此外，系统还具备实时监控和异常行为 检测功能，能够及时发现并阻止可疑活动，如多次登录失败或异常 的数据访问模式。 在隐私保护方面，DeepSeek 采用了数据最小化原则，即只收 在数据采集过程中，必须严格遵守数据隐私和安全标准，如 《通用数据保护条例》（GDPR）和《健康保险可携性和责任法 案》（HIPAA），确保患者信息的保密性和安全性。为此，可采用 加密技术、访问控制策略和匿名化处理等手段，保护敏感数据。 数据预处理是提高数据质量和模型性能的重要环节。预处理步 骤包括数据清洗、数据转换、特征提取和数据标准化等。数据清洗 旨在去除噪声、处理缺失值和异常值，确保数据的准确性和一致 性。对于

复；严格的管理制度也是系统安全性的重要保证。此外，完整的权限控制机制、考虑充 分的系统保密措施也是保证安全的重要因素。需依据信息访问权限，向用户提供授权查 询，有效避免越权使用，同时系统平台具有对互动系统上敏感信息的保护措施，以免被 不当利用。因此系统平台有多种方法和手段防止各种形式与途径的非法侵入，杜绝商务 信息的泄漏。 d) 系统平台扩展性 一个良好的系统平台体系结构，具有处理未来变化和发展所需要的可扩展性。这个 好、职业、收入、电子邮箱、使用终端类型等敏感信息，以及其他涉及商业秘密或业主 隐私信息在网络传输前做加密处理。 19 2. 使用 Cookie 的应用，在 Cookie 中保存敏感信息，防止发生泄密。 3. 口令、密码、密钥等高敏感性信息实施加密存储。 4. 加密使用安全的算法及密钥。 5. 重要数据采取完整性保护措施，防止数据被恶意篡改、删除、插入和重用。 6. 日志记录的内容进行审核，防止将敏感信息写入日志。日志记录中不以任何形式 。日志记录中不以任何形式 保存密码、密钥等高敏感性数据，其他敏感型数据仅在脱敏或加密的前提下保存。严格 控制日志的访问权限，仅允许有工作需要且经过授权的人员查看日志。 7. 对敏感数据的访问权限进行严格限制，防止未授权访问。 8. 明确需要定期备份的重要业务数据、系统数据等。 （三）应用安全 1. WEB 服务、应用服务错误提示信息时，仅提示必要的错误信息，不过度暴露客户 信息。 2

：记录所有修改痕迹，支持按客户、时 间、操作员三维度审计。某案例中，该功能帮助追回被 篡改的抵押率数据，避免 260 万元损失。 5. 数据安全 o 脱敏失效：审批环节暴露客户手机号、住址等敏感信 息。DeepSeek 可配置字段级权限，确保信审员仅看到 必 要信息。测试显示，该措施减少 83%的数据泄露风险。 2.1.3 市场风险 市场风险是授信审批过程中不可忽视的核心风险点，主要源于 场风险纳 入授信决策体系，具体风险维度及防控措施如下： 1. 关键风险要素  利率风险：贷款定价与市场利率倒挂可能导致银行收益缩 水，需通过重定价缺口分析（Repricing Gap）评估敏感 性。 例如，对浮动利率贷款占比超过 60%的客户，需模拟利率上 升 200 个基点时的现金流压力。  汇率风险：涉外企业客户的外币债务敞口需与经营现金流币 种匹配。某制造业客户美元负债占比超 实施过程中需重点处理：  数据实时性：通过 API 网关实现 T+1 数据更新，对大宗商品 贸易等高风险场景启用分钟级监控  模型迭代：每月更新行业特征权重，例如对光伏行业增 ” ” 加 硅料价格敏感度 参数  预警处置 ：设置三级预警机制，对物流异常等初级预警自动 发起单据复核，对核心企业评级下调等重大预警触发授信重检 典型应用案例显示，某汽车零部件供应链平台接入系统后，实 现：