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； 在使用时仍需与最新监管文件、内部制度比对；问题提示因篇幅限制较少，使用 技术快速发展的背景下，AI 审计是否可以完全替代审计人的工 作？审计人与 AI 审计的关系是什么，如果有效协同审计工作？（如 AI 处理结构 化数据分析，审计人聚焦职业判断与道德风险评估，建立人机交叉验证工作流） （19 “ ）如何通过 审计数字化能力成熟度模型 ”评估并提升审计团队的智能 工具应用能力？（如从工具应用、数据治理、模型研发、产出价值四维度设定 L1-L5 评级，配套能力差距改进路线图） 需要建立 问题-责任树 ”模型，实施整改双签确认制） （16）整改跟踪系统功能是否落后？（如：依赖 Excel 台账管理，无法实 时 监控整改进度）；需要开发整改驾驶舱系统，增加穿行测试等线下验证手段 在整 改验收中的权重（不低于 40%），集成自动预警与红黄灯机制） （17）审计建议是否存在操作性不足？（ “ 如：仅提出 加强内控 ”而未提供 制度修订模板或流程图；需要配套标准化工具包（如内控缺陷修复指南））

，提升科技创新和成果转化 效率。 构建测试验证能力：构建面向重点行业需求的应用测试验证能力，为行业应 用提供技术验证、质量检测等服务。 打通多链融合：依托信息通信行业优势资源，打通5G应用创新链、产业链、 资金链，协同推动技术融合、产业融合、数据融合、标准融合。 构建产业新模式：打造5G融合应用新产品、新业态、新模式，开展创新应 用验证和5G垂直应用研究等一系列工作，并提供配套产业服务。 进产业链各环节的紧密协作与协同发展，提升产业链整体竞争力。 行业应用测试：由各行业龙头企业牵头，充分发挥其行业引领作用，搭建专 业的5G应用测试环境。为5G行业产品提供全面、严格的测试及技术验证服务， 确保5G产品和应用在实际行业场景中的可靠性与适用性。 5G网络服务：充分依托5G网络资源（包括公网、专网）的显著优势，积极 向全社会开放共享5G网络资源，降低行业企业使用5G网络的门槛，推动5G技术 表和测试分析软件， 可对5G网络技术架构开展物理层、MAC层、网络层、应用层的性能测试验证。 该5G通信测试平台具备典型电力业务指标的评测能力，可以针对不同电力业务 （配网差动保护、分布式光伏、充电桩、储能电站等）的需求，对5G网络承载 多种典型电力业务的功能、性能、可靠性、稳定性、安全性的能力进行验证，并 提供数据支撑和参考依据，构建了一套在电力行业领先的5G端到端整体测试验 证服务平台体系。

业务数据 企业安全防护措施 （FW、WAF、主机安全等） 是否存在数据外泄？ 还有哪些可利用路径？ 1. 漏洞利用 2. 配置不当 3. …… 企业缺乏对最终防御结果的保障能力，无法验证当前产品能力、防御策略等的有效性 运营挑战：安全运营事件层出不穷，如何持续提升运营效率？ 安全运营现状 误报事件 授权事件 情报事 件 主机安全事 件 SOC （威胁情报、漏洞情报） 一致地评估其物理和数字资产的脆 弱性。 Gartner 预测，到 2026 年，根据 CTEM 计划确定安全投资优先级别的 企业机构将减少三分之二的漏洞。 CTEM融合了暴露面管理、情报、VPT、 安全验证等技术。 关键结论： 自主安全运营是理念、实践和工具的结合，通 过自适应、敏捷和高度自动化的威胁管理方法 来提高组织抵御安全攻击的能力。 安全运营 趋势 自适应、敏捷、 高度自动化 持续威胁 • 安全域 • 安全加固 • 补丁管理 • 应用内建 • 基础对抗 • 自动化执行 • 消耗攻击资源 • 迟滞攻击 • 安全分析 • 快速验证 • 响应处置 • 人的参与 • 信息收集 • 情报生产 • 分析验证 • 情报猎捕 • 反制措施 • 法律手段 • 自我防卫 架构安全 被动防御 积极防御 安全情报 进攻反制 科学规划 强身健体 构筑工事 纵深防御

3.3 数据传输安全................................................................................91 5. 场景验证服务................................................................................................. 场景设计方案..............................................................................100 5.2 智能体部署与验证................................................................................103 5.2.1 部署流程.... .....................................104 5.2.2 验证方法......................................................................................106 5.2.3 验证结果评估.............................................

人脸识别智慧社区管理方案 问题 解决方案 社区出入口禁管理 人脸识别门禁 + 门禁管理系统 访客签到管理 人证合一实名验证 + 访客管理系统 社区门口智能布控 高清劢态人脸识别系统， 不受欢迎人物预警 车辆管理 社区车辆自动进出，外来车辆登记 针对社区管理的各种问题，我们的解决方法是： 进行脸部的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸 定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识 别不同人身份的目的。 人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别园区出入口无障碍通道管理 功能：记录并识别进出人员（计数）；验证身份 出入口 ( 无障碍通道 ) ，利用人脸识 别门禁系统作为出入口的管理，详细 登记每个人员的进出时间，并确定是 什么身份的人员（住户朋友、访客以 及其他人员等）。 人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别社区出入口无障碍通道管理功能特点 人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别门禁（无障碍通道） / 终端产品参数 人脸证件比对系统——特点说明  通过二代身份证读卡器，能验证二代身份证真伪，并能读取二代证内 的信息和照片。  人脸比对方式为 1 对 1 比对方式，验证是否正确的、有效的持证人。  人脸识别摄像头为专用人脸识别采集仪，有独有的人脸捕捉定位功能， 提升人脸识别准确度，内嵌有加密芯片，与可见光人脸识别算法绑定

.60 3.3.3 正则化与 dropout 策略.............................................................62 4. 模型训练与验证..........................................................................................64 4.1 训练环境配置 ........................................75 4.3 模型验证与调优..................................................................................76 4.3.1 验证集构建与评估............................................. 型将学习如何在生成过程中融入政务场景中的常见表达方式和 专业术语，避免生成内容出现不规范的表达。 3. 多轮对话与迭代生成：针对复杂的政务场景，模型将支持多轮 对话与迭代生成，确保生成内容能够逐步细化并满足用户需求。 此外，为验证模型在政务场景下的语言理解与生成能力，微调 方案中将引入评估体系，包括以下几个方面：  语义准确性评估：通过对比模型生成内容与标准答案的语义相 似性，评估模型在政务场景下的语言理解能力。 

.....................................................................................60 3.2.1 训练集、验证集、测试集划分...................................................62 3.2.2 数据增强策略......................... 106 4.3.2 模型在线学习策略...................................................................108 4.3.3 更新数据验证与审核................................................................109 5. 项目风险管理.................. 发和维护数据管道，以便为后续的模型训练提供可靠的数据支持。 算法工程师负责设计和优化算法，解决数据处理和模型训练中的技 术难题，确保算法的高效性和可扩展性。AI 模型训练师负责模型的 训练、调优和验证，选择合适的模型架构和超参数，确保模型在性 能、准确性和泛化能力上达到最优。质量保证专家负责对项目各个 环节进行质量监控和测试，确保数据处理和模型训练的准确性和稳 定性，制定并执行测试计划，及时发现并解决潜在问题。产品经理

177 10.2.2 实时流式接口支持....................................................................178 11. 测试与验证...................................................................................................180 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 秒。 2. 业务场景分析与需求梳理 金融银行业务接入 DeepSeek 大模型的核心场景可分为客户服 电话银行场景中，IVR（交互式语音应答）菜单层级复 杂，客户易迷失操作路径。 o 方言或口音识别准确率低，导致语义理解错误。 o 缺乏上下文关联能力，跨渠道会话无法延续（如从电话 转线上客服需重复验证身份）。 DeepSeek 大模型的核心能力匹配 - 自然语言理解（NLU）：支持多轮对话与意图识别，例如客户 “ ” 输入 转账给张三 后，自动追问金额、账户类型等缺失信息。 - 多模态交

....................................105 6.3 测试与验证.......................................................................................107 6.3.1 交叉验证................................................ 特征。  用户友好的界面：系统将提供一个易于使用的界面，用户能够 通过简单的操作进行数据上传、结果查看和分类任务管理。 在项目的初期，我们计划与特定行业（例如财务、物流、制造 等）合作，以验证系统在真实业务场景中的有效性。同时，我们将 通过不断的数据反馈机制，优化模型，使其在分类准确性和速度上 持续提升。 整体系统设计的特点可以总结为以下几点： 1. 高效的数据处理能力，支持大规模数据的快速分类。 此外，为保证系统的稳定性与性能，建议在服务层引入监控系 统，对各模块的性能指标进行跟踪与分析，如响应时间、吞吐量 等，以便及时发现并解决潜在问题。 最后，安全性也是架构设计不可忽视的一环，数据传输需要加 密，用户访问需进行身份验证，确保系统的安全性和用户数据的隐 私保护。通过这些核心设计理念，AI 大模型流水分类系统能够高 效、稳定地运行，满足实际业务需求。 3.1 系统总体架构图 在 AI 大模型流水分类系统方案中，系统总体架构图是展示系