DeepSeek 赋能工程审计 DeepSeek 凭借其强大的推理能力以及对中文的深度理解与优化，成为 AI 领 域自主可控的新一代人工智能大模型。尤其是其高效能与低成本的特点，极大地 降低了本地化部署和应用的门槛，这就为提升工程审计效率，创新工程审计方 式 创造了条件。DeepSeek 强大的学习和推理功能，可以为工程审计的多个领 域带 来显著的效率提升。DeepSeek 赋能工程审计行业的典型应用如 率。这一功能的实现，可以先通过对 DeepSeek 进行工程成本测算的知识扩展， 知识库中保存的过往项目成本数据及扩充材料设备价格数据信息，形成工程成本 测算的知识迭代更新。 5.4.2 智慧成本测算实现 在本地化部署的系统中已经加载了工程成本测算的知识，此时就可以利用该 知识来实现智慧成本测算。上传当前项目的成本明细文件后，在对话框中输入类 “ 似 分析这份成本明细中各项成本的占比是否合理，与过往类似项目对比情况如 计算各分项工程量。最后，将各分项工程量汇总，并与图纸和设计要求 向匹配， 进一步的，DeepSeek 可自动匹配系统中类似项目的工程量汇总表，如 差异较大 将给出提示，以确保工程量计算准确。 5.5.2 智慧计算工程量 在本地化部署的系统中已经加载了工程量测算的知识，可以利用该知识来 实 现智慧工程量测算。在上传当前工程图纸（PDF 或图片格式）后，在对话框 中输 “ ” 入类似 请根据图纸分析计算工程量 等提示词。模型会基于本地知识库中

.......................................................................................117 7.2.2 本地化部署................................................................................................. <2 分钟/件 15% ≤ 车险定损 ≥88% <90 秒/件 20% ≤ 大额案件预警 ≥95% 实时 100% 行业部署环境存在特殊约束条件：70%的保险公司采用混合云 架构，要求方案支持本地化知识库与公有云模型的协同计算。同时 需要兼容现有核心业务系统中的 27 种数据接口标准，包括 ACORD、HL7 等行业协议。数据安全方面需满足《保险业数据安 全管理规范》三级等保要求，特别是医疗健康数据的脱敏处理需达 权限控制接口：集成 IAM（身份访问管理）系统，确保 模型调用的合规性，例如通过 OAuth 2.0 协议实现角色 分级访问（如查勘员仅可调用定损模块）。 2. 混合云部署架构 “ 采用 本地化+ ” 云端 混合部署模式，平衡数据安全性与计算弹 性： o 敏感数据处理层：部署于客户本地数据中心，用于受监 管数据（如用户身份信息）的预处理与脱敏，符合《保 险业数据安全管理规范》。 o

从本世纪初，企业用户开始重视 IT 环境的运维管理，10 多年的运维历程造就了一批运维人员 的同时，长期的运维工作也促成企业用户总结处理其具有自身业务特色的管理方法，这些方法包 括大到流程的本地化，小到具体管理指标的定义；如何实现此类管理经验的落实呢？ 智慧运维平台提供处置知识管理，通过对用户日常故障处置方法的收集，经验积累，自动反 馈到相同故障的处置过程中。 通过系统提供的智能策略机 服务能力 公司总部设于上海，现有员工超过 300 人，在上海、北京、广州、成都、西安、沈阳设有六大 营销和服务中心，在全国三十几个主要城市均设有分支机构和常驻人员，为用户提供高效、快捷 的本地化服务和支持。 15/70 智慧运维平台建设方案 1.5.6. 核心竞争力 指标与历史基准（具体风险阈值的差异），主动提示用户异常风险，并同时告知该指标的意义以 及异常的处理建议；该策略可覆盖所有类型的指标，包括主机、网络、数据库等，用户也可通过 该策略关注业务相关的特殊指标，以完成策略的本地化应用； 25/70 智慧运维平台建设方案 图：异常情况分析与处理建议 2

........................................................................................94 6.1.1 本地化部署与云服务选择........................................................................................... 文件/分钟 2. 安全控制： - 数据传输采用国密 SM4 加密 - 实施 RBAC 权限模型，审计轨迹保留至区块链 3. 部署模式支持： - 公有云 SaaS 服务（适用于中小事务所） - 本地化部署容器包（满足金融客户合规要求） 持续学习机制 建立反馈闭环系统： - 人工复核结果自动生成模型增量训练样本 - 每季度更新行业风险特征库（如最新税收政策调整） - 异常检测阈值动态调整算法： 22 天。后续将通过模型蒸馏技术进一步降低部署成本，目标在 2024 年底前实现中小型事务所的轻量化部署。 6.1.1 本地化部署与云服务选择 在审计领域部署 DeepSeek 模型时，需根据数据敏感性、算力 需求及成本效益综合选择本地化部署或云服务方案。本地化部署适 用于数据合规要求严格的场景，例如涉及企业核心财务数据的审计 任务。典型配置需包含以下核心组件： - 硬件基础设施：推荐采用

HIS 获取检验结果、医嘱数据  向 EMR 系统输出符合 HL7 标准的病历  支持 PACS 影像报告关联引用 隐私与合规 严格遵循《网络安全法》和《医疗数据安全管理规范》：  本地化部署语音识别引擎  数据脱敏处理（自动屏蔽身份证号、联系方式等）  修改留痕功能满足病历封存要求 操作界面需符合医生工作习惯：  支持快捷键操作（如 F3 快速调取常用模板）  “ 以下编辑操作：  实体级修正：点击任意标红实体进行修改  段落重录：对整段内容重新语音输入  逻辑校验：自动标记血压 160/100mmHg 等异常数值 系统部署方案采用混合云架构，敏感数据存储在本地化部署的 医疗私有云，非敏感计算任务分流至公有云。性能指标如下表： 场景 响应时间 并发处理能力 门诊病历 3 ≤ 秒 50 请求/秒 住院病程 8 ≤ 秒 20 请求/秒 数据安全方面实施三重防护机制：传输层采用国密 架 构，核心医疗数据使用 MySQL 关系型数据库确保事务完整性，非 结构化病历内容采用 MongoDB 实现灵活存储。数据库设计遵循 HL7 FHIR 标准基础框架，并针对中文医疗场景进行本地化优化。 主要数据实体及其关系如下： 1. 患者主索引表(patient) 2. 病历文档表(medical_record) 字段名 类型 约束 描述 record_id varchar(36)

终端、PC 应用 第 21 页/共 56 页 智慧教育信息化云平台整体解决方案 终端。 4.2. 平台部署设计 教育信息化云平台是一个以云计算形式部署的平台，需要 适应集中式部署，节点本地化、分布式应用的部署需要，以满 足跨地域分布式应用的需要。对于平台的部署，将其部署模式 设计如下： 平台部署设计 第 22 页/共 56 页 智慧教育信息化云平台整体解决方案 4.3. 平台组成 智慧教育信息化云平台整体解决方案 也只能操作被授权的数据； 4) 提供日志管理功能，可以查看各操作者的系统使用记录。 4.4.11. 平台部署 1) 本平台将采取集中部署、节点数据本地化、分布式应用 的部署模式，在网络子节点当地建设应用数据中心，保障平台 访问效率； 2) 应用服务器采用负载均衡方式部署，实现网络访问的均 衡； 3) 数据库服务器采用双机热备方式部署，保障用户服务不

3、配套市政部分建设：按深化设计要求进行杆件、诱导屏等安 装 基础的建设；路面破除、修复；管线铺设；标线等施工内容。 4、前端信息采集设备、杆件、诱导屏等的采购、安装调试服务。 5、网络链路及本地化云部署(本地化部署服务器和安全资源) 的 建设。 6、路内停车智慧设施及路外停车设施网络接入平台，主要是路内 包含前端信息采集系统、诱导系统、充电设施等在内的智慧停车设施的 网络接入，客 展示设备报警信息 业务配置 节假日配置 对节假日进行配置 热门商圈配置 对热门商圈进行配置 五、服务器资源 本项目拟采用本地化私有云部署的形式，将智慧停车综合管理平 台部署在综合机房。通过租用相应的安全防护措施，保证平台部署的 安全性、可靠性、可行性。本地化部署服务器资源及安全资源配置清 单如下： 序号 名称 参数配置 单位 数量 1.1 融合软件 计算虚拟化软件 License

............................................................................................14 5 本地化服务机构...............................................................................................

输入班制，排班开始日期，结束日 期，手动排一个轮回的班次后，根据班制自动排班完成之后排班。可以对排班进行查询 重、排等操作。 3.11 可扩展功能 完成以上部分仅仅是代表着一个本地化的平台已被实施，对于本地化的服务是完全适 合的，但是可能无法满足移动化的灵活需求，所以，该平台还需要具备一些可扩展的开放 性功能，便于今后的移动化需求升级和灵活的应对一些功能的变更。 3.11.1 应对需求升级 没有一个平台是万能的，也不能排除后期可能有一些更专业的功能需要完成 时，原平台需要提供相应的数据，因为数据不会发生变化，也不会被局限。这 就需要预留相关的数据接口为后续的功能优化做准备； l l 网络功能：网络功能作为本地化功能的补充，也需要利用本地平台的一些信 息，所以，为这一部分也需要准备相应的接口，以便更高级的网络功能对接； 统一标准：如平台之上还有一些企业以及政府级的后台需要对接相关数据，平 台也需要配备相应的接口去完成该部分功能。

≥500 核心系统交易日志分析 集成维度 技术指标 银行场景适配案例 安全协议 国密 SM4 加密+PCI DSS 三级认证 客户隐私数据查询 部署模式 混合云/本地化部署，镜像包 ≤8GB 分行级智能客服本地化部署 风险控制体系构建了五层防护机制：输入过滤层（敏感词命中 率 99.98%）、意图监控层（异常请求拦截延迟<50ms）、输出审 核层（合规性自动校验）、日志审计层（全链路追踪）、动态更新 基于 NIST SP 800-30 框架） o 算法偏见审计（通过 SHAP 值分析决策公平性） o 监管沙箱测试（模拟银保监会现场检查场景） 4. 跨境数据传输管理 若涉及跨境业务，采用数据本地化部署与联邦学习结合方案。 在境内数据中心存储原始数据，境外节点仅接收经差分隐私处 理的特征向量，确保传输内容不包含可识别信息。同时部署实 时数据流量监控系统，阈值触发机制自动阻断违规传输。 5 部署数据匿名化技术，确保训练数据与生产环境数 据脱敏处理，例如通过差分隐私或同态加密。 o 银保监会规定： 遵守《银行业金融机构数据治理指引》，对客户身份信 息、交易记录等敏感数据实施分级分类管理。  明确数据存储本地化要求，境内业务数据不得出 境。  建立数据生命周期管理流程，存储期限不得超过监 管规定的时效（ 如交易记录保存至少 5 年）。 2. 金融业务专项合规 o 风险控制与审计留痕： 智