.............................................................................140 3.2.2.8.8.6. 自动派单规则页面管理............................................................................................140 14 业务规则 1、输入用户名及密码 2、登录系统 输入业务对象及属性 用户名，密码 业务逻辑 1、输入用户名及密码 2、登录系统 输出业务对象及属性 是否成功登录 认证失败返回相应信息 功能需求描述 用户登录系统入口 界面要求 无 非功能性需求 无 状态 无 3.2.2.1.2 用户注册 业务功能名称 用户注册 参与者 系统管理员、业务员 业务规则 1、进入用户管理管理模块； 1.1.1 综合总览 3.2.2.2.1 以区域（全省）维度展示用电企业数量统计 业务功能名称 用电企业数量统计 参与者 系统管理员（各级交易员、业务员、代理商、系统管理员、用电企业） 业务规则 1、进入用户管理管理模块； 2、手工录入用户基本信息 输入业务对象及属性 用户的基础信息，单位名称，所属行业，地址，联系方式 业务逻辑 1、在系统上手工录入用户的基本信息 2、以表格的方式展示所建立的子用户基本信息

管理、配置模版管理、主数据管理、流程模版管理、业务规则、配置能力管理、 套餐分摊配置、主流套餐体系资费演进库以及业务流程共 13 个功能模块大类。 其中： 系统接口：主要用于与集团的接口对接，如销售品下发修改，产品下发， 销售品反馈报备等。 本地接口：主要用于与 CRM、ABP、无纸化等接口的对接，如销售品发布， 销售品同步 CRM，无纸化营销规则等 10 / 661 生命周期管理：主 系统管理：主要用于人员的角色权限虚拟组配置、属性管理、人员管理等。 流程模版配置：主要用于流程的配置以及流程环节的配置。 配置能力管理：主要用于配置能力的目录管理以及配置能力的规格管理。 业务规则：主要用于业务规则的维护以及业务规则目录的管理。 套餐分摊配置，主要用于销售品分摊配置、公允价值维护等。 主流套餐体系资费演进库：主要包括套餐目录管理，套餐方案管理等  营销实物系统现状 （1）面向移动终端的营销实物系统现状 新建合作类产销品的集约管理流程，支撑新兴业务；  新建项目类产销品的集约管理流程，支撑政企业务；  支撑全业务的产品/销售品视图管理，提升内部管理能力； 2) 本地业务规则与主数据集中管理  建立规则可视化管理能力，通过集中配置界面、统一规则视图、 分布规则执行的方式，提高业务规则管理水平；  构建全面统一的规格主数据管理能力，通过自动更新、自动加 载到应用引擎、自动监测等能力，打造所有生产系统数据源； 3) 适配灵活的营销模式和简便的配置界面

到环保局信息化建设能否与时俱进的问题。虽然采用“参数驱动”方法 在一定程度可减少因业务需求改变而对应用软件进行的调整，但是， 参数驱动也有许多局限性。例如，在系统设计和开发阶段就把将来 的业务需求、业务处理规则所有的变更可能性都考虑周全，这既不 现实，也不可能。往往在业务需求进行较大调整时，应用软件也必 须进行相应的改动。另一方面，应用软件的改动又不允许对正常的 业务处理活动产生影响，业务部门在考虑推出经营措施时，经常要 集中 监测，并对系统生命周期中的接入标准、敏捷开发、分布式部署、 监测范围、安全防护等进行统一标准化管理。 1.4.1.3.4 大数据数据处理技术 常用的挖掘方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网 络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 （1）分类 分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模 式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数 性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很 低。 （4）关联规则 关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据 一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程 主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频 项目组；第二阶段为从这些高频项目组产生关联规则。 （5）神经网络 神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、

3 自动化审批决策模块...............................................................................88 4.3.1 规则引擎配置................................................................................91 4.3.2 人工复核机制 后逐步推广至全业 务线。 1.1 银行授信审批风控现状与挑战 当前银行授信审批风控体系主要依赖传统规则引擎与人工审核 相结合的模式，面临效率、精度与适应性三重挑战。在业务实践 中，传统风控模型通常基于静态规则库（如征信分数阈值、资产负 债率上限等），其局限性日益凸显：一方面，规则迭代周期长（平 均需 3-6 个月更新），难以应对快速变化的市场环境；另一方面， 人工审核环节存在主观判断偏差，某股份制银行 在风控领域的应用潜力 在银行风险防控领域，DeepSeek 展现出显著的应用潜力，其 核心优势在于通过多模态数据处理和复杂模型架构实现风险信号的 精准捕捉与动态评估。传统风控模型依赖结构化数据和规则引擎， 难以处理非标准化文本（如企业财报、舆情信息）和时序行为数据 （如交易流水动态模式）。DeepSeek 的 Transformer 架构可同时 解 析授信申请表单、企业增值税发票扫描件、法定代表人征信报告

..................................................................................93 6.1.1 金融术语与业务规则注入............................................................95 6.1.2 场景化微调（如信贷审批、投资建议）.......... 109 7.1 规则引擎设计........................................................................................111 7.1.1 业务规则与模型输出的融合......................................................114 7.1.2 动态规则更新机制... 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

体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型 例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 值得注意的是，审计智能体的部署必须遵循严格的质控标准。 我们设计了双重校验机制：所有 AI 生成的分析结论都需通过独立 ” 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 人机协 ” 同 模式既保持了专业判断的权威性，又实现了基础工作的智能化 替代。随着审计准则第 1321 号对 IT 控制的强化要求，该方案已通 历史审计案例库，可自动生成高风险科目预警清单，在试点项目中 成功识别出 87%的关联方交易异常；最后，其持续学习机制允许接 入会计师事务所的私有知识库，例如某四大事务所通过微调模型使 其掌握了该所特有的工作底稿编码规则。 审计场景关键能力对照表 | 功能模块 | 技术实现方案 | 审计价 值指标 | |—————–|—————————————| ———————————-| | 异常交易识别

保障应用和数据的安全。 • 轻量级虚拟化 尽可能的使用容器等轻量级虚拟化技术，减少系统资源浪费，提高资源 利用效率。 • 按需分配资源 根据不同应用、不同时段对资源需求的不同，配置动态资源规则，实现 对资源的动态分配。 • 资源快速伸缩 根据应用运行的实际情况，实时的自动/手动增减资源，实现资源的快速 伸缩，动态改善应用的不良体验。 2.2 数据透明访问支撑 企业级大数据平台推荐采用了“Hadoop 保障应用和数据的安全。 • 轻量级虚拟化 尽可能的使用容器等轻量级虚拟化技术，减少系统资源浪费，提高资源 利用效率。 • 按需分配资源 根据不同应用、不同时段对资源需求的不同，配置动态资源规则，实现 对资源的动态分配。 • 资源快速伸缩 根据应用运行的实际情况，实时的自动/手动增减资源，实现资源的快速 伸缩，动态改善应用的不良体验。 3.2.1.2 设备统一管控 通过建设一个 实现对数据资源层提取的数据进行初加工处理，包括有效数据的提取、对 数据进行筛选、数据表现形式的处理等。如提取数据的显示、对应中文、代码 的对应、数据类型等。对所需监控规则进行设置，包括阀值报警参数。 事件规则生成层 实现策略设置，对应监控系统所需参数设置等，对通过监控规则过滤来的 数据进行策略包装，生成对应策略事件。 运维处理层 实现对事件的处理，包括事件管理、配置管理、问题管理、知识库、自动 处理流程、服务质量等。

数据资源目录及标准存储在整体数据分析应用中的逻辑结构图 第 1 页 图 2-1 数据资源目录及标准存储(分布式方案) 数据资源目录的建设需建立在《财政基础数据规范》及《财政标准存储规范》 基础上，按照一定的清洗转换规则自生产系统中获取数据后形成符合规范的标 准存储，供形成进一步的主题分析资源库使用，最终实现深层次的数据分析、 数据挖掘。 生产系统数据源可以是已建立的容灾备份池，也可以是原始生产库，甚至是非 心建设和管理本级及下级财政的数据资源目录。具体实施时，依照所处财政级 次不同而变化体系层次。总体而言，省级数据资源管理中心主要职责是负责全 省数据资源开发利用总体规划，制定信息提供、交换、共享的规则和范围，对 全省各级财政的数据资源目录进行统一管理。其他财政级次数据资源目录建设 思路参照省级执行。 每级目录管理中心除了建设本级财政数据资源目录外，还要充分考虑向上的兼 容性，特别是一些关 录中 心的核心元数据库中，并且发布目录中心的地址信息，包括目录中心的名称和 网络位置标识符，各级目录中心管理机构根据已注册的元数据，生成、发布并 维护目录内容。 发布是管理者根据各分类的编目规则为入库资源进行分类，发布最新入库 的元数据并通过目录服务系统根据目录服务的要求，从财政信息资源元数据库 中导出注册成功的财政数据资源目录信息，生成资源目录条目，并导入到数据 资源目录库中，供用户访问。

性。DeepSeek 大模型凭借其多模态理解、自然语言处理和复杂决 策能力，能够从以下维度重构理赔流程：首先，通过自动化单证识 别与核验，将材料初审时间从小时级缩短至分钟级；其次，基于历 史数据与规则引擎的深度学习模型，可实现对理赔案件的智能分级 与风险预判，准确率可达 92%以上；最后，通过动态生成个性化沟 通话术，显著提升客户服务体验。 为验证方案的可行性，某头部财险公司已在车险理赔场景完成 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 72%的处理时长。更严峻 的是，欺诈风险持续升级，互助型骗保团伙导致的财产险异常赔付 金额年增长率达 34%。这要求核赔系统必须具备动态学习新型欺诈 模式的能力，而传统规则库每季度更新的机制已明显滞后。与此同 时，监管层 技术落地层面，方案设计充分考虑了业务场景的复杂性。以下 为关键性能指标与现有方式的对比： 维度 传统模式 DeepSeek 方案 提升幅度 材料初审准确率 78% 95% +17% 欺诈识别覆盖率 60%（规则引擎） 92%（模型+规则） +32% 日均处理能力 500 件/人天 3000 件/系统 6 倍 客户投诉率 12.5% 4.8% -7.7% 实施该方案将重构理赔价值链：前端通过 OCR+语音识别实现

客户 2.1.2.1 功能定义 客户是指销售过程中销售对象主体，需要在客户模块中建档。 2.1.2.2 功能实现 2.1.2.2.1 系统模块 n 标准模块：客户 2.1.2.2.2 校验规则 n 企业类客户名称需与工商信息一致。 n 客户名字唯一。 n 纳税号唯一。 2.1.2.2.3 系统功能 n 客户资料登记：客户资料由业务员在获取客户信息时在 CRM 内进行 登记，可直接获取天眼查工商信息。 2.1.4.1 功能定义 从客户有需求到最终完成(赢单、丢单)的整体销售过程管理 2.1.4.2 功能实现 2.1.4.2.1 系统模块 n 标准模块：销售机会 2.1.4.2.2 权限规则 n 按照组织架构控制权限、部门可见归属本部门所有销售机会 2.1.4.2.3 系统功能 n 销售机会可分阶段跟进，在各个阶段系统预设好各个阶段的关键任 务、关键信息，销售跟进项目时需要及时完善信息和推进项目的阶段 海外问题：原来有做过活动记录，但是原 CRM 系统记录只是文档化记 录，无 法汇总价格、数量等问题，无法上传照片等问题 2.1.5.3 功能实现 2.1.5.3.1 系统模块 标准模块：活动记录 2.1.5.3.2 权限规则 按组织架构设置权限，业务员（销售经理）只能查看自己的数据 2.1.5.3.3 系统功能 n 沟通类型登记：拜访记录、电话沟通记录、微信/QQ 记录 n 管理者随时查看客户的拜访记录 n