智慧社保AI大模型數(shù)字化平臺規(guī)劃設(shè)計(jì)方案目錄CONTENTS02平臺整體架構(gòu)設(shè)計(jì)01項(xiàng)目背景與建設(shè)目標(biāo)03核心功能模塊04關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用05實(shí)施路徑與里程碑06預(yù)期效益與持續(xù)優(yōu)化01項(xiàng)目背景與建設(shè)目標(biāo)CHAPTER業(yè)務(wù)效率提升需求風(fēng)險(xiǎn)防控需求用戶體驗(yàn)優(yōu)化需求精準(zhǔn)服務(wù)需求數(shù)據(jù)整合與共享需求社保數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求分析傳統(tǒng)社保業(yè)務(wù)依賴人工操作，流程繁瑣且易出錯，亟需通過數(shù)字化手段優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提高經(jīng)辦效率和服務(wù)質(zhì)量。社保數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)和部門，缺乏統(tǒng)一管理，數(shù)字化平臺需實(shí)現(xiàn)跨部門數(shù)據(jù)互通，打破信息孤島。參保人員對個性化服務(wù)需求日益增長，需利用AI技術(shù)分析用戶行為，提供定制化社保政策推送和權(quán)益查詢服務(wù)。社保欺詐行為頻發(fā)，需構(gòu)建智能風(fēng)控模型，實(shí)時監(jiān)測異常參保、騙保等行為，保障基金安全。現(xiàn)有服務(wù)渠道單一，需通過移動端、自助終端等多渠道整合，實(shí)現(xiàn)“一網(wǎng)通辦”的便捷服務(wù)體驗(yàn)。國家政策與行業(yè)趨勢政策導(dǎo)向明確技術(shù)驅(qū)動變革區(qū)域試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)生態(tài)協(xié)同趨勢國際經(jīng)驗(yàn)借鑒國家層面多次發(fā)文強(qiáng)調(diào)社保數(shù)字化建設(shè)，要求加快智慧社保平臺落地，推動“互聯(lián)網(wǎng)+社?！狈?wù)模式創(chuàng)新。AI、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)成熟，為社保智能化提供了技術(shù)支撐，行業(yè)正向數(shù)據(jù)驅(qū)動型服務(wù)轉(zhuǎn)型。多地已開展智慧社保試點(diǎn)，成功案例驗(yàn)證了數(shù)字化平臺在提升服務(wù)效能、降低運(yùn)營成本方面的價值。社保服務(wù)逐漸與醫(yī)療、金融等領(lǐng)域融合，需構(gòu)建開放平臺接口，支持多行業(yè)數(shù)據(jù)交互與業(yè)務(wù)協(xié)同。部分發(fā)達(dá)國家已實(shí)現(xiàn)社保全流程數(shù)字化，其技術(shù)架構(gòu)和服務(wù)設(shè)計(jì)可為本土化方案提供參考。平臺建設(shè)核心目標(biāo)通過國家信息系統(tǒng)安全等級保護(hù)三級認(rèn)證，實(shí)現(xiàn)社保業(yè)務(wù)線上辦理率提升40%驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)安全認(rèn)證效能提升經(jīng)驗(yàn)沉淀分三期推進(jìn)：一期完成基礎(chǔ)平臺搭建，二期實(shí)現(xiàn)模型優(yōu)化，三期全面推廣應(yīng)用階段規(guī)劃階段劃分節(jié)點(diǎn)控制進(jìn)度協(xié)同構(gòu)建全國領(lǐng)先的智慧社保AI平臺，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)智能化、服務(wù)精準(zhǔn)化、管理數(shù)字化核心目標(biāo)技術(shù)目標(biāo)業(yè)務(wù)邊界建立動態(tài)迭代機(jī)制，每季度更新AI模型版本，年均業(yè)務(wù)處理效率提升不低于15%持續(xù)優(yōu)化機(jī)制完善效能監(jiān)測版本迭代建立數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系，制定AI倫理審查機(jī)制，確保系統(tǒng)穩(wěn)定可靠運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)防控容災(zāi)備份倫理審查安全防護(hù)整合人社部門數(shù)據(jù)資源，組建跨領(lǐng)域?qū)＜覉F(tuán)隊(duì)，保障AI模型訓(xùn)練與系統(tǒng)開發(fā)資源統(tǒng)籌團(tuán)隊(duì)組建數(shù)據(jù)整合建設(shè)規(guī)劃實(shí)施路徑成效評估02平臺整體架構(gòu)設(shè)計(jì)CHAPTER采用Kubernetes實(shí)現(xiàn)容器編排，支持彈性伸縮和資源調(diào)度。容器化基礎(chǔ)層通過RabbitMQ實(shí)現(xiàn)異步通信，保障服務(wù)間解耦和數(shù)據(jù)一致性。消息隊(duì)列按社保業(yè)務(wù)域劃分微服務(wù)模塊，實(shí)現(xiàn)功能獨(dú)立部署和擴(kuò)展。業(yè)務(wù)服務(wù)統(tǒng)一處理請求路由、鑒權(quán)和限流，保障后端服務(wù)安全性。API網(wǎng)關(guān)采用分布式數(shù)據(jù)庫和緩存集群，支撐高并發(fā)數(shù)據(jù)讀寫需求。數(shù)據(jù)層中間層接入層應(yīng)用層通過多活數(shù)據(jù)中心部署和定期快照確保業(yè)務(wù)連續(xù)性。容災(zāi)備份采用異地多活架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)故障自動切換和數(shù)據(jù)零丟失。多活部署通過服務(wù)注冊發(fā)現(xiàn)、負(fù)載均衡和熔斷機(jī)制確保系統(tǒng)高可用性。服務(wù)治理層集成Prometheus和Grafana實(shí)現(xiàn)全鏈路監(jiān)控和異常預(yù)警。監(jiān)控告警分布式微服務(wù)架構(gòu)高可用削峰填谷松耦合流量管控分庫分表構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖（DeltaLake/Iceberg），整合社保參保、繳費(fèi)、待遇發(fā)放等異構(gòu)數(shù)據(jù)源，通過元數(shù)據(jù)管理實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)血緣追溯與質(zhì)量管控。數(shù)據(jù)資產(chǎn)化將社保核心業(yè)務(wù)（如參保登記、資格認(rèn)證）抽象為可復(fù)用的業(yè)務(wù)組件，通過低代碼平臺（如Activiti）快速配置流程，提升業(yè)務(wù)敏捷性。采用Flink或SparkStreaming處理實(shí)時數(shù)據(jù)流，支持待遇核算、欺詐檢測等場景的毫秒級響應(yīng)，結(jié)合Kafka實(shí)現(xiàn)事件驅(qū)動架構(gòu)。010302數(shù)據(jù)中臺與業(yè)務(wù)中臺基于規(guī)則引擎（Drools）和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)政策匹配自動化與待遇計(jì)算智能化，減少人工干預(yù)誤差。實(shí)施數(shù)據(jù)分級分類保護(hù)，采用同態(tài)加密與動態(tài)脫敏技術(shù)，滿足《個人信息保護(hù)法》等法規(guī)要求，確保敏感信息最小化使用。0405智能決策引擎實(shí)時計(jì)算能力數(shù)據(jù)安全合規(guī)業(yè)務(wù)能力沉淀大模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)GPU資源池化邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架智能風(fēng)控系統(tǒng)多模態(tài)交互基于Transformer架構(gòu)構(gòu)建社保領(lǐng)域?qū)Ｓ么竽Ｐ?，利用社保政策文檔和歷史案例進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，通過LoRA技術(shù)實(shí)現(xiàn)輕量化微調(diào)。集成語音識別（ASR）與自然語言處理（NLP）能力，支持智能客服的語音問答和文本語義解析，準(zhǔn)確率需達(dá)95%以上。結(jié)合圖計(jì)算（Neo4j）和異常檢測算法（IsolationForest），識別騙保行為關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)行為的實(shí)時預(yù)警與攔截。通過vGPU技術(shù)共享物理GPU資源，支持AI模型的分布式訓(xùn)練與推理，配合Kubeflow實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練任務(wù)的生命周期管理。在社保經(jīng)辦機(jī)構(gòu)部署邊緣計(jì)算設(shè)備，降低查詢類業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)延遲，滿足偏遠(yuǎn)地區(qū)離線辦理需求。采用FATE等框架實(shí)現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)協(xié)同建模，確保原始數(shù)據(jù)不出域的前提下提升模型泛化能力。AI能力層與基礎(chǔ)設(shè)施03核心功能模塊CHAPTER多維度風(fēng)險(xiǎn)識別自適應(yīng)規(guī)則優(yōu)化全鏈路追溯欺詐模式挖掘動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評估智能風(fēng)控與反欺詐通過AI模型實(shí)時分析參保人行為數(shù)據(jù)、交易記錄及歷史信息，結(jié)合規(guī)則引擎與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，精準(zhǔn)識別異常參保、重復(fù)報(bào)銷、虛假就醫(yī)等欺詐行為?；谟脩舢嬒窈蛯?shí)時行為數(shù)據(jù)生成動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評分，對高風(fēng)險(xiǎn)操作自動觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，并支持人工復(fù)核流程，確保風(fēng)控措施及時有效。利用圖計(jì)算技術(shù)構(gòu)建關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，挖掘跨區(qū)域、跨機(jī)構(gòu)的欺詐團(tuán)伙特征，識別隱蔽的協(xié)同欺詐行為，提升系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)防控能力。通過持續(xù)學(xué)習(xí)欺詐案例和反饋數(shù)據(jù)，自動優(yōu)化風(fēng)控規(guī)則閾值與權(quán)重，減少誤判率并提高對新型欺詐手段的敏感性。建立從參保登記到待遇發(fā)放的全流程審計(jì)追蹤功能，支持任意環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)回溯與證據(jù)固化，為后續(xù)調(diào)查提供完整依據(jù)。2143基礎(chǔ)屬性行為特征風(fēng)險(xiǎn)特征服務(wù)偏好年齡、性別、參保類型、繳費(fèi)基數(shù)、參保年限等就醫(yī)頻次、用藥記錄、報(bào)銷類型、服務(wù)使用等欺詐概率、慢性病風(fēng)險(xiǎn)、斷保傾向、服務(wù)需求等渠道選擇、通過聚類分析構(gòu)建參保群體特征標(biāo)簽體系生成動態(tài)參保人支持多維度數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)02特征工程處理03畫像建模01社保數(shù)據(jù)采集04預(yù)測分析精準(zhǔn)畫像與預(yù)測分析自動化經(jīng)辦輔助利用OCR和NLP技術(shù)自動識別上傳材料中的關(guān)鍵字段，預(yù)填充申請表單，減少人工錄入錯誤并提升80%以上辦理效率。智能表單填寫規(guī)則驅(qū)動審核語義理解問答情景化流程導(dǎo)航異常件自動分揀跨部門數(shù)據(jù)核驗(yàn)內(nèi)置政策規(guī)則引擎，自動校驗(yàn)參保資格、繳費(fèi)年限等硬性條件，對合規(guī)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)秒級審批，釋放基層經(jīng)辦壓力。部署社保知識圖譜支持的對話系統(tǒng)，理解群眾自然語言提問，實(shí)時解答參保轉(zhuǎn)移、待遇計(jì)算等高頻問題，降低咨詢窗口負(fù)荷。根據(jù)用戶業(yè)務(wù)類型自動生成個性化辦理指南，動態(tài)提示所需材料與下一步操作，減少因流程不清導(dǎo)致的反復(fù)跑腿現(xiàn)象。通過圖像質(zhì)量檢測與邏輯校驗(yàn)，自動識別材料缺失或矛盾的申請件，定向推送至人工處理隊(duì)列并標(biāo)注具體問題點(diǎn)位。對接公安、民政等部門數(shù)據(jù)庫，實(shí)時驗(yàn)證身份信息、婚姻狀態(tài)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，避免人工交叉核驗(yàn)的時間延遲。04關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用CHAPTER語義理解特征對齊跨模態(tài)檢索多模態(tài)大模型技術(shù)異構(gòu)建模通過融合文本、語音、圖像等多源數(shù)據(jù)特征，實(shí)現(xiàn)社保業(yè)務(wù)場景的跨模態(tài)語義理解。例如：將參保人語音咨詢自動關(guān)聯(lián)醫(yī)保政策圖文庫。知識圖譜構(gòu)建社保政策、案例、規(guī)則的多模態(tài)知識網(wǎng)絡(luò)，支持語義級關(guān)聯(lián)檢索。例如：工傷認(rèn)定場景自動匹配歷史相似案例的圖文記錄。聯(lián)邦學(xué)習(xí)在保障數(shù)據(jù)隱私前提下，實(shí)現(xiàn)跨部門多模態(tài)數(shù)據(jù)的協(xié)同建模。例如：醫(yī)保局與醫(yī)院聯(lián)合訓(xùn)練醫(yī)療票據(jù)識別模型。010203知識圖譜構(gòu)建與應(yīng)用政策關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建覆蓋3000+社保政策的超大規(guī)模知識圖譜，動態(tài)關(guān)聯(lián)政策條文、實(shí)施細(xì)則與地方補(bǔ)充規(guī)定，形成可追溯的政策樹。智能問答引擎基于圖譜開發(fā)嵌套查詢系統(tǒng)，支持"政策變更影響評估"等復(fù)雜查詢，自動生成帶法律依據(jù)的結(jié)論報(bào)告。業(yè)務(wù)辦理導(dǎo)航將社保業(yè)務(wù)流程分解為200+關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，通過圖譜推理自動生成個性化辦理路徑，減少群眾跑腿次數(shù)。欺詐檢測模型整合參保記錄、醫(yī)療數(shù)據(jù)等要素，建立異常關(guān)系識別規(guī)則庫，精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)騙保行為線索。決策輔助系統(tǒng)為管理人員提供政策影響模擬功能，可預(yù)測政策調(diào)整對基金收支、參保結(jié)構(gòu)等關(guān)鍵指標(biāo)的影響。聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)采用橫向聯(lián)邦技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨部門數(shù)據(jù)協(xié)同，確保人社、衛(wèi)健等部門數(shù)據(jù)"可用不可見"，滿足《個人信息保護(hù)法》要求。全鏈路加密從終端采集到云端存儲實(shí)施國密SM4加密，業(yè)務(wù)辦理過程啟用動態(tài)令牌認(rèn)證，防范中間人攻擊。差分隱私保護(hù)在統(tǒng)計(jì)報(bào)表生成環(huán)節(jié)注入可控噪聲，確保群體分析結(jié)果可用性的同時，杜絕個體信息泄露風(fēng)險(xiǎn)。區(qū)塊鏈存證將關(guān)鍵業(yè)務(wù)操作上鏈存證，建立不可篡改的操作日志，支持事后審計(jì)追溯。數(shù)據(jù)脫敏引擎開發(fā)智能脫敏規(guī)則庫，對身份證號、病歷等敏感字段實(shí)現(xiàn)上下文感知的動態(tài)脫敏。容災(zāi)備份體系建立同城雙活+異地災(zāi)備三級防護(hù)體系，業(yè)務(wù)系統(tǒng)RTO（恢復(fù)時間目標(biāo)）控制在15分鐘以內(nèi)。隱私計(jì)算與數(shù)據(jù)安全01040205030605實(shí)施路徑與里程碑CHAPTER分階段建設(shè)計(jì)劃全面梳理社保業(yè)務(wù)場景需求，設(shè)計(jì)高擴(kuò)展性、高安全性的技術(shù)架構(gòu)，確保平臺能夠支持多業(yè)務(wù)模塊的靈活集成與未來功能擴(kuò)展。需求分析與架構(gòu)設(shè)計(jì)聚焦社保領(lǐng)域高頻業(yè)務(wù)場景，開發(fā)智能問答、政策匹配、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等核心AI模型，并通過持續(xù)訓(xùn)練優(yōu)化模型準(zhǔn)確率與泛化能力。核心算法模型開發(fā)開展功能測試、壓力測試及安全滲透測試，針對高并發(fā)查詢、多模態(tài)交互等場景進(jìn)行系統(tǒng)性能優(yōu)化，確保服務(wù)穩(wěn)定性。全流程測試與性能調(diào)優(yōu)采用漸進(jìn)式部署策略，先面向特定區(qū)域或用戶群體開放部分功能，收集反饋后持續(xù)迭代優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)?；叶劝l(fā)布與迭代升級對接現(xiàn)有社保業(yè)務(wù)系統(tǒng)，建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口，完成多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的清洗、脫敏和標(biāo)簽化處理，構(gòu)建高質(zhì)量社會保障知識圖譜。系統(tǒng)集成與數(shù)據(jù)治理資源調(diào)配與團(tuán)隊(duì)組建組建包含社保政策專家、AI算法工程師、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師、UI/UX設(shè)計(jì)師的復(fù)合型團(tuán)隊(duì)，確保技術(shù)實(shí)現(xiàn)與業(yè)務(wù)需求深度契合。01搭建分布式GPU計(jì)算集群，采用容器化技術(shù)實(shí)現(xiàn)資源動態(tài)調(diào)度，滿足模型訓(xùn)練與推理服務(wù)對算力的彈性需求。02知識庫建設(shè)專項(xiàng)組設(shè)立專職團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)社保政策法規(guī)的數(shù)字化解析、案例庫標(biāo)注及知識圖譜維護(hù)，保障AI輸出的專業(yè)性與時效性。03引入第三方安全評估機(jī)構(gòu)，定期對數(shù)據(jù)存儲、傳輸、使用環(huán)節(jié)進(jìn)行合規(guī)性審計(jì)，確保符合個人信息保護(hù)法規(guī)要求。04建立7×24小時監(jiān)控平臺，配備自動化故障診斷工具與應(yīng)急響應(yīng)小組，確保系統(tǒng)可用性達(dá)到99.9%以上。05計(jì)算資源池化部署運(yùn)維保障體系安全合規(guī)審查機(jī)制跨領(lǐng)域?qū)＜覉F(tuán)隊(duì)試點(diǎn)驗(yàn)證與全面推廣典型場景試點(diǎn)選擇用戶反饋閉環(huán)系統(tǒng)雙軌運(yùn)行驗(yàn)證模式優(yōu)先在退休金計(jì)算、醫(yī)保報(bào)銷審核等高頻剛需場景開展試點(diǎn)，驗(yàn)證AI輔助決策的準(zhǔn)確率與業(yè)務(wù)流程優(yōu)化效果。試點(diǎn)期間保持傳統(tǒng)人工服務(wù)與AI服務(wù)并行，通過結(jié)果比對持續(xù)校準(zhǔn)模型輸出，建立誤差補(bǔ)償機(jī)制。開發(fā)嵌入式評價組件，實(shí)時收集經(jīng)辦人員與參保人的使用反饋，建立問題分類分級處理流程。標(biāo)準(zhǔn)化推廣工具包效果評估指標(biāo)體系編制包含部署指南、培訓(xùn)課件、案例集的操作手冊，配套開發(fā)一鍵式部署腳本與可視化配置工具。建立包含業(yè)務(wù)辦理效率、人工干預(yù)率、用戶滿意度等維度的量化評估體系，定期生成區(qū)域推廣效果雷達(dá)圖。持續(xù)運(yùn)營優(yōu)化機(jī)制設(shè)立省級運(yùn)營中心，通過遠(yuǎn)程診斷、知識庫熱更新、模型增量訓(xùn)練等方式實(shí)現(xiàn)全生命周期管理。06預(yù)期效益與持續(xù)優(yōu)化CHAPTER自動化審批率提升通過AI模型實(shí)現(xiàn)社保業(yè)務(wù)自動化審批，預(yù)計(jì)將人工審核時間縮短80%以上，顯著減少重復(fù)性工作，提升整體經(jīng)辦效率。智能表單填寫優(yōu)化利用自然語言處理技術(shù)，自動識別用戶填寫內(nèi)容并生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，減少表單填寫錯誤率，提高數(shù)據(jù)錄入準(zhǔn)確性和速度。多業(yè)務(wù)并行處理能力平臺支持多任務(wù)并發(fā)處理，可同時處理參保登記、待遇核定、資格認(rèn)證等多項(xiàng)業(yè)務(wù)，顯著提升單位時間內(nèi)業(yè)務(wù)處理量。智能客服響應(yīng)速度集成智能問答系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)高頻問題秒級響應(yīng)，減少人工客服介入，降低用戶等待時間，提升服務(wù)滿意度?？绮块T數(shù)據(jù)協(xié)同效率打通人社、醫(yī)保、稅務(wù)等部門數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)信息實(shí)時共享，避免重復(fù)提交材料，縮短業(yè)務(wù)辦理周期。經(jīng)辦效率提升指標(biāo)0102030405欺詐行為識別準(zhǔn)確率多維度風(fēng)險(xiǎn)評估體系風(fēng)險(xiǎn)處置閉環(huán)管理歷史數(shù)據(jù)回溯分析異常支付實(shí)時預(yù)警基金風(fēng)險(xiǎn)防控成效通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析參保人行為軌跡，精準(zhǔn)識別虛假參保、重復(fù)報(bào)銷等欺詐行為，模型識別準(zhǔn)確率可達(dá)95%以上。建立動態(tài)監(jiān)控模型，對基金支付中的異常金額、異常頻次等風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)實(shí)時預(yù)警，有效防范基金流失風(fēng)險(xiǎn)。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對歷史違規(guī)案例進(jìn)行深度挖掘，提煉風(fēng)險(xiǎn)特征庫，持續(xù)優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)識別規(guī)則，提升防控前瞻性。結(jié)合參保人信用記錄、就業(yè)狀態(tài)、醫(yī)療行為等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建個性化風(fēng)險(xiǎn)評估模型，實(shí)現(xiàn)差異化監(jiān)管。從風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)、核查到處置形成全流程閉環(huán)，支持自動生成風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告并推送至稽核部門，確保問題及時整改。數(shù)據(jù)治理建立社保數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合機(jī)制，通過數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、增強(qiáng)等技術(shù)手段提升訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保模型輸入可靠性。01場景適配針對參保登記、待遇核發(fā)、基金監(jiān)管等不同業(yè)務(wù)場景開發(fā)專用模型分支，通過微調(diào)技術(shù)實(shí)現(xiàn)模型在細(xì)分場景的精準(zhǔn)適配。03算法升級采用