2025年全國(guó)郵政企業(yè)科技創(chuàng)新成果評(píng)選結(jié)果公示
2025-10-17來源：中國(guó)郵政網(wǎng)
近日，集團(tuán)公司組織完成了2025年全國(guó)郵政企業(yè)科技創(chuàng)新成果評(píng)審工作，共評(píng)出科技創(chuàng)新成果一等獎(jiǎng)7項(xiàng)、二等獎(jiǎng)20項(xiàng)、三等獎(jiǎng)30項(xiàng)，小技改、小發(fā)明獎(jiǎng)30項(xiàng)，以上獎(jiǎng)項(xiàng)于10月17日～10月23日進(jìn)行公示。
科技創(chuàng)新成果獎(jiǎng)和小技改、小發(fā)明獎(jiǎng)名單詳見中國(guó)郵政集團(tuán)有限公司官網(wǎng)（http://www.chinapost.com.cn）。公示期間，有關(guān)單位和個(gè)人根據(jù)有關(guān)規(guī)定如對(duì)評(píng)審結(jié)果提出異議，可通過信函、電話、電子郵件等方式向集團(tuán)公司反映。
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2025年全國(guó)郵政企業(yè)科技創(chuàng)新成果評(píng)選獲獎(jiǎng)成果匯總表
| 序號(hào) | 申報(bào)單位 | 成果名稱 | 獲獎(jiǎng)等級(jí) | 成果主創(chuàng)人員 | 成果創(chuàng)作人員 | 成果簡(jiǎn)介 |
| 1 | 中郵信科 | 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)造假識(shí)別模型體系 | 一等獎(jiǎng) | 馮媛,程秀琳,李利民 | 黃立聰,高巖,左玉倩,劉瀟,張湘萍,吳凡,蔡桂秀,徐靖雯,蘇蒙蒙,李秀春,王天威,朱士剛 | 該成果聚焦企業(yè)虛假收入問題，創(chuàng)新構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)造假識(shí)別模型體系，多角度監(jiān)測(cè)虛假收入風(fēng)險(xiǎn)。一是從多源數(shù)據(jù)入手，精準(zhǔn)錨定“空轉(zhuǎn)”“走單”虛假交易等8大收入造假問題，構(gòu)建涵蓋28個(gè)模型、5類業(yè)務(wù)的識(shí)別體系，實(shí)現(xiàn)了虛假收入識(shí)別從單一模型到體系化覆蓋的跨越；二是深挖數(shù)據(jù)要素價(jià)值，融合知識(shí)圖譜、關(guān)聯(lián)算法等技術(shù)，形成可復(fù)用的模型資產(chǎn)，自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)邏輯斷層。成果應(yīng)用于2024年收入造假IT專項(xiàng)審計(jì)項(xiàng)目，累計(jì)提供30萬+條風(fēng)險(xiǎn)線索，核實(shí)確認(rèn)虛增收入1.38億元。其中，2024年各省確認(rèn)循環(huán)交易虛增收入金額同比下降49.97%，較2022年下降95%；在常態(tài)化支撐審計(jì)工作中，如2024年三季度較2024年一季度媒體項(xiàng)目毛利率低于1%疑似虛假業(yè)務(wù)問題降低29.16%。成果也有助于提升企業(yè)公信力，確保服務(wù)質(zhì)量，為民生服務(wù)筑牢數(shù)字化監(jiān)管防線。 |
| 2 | 中郵信科 | 基于大模型和知識(shí)圖譜技術(shù)的圍串標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別 | 一等獎(jiǎng) | 馮媛,徐西彬 | 劉振偉,陳哲,李丁,李月,張子嘉,王園源,葉英 | 為解決圍標(biāo)串標(biāo)識(shí)別難度大、人工識(shí)別耗時(shí)長(zhǎng)且識(shí)別結(jié)論不準(zhǔn)確等問題，運(yùn)用大模型、知識(shí)圖譜等技術(shù)，自主研發(fā)圍串標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別工具，包括標(biāo)書信息抽取、企業(yè)招投標(biāo)信息知識(shí)圖譜、圍串標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別等多個(gè)智能模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)投標(biāo)文本圍串標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的高速、高精度智能識(shí)別判定，并評(píng)估供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)自動(dòng)形成評(píng)分報(bào)告，有效支撐招投標(biāo)環(huán)節(jié)圍串標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)防控。 本成果試點(diǎn)期間，在國(guó)際航空運(yùn)能采購、電動(dòng)三輪車電池租賃、三農(nóng)項(xiàng)目車輛、智能POS機(jī)、燃油類公務(wù)用車、智能分揀擱架、條碼掃描器、身份證識(shí)別儀、安檢機(jī)等采購項(xiàng)目中應(yīng)用，風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)查全率、準(zhǔn)確率分別在95%、90%以上，識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)書5000余份，涉及采購預(yù)算約80億，規(guī)避直接經(jīng)濟(jì)損失，得到業(yè)務(wù)專家認(rèn)可。目前已在電子采購平臺(tái)上線，單份標(biāo)書處理時(shí)間20分鐘，較人工審核效率提升5倍，經(jīng)測(cè)算，年度節(jié)省人力成本約850萬元。 |
| 3 | 中郵信科 | 多云間服務(wù)遷移及調(diào)用研究 | 一等獎(jiǎng) | 王君,哈達(dá),王少峰 | 齊小林,張沛沛,聶曉磊,王強(qiáng) | 該成果主要研究解決了關(guān)鍵系統(tǒng)（新一代寄遞業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)核心生產(chǎn)功能）遷移至國(guó)產(chǎn)芯片云平臺(tái)后，與其他非關(guān)鍵系統(tǒng)的EDAS跨云應(yīng)用調(diào)用難題。通過對(duì)業(yè)內(nèi)跨云調(diào)用技術(shù)體系現(xiàn)狀分析，以及對(duì)多種技術(shù)方案的系統(tǒng)化研究，結(jié)合功能與性能測(cè)試的實(shí)踐驗(yàn)證，最終提出了適應(yīng)郵政業(yè)務(wù)特點(diǎn)的“多注冊(cè)中心EDAS跨云調(diào)用方案”，該方案為業(yè)內(nèi)首創(chuàng)，為多云間的服務(wù)協(xié)同提供了解決方案，填補(bǔ)了企業(yè)級(jí)大規(guī)模EDAS應(yīng)用跨云調(diào)用的技術(shù)空白。目前，該方案已成功應(yīng)用于關(guān)鍵系統(tǒng)的國(guó)產(chǎn)化遷移工作中，為新一代寄遞業(yè)務(wù)240個(gè)關(guān)基子系統(tǒng)EDAS應(yīng)用的20萬級(jí)別服務(wù)調(diào)用提供支持，支撐關(guān)基系統(tǒng)與非關(guān)鍵系統(tǒng)在多云環(huán)境下的高效、穩(wěn)定交互，有效保障了核心業(yè)務(wù)的連續(xù)性和安全性。該成果積極響應(yīng)國(guó)家網(wǎng)絡(luò)安全與信息技術(shù)自主可控戰(zhàn)略，推動(dòng)關(guān)鍵系統(tǒng)的國(guó)產(chǎn)化遷移，顯著降低因外部技術(shù)依賴導(dǎo)致的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。 |
| 4 | 江蘇省 | 常州郵政賀爾碧格智慧倉 | 一等獎(jiǎng) | 張旭東,劉夏偉,沈莉 | 周淳,謝晨,高小紅,薛浩,莊慶 | 該成果是"快遞進(jìn)廠"國(guó)家戰(zhàn)略的標(biāo)桿實(shí)踐，運(yùn)用RPA、API和GPS定位技術(shù)，完成了與賀爾碧格生產(chǎn)系統(tǒng)對(duì)接，高效融合生產(chǎn)、倉儲(chǔ)和物流，構(gòu)建了制造業(yè)與物流業(yè)深度融合的智能化解決方案。智慧倉上線后，賀爾碧格庫位利用率提升30%以上，作業(yè)效率提高50%，年節(jié)約成本超100萬元，支撐其產(chǎn)值超10億元，助力企業(yè)數(shù)改智轉(zhuǎn)；郵政實(shí)現(xiàn)寄遞總收入超1億元，協(xié)同推進(jìn)郵務(wù)、金融業(yè)務(wù)開展。智慧倉是常州郵政以新質(zhì)生產(chǎn)力為核心驅(qū)動(dòng)力，推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展的生動(dòng)實(shí)踐，探索出"郵政服務(wù)+智能制造"的發(fā)展新路徑，為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了示范樣板；作為“全國(guó)服務(wù)業(yè)與制造業(yè)雙業(yè)融合發(fā)展全國(guó)樣板”、“提供產(chǎn)業(yè)賦能構(gòu)建高效物流新生態(tài)先進(jìn)典型”兩次在央視報(bào)道。 |
| 5 | 中郵信科 | 大模型技術(shù)驅(qū)動(dòng)的智能市場(chǎng)投標(biāo)機(jī)會(huì)挖掘?qū)嵺` | 一等獎(jiǎng) | 徐廷,沈靜 | 劉一希,楊韶晟,馬鳳飛,周立芳,朱煜民,陳祥,谷興博,金靄汐 | 該成果以集團(tuán)公司“客戶清單靶向法”工作要求為指引，錨定潛藏著大量潛在競(jìng)品客戶信息的寄遞招投標(biāo)領(lǐng)域，對(duì)標(biāo)行業(yè)先進(jìn)大模型技術(shù)應(yīng)用，成功破解海量招標(biāo)信息中商機(jī)線索“難識(shí)別”和關(guān)鍵信息要素抽取“效率低”的行業(yè)難題，實(shí)現(xiàn)招標(biāo)信息挖掘從“人海戰(zhàn)術(shù)”到“智能作戰(zhàn)”的范式轉(zhuǎn)變。該成果創(chuàng)新性地構(gòu)建大模型“三段式”智能解析框架，針對(duì)全國(guó)主流招標(biāo)平臺(tái)日均過萬條的標(biāo)訊信息，打造“海量標(biāo)訊理解、關(guān)鍵標(biāo)訊精篩、核心信息提取”的信息處理一體化鏈路，攻克大模型私域文本理解、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)解析等技術(shù)瓶頸，識(shí)別及抽取準(zhǔn)確率達(dá)96.3%。該成果自應(yīng)用以來，平均每日節(jié)省人工處理時(shí)效10小時(shí)以上，累計(jì)識(shí)別20余萬條招標(biāo)信息，輸出高價(jià)值寄遞招標(biāo)商機(jī)線索4880條，助力山東、浙江、湖南等15省中標(biāo)59項(xiàng)寄遞相關(guān)服務(wù)，中標(biāo)總金額達(dá)1.2億元。 |
| 6 | 云南省 | 工程施工監(jiān)控系統(tǒng)—全鏈路線上監(jiān)管模式推動(dòng)工程管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 一等獎(jiǎng) | 李佳,王振興,方鵬 | 姚遠(yuǎn),劉衛(wèi)平,李航,郭思文,謝再輝,平華,徐東,嚴(yán)家純 | 該成果聚焦工程實(shí)施監(jiān)管難，提出“全鏈路線上監(jiān)管”思路，自主研發(fā)完成“工程施工監(jiān)控系統(tǒng)”，構(gòu)建了每日打卡、重控環(huán)節(jié)審核、質(zhì)量進(jìn)度跟蹤、工作評(píng)價(jià)、數(shù)字檔案的全流程線上監(jiān)管平臺(tái)。系統(tǒng)已支撐2024年150個(gè)網(wǎng)點(diǎn)裝修工程的施工監(jiān)控、“2024年工程施工管理勞動(dòng)競(jìng)賽”評(píng)分及施工單位后評(píng)估考核工作，日常打卡4000余次，重控環(huán)節(jié)打卡7700余次。通過IT固化流程，填補(bǔ)施工方現(xiàn)場(chǎng)信息化管理空白，實(shí)現(xiàn)工程質(zhì)量和管理水平雙提升，助力工程項(xiàng)目管理數(shù)字化升級(jí)，系統(tǒng)具有較好推廣價(jià)值，正在廣東、西藏推廣部署應(yīng)用。 |
| 7 | 廣東省 | 郵搭搭-基于AI算法與大數(shù)據(jù)分析的多元化運(yùn)力資源智能協(xié)同系統(tǒng) | 一等獎(jiǎng) | 李健民,溫偉強(qiáng) | 閆華強(qiáng),劉江,徐文強(qiáng),李超平,陳土妹,曾文榜,彭秋生 | 該成果在全國(guó)郵政首次探索建設(shè)從多元化運(yùn)力池構(gòu)建、車貨匹配、動(dòng)態(tài)定價(jià)、運(yùn)輸全程數(shù)字化到與社會(huì)運(yùn)力平臺(tái)共建業(yè)務(wù)生態(tài)的全鏈條智能平臺(tái)，將自有運(yùn)力、供應(yīng)商運(yùn)力和個(gè)體司機(jī)三種運(yùn)力資源打造成多元化運(yùn)力資源池，并通過數(shù)智化技術(shù)實(shí)現(xiàn)司機(jī)與訂單秒級(jí)最優(yōu)匹配，實(shí)現(xiàn)與社會(huì)運(yùn)力平臺(tái)系統(tǒng)對(duì)接，合理利用社會(huì)運(yùn)力平臺(tái)稅收優(yōu)惠政策，降低運(yùn)輸成本。郵搭搭解決了因不能有效整合多元化運(yùn)力資源和無法合理利用稅收優(yōu)惠政策，造成運(yùn)輸成本偏高，競(jìng)爭(zhēng)力不強(qiáng)的問題。目前已應(yīng)用于廣州、佛山、江門等市公司超20個(gè)項(xiàng)目。2024年上線以來，共計(jì)運(yùn)作1500車次，產(chǎn)生運(yùn)費(fèi)250萬元，較承運(yùn)商合同模式節(jié)省中間商成本和稅費(fèi)成本24萬元，成本節(jié)約7.6%。 |
| 8 | 山東省 | 智慧農(nóng)收生態(tài)場(chǎng)景服務(wù)平臺(tái) | 二等獎(jiǎng) | 李京帥,隋瑞升,李杰 | 唐揚(yáng),張棟,徐繼東,滕赫揚(yáng),趙世坤,耿曉義 | 該成果以數(shù)字化手段全流程重塑農(nóng)收市場(chǎng)稱重、抽傭、交易、車輛管控等環(huán)節(jié)，構(gòu)建兼容多樣化交易流程的智慧農(nóng)收服務(wù)平臺(tái)，提供3類智能稱重終端，對(duì)接多種智能硬件設(shè)備及多元化的支付渠道，為市場(chǎng)方、農(nóng)戶、收購商提供“準(zhǔn)確、高效、全面”的智能化生產(chǎn)服務(wù)。創(chuàng)新研發(fā)智能稱重交易一體機(jī)、DTU智能稱重、藍(lán)牙直連稱重等稱重組件，構(gòu)建多端、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)賦能市場(chǎng)方、收購商及郵政方?jīng)Q策，系統(tǒng)在山東全省26個(gè)大型農(nóng)收市場(chǎng)部署運(yùn)行，惠及逾28萬名農(nóng)戶與2.5萬名收購商，服務(wù)中小型糧莊285個(gè)，系統(tǒng)2023年上線，至今累計(jì)交易金額約9.6億元，采用郵儲(chǔ)通道保障資金交易安全可靠，有效帶動(dòng)金融業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，打造出可復(fù)制推廣的郵政服務(wù)“三農(nóng)”新模式。 |
| 9 | 中郵信科 | 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在寄遞業(yè)務(wù)“七不準(zhǔn)”治理與提升行動(dòng)中的應(yīng)用 | 二等獎(jiǎng) | 馮媛,何偉 | 高巖,韓莉,鄭瑩,劉瀟,楊露露,趙天翊,馮蕾 | 該成果聚力大數(shù)據(jù)賦能，構(gòu)建智能合規(guī)管理系列模型，精準(zhǔn)定位寄遞業(yè)務(wù)“七不準(zhǔn)”治理與提升行動(dòng)管控場(chǎng)景中的各類風(fēng)險(xiǎn)行為。建立疑似高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)付款、異常核銷等模型，賦能協(xié)議客戶收款管理；搭建疑似第三方支付風(fēng)險(xiǎn)賬號(hào)識(shí)別模型，精準(zhǔn)捕捉個(gè)人賬戶歸集企業(yè)資金行為；搭建疑似散戶高收低錄識(shí)別模型，識(shí)別賺取資費(fèi)差價(jià)行為；搭建疑似偷逃重量識(shí)別模型，識(shí)別稽核異常問題郵件；搭建疑似同城虛增收入識(shí)別模型，支撐開展數(shù)據(jù)造假與虛增業(yè)績(jī)檢查；搭建疑似客戶風(fēng)險(xiǎn)欠費(fèi)識(shí)別模型，識(shí)別因拼戶串戶等違規(guī)操作造成的客戶風(fēng)險(xiǎn)欠費(fèi)。模型成果已支撐各省自查發(fā)現(xiàn)問題數(shù)量2124個(gè)，涉及違規(guī)郵件數(shù)量417萬件，共計(jì)問責(zé)9748人次，扣減績(jī)效薪酬560萬元，同時(shí)支撐寄遞事業(yè)部進(jìn)行四川、湖北等6省現(xiàn)場(chǎng)檢查，共計(jì)發(fā)現(xiàn)問題56個(gè)，較其自查少331個(gè)。 |
| 10 | 郵科院 | 智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的省際節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)能力測(cè)算評(píng)估模型 | 二等獎(jiǎng) | 李蕓橫,劉韻晗,羅雕 | 孟慶澤,余艷,楊杰,吳凱,由昊,耿斯琦 | 該成果聚焦全國(guó)地市間陸運(yùn)網(wǎng)絡(luò)組織優(yōu)化與省際節(jié)點(diǎn)能力需求測(cè)算，融合運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)，構(gòu)建量能匹配機(jī)制與能力評(píng)估算法，為能力建設(shè)規(guī)劃提供科學(xué)決策支持。在量能匹配機(jī)制研究中，統(tǒng)籌考慮處理能力、垛口資源、集包點(diǎn)設(shè)置等關(guān)鍵因素，探索全網(wǎng)處理需求與能力之間的高效匹配方式。在省際節(jié)點(diǎn)能力評(píng)估算法設(shè)計(jì)中，運(yùn)用數(shù)學(xué)模型與啟發(fā)式算法，對(duì)陸運(yùn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行整體優(yōu)化，輸出線路組織與集包方案，精準(zhǔn)評(píng)估全網(wǎng)省際節(jié)點(diǎn)能力需求。成果已應(yīng)用于省際中心分級(jí)分類、2024–2026年郵件處理中心能力建設(shè)規(guī)劃及廊坊郵件處理中心工程，通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)組織，精準(zhǔn)確定處理能力與垛口需求，以技術(shù)手段替代人工經(jīng)驗(yàn)，提升測(cè)算效率與精細(xì)化水平，縮短建設(shè)周期，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置、建設(shè)成本高效利用，推動(dòng)處理中心集約化建設(shè)，助力郵政業(yè)務(wù)降本增效。據(jù)測(cè)算，成果應(yīng)用于省際中心分級(jí)分類后促成全網(wǎng)時(shí)限達(dá)成率提升0.7%，大車占比提升3.32%、運(yùn)輸成本降低0.5%，處理成本降低1.3%，預(yù)計(jì)全年運(yùn)輸處理成本節(jié)約5億元。 |
| 11 | 郵儲(chǔ)銀行 | 郵U惠平臺(tái)統(tǒng)一積分體系 | 二等獎(jiǎng) | 陳小蘭,陳存楊,林武鴻 | 張思越,姜斌,陳文正,李永瑞,蔡旺進(jìn) | 該成果打破各條線間的壁壘，整合全行資源和渠道觸點(diǎn)，通過制訂全省統(tǒng)一積分系統(tǒng)大項(xiàng)規(guī)則、建設(shè)分賬體系、提高商戶優(yōu)惠券權(quán)益比重，解決了各業(yè)務(wù)條線在開展各類營(yíng)銷活動(dòng)存在省、市、縣三級(jí)大部分活動(dòng)大同小異，積分之間不能互通互用，部分客群過度營(yíng)銷、多重受益，受市場(chǎng)拓展費(fèi)用有限等因素影響，無法保證客戶權(quán)益兌現(xiàn)，客戶滿意度低等痛點(diǎn)。通過打造每月9日“積分發(fā)放日”，每周二“權(quán)益上架日”、周五“權(quán)益秒殺日”、幸運(yùn)大轉(zhuǎn)盤、跳一跳抽紅包、福利彩票等營(yíng)銷策略，該項(xiàng)目共上線了72個(gè)活動(dòng)規(guī)則，含個(gè)金、網(wǎng)金、信用卡、三農(nóng)，積分兌換率達(dá)到57.34%，是同業(yè)的近3倍，共入駐商戶2399戶，有核銷的商戶1163戶，占比48.48%，帶動(dòng)7.1億交易金額，其中90%為我行收單商戶。 |
| 12 | 郵科院 | 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈寄遞全過程中的應(yīng)用研究 | 二等獎(jiǎng) | 韓雪峰,李傳,陳剛 | 劉星宇,水涓涓,張勃,史方彤,周幻園,戴巍 | 該項(xiàng)目針對(duì)重點(diǎn)生鮮農(nóng)產(chǎn)品寄遞過程不可感知、破損較高以及客戶體驗(yàn)弱等突出問題，按照低成本可推廣的思路，創(chuàng)新采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)采集并構(gòu)建包裝溫濕度預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)以“時(shí)限+溫濕度”為雙核心要素的生鮮農(nóng)產(chǎn)品寄遞全流程質(zhì)量監(jiān)控模式。在技術(shù)上應(yīng)用低成本的溫濕度傳感器和高可靠識(shí)讀系統(tǒng)，在裝卸等環(huán)境復(fù)雜環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)多節(jié)點(diǎn)快速連接和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確采集，同時(shí)針對(duì)長(zhǎng)距離運(yùn)輸、農(nóng)產(chǎn)品和包裝特點(diǎn)，訓(xùn)練形成涵蓋車廂內(nèi)外、郵件內(nèi)外的溫濕度逐級(jí)傳導(dǎo)模型，可對(duì)運(yùn)輸中單個(gè)郵件溫濕度變化進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過全流程不間斷監(jiān)控并結(jié)合業(yè)務(wù)生產(chǎn)流程，為生鮮農(nóng)產(chǎn)品的包裝優(yōu)化和項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)監(jiān)控提供了有效手段和應(yīng)用模式，顯著增強(qiáng)了生鮮農(nóng)產(chǎn)品寄遞的數(shù)字化監(jiān)控與服務(wù)能力。目前該項(xiàng)目成果已在山東櫻桃、江蘇大閘蟹等極速鮮項(xiàng)目中進(jìn)行了試點(diǎn)使用，效果良好，相關(guān)成果制定形成了企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《生鮮農(nóng)產(chǎn)品溫濕度測(cè)量規(guī)范》。 |
| 13 | 郵儲(chǔ)銀行 | 社保待遇撥付管理系統(tǒng) | 二等獎(jiǎng) | 許俊,苗菁菁,閆肅 | 劉晨陽,張啟翔,沈嘯天,張欣宇,李博炎 | 該成果通過構(gòu)建全流程線上化、智能化校驗(yàn)、靈活配置與智能風(fēng)控相結(jié)合的社保待遇撥付管理系統(tǒng)，整合多方資源，完成數(shù)據(jù)對(duì)接、資金劃撥、實(shí)時(shí)對(duì)賬等核心功能，實(shí)現(xiàn)了社保資金撥付的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，有效解決了傳統(tǒng)社保待遇撥付業(yè)務(wù)依賴人工操作、效率低下、風(fēng)險(xiǎn)高及靈活適配能力不足等問題。目前已應(yīng)用于河南省分行個(gè)人金融條線各級(jí)分支機(jī)構(gòu)，覆蓋代收付業(yè)務(wù)人員395名，年累計(jì)代發(fā)社保資金768億元，服務(wù)客戶超2000萬人次，帶動(dòng)個(gè)金客戶AUM新增78.51億元，顯著提升社保代發(fā)效率，降低操作風(fēng)險(xiǎn)和成本，獲河南省社保中心高度認(rèn)可，奠定政銀合作基礎(chǔ)，助力我行個(gè)金業(yè)務(wù)高質(zhì)量發(fā)展，推動(dòng)金融普惠覆蓋更多基層群體，有效增強(qiáng)公眾對(duì)金融服務(wù)的信任度與社會(huì)滿意度。 |
| 14 | 河北省 | 直線型輕薄件分揀機(jī)項(xiàng)目 | 二等獎(jiǎng) | 馮亞波 | 王凱,盛永剛,孟齡航 | 該成果針對(duì)輕薄件體積小、質(zhì)量輕，在傳統(tǒng)上機(jī)分揀容易飄格、錯(cuò)落格等問題，自主設(shè)計(jì)研發(fā)了一種直線型輕薄件分揀機(jī)。設(shè)備根據(jù)場(chǎng)地布局為直線型，U型和H型，可以設(shè)置2個(gè)或4個(gè)供件臺(tái)，分揀效率2個(gè)供件臺(tái)3000件/小時(shí)，4個(gè)供件臺(tái)6000件/小時(shí)，格口數(shù)量32至192任意配置。該設(shè)備模塊化設(shè)計(jì)、適應(yīng)性強(qiáng)，擴(kuò)展格口方便，結(jié)構(gòu)緊湊，占地面積小，單位格口占地小于0.4平方米，適應(yīng)不同場(chǎng)地作業(yè)，可靈活布設(shè)，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，制作成本和維護(hù)成本較低。直線型輕薄件分揀機(jī)已申請(qǐng)發(fā)明專利，并推廣到石家莊、廊坊、保定、唐山、滄州、邢臺(tái)、衡水等處理中心。單臺(tái)輕薄件分揀機(jī)每班次可節(jié)省人工4-6人，極大提升了處理中心的處理效率和能力。 |
| 15 | 浙江省 | 浙江郵政運(yùn)力管控系統(tǒng) | 二等獎(jiǎng) | 王蘊(yùn) | 師亦瑤,陳欣,宋軼強(qiáng),李沛,鐘華,蘭劍,梅彼得 | 該項(xiàng)目針對(duì)干線郵路委辦運(yùn)輸成本核算標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、流程不規(guī)范及時(shí)效性不足等問題。通過流程化和體系化的管理模式，實(shí)現(xiàn)了干線運(yùn)輸運(yùn)力調(diào)度規(guī)劃和成本結(jié)算的智能化操作，同時(shí)輔以個(gè)性化的場(chǎng)院管理功能，全面優(yōu)化了運(yùn)輸環(huán)節(jié)的信息化管理，創(chuàng)新性地引入了實(shí)時(shí)派車計(jì)劃詳情信息推送、車輛報(bào)到監(jiān)控及裝載異常預(yù)警等功能，有效避免了因權(quán)責(zé)界定模糊導(dǎo)致的爭(zhēng)議，還顯著提升了結(jié)算效率和準(zhǔn)確性，已成功在全省推廣應(yīng)用。項(xiàng)目實(shí)施以來，在節(jié)約人員成本、運(yùn)輸成本和減少用車成本等方面助力企業(yè)降本增效累計(jì)約1035萬元。 |
| 16 | 中郵信科 | 人工智能技術(shù)在寄遞“兩法”落地應(yīng)用中的創(chuàng)新實(shí)踐 | 二等獎(jiǎng) | 徐廷,沈靜 | 金靄汐,朱煜民,謝輝,盧曉童,楊韶晟,陳祥,李蕓 | 落實(shí)集團(tuán)“兩法”落地工作要求，本項(xiàng)目緊密圍繞寄遞業(yè)務(wù)客戶清單靶向營(yíng)銷場(chǎng)景，致力于解決當(dāng)前寄遞業(yè)務(wù)面臨的“獲客難、觸達(dá)粗”痛點(diǎn)。融合大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜，自研潛客挖掘、客戶關(guān)系圖譜、相似拓展三大智能模型，覆蓋電商、醫(yī)院、集群、國(guó)際、農(nóng)村、商企六大場(chǎng)景，有效獲取潛客信息、捕捉客戶間復(fù)雜關(guān)系，實(shí)現(xiàn)客戶信息批量精準(zhǔn)獲取。并通過閉環(huán)迭代機(jī)制，結(jié)合業(yè)務(wù)走訪反饋，持續(xù)優(yōu)化模型，不斷提升線索、商機(jī)精準(zhǔn)度。 項(xiàng)目成果已在全國(guó)31個(gè)省成功落地實(shí)施，2023年至今，共計(jì)完成政務(wù)市場(chǎng)、電商市場(chǎng)等多項(xiàng)寄遞客戶清單挖掘工作，通過CRM平臺(tái)累計(jì)下發(fā)客戶33.1萬條，支撐戰(zhàn)略客戶分支機(jī)構(gòu)營(yíng)銷走訪開發(fā)、三甲醫(yī)院專項(xiàng)營(yíng)銷等43項(xiàng)活動(dòng)開展，總收入達(dá)23.9億元。同時(shí)項(xiàng)目的技術(shù)架構(gòu)靈活適配不同場(chǎng)景需求，為在更多領(lǐng)域的拓展應(yīng)用及數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。 |
| 17 | 中郵信科 | 基于人工智能技術(shù)的直投中心規(guī)劃實(shí)踐 | 二等獎(jiǎng) | 馮媛,張麗強(qiáng) | 李皛,張?jiān)骆?種軍,李亞敏,蔡一德,古愛嬌,于悅 | 該成果創(chuàng)新構(gòu)建“智能選址-最優(yōu)郵路”一體化協(xié)同決策系統(tǒng)，深度融合大數(shù)據(jù)與智能算法，實(shí)現(xiàn)物流網(wǎng)絡(luò)布局的精準(zhǔn)化、高效化與自動(dòng)化。采用“貪婪篩選-傳統(tǒng)優(yōu)化”混合架構(gòu)，快速鎖定高價(jià)值候選區(qū)域并精準(zhǔn)定位。集成超啟發(fā)式算法與多中心路徑并行計(jì)算技術(shù)，自動(dòng)生成多個(gè)直投中心的最優(yōu)郵路，將復(fù)雜問題分解為可并行處理單元，分鐘級(jí)同步輸出選址與路徑方案，打破傳統(tǒng)割裂模式，實(shí)現(xiàn)智能決策升級(jí)。路徑規(guī)劃中充分考慮無人車運(yùn)行條件，優(yōu)先為具備條件區(qū)域安排無人車任務(wù)，傳統(tǒng)運(yùn)力緊張時(shí)優(yōu)先推薦適行車輛，實(shí)現(xiàn)運(yùn)力高效調(diào)配。成果實(shí)現(xiàn)數(shù)字化業(yè)務(wù)場(chǎng)景，強(qiáng)化效果評(píng)估，通過業(yè)技融合、上下聯(lián)動(dòng)形成協(xié)同發(fā)展模式。已在四川、湖北、廣東等6省試點(diǎn)。四川依托模型在19個(gè)市州建成30個(gè)直投中心，全省快包甩點(diǎn)直投率提升14.73個(gè)百分點(diǎn)，成都提升23.34個(gè)百分點(diǎn)，顯著提升投遞時(shí)效與運(yùn)行效率。 |
| 18 | 郵儲(chǔ)銀行 | 甲辰智慧反詐管理系統(tǒng) | 二等獎(jiǎng) | 王利剛,屠瑾瑜,李宛容 | 韓勇,王毅,朱英媛,吳偉中,陳菊芬,陳云明 | 該成果致力于構(gòu)建“事前預(yù)警、事中干預(yù)、事后追溯”的全鏈路反詐體系，依托體系化建設(shè)理念，建設(shè)“甲辰智慧反詐管理系統(tǒng)”，全面賦能智能風(fēng)控能力升級(jí)。系統(tǒng)內(nèi)首個(gè)分行對(duì)接總行實(shí)時(shí)數(shù)倉、統(tǒng)一前置、反欺詐等內(nèi)部平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)與人民銀行浙江省分行“云互聯(lián)”平臺(tái)、浙江公安“智卡通”系統(tǒng)的專線直連與數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)交互，支持賬戶風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與實(shí)時(shí)管控。系統(tǒng)圍繞“嫌疑人”與“受害人”雙端推進(jìn)，構(gòu)建雙向防護(hù)體系，實(shí)施精準(zhǔn)阻斷、動(dòng)態(tài)限額及保護(hù)性止付等措施，有效攔截和阻斷風(fēng)險(xiǎn)賬戶資金轉(zhuǎn)移，全力營(yíng)造安全、可信的支付環(huán)境。甲辰智慧反詐管理系統(tǒng)的實(shí)施，對(duì)流程優(yōu)化、業(yè)務(wù)管理及風(fēng)險(xiǎn)管理產(chǎn)生了積極影響。2024年1月至12月，浙江省分行受害人銀行卡數(shù)量、被騙金額逐月下降。受害人賬戶數(shù)量從年初864戶下降至年末的170戶，被騙金額從年初的3630萬元下降到年末925萬元，降幅明顯。其自動(dòng)管控、自動(dòng)下發(fā)、自動(dòng)統(tǒng)計(jì)功能為基層每年節(jié)省人力約26,000工時(shí)，極大提升了工作效率。 |
| 19 | 中郵信科 | 基于流式數(shù)據(jù)計(jì)算模型技術(shù)的海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái) | 二等獎(jiǎng) | 陶澤元,劉鵬,馬志國(guó) | 段成杰,梁辰,錢益民,馬國(guó)勝 | 該成果通過實(shí)現(xiàn)一種兼?zhèn)浜Ａ繑?shù)據(jù)分析計(jì)算（OLAP）和數(shù)據(jù)事務(wù)管理（OLTP）的先進(jìn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)，彌補(bǔ)了單一類型數(shù)據(jù)庫技術(shù)的短板，創(chuàng)造性結(jié)合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)，可同時(shí)滿足多維度數(shù)據(jù)的可靠存儲(chǔ)管理和高速計(jì)算分析，實(shí)現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算處理及秒級(jí)查詢響應(yīng)。成果在單票盈利能力分析、實(shí)時(shí)收入分析等多個(gè)財(cái)務(wù)分析場(chǎng)景應(yīng)用，滿足了集團(tuán)和各省財(cái)務(wù)用戶日益增長(zhǎng)的海量運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)快速分析處理的管理訴求，間接支撐企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率提升和運(yùn)營(yíng)成本的壓降。目前本成果研究?jī)?nèi)容已應(yīng)用于業(yè)財(cái)一體化平臺(tái)并于2023年8月開始在全國(guó)范圍推廣使用，為業(yè)財(cái)一體化平臺(tái)用戶提供了穩(wěn)定高效的數(shù)據(jù)分析處理服務(wù)，實(shí)現(xiàn)了十億級(jí)數(shù)據(jù)在1小時(shí)內(nèi)完成多維度加工計(jì)算及匯總處理、十億級(jí)數(shù)據(jù)在10秒內(nèi)完成查詢結(jié)果返回，數(shù)據(jù)處理和查詢性能提升了近50倍。 |
| 20 | 廣東省 | 基于數(shù)據(jù)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)客戶經(jīng)營(yíng)流程化賦能財(cái)富金融轉(zhuǎn)型 | 二等獎(jiǎng) | 陳飛 | 梁綺玲,藺致元,李丹丹,賴鐘華,王慧冰,姚珊,黃楷,羅正翔 | 該成果創(chuàng)新設(shè)計(jì)T+0至T>90六階段標(biāo)準(zhǔn)化流程，結(jié)合“四維動(dòng)態(tài) KYC”細(xì)分11類客群并定制策略；依托大數(shù)據(jù)等技術(shù)構(gòu)建1400+特征標(biāo)簽體系，模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)95.85%，并通過超參數(shù)尋優(yōu)和持續(xù)動(dòng)態(tài)迭代保障畫像精準(zhǔn)與服務(wù)適配性。成果以 “生態(tài)金融”“財(cái)富金融” 為核心，構(gòu)建客戶全生命周期智能化經(jīng)營(yíng)體系，借高維數(shù)據(jù)治理、智能算法集群等，推動(dòng)財(cái)富金融從傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)，解決傳統(tǒng)模式下客戶運(yùn)營(yíng)粗放、服務(wù)適配性不足的問題。2024年金融收入10.01億元，AUM規(guī)模905億元（年增3.6億），保保險(xiǎn)、基金、理財(cái)?shù)葮I(yè)務(wù)規(guī)模均列全省前列，其中保險(xiǎn)期交件均保費(fèi)提升9.8%，基金有效銷量增長(zhǎng)29億元；客戶經(jīng)營(yíng)效能提升，KYC收集率74%，高概率客群提資率53.6%，邀約轉(zhuǎn)化率提高13.5%，客戶經(jīng)理人均管戶量增加150%。 |
| 21 | 中郵信科 | 基于大數(shù)據(jù)算法驅(qū)動(dòng)的寄遞服務(wù)質(zhì)量管控優(yōu)化及實(shí)踐研究 | 二等獎(jiǎng) | 徐廷,梅康 | 張子豪,邢亞妮,謝輝,金靄汐,楊韶晟,韓猛,杜新宇 | 該成果聚焦寄遞服務(wù)質(zhì)量提升，圍繞攬收、投遞、售后、信息等各個(gè)環(huán)節(jié)，結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)信息，創(chuàng)新性地融合大數(shù)據(jù)、大模型、知識(shí)圖譜等技術(shù)，挖掘客戶體驗(yàn)不佳的痛點(diǎn)和難點(diǎn)問題，開展客戶服務(wù)質(zhì)量智能評(píng)估，輸出服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化焦點(diǎn)及建議。并通過業(yè)技融合推動(dòng)重點(diǎn)客戶服務(wù)質(zhì)量提升。該成果已按月支撐蘋果、周大福等24個(gè)集團(tuán)級(jí)重點(diǎn)客戶常態(tài)化服務(wù)質(zhì)量監(jiān)控及優(yōu)化提升，挖掘業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、時(shí)限、售后等維度5大類50余項(xiàng)服務(wù)質(zhì)量問題，助力寄遞重點(diǎn)客戶有責(zé)投訴率大幅下降，從6.42？ 降至3.71？，客戶業(yè)務(wù)量同比提升14.3%。其中車生態(tài)項(xiàng)目客戶投訴率較壓降了47.2%；周大?？蛻舴?wù)質(zhì)量顯著提升，供應(yīng)商評(píng)級(jí)從D級(jí)躍升至B級(jí)，市場(chǎng)份額提升至72%，業(yè)務(wù)優(yōu)化帶來的收入增長(zhǎng)明顯。 |
| 22 | 中郵信科 | 基于多模型融合技術(shù)構(gòu)建干線委辦運(yùn)輸價(jià)格庫助力采購數(shù)智化轉(zhuǎn)型 | 二等獎(jiǎng) | 馮媛,高林波,田原 | 李曜名,高巖,劉瀟,葉春力,鄭瑩,朱雯 | 干線委辦運(yùn)輸價(jià)格庫融合了郵路屬性、合同價(jià)格、成本價(jià)格、行業(yè)價(jià)格、同類線路，既完成了從單維度定價(jià)到綜合定價(jià)的轉(zhuǎn)換，又完成了采購模式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，一方面明確了線路定價(jià)依據(jù)，嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)的指導(dǎo)了各省采購部門精準(zhǔn)定價(jià)；另一方面實(shí)現(xiàn)了成本壓降，打造寄遞業(yè)務(wù)成本優(yōu)勢(shì)，為提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力提供了有效的支撐。目前已完成價(jià)格庫開發(fā)上線工作，已入庫干線線路5410條，成本價(jià)格覆蓋率達(dá)到100%，行業(yè)價(jià)格覆蓋率達(dá)到84.07%，同類線路價(jià)格覆蓋率達(dá)到91.31%。通過價(jià)格庫識(shí)別現(xiàn)行疑似高價(jià)線路 1220條，并進(jìn)行內(nèi)部核對(duì)，為干線運(yùn)輸靶向降本提供數(shù)據(jù)支撐。2024年基于干線外包價(jià)格庫，采前發(fā)現(xiàn)并協(xié)助整改全國(guó)30個(gè)省限價(jià)問題線路787 條，采中將11位專家3天157包的評(píng)標(biāo)計(jì)算工作縮減至5秒,采后支撐項(xiàng)目后評(píng)估工作，實(shí)現(xiàn)年預(yù)算節(jié)約1.03億元。 |
| 23 | 中郵信科 | 大模型方案在數(shù)字化營(yíng)銷標(biāo)簽體系建設(shè)中的全流程應(yīng)用 | 二等獎(jiǎng) | 徐廷,遲紀(jì)峰 | 姚翠翠,周立芳,馬淑娟,史彥晨,李嘉,姚一東 | 該成果聚焦數(shù)字化營(yíng)銷產(chǎn)品標(biāo)簽庫建設(shè)中人工分類不準(zhǔn)確，標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的難題，創(chuàng)新性構(gòu)建大模型解決方案，實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽庫全流程自動(dòng)化升級(jí)改造，全面提升營(yíng)銷效果。采用業(yè)界先進(jìn)的大模型解決方案，可快速為幾十萬產(chǎn)品新建全新復(fù)雜的標(biāo)簽體系，為上新產(chǎn)品進(jìn)行周期性、自動(dòng)化運(yùn)維，支持標(biāo)簽體系從新建到運(yùn)維的全場(chǎng)景、全流程、全生命周期管理。成功將傳統(tǒng)人工模式升級(jí)為全流程數(shù)字化驅(qū)動(dòng)范式。該成果已支撐報(bào)刊、集郵等多場(chǎng)景40余萬產(chǎn)品標(biāo)簽庫建設(shè)，節(jié)省72人月數(shù)據(jù)標(biāo)注與3人長(zhǎng)期運(yùn)維成本，有效降本增效。同時(shí)該成果已在全國(guó)推廣應(yīng)用，支撐多個(gè)數(shù)字化營(yíng)銷場(chǎng)景，有效助力企業(yè)創(chuàng)收。千人千面產(chǎn)品推薦服務(wù)在中國(guó)郵政網(wǎng)上營(yíng)業(yè)廳上線，人均瀏覽次數(shù)提升103%，訂單金額提升14.58%，按照50億交易額估算一年創(chuàng)收7億元。2023年集郵重點(diǎn)潛客挖掘項(xiàng)目累計(jì)下發(fā)潛客540.4萬，創(chuàng)收1.4億元。 |
| 24 | 中郵信科 | 人工智能技術(shù)在代理金融大眾客戶挖掘及經(jīng)營(yíng)決策中的創(chuàng)新實(shí)踐 | 二等獎(jiǎng) | 連耀山,徐廷,范峻川 | 鹿琦,蔡亞琦,石英,靳瑾,劉聰,湯淑涓 | 本成果貫徹落實(shí)集團(tuán)公司“四項(xiàng)行動(dòng)”方案，立足客戶生命周期，構(gòu)建獲客、獲金、活客、防流失的大眾客戶閉環(huán)經(jīng)營(yíng)邏輯，研發(fā)30余個(gè)算法模型支撐11項(xiàng)專項(xiàng)營(yíng)銷活動(dòng)，助力AUM提升約2614.51億元；搭建代理金融賦能體系，解決客戶價(jià)值提升難、流失干預(yù)滯后、業(yè)務(wù)決策缺支撐等問題。一是聚焦低資產(chǎn)、活期留存客群建價(jià)值提升模型，深挖長(zhǎng)尾客戶；構(gòu)建4類預(yù)警模型，推動(dòng)業(yè)務(wù)從事后挽回轉(zhuǎn)事前干預(yù)。通過新增交易文本數(shù)據(jù)源、運(yùn)用GAN等算法提升模型性能，召回率升5%、AUC值升11%，2024年同類活動(dòng)客戶轉(zhuǎn)化率較2023年升4.66%，人均AUM多升2238.56元。二是開展業(yè)務(wù)分析賦能決策：建時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)省分資產(chǎn)總額，支撐集團(tuán)規(guī)劃；批量生成6萬份客戶經(jīng)營(yíng)報(bào)告，輔助各層級(jí)定策略；分析產(chǎn)品到期資金流向，助力代理金融財(cái)富管理轉(zhuǎn)型。 |
| 25 | 山東省 | 寄遞錯(cuò)分郵件處理系統(tǒng) | 二等獎(jiǎng) | 李京帥,隋瑞升,范生輝 | 程志超,姜浩然,馬思成,曹凌燕 | 該成果依托新一代寄遞平臺(tái)與預(yù)處理數(shù)據(jù)，構(gòu)建智能識(shí)別-提前干預(yù)-動(dòng)態(tài)糾偏的全流程管控體系，首創(chuàng)多角度識(shí)別+多階段攔截策略，搭建妥投庫、拒絕庫等數(shù)據(jù)庫，建設(shè)錯(cuò)分郵件認(rèn)領(lǐng)、認(rèn)領(lǐng)質(zhì)量監(jiān)督、圍欄調(diào)整等功能模塊，并將糾正信息實(shí)時(shí)同步至分揀設(shè)備，解決了基層寄遞生產(chǎn)中郵件錯(cuò)分率高、分揀效率低、人工勞動(dòng)強(qiáng)度大等痛點(diǎn)。項(xiàng)目創(chuàng)新應(yīng)用深度學(xué)習(xí)、GIS地圖及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過攬投部的提前干預(yù)，以少于5%的郵件操作量，實(shí)現(xiàn)了70%以上的錯(cuò)分郵件識(shí)別率，錯(cuò)轉(zhuǎn)郵件比例降幅超40%，使錯(cuò)分郵件的投遞時(shí)限至少提前一天，減少了郵件丟損率，提升了郵政寄遞服務(wù)品質(zhì)。系統(tǒng)自上線以來，累計(jì)糾正錯(cuò)分郵件約2898萬件，累計(jì)為企業(yè)節(jié)省成本約1420萬元。 |
| 26 | 中郵信科 | 基于RPA+AI的合規(guī)審計(jì)應(yīng)用實(shí)踐研究 | 二等獎(jiǎng) | 徐廷 | 金靄汐,黃立聰,謝輝,陳祥,楊韶晟,韓猛,蘇蒙蒙,杜新宇 | 為了貫徹落實(shí)集團(tuán)公司“加快實(shí)現(xiàn)智能審計(jì)”的工作要求，解決傳統(tǒng)審計(jì)“面廣、量大、人工核查慢、隱蔽風(fēng)險(xiǎn)難發(fā)現(xiàn)”的痛點(diǎn)，圍繞外包、委辦運(yùn)輸價(jià)格、房屋承租價(jià)格等專項(xiàng)審計(jì)工作，研發(fā)RPA自動(dòng)化工具，實(shí)現(xiàn)行業(yè)信息自動(dòng)化采集處理，并結(jié)合自然語言處理、圖像識(shí)別等人工智能技術(shù)技術(shù)，研發(fā)失信供應(yīng)商識(shí)別、郵政資產(chǎn)租金合規(guī)性識(shí)別、運(yùn)輸價(jià)格異常識(shí)別等審計(jì)模型，動(dòng)態(tài)篩查核心風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。項(xiàng)目成果已固化至審計(jì)分析系統(tǒng)并在全國(guó)進(jìn)行推廣，覆蓋31省分公司，其中供應(yīng)商失信情況識(shí)別模型，供各省在外包審計(jì)方面自查自糾；運(yùn)輸價(jià)格異常識(shí)別、租金合規(guī)性識(shí)別模型，應(yīng)用至合規(guī)管理IT專項(xiàng)審計(jì)報(bào)告中，助力發(fā)現(xiàn)委辦運(yùn)輸價(jià)格不合理、房屋承租價(jià)高于市場(chǎng)參考價(jià)等問題，2024年一季度，全國(guó)1344處房屋租入價(jià)格高于市場(chǎng)價(jià)，評(píng)估多支付租金2.18億元/年，其中，1103處高于市場(chǎng)價(jià)30%以上。 |
| 27 | 中郵信科 | 大數(shù)據(jù)技術(shù)在打破行政區(qū)劃組網(wǎng)工作中的實(shí)踐 | 二等獎(jiǎng) | 馮媛,吳凱 | 張?jiān)骆?阮曉巖,劉池,班娜,孫士釗 | 該成果聚焦打破行政區(qū)劃組網(wǎng)工作中哪些地市（縣）可打破、選擇從哪個(gè)省際中心入網(wǎng)、制定怎樣的郵路發(fā)運(yùn)計(jì)劃等業(yè)務(wù)痛點(diǎn)問題，以就近入網(wǎng)、順向發(fā)運(yùn)為原則，以時(shí)限最優(yōu)、里程最短為目標(biāo)，結(jié)合最小業(yè)務(wù)量、最晚到達(dá)省際中心時(shí)間等約束，利用運(yùn)籌優(yōu)化智能模型，針對(duì)全國(guó)近3000個(gè)地市縣，實(shí)現(xiàn)一地一策制定分產(chǎn)品、分進(jìn)出口、分路向的全網(wǎng)跨行政區(qū)劃組網(wǎng)方案，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)選擇路由，有效推進(jìn)柔性組網(wǎng)。該模型2022年-2025年已連續(xù)4年支撐打破行政區(qū)劃組網(wǎng)工作，共推進(jìn)特快15個(gè)地市縣、快包19個(gè)地市縣打破行政區(qū)劃，推動(dòng)相關(guān)線路全程時(shí)限縮短6.5小時(shí)，運(yùn)輸里程減少287.4公里。 |
| 28 | 中郵信科 | 基于人工智能的線上線下協(xié)同潛客挖掘與智能推薦實(shí)踐 | 三等獎(jiǎng) | 徐廷,遲紀(jì)峰 | 周立芳,何利平,鄧曼曼 | 該成果基于人工智能技術(shù)，深度挖掘郵政線上線下跨板塊客戶資源，構(gòu)建郵務(wù)潛客挖掘模型和郵務(wù)全產(chǎn)品推薦模型，有效解決市場(chǎng)開拓難、獲客成本高以及潛客定位與產(chǎn)品推薦不精準(zhǔn)等行業(yè)難題。項(xiàng)目從12億客戶資源中精準(zhǔn)輸出53類高價(jià)值潛客清單，并基于客戶行為軌跡實(shí)現(xiàn)千萬級(jí)客戶的“千人千面”產(chǎn)品推薦，推動(dòng)郵務(wù)營(yíng)銷從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”到“數(shù)據(jù)決策”、從“單一觸點(diǎn)”到“線上線下協(xié)同”的根本性轉(zhuǎn)變。目前，該成果已通過微營(yíng)銷管理系統(tǒng)、在線業(yè)務(wù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)全國(guó)應(yīng)用與流程固化，持續(xù)支撐集郵、報(bào)刊、文創(chuàng)等多項(xiàng)業(yè)務(wù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷。自2022年1月至2025年3月，已助力全國(guó)53萬營(yíng)銷員完成273.6萬客戶認(rèn)領(lǐng)，關(guān)聯(lián)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)達(dá)38.9億元，并帶動(dòng)在線業(yè)務(wù)平臺(tái)首頁推薦客戶平均瀏覽和下單次數(shù)分別提升57%和93%，微營(yíng)銷管理系統(tǒng)到訪客戶平均瀏覽次數(shù)提升67%。 |
| 29 | 廣東省 | 基于聯(lián)邦計(jì)算的寄遞政商大客戶數(shù)據(jù)應(yīng)用 | 三等獎(jiǎng) | 陳東勝,劉婷,張梁 | 楊琳,丁振 | 該成果通過“數(shù)據(jù)層-聯(lián)邦計(jì)算層-應(yīng)用層”的創(chuàng)新架構(gòu)，整合政務(wù)、商企和電商多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，依托聯(lián)邦計(jì)算實(shí)現(xiàn)橫向跨機(jī)構(gòu)協(xié)同、縱向跨場(chǎng)景貫通，通過自適應(yīng)算法優(yōu)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)參數(shù)，支撐需求預(yù)測(cè)、資源調(diào)度等模型聯(lián)合應(yīng)用。在保障數(shù)據(jù)“可用不可見”的前提下，成功打破信息孤島，實(shí)現(xiàn)從單一寄遞向"寄-送-溯-測(cè)"數(shù)字化升級(jí)。其創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在兩大核心應(yīng)用：一是精準(zhǔn)"復(fù)聯(lián)"、"溯跡"當(dāng)事人，破解司法送達(dá)"人/址難尋"痛點(diǎn)；二是為商企客戶提供智能的聯(lián)邦預(yù)測(cè)預(yù)警模塊，顯著提升運(yùn)營(yíng)效率。2024年試點(diǎn)上線后，助力政商電項(xiàng)目在多因素影響下，仍實(shí)現(xiàn)全年收入同比增幅4%，其中政務(wù)司法行業(yè)在整體立案量下降5%的情況下，業(yè)務(wù)收入同比增幅1%，商企和電商項(xiàng)目制整體收入同比增幅6%和17%，增收超7500萬元。 |
| 30 | 中郵信科 | 基于大模型和AI預(yù)測(cè)技術(shù)的鄉(xiāng)村網(wǎng)點(diǎn)站點(diǎn)協(xié)同服務(wù)能力提升研究 | 三等獎(jiǎng) | 徐廷,徐廣存 | 周立芳,姚奇灝,鄧曼曼 | 該成果為研究解決鄉(xiāng)村振興工作中發(fā)現(xiàn)的末端網(wǎng)點(diǎn)及站點(diǎn)協(xié)同發(fā)展不充分、“四位一體”工作中板塊間數(shù)據(jù)協(xié)同不緊密、各版塊業(yè)務(wù)觸達(dá)客戶不精準(zhǔn)等問題，以數(shù)據(jù)賦能引流代理金融站點(diǎn)客戶為主線，破解鄉(xiāng)村振興工作中客戶資源拉新難、客戶資金轉(zhuǎn)化難、客戶業(yè)務(wù)疊加難等問題。通過大模型技術(shù)結(jié)合AI預(yù)測(cè)能力搭建分析模型，以網(wǎng)點(diǎn)和站點(diǎn)觸達(dá)的“C端個(gè)人客戶”和“B端站主客群”為目標(biāo)，通過其金融資產(chǎn)進(jìn)行分群劃分，以“電商高頻客戶”、“寄遞高頻客戶”、“集郵高頻客戶”等標(biāo)簽對(duì)客戶進(jìn)行多業(yè)務(wù)角度的標(biāo)簽側(cè)寫，最終在營(yíng)銷端形成匹配寄遞、代金、郵務(wù)等多業(yè)務(wù)營(yíng)銷需要的的產(chǎn)品營(yíng)銷建議。目前成果已形成2份專題營(yíng)銷方案，通過CRM下發(fā)278萬營(yíng)銷潛客清單，至全國(guó)31省農(nóng)村網(wǎng)點(diǎn)及32萬站點(diǎn)開展針對(duì)性營(yíng)銷，僅金融轉(zhuǎn)化提升AUM156.38億，網(wǎng)點(diǎn)+站點(diǎn)整體轉(zhuǎn)化AUM規(guī)模達(dá)1520.91億。 |
| 31 | 廣東省 | 基于“算法賦能+精準(zhǔn)服務(wù)”的寄遞客戶全鏈管理創(chuàng)新探索 | 三等獎(jiǎng) | 許斯嘉 | 葉穎,鄭浩鐸,龔蓉,許亞忠 | 該成果自主研發(fā)寄遞客戶管理輔助系統(tǒng)并構(gòu)建閉環(huán)數(shù)字化管理體系，實(shí)現(xiàn)多維度創(chuàng)新突破。打造全周期閉環(huán)管理體系動(dòng)態(tài)優(yōu)化資源配置，融合Selenium、Kettle技術(shù)搭建寄遞數(shù)據(jù)中心，結(jié)合多因子盈利測(cè)算等算法模型提升決策與風(fēng)控能力，首創(chuàng)分層分級(jí)分戶管理與現(xiàn)費(fèi)業(yè)務(wù)網(wǎng)格化轉(zhuǎn)型模式明確職責(zé)，推出全流程證據(jù)鏈+主動(dòng)服務(wù)模式并嵌入AI機(jī)器人等功能優(yōu)化政企服務(wù)，搭建全維度損益分析平臺(tái)支撐決策，解決了集團(tuán)統(tǒng)版系統(tǒng)在客戶管理、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中的短板及傳統(tǒng)寄遞業(yè)務(wù)管理效率低的痛點(diǎn)。系統(tǒng)已覆蓋廣州121個(gè)攬投部、455個(gè)網(wǎng)格，1400余名員工應(yīng)用，自2023年1月上線以來，維系2.2萬存量客戶、挖掘7萬潛在客戶，活躍客戶留存率超95%，新增業(yè)務(wù)創(chuàng)收849萬元，存量業(yè)務(wù)增收9164萬元，累計(jì)創(chuàng)收4.34億元，經(jīng)濟(jì)與社會(huì)效益顯著。 |
| 32 | 江蘇省 | 江蘇郵政寄遞人工效能管控系統(tǒng) | 三等獎(jiǎng) | 苑玉剛,游振榮,李婷 | 高海峰,劉帥 | 該成果圍繞寄遞業(yè)務(wù)全流程，構(gòu)建了以多元數(shù)據(jù)融合、崗位標(biāo)準(zhǔn)化、定員建模和外包協(xié)同管控為核心的效能管理閉環(huán)體系。通過建設(shè)效能管控系統(tǒng)，規(guī)范四級(jí)寄遞機(jī)構(gòu)管理，細(xì)化營(yíng)攬運(yùn)投四大環(huán)節(jié)，構(gòu)建多種寄遞生產(chǎn)崗位定額模型，自動(dòng)化計(jì)算自有及外包人員效率，推動(dòng)人力資源科學(xué)配置。項(xiàng)目聚焦解決寄遞作業(yè)量統(tǒng)計(jì)不準(zhǔn)、人員效能難評(píng)估、低效用工難識(shí)別等問題，實(shí)現(xiàn)全員定額清晰、崗實(shí)相符、數(shù)據(jù)透明，推動(dòng)管理模式由經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)決策升級(jí)，效能評(píng)估從單一向全域量化轉(zhuǎn)變。項(xiàng)目上線以來，人員效率顯著提升，攬投員效率提升57%；處理人員效率提升200%；郵運(yùn)駕駛效率提升27%；客戶經(jīng)理業(yè)績(jī)提升53%；低效人員占比壓降明顯，零值檔自有人員壓降85%，全省寄遞勞產(chǎn)率穩(wěn)步提升至全國(guó)第二名，同比提升4位。指導(dǎo)促進(jìn)年壓降外包費(fèi)用約4000萬元，有效推動(dòng)江蘇郵政寄遞用工過程的降本增效。 |
| 33 | 郵儲(chǔ)銀行 | G-B-C聯(lián)動(dòng)區(qū)域特色精準(zhǔn)授信實(shí)踐--郵商E貸 | 三等獎(jiǎng) | 李森,楊雪晴,韓江濤 | 崔文標(biāo),趙曉樂,張?zhí)K元,裴夢(mèng)迪,俞亞珍,張萌萌 | 江蘇省分行堅(jiān)持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)零售信貸業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展，在已引入工商、銀聯(lián)、稅務(wù)等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，陸續(xù)接入金民鏈、常個(gè)貸、i淮安、蘇州征信、省聯(lián)合征信等地方特色政務(wù)數(shù)據(jù)源，不斷豐富客戶信息維度，并分別與各地市合作方開展聯(lián)合建模，構(gòu)建內(nèi)、外部雙重風(fēng)控體系，開展白名單精準(zhǔn)營(yíng)銷，面向各地市個(gè)體工商戶和小微企業(yè)主研發(fā)主動(dòng)授信產(chǎn)品郵商E貸，采用引流疊加風(fēng)控模型模式實(shí)現(xiàn)小貸業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)外部數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入、輔助信貸審批、線上風(fēng)險(xiǎn)防控等功能，更好滿足不同地市、不同客群的信貸需求，以信息流、資金流和客戶流為主線，深耕政府、企業(yè)、個(gè)人三端資源，深入貫徹總分行G-B-C聯(lián)動(dòng)戰(zhàn)略發(fā)展要求。截至2025年8月底，郵商E貸產(chǎn)品累計(jì)申請(qǐng)2.73萬筆，放款30.69億元，結(jié)余20.35億元，實(shí)現(xiàn)利息收入約6000萬元；白名單累計(jì)跑批10余次共6.64萬戶，篩選出2.42萬戶白名單進(jìn)行營(yíng)銷，完成授信2200余戶，帶來超10億元凈增；并通過綜合營(yíng)銷帶動(dòng)手機(jī)銀行開戶約2800戶，儲(chǔ)蓄卡開戶近3500戶。 |
| 34 | 郵科院 | 基于多準(zhǔn)則決策分析的航空樞紐選址模型 | 三等獎(jiǎng) | 余艷,李蕓橫,王金珊 | 孟慶澤,凌東澍 | 該成果圍繞航空樞紐選址涉及到多個(gè)相互關(guān)聯(lián)且復(fù)雜的因素，通過整合經(jīng)濟(jì)政策、自然條件、地理位置等多維度指標(biāo)，建立基于多準(zhǔn)則決策分析的航空樞紐選址模型，指導(dǎo)航空樞紐選址決策。在郵政企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新形成以選址條件、備選區(qū)域、備選機(jī)場(chǎng)，評(píng)價(jià)體系為步驟的樞紐選址分析方法，將復(fù)雜決策問題分解成多個(gè)組成部分，首次融合建立航空業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)模型和多樞紐航空網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃模型，實(shí)現(xiàn)定性分析和定量測(cè)算相結(jié)合的科學(xué)決策。該成果完全由企業(yè)內(nèi)部單位自主研究，有效降低了研發(fā)投入成本（百萬左右），形成了自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，提高了科研人員的研究能力，降低了企業(yè)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)，且航空第二樞紐投入運(yùn)營(yíng)后，有效推動(dòng)企業(yè)降本增效，航空運(yùn)輸成本減少（特快件均運(yùn)輸成本降幅5.4%，郵航件均運(yùn)輸成本降幅8.5%）、航空運(yùn)距減短（雙樞紐運(yùn)行下航線平均運(yùn)輸距離縮短，下降13.3%，全程時(shí)限中航空段壓縮14.3%）。 |
| 35 | 郵儲(chǔ)銀行 | 政策引領(lǐng)與技術(shù)賦能的雙重奏——基于“五篇大文章”的商業(yè)銀行DeepSeek全場(chǎng)景創(chuàng)新應(yīng)用實(shí)踐 | 三等獎(jiǎng) | 袁俊,王云峰,夏凱 | 于天樞,杜彬 | 該成果由中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行江蘇省分行基于DeepSeek多模態(tài)大模型構(gòu)建，形成國(guó)產(chǎn)化自主可控的智能金融體系，覆蓋智能辦公、風(fēng)險(xiǎn)管控、管理決策、客戶服務(wù)及為軍后勤保障五大場(chǎng)景。通過私有化部署和異構(gòu)算力優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)公文生成時(shí)效提升80%、合同校對(duì)效率提升80%，視頻稽核準(zhǔn)確率達(dá)93%，材料審核表格識(shí)別成功率達(dá)92%，稽核問題發(fā)現(xiàn)率提高5.8倍，年為軍后勤節(jié)約財(cái)政支出1.2億元。 項(xiàng)目采用華為昇騰等國(guó)產(chǎn)硬件，算力成本降65%，推理速度達(dá)40tokens/s；借助MoE和LoRA技術(shù)，單位算力效率提升12倍；多模態(tài)融合實(shí)現(xiàn)合同質(zhì)檢錯(cuò)誤率低于0.5%，視頻稽核響應(yīng)毫秒級(jí)。自2023年落地后，運(yùn)營(yíng)提效80%，營(yíng)銷轉(zhuǎn)化率提升42%，年節(jié)省人力成本超500萬元，建成數(shù)字普惠金融網(wǎng)格8000余個(gè)，新增涉農(nóng)貸款479億元、科技貸款269億元，獲中國(guó)人民銀行省級(jí)創(chuàng)新一等獎(jiǎng)，形成可推廣的銀行智能化標(biāo)桿案例。 |
| 36 | 郵儲(chǔ)銀行 | 郵惠啦商圈營(yíng)銷系統(tǒng)，助力提振消費(fèi)擴(kuò)內(nèi)需 | 三等獎(jiǎng) | 金倫,宋林瓊,歐陽孝金 | 朱燦庭,王仙娟 | 該成果圍繞附近優(yōu)惠券、附近商戶、線上金融服務(wù)、附近網(wǎng)點(diǎn)、附近客戶經(jīng)理五大場(chǎng)景，為新增資產(chǎn)的客戶提供對(duì)應(yīng)積分，客戶在合作商戶消費(fèi)時(shí)用積分抵扣享受50至200元不等的滿減優(yōu)惠，形成商戶、客戶、銀行的閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)多方互惠共贏，以區(qū)域（各地市）自選業(yè)務(wù)適應(yīng)市場(chǎng)變化，建立城市和農(nóng)村兩種區(qū)域連接生態(tài)，在湖南全省范圍內(nèi)發(fā)放了營(yíng)銷權(quán)益券，是銀行助力提振消費(fèi)擴(kuò)內(nèi)需、普惠金融創(chuàng)新落地的優(yōu)秀案例。該成果的特征是“商圈+客戶”場(chǎng)景連接、渠道拓展，“領(lǐng)券+核銷”線上、線下融合，“總行+分行+網(wǎng)點(diǎn)”穩(wěn)態(tài)、敏態(tài)業(yè)務(wù)結(jié)合，“分級(jí)營(yíng)銷+員工分潤(rùn)”提質(zhì)擴(kuò)面、激勵(lì)營(yíng)銷；2023年9月至今，帶來資產(chǎn)提升123.068億元，帶來收益1.7229億元，助力實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大需求、恢復(fù)和擴(kuò)大消費(fèi)，助推經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步回升向好，持續(xù)拓展普惠金融的區(qū)域連接場(chǎng)景，提升品牌形象。 |
| 37 | 中郵信科 | 大模型與小模型協(xié)同在物流倉配一體化建設(shè)中的應(yīng)用實(shí)踐 | 三等獎(jiǎng) | 馮媛,楊明 | 李月,鄧祺瑋,勾皓亮 | 該成果運(yùn)用大模型+小模型技術(shù)，深度挖掘郵政“歷史+實(shí)時(shí)”物流數(shù)據(jù)價(jià)值，針對(duì)物流倉儲(chǔ)、運(yùn)輸、配送、管理各環(huán)節(jié)，打造涵蓋收派、中轉(zhuǎn)、倉管、流向等方面的垂直領(lǐng)域模型，應(yīng)用于智能排班、業(yè)務(wù)高峰指揮調(diào)度、郵件派送、庫存管理等場(chǎng)景，有效輔助資源投放，全方位提升物流供應(yīng)鏈管理能力，助力郵政物流服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展。該成果在全國(guó)31省及2個(gè)營(yíng)運(yùn)中心推廣應(yīng)用，助力倉配一體化作業(yè)，取得良好效果。一是客戶體驗(yàn)改善：備貨呆滯庫存率由53.2%降至5.45%，訂單滿足率達(dá)95%。二是在華東營(yíng)運(yùn)中心、上海、山東等多省份賦能重點(diǎn)項(xiàng)目投標(biāo)，其中某新能源車售后項(xiàng)目、某知名藥企項(xiàng)目已中標(biāo)，預(yù)計(jì)新增收入1600萬元/年。三是降本增效，實(shí)現(xiàn)通用領(lǐng)域國(guó)外產(chǎn)品的國(guó)產(chǎn)化替代，降低國(guó)外軟件系統(tǒng)采購及服務(wù)成本，對(duì)推進(jìn)XC、保障數(shù)據(jù)安全、實(shí)現(xiàn)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)有重要戰(zhàn)略意義。 |
| 38 | 山東省 | 寄遞特快營(yíng)攬投計(jì)件薪酬系統(tǒng) | 三等獎(jiǎng) | 隋瑞升,鄭燾,姜浩然 | 李昊,程志超 | 為有效解決特快業(yè)務(wù)營(yíng)攬投環(huán)節(jié)長(zhǎng)期存在的薪酬核算效率低、區(qū)域差異適配難、數(shù)據(jù)孤島制約管理精細(xì)化等難題，基于大數(shù)據(jù)處理、智能規(guī)則引擎和多系統(tǒng)集成技術(shù)，融合CRM、集團(tuán)數(shù)據(jù)中臺(tái)、資管系統(tǒng)等多源數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)攬投人員業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集、智能校對(duì)與多維度分析，構(gòu)建可配置化考核規(guī)則庫、差異化薪酬模型庫和實(shí)時(shí)監(jiān)控看板，支持薪酬自動(dòng)核算、規(guī)則靈活配置、過程全程可溯、結(jié)果透明可視等功能，并實(shí)時(shí)同步薪酬數(shù)據(jù)至員工端小程序。系統(tǒng)實(shí)施后，薪酬核算周期從7-10天壓縮至2小時(shí)，輔助優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)人力資源配置；全省17地市400多個(gè)攬投部超5000人使用，推動(dòng)企業(yè)從經(jīng)驗(yàn)管理向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型。 |
| 39 | 郵儲(chǔ)銀行 | “美好家園2.0”社區(qū)客戶開發(fā)作戰(zhàn)地圖 | 三等獎(jiǎng) | 葛鶯,李昊,孟璇 | 曾健亭,戴慶海 | 該成果根據(jù)貸款客戶集中度、服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)距離遠(yuǎn)近、金融服務(wù)便利度、周邊商業(yè)成熟度等維度篩選確立重點(diǎn)社區(qū)，立足“找到客戶——深耕客戶——再發(fā)現(xiàn)客戶”的營(yíng)銷流程，借力數(shù)據(jù)分析及模型，賦能于社區(qū)營(yíng)銷工作的各環(huán)節(jié)，最終形成可視化的營(yíng)銷效果展示即“作戰(zhàn)地圖”，為基層網(wǎng)格化開發(fā)社區(qū)陣地和社區(qū)1公里半徑內(nèi)的商戶提供精準(zhǔn)指引，使客戶營(yíng)銷更具精準(zhǔn)性、預(yù)見性，推進(jìn)社區(qū)客群的深入開發(fā)。系統(tǒng)建成后完成篩選20個(gè)重點(diǎn)目標(biāo)社區(qū)、5037戶重點(diǎn)社區(qū)客戶和122個(gè)全省客戶集中度最高的樓盤、3.23萬戶社區(qū)客戶圈定；“美好家園重點(diǎn)社區(qū)客戶”中，VIP級(jí)別的客戶有3173戶，占比63%；總資產(chǎn)為2.9億元，總負(fù)債為15.26億元，主要持有存款產(chǎn)品和少量保險(xiǎn)、理財(cái)，開發(fā)潛力巨大。重點(diǎn)目標(biāo)社區(qū)在已開展的76場(chǎng)社區(qū)營(yíng)銷活動(dòng)中，參加人次達(dá)到3877人，新增客戶資產(chǎn)7162萬元，手機(jī)銀行708個(gè)、快捷綁卡824戶、數(shù)字人民幣427戶、收單商戶32戶、信用卡進(jìn)件358件。 |
| 40 | 中郵科技股份 | 物流自動(dòng)化高性價(jià)比動(dòng)態(tài)稱重設(shè)備自主研發(fā)與規(guī)?；瘧?yīng)用 | 三等獎(jiǎng) | 安東波,劉建園 | 向夢(mèng)璀,李輝,代鐵山 | 本成果成功自主研發(fā)了國(guó)產(chǎn)高精度動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)，創(chuàng)新采用輕量化的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與模塊化架構(gòu)，在確保稱重精度與主流設(shè)備持平的同時(shí)，將生產(chǎn)成本顯著降低10%-30，打破了行業(yè)“優(yōu)質(zhì)必高價(jià)”的定式。系統(tǒng)具備較強(qiáng)通用性，可靈活適配四段式分揀機(jī)供件臺(tái)（處理15kg以下小件）及自動(dòng)矩陣分揀系統(tǒng)（處理60kg以下大件），實(shí)現(xiàn)了輕重型包裹動(dòng)態(tài)計(jì)量場(chǎng)景的全覆蓋。核心技術(shù)上，通過穩(wěn)固的機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)抑制振動(dòng)與沖擊，通過獨(dú)創(chuàng)的濾波算法抑制振動(dòng)干擾，提升了動(dòng)態(tài)稱重的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。迄今已在全國(guó)10余個(gè)處理中心批量部署超200套，日均處理包裹超百萬件，效率達(dá)人工4.4倍，單臺(tái)年省人力成本約64萬元，顯著提升物流自動(dòng)化水平與運(yùn)營(yíng)效能。它以“自主技術(shù)、成本優(yōu)勢(shì)、場(chǎng)景普適”的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，有力推動(dòng)了我國(guó)物流自動(dòng)化裝備的國(guó)產(chǎn)化替代與產(chǎn)業(yè)升級(jí)進(jìn)程。 |
| 41 | 郵儲(chǔ)銀行 | 全域態(tài)勢(shì)感知開辟金融互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)新藍(lán)圖 | 三等獎(jiǎng) | 王力,高艷紅,付明慧 | 王普,倪小波 | 該項(xiàng)目落實(shí)網(wǎng)絡(luò)安全與信息化發(fā)展并重的政策，嚴(yán)格對(duì)標(biāo)監(jiān)管要求，構(gòu)建了高安全、高性能、高可用的新一代全省金融互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)。針對(duì)原有網(wǎng)絡(luò)分散管理、帶寬不足、安全手段缺失等痛點(diǎn)，創(chuàng)新采用“省行統(tǒng)一管理、地市獨(dú)立出口、網(wǎng)點(diǎn)專線接入”的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了全域覆蓋、集中運(yùn)維與彈性擴(kuò)展。安全體系全面升級(jí)，通過在各地市部署防火墻、流量探針等設(shè)備，與省行管理后端聯(lián)動(dòng)，形成“全省安全態(tài)勢(shì)一張圖”，實(shí)現(xiàn)了安全風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)處置，構(gòu)建起“事前防范、事中應(yīng)對(duì)、事后追溯”的全鏈條防護(hù)能力。目前，項(xiàng)目已成功接入634個(gè)機(jī)構(gòu)，保障超1.1萬員工賬戶安全可控。月均服務(wù)客戶超30萬人次，傳輸流量達(dá)225TB，自動(dòng)處置病毒萬余次，有效攔截危險(xiǎn)行為超15萬次，為全行機(jī)構(gòu)與客戶提供了安全、穩(wěn)定、優(yōu)質(zhì)的互聯(lián)網(wǎng)體驗(yàn)。 |
| 42 | 中郵信科 | NLP技術(shù)在國(guó)際郵件時(shí)限提升中的實(shí)踐 | 三等獎(jiǎng) | 馮媛,李佳洋 | 陳永濤,高巖,劉瀟 | 該成果針對(duì)中國(guó)郵政國(guó)際郵件進(jìn)口Leg3達(dá)標(biāo)率下降問題，通過數(shù)據(jù)探索、預(yù)處理NLP建模及工具封裝應(yīng)用，提升進(jìn)口郵件時(shí)限質(zhì)量。明確省際運(yùn)輸、互換局、海關(guān)等五大關(guān)鍵環(huán)節(jié)，建立總部與省公司兩級(jí)協(xié)同管理機(jī)制，將全國(guó)進(jìn)口Leg3達(dá)標(biāo)率提升至 98%以上。創(chuàng)新融合NLP技術(shù)與業(yè)務(wù)規(guī)則，深度解析郵件軌跡數(shù)據(jù)以精準(zhǔn)識(shí)別薄弱環(huán)節(jié)；將智能分析程序封裝為易用工具包，提升業(yè)務(wù)決策效率，持續(xù)優(yōu)化各環(huán)節(jié)時(shí)限。數(shù)智化能力沉淀提升，工具化程度高，有力支撐郵政數(shù)智化轉(zhuǎn)型，獲得卡哈拉郵政組織認(rèn)可；進(jìn)口郵件全程處理時(shí)長(zhǎng)縮短40小時(shí)，準(zhǔn)時(shí)率提升28%-29%，服務(wù)質(zhì)量顯著改善；成果在全國(guó)31個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）推廣，重點(diǎn)省份達(dá)標(biāo)率提升超12%。成果提升中國(guó)郵政國(guó)際郵件服務(wù)質(zhì)量及全球郵政治理影響力，為郵政行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型奠定基礎(chǔ)，應(yīng)用前景廣、推廣價(jià)值大。 |
| 43 | 中郵科技股份 | 電磁驅(qū)動(dòng)式直線窄帶分揀機(jī) | 三等獎(jiǎng) | 鄧定迎,張廣會(huì),范少雄 | 何祖濤,秦其洲 | 本成果針對(duì)傳統(tǒng)直線窄帶分揀機(jī)依賴鏈條傳動(dòng)導(dǎo)致的機(jī)械磨損快、故障率高、噪音大等痛點(diǎn)，創(chuàng)新研發(fā)電磁驅(qū)動(dòng)式直線窄帶分揀系統(tǒng)。該設(shè)備采用非接觸式電磁驅(qū)動(dòng)裝置，取代傳統(tǒng)的交流電機(jī)與鏈條機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)高推力、高速度、高精度的平滑進(jìn)給運(yùn)動(dòng)，顯著提升設(shè)備可靠性與穩(wěn)定性。系統(tǒng)具備較強(qiáng)的綜合分揀能力，可分揀最大尺寸1000mm×700mm×700mm、重量60kg的貨物，分揀效率超過6000件/小時(shí)，分揀準(zhǔn)確率高于99.99%，運(yùn)行噪音低于68dB。該設(shè)備結(jié)構(gòu)緊湊、布局靈活，有效減少占地面積，降低維護(hù)頻率與運(yùn)維成本。目前已在合肥順豐、河南新鄉(xiāng)順豐、廣州江高郵政、京東物流等企業(yè)成功推廣應(yīng)用，在提升分揀效率、降低人工成本、改善作業(yè)環(huán)境等方面成效顯著，經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益突出，為推動(dòng)物流分揀自動(dòng)化升級(jí)提供了重要裝備支撐。 |
| 44 | 郵儲(chǔ)銀行 | 基于悅享分期信用卡產(chǎn)品的智能化營(yíng)銷策略 | 三等獎(jiǎng) | 林錦榮,楊莉娟 | 章孟勝,梁潔玲,曾健亭 | 該成果針對(duì)客戶開卡環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)篩選方式效率低、精準(zhǔn)度不足問題，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)，深入挖掘客戶多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建科學(xué)且高效的開卡預(yù)測(cè)模型，精準(zhǔn)識(shí)別出開立我行悅享分期信用卡的高潛力客戶，有效提高白名單客戶的轉(zhuǎn)化率，為業(yè)務(wù)拓展注入新動(dòng)能。在模型成果應(yīng)用方面，積極引入大模型，采用大模型對(duì)種子客戶進(jìn)行深度畫像分析。從客戶的基礎(chǔ)信息、消費(fèi)偏好到金融需求等多個(gè)維度，生成個(gè)性化、“千人千面” 的畫像報(bào)告，為客戶經(jīng)理提供全面且直觀的決策參考，助力其制定更貼合客戶需求的營(yíng)銷策略，提升客戶服務(wù)質(zhì)量與營(yíng)銷成功率。截止24年底，悅享分期總收入增加1634.77萬元，其中分期利息收入增加1131.79萬元，傭金收入增加370.65萬元，此外，本項(xiàng)目憑借其創(chuàng)新性、實(shí)用性與顯著的應(yīng)用成效，已獲得總行的高度認(rèn)可與采納，并成功推廣至全國(guó) 9 省市。 |
| 45 | 河南省 | 以全銀聯(lián)交易畫像和多分類模型鎖定他行高凈值客群的應(yīng)用實(shí)踐 | 三等獎(jiǎng) | 郝永,徐皓天 | 張殿焜,王開元,劉晨音 | 該成果聚焦金融業(yè)務(wù)旺季營(yíng)銷場(chǎng)景，探查分析我行客戶在全銀聯(lián)渠道的交易流水?dāng)?shù)據(jù)，定制化開發(fā)我行客戶在他行交易的畫像信息，并整合行內(nèi)外12類數(shù)據(jù)源，構(gòu)建包含交易行為、資產(chǎn)偏好、風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)等維度的180余項(xiàng)特征標(biāo)簽。該項(xiàng)目提高了銀聯(lián)數(shù)據(jù)與郵政金融業(yè)務(wù)的適配度，建立“他行高凈值”客戶標(biāo)簽，為一線營(yíng)銷提供包含他行渠道購買基金、理財(cái)、保險(xiǎn)等精準(zhǔn)營(yíng)銷線索。目前已應(yīng)用于全省開展2024年跨賽、2024年夏糧旺季、2025年跨賽等重要營(yíng)銷活動(dòng)，在2025年跨賽期間，實(shí)現(xiàn)價(jià)值提升客戶識(shí)別準(zhǔn)確率91%、產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率88%、客戶營(yíng)銷成功率62%，共為5大客群推薦37萬價(jià)值提升客戶，其中5萬以上的三類客群營(yíng)銷命中率達(dá)65%，總資產(chǎn)提升額20億元，各客群戶均提升均高于對(duì)照組2倍以上，持有他行基金、理財(cái)、保險(xiǎn)的客戶在我行新增相應(yīng)產(chǎn)品額1765萬元。 |
| 46 | 安徽省 | 基于多級(jí)聯(lián)動(dòng)與智能分析的安全生產(chǎn)隱患動(dòng)態(tài)管控系統(tǒng) | 三等獎(jiǎng) | 王怡明,胡飛,王春庭 | 黃云峰,王競(jìng) | 針對(duì)傳統(tǒng)安全生產(chǎn)監(jiān)管依賴人工記錄與分散管理，存在隱患發(fā)現(xiàn)滯后、跨層級(jí)協(xié)作低效、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力薄弱等痛點(diǎn)，該項(xiàng)目通過構(gòu)建省、市、縣、單元四級(jí)聯(lián)動(dòng)管理平臺(tái)，為安全管理人員提供數(shù)字化管理支撐，實(shí)現(xiàn)2631個(gè)安全管理單元網(wǎng)格化覆蓋，形成覆蓋網(wǎng)點(diǎn)、庫房、機(jī)房等全場(chǎng)景單元的動(dòng)態(tài)監(jiān)管體系。系統(tǒng)依托數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型，自動(dòng)生成隱患臺(tái)賬、預(yù)警高發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)安全管理從“被動(dòng)處置”向“主動(dòng)防控”轉(zhuǎn)型。 自上線運(yùn)行以來，顯著提升隱患排查處置效率，系統(tǒng)運(yùn)行期間成功支撐安全檢查業(yè)務(wù)1.3萬次，精準(zhǔn)歸集安全隱患數(shù)據(jù)6000余條。同時(shí)，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)報(bào)表自動(dòng)化率100%，釋放基層人力超3000工時(shí)/月，并推動(dòng)2600余家單元完成安全治理標(biāo)準(zhǔn)化改造。 |
| 47 | 郵儲(chǔ)銀行 | 基于隱私計(jì)算的潛在快捷支付客戶聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型 | 三等獎(jiǎng) | 王晶,韓振華 | 黃子蓉,梁達(dá)鵬,王鵬程 | 該成果通過隱匿求交和聯(lián)邦建模技術(shù)，數(shù)據(jù)不出域，安全可靠地引入移動(dòng)客戶通信信息、使用商城購物類APP等數(shù)據(jù)，豐富客戶畫像維度，保障數(shù)據(jù)安全，解決銀行端數(shù)據(jù)源單一問題。模型創(chuàng)新性地采用行內(nèi)模型、聯(lián)邦模型及全局模型融合的建模方式，當(dāng)數(shù)據(jù)源發(fā)生改變時(shí)，模型易于更新，適配度、推廣度更高。模型精準(zhǔn)定位高需求、高質(zhì)量快捷支付潛在活躍客群，幫助支行快速定位目標(biāo)客群，提升營(yíng)銷轉(zhuǎn)化效率及模型精準(zhǔn)度，實(shí)現(xiàn)快捷支付精細(xì)化數(shù)字運(yùn)營(yíng)。名單下發(fā)以來，精準(zhǔn)促活快捷支付客戶11.24萬戶，占下發(fā)全量快捷支付潛力客戶的22.48%，快捷支付客戶活躍率增幅6.67%，新增快捷支付活躍客戶占存量活躍客戶的18.18%。電子支付交易規(guī)模同比增幅由年初-4.5%，提升至目前0.88%，帶來交易規(guī)模提升48.18億元，電子支付手續(xù)費(fèi)收入提升349.31萬元。 |
| 48 | 湖北省 | “楚農(nóng)薈”經(jīng)銷商物流供應(yīng)鏈服務(wù)平臺(tái) | 三等獎(jiǎng) | 賈琦,陸泳,雷劍 | 嚴(yán)琴,楊華 | 該成果圍繞“站點(diǎn)、云倉、物流、地推、商品、系統(tǒng)”關(guān)鍵要素，打通郵樂、寄遞、物流等系統(tǒng)，連接上游綜合供貨商和下游村級(jí)站點(diǎn)，為村級(jí)商超提供線上一鍵訂貨、線下配送到家的一站式服務(wù)。同時(shí)，依托平臺(tái)可開展以舊換新和汽車下鄉(xiāng)等協(xié)同營(yíng)銷。 截至目前，平臺(tái)已在全省范圍推廣，涵蓋支局1700個(gè)、行政村20016個(gè)、地推人員1435名。全省汰換4941個(gè)“僵尸”站點(diǎn)、補(bǔ)建1221個(gè)新站點(diǎn)、建實(shí)村級(jí)站點(diǎn)23089個(gè)，達(dá)成一村一站覆蓋目標(biāo)。全省村級(jí)站點(diǎn)已正常運(yùn)營(yíng)快遞服務(wù)的超2萬個(gè)，實(shí)現(xiàn)了村級(jí)快遞服務(wù)全覆蓋。行政村商超型站點(diǎn)占比由47％提升至85％，進(jìn)貨訂單24422筆。已與中百、中商等9家規(guī)模供應(yīng)企業(yè)開展合作，在售商品2235款，平均進(jìn)貨價(jià)較傳統(tǒng)渠道優(yōu)惠8%。2024年全省累計(jì)獲得政府補(bǔ)貼資金2.4億元。成果獲省政府高度認(rèn)可。央視農(nóng)業(yè)農(nóng)村頻道、中國(guó)郵政報(bào)，均對(duì)“楚農(nóng)薈”經(jīng)銷商物流供應(yīng)鏈服務(wù)平臺(tái)相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了報(bào)道。 |
| 49 | 浙江省 | 耕云系統(tǒng)(浙江郵政鄉(xiāng)村振興經(jīng)營(yíng)管理系統(tǒng)) | 三等獎(jiǎng) | 樓丁陽,田蔚元 | 高佳佳,蘭劍,陳香 | 該項(xiàng)目通過管理機(jī)制創(chuàng)新與數(shù)字技術(shù)深度融合，系統(tǒng)性提升“營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)管理、客戶精準(zhǔn)營(yíng)銷、營(yíng)銷過程管控、專業(yè)協(xié)同支撐、經(jīng)營(yíng)成效分析”五大經(jīng)營(yíng)管理能力。 通過實(shí)施片區(qū)管理機(jī)制，將浙江省劃分為181個(gè)“惠農(nóng)片區(qū)”，建立“省-市-縣-片區(qū)”四級(jí)管理架構(gòu)，提升了營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)管理能力。通過構(gòu)建“動(dòng)態(tài)建檔—分類施策—精準(zhǔn)觸達(dá)—閉環(huán)開發(fā)”的全流程管理體系，將傳統(tǒng)“人盯人”管理模式升級(jí)為“數(shù)據(jù)說話”的智能化管控，實(shí)現(xiàn)從粗放式管理向精細(xì)化、標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)型。同時(shí)，打造跨板塊協(xié)同服務(wù)生態(tài)，實(shí)現(xiàn)板塊之間客戶信息共享、客戶需求推送、業(yè)務(wù)開發(fā)過程管控、開發(fā)結(jié)果反饋全鏈條協(xié)同管控體系。項(xiàng)目于2023年6月試點(diǎn)上線，9月完成全省的上線工作。截至2025年3月底，管理機(jī)構(gòu)客戶5.93萬，其中對(duì)4千家機(jī)構(gòu)客戶進(jìn)行重點(diǎn)管控和達(dá)標(biāo)考核。共發(fā)起走訪4.7萬次，組織各類活動(dòng)6136次，融資E引薦客戶12859次、成功4593人次、貸款額度29.98億，有效推進(jìn)了全省的鄉(xiāng)村振興業(yè)務(wù)的發(fā)展。 |
| 50 | 中郵信科 | 航空多式組網(wǎng)智慧模型體系 | 三等獎(jiǎng) | 邊景春,白煒翔,馮媛 | 黎勇,張?jiān)骆?/td> | 為提升郵政航空網(wǎng)支撐力、滿足時(shí)效型郵件需求，公司聯(lián)合寄遞事業(yè)部運(yùn)管部，構(gòu)建航空網(wǎng)智能規(guī)劃模型體系，解決通航點(diǎn)選擇、航線規(guī)劃難題。模型以航空郵件次日遞率最大化為目標(biāo)，結(jié)合郵件流量、運(yùn)行成本、航線損益約束，通過混合整數(shù)規(guī)劃等算法，輸出通航點(diǎn)布局、航線及運(yùn)力優(yōu)化方案。？2022年9月起，依托該模型新增?？谕ê近c(diǎn)，制定2023-2025年郵航航線規(guī)劃，引進(jìn)9架B737-800飛機(jī)并優(yōu)化多條航線。優(yōu)化后，郵航運(yùn)能日均增288噸，重點(diǎn)產(chǎn)糧區(qū)運(yùn)力同比增80%，航空郵件T+1日遞率達(dá)95%。2022-2024年，累計(jì)組織1758班極速鮮航班，運(yùn)郵超21853噸，裝載率提升超10個(gè)百分點(diǎn)，節(jié)約運(yùn)費(fèi)近3500萬，有效推動(dòng)極速鮮業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。 |
| 51 | 中郵信科 | 基于AI推薦技術(shù)的郵銀協(xié)同靶向營(yíng)銷新實(shí)踐 | 三等獎(jiǎng) | 徐廷 | 周立芳,范峻川,劉一希,李蕓 | 該成果深入貫徹集團(tuán)公司“郵銀協(xié)同”的戰(zhàn)略布局，通過數(shù)據(jù)共享、場(chǎng)景融合與資源整合，從郵務(wù)、寄遞、電商板塊向金融資產(chǎn)端和負(fù)債端引流，打造郵銀協(xié)同靶向營(yíng)銷的全新發(fā)展模式。該成果數(shù)據(jù)賦能解決“代理金融財(cái)私客戶亟需形成規(guī)模化發(fā)展”的特定問題，形成寄遞授信價(jià)值客戶、潛在他行高端客戶、郵務(wù)金融潛力財(cái)私客戶、代理金融潛力財(cái)私客戶四個(gè)營(yíng)銷白名單，充分利用郵政跨板塊數(shù)據(jù)協(xié)同優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)郵銀數(shù)據(jù)深度互通，全面繪制潛在高端客戶交易行為和社會(huì)屬性綜合畫像，并創(chuàng)新性構(gòu)建潛客賦分排序算法，挖掘高價(jià)值潛在客戶，支撐金融業(yè)務(wù)拓客增收。截至2024年12月底，該成果助力郵儲(chǔ)銀行融資E快遞貸業(yè)務(wù)累計(jì)放款5027萬元，下發(fā)代理金融財(cái)私潛客白名單助力拓展私行新客超13.2萬戶，新增AUM 231.05億元，轉(zhuǎn)化率較自然流量提升12倍。 |
| 52 | 郵儲(chǔ)銀行 | 河南省醫(yī)銀平臺(tái)項(xiàng)目 | 三等獎(jiǎng) | 許俊,張啟翔,劉晨陽 | 苗菁菁,閆肅 | 該項(xiàng)目通過搭建省級(jí)“醫(yī)保+金融”一體化服務(wù)創(chuàng)新平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了醫(yī)保基金撥付自動(dòng)化、清算實(shí)時(shí)化與對(duì)賬智能化，徹底解決了傳統(tǒng)醫(yī)保依賴中間代理系統(tǒng)所產(chǎn)生的結(jié)算路徑長(zhǎng)、數(shù)據(jù)不一致、人工干預(yù)多等問題，有效滿足了河南省醫(yī)保局的基金撥付需求，顯著緩解了傳統(tǒng)模式下流程復(fù)雜、協(xié)作低效和資金安全風(fēng)險(xiǎn)等多重痛點(diǎn)。該項(xiàng)目已成功應(yīng)用于全省58個(gè)市縣醫(yī)保經(jīng)辦機(jī)構(gòu)，新開立賬戶93個(gè)，推動(dòng)醫(yī)保賬戶年日均存款達(dá)22億元，實(shí)現(xiàn)年收益約3036萬元，系統(tǒng)接入周期縮短60%，并有效拉動(dòng)了理財(cái)、保險(xiǎn)、信用卡等交叉業(yè)務(wù)收入。后續(xù)還將拓展至醫(yī)共體、縣級(jí)醫(yī)院及藥品供應(yīng)商等下游機(jī)構(gòu)，持續(xù)釋放資金沉淀價(jià)值。 |
| 53 | 中郵信科 | 郵政應(yīng)用組件自動(dòng)化收集及攻防技術(shù)研究項(xiàng)目 | 三等獎(jiǎng) | 馬德斌 | 陳長(zhǎng)勝,趙成城,馬恩銘,趙利權(quán) | 該成果針對(duì)集團(tuán)公司業(yè)務(wù)廣、IT系統(tǒng)規(guī)模大、技術(shù)棧復(fù)雜導(dǎo)致的互聯(lián)網(wǎng)側(cè)IT系統(tǒng)易遭“黑客”攻擊的難題，項(xiàng)目組首創(chuàng)“模擬黑客攻擊行為和關(guān)鍵路徑”技術(shù)思路，有效提升郵政應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)化安全防護(hù)能力。在推廣應(yīng)用中創(chuàng)新性融合語言大模型技術(shù)，實(shí)現(xiàn)效率與精度雙重提升。目前已收集郵政互聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)1.7萬余個(gè)、組件1.1萬余個(gè)并形成圖譜底單，精準(zhǔn)探測(cè)高危漏洞7個(gè)、中危42個(gè)、低危1923個(gè)。在2024年年度網(wǎng)絡(luò)安全演習(xí)中，依托技術(shù)優(yōu)勢(shì)快速收集41個(gè)重要資產(chǎn)并有效遏制攻擊，相關(guān)成果形成了網(wǎng)絡(luò)安全技戰(zhàn)法并上報(bào)。項(xiàng)目獲軟件著作權(quán)2項(xiàng)，并在中央網(wǎng)信辦指導(dǎo)的第八屆“強(qiáng)網(wǎng)杯”網(wǎng)絡(luò)安全大賽得到專家評(píng)委一致好評(píng)，獲得全國(guó)三等獎(jiǎng)，達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平，為郵政企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全屏障構(gòu)建提供有力保障。 |
| 54 | 中郵信科 | AI端側(cè)智能化文字識(shí)別技術(shù)在面單解析中的創(chuàng)新應(yīng)用 | 三等獎(jiǎng) | 侯雷平,王玲玲,牛智超 | 魏鵬,韋倩 | 本項(xiàng)目基于深度學(xué)習(xí)OCR技術(shù)與輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)端側(cè)推理框架，自主研發(fā)了具備高度輕量化特性的智能面單信息識(shí)別OCR引擎。該引擎以約10MB級(jí)超小體積SDK形式，提供高性能、全離線的AI推理服務(wù)，可無縫集成于各類移動(dòng)終端設(shè)備（如智能手機(jī)、PDA等），實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜社會(huì)快遞面單關(guān)鍵信息的精準(zhǔn)、高效離線識(shí)別。項(xiàng)目系統(tǒng)性攻克了面單多角度拍攝畸變、復(fù)雜背景與涂色干擾、低分辨率圖像模糊、字符粘連斷裂等行業(yè)共性技術(shù)難題，顯著提升了復(fù)雜場(chǎng)景下的識(shí)別準(zhǔn)確率與魯棒性。研發(fā)成果已成功集成上線智能自提系統(tǒng)，深度賦能寄遞業(yè)務(wù)“包裹自提”簽收流程，提升了“中郵E通”APP自提信息系統(tǒng)的智能化水平與功能完備性，有效優(yōu)化末端站點(diǎn)投遞效率與客戶服務(wù)體驗(yàn)，為構(gòu)建高質(zhì)量自提服務(wù)網(wǎng)絡(luò)提供了核心科技支撐。項(xiàng)目于2023年4月啟動(dòng)能力整合與測(cè)試驗(yàn)證，經(jīng)嚴(yán)格評(píng)估，各項(xiàng)性能指標(biāo)全面滿足大規(guī)模應(yīng)用要求。自2023年10月中旬起開展試點(diǎn)推廣，至2023年12月底已成功覆蓋19個(gè)省份，并于2024年1月實(shí)現(xiàn)全國(guó)超過45萬個(gè)自提點(diǎn)的規(guī)?；渴鹋c應(yīng)用，成效卓著。 |
| 55 | 郵儲(chǔ)銀行 | 基于RPA+AI的投訴工單智能化處理策略 | 三等獎(jiǎng) | 林錦榮,周平 | 章孟勝,梁潔玲,陳瀟瀟 | 該成果通過深度融合RPA、AI 及 Python 技術(shù)，創(chuàng)新性地提出并實(shí)踐了工單處理流程智能化及全鏈路閉環(huán)的解決方案，為業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)效率提升與風(fēng)險(xiǎn)管控帶來全新突破。 在工單處理的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，依據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則，自動(dòng)完成工單的精準(zhǔn)分派，將工單快速推送至對(duì)應(yīng)處理人員，避免人工分派的延遲與錯(cuò)漏；針對(duì)常見問題，RPA 自動(dòng)調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)進(jìn)行回復(fù)，確?；貜?fù)的及時(shí)性與準(zhǔn)確性，大幅提高工單處理的及時(shí)率。同時(shí)，RPA實(shí)時(shí)記錄工單處理過程中的關(guān)鍵信息，自動(dòng)生成臺(tái)賬，方便后續(xù)的查詢與追溯；并且具備超時(shí)預(yù)警提醒功能，有效避免工單積壓，顯著提升工單處理效率。在RPA 流程中巧妙嵌入工業(yè)級(jí) SenseVoice 大模型，對(duì)各類語音材料進(jìn)行高精度智能化識(shí)別，快速、準(zhǔn)確地將語音內(nèi)容轉(zhuǎn)化為翻譯文本，使工單管理員無需逐字傾聽語音，通過查看文本即可完成審核工作，實(shí)現(xiàn)了審核模式從 “聽” 到 “看” 的重大轉(zhuǎn)變，極大地提升了審核效率，減輕了工作負(fù)擔(dān)。 在數(shù)據(jù)分析層面，RPA負(fù)責(zé)從金融消費(fèi)者投訴管理系統(tǒng)自動(dòng)化下載投訴熱點(diǎn)分析結(jié)果，并對(duì)下載的報(bào)表進(jìn)行深度挖掘與分析，最終生成全面、詳實(shí)的投訴熱點(diǎn)分析報(bào)告。該成果在工單分派方面，每月累計(jì)節(jié)省350工時(shí)，提升效能90%；在語音投訴方面，每月節(jié)省90工時(shí)，效能提升75%；投訴熱點(diǎn)分析方面，每月節(jié)省32工時(shí)，效能提升95%。 |
| 56 | 江蘇省 | 江蘇郵政合作社企客戶綜合開發(fā)五維評(píng)價(jià)系統(tǒng) | 三等獎(jiǎng) | 苑玉剛,王承東,陳思敏 | 許勵(lì),呂由 | 該成果構(gòu)建“社企五維智能評(píng)估+動(dòng)態(tài)客戶分析預(yù)警”模型，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)整合+智能評(píng)估+動(dòng)態(tài)預(yù)警+精準(zhǔn)營(yíng)銷+全鏈協(xié)同”五位一體的鄉(xiāng)村振興服務(wù)體系。通過系統(tǒng)建設(shè)深度整合對(duì)公、代發(fā)、融資E、郵務(wù)、寄遞五維業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)社企客戶用郵貢獻(xiàn)度評(píng)分、業(yè)務(wù)態(tài)勢(shì)預(yù)警、資源優(yōu)化配置三大功能，達(dá)成農(nóng)村合作社、涉農(nóng)企業(yè)“一類一策”動(dòng)態(tài)評(píng)估，靶向優(yōu)化資源配置，識(shí)別客戶發(fā)展不均衡、條線流失等風(fēng)險(xiǎn)，解決了社企客戶數(shù)據(jù)分散、手工評(píng)價(jià)效率低等問題，進(jìn)一步協(xié)助業(yè)務(wù)人員提升重點(diǎn)客群協(xié)同開發(fā)效率。該成果在省市縣網(wǎng)點(diǎn)四級(jí)推廣，一是助力合作社綜合開發(fā)，實(shí)現(xiàn)“百社示范”172戶，“千社升維”5424戶，“萬社合作”1.3萬戶，培育惠農(nóng)示范工程280個(gè)，數(shù)量居全國(guó)第一；二是有效推動(dòng)服務(wù)鄉(xiāng)村振興規(guī)?；l(fā)展，累計(jì)進(jìn)行客戶自動(dòng)化評(píng)估20余萬次，2024年惠農(nóng)合作項(xiàng)目收入37億元，增幅59%，規(guī)模全國(guó)第一。 |
| 57 | 廣東省 | 粵醫(yī)郵開發(fā)運(yùn)營(yíng)一體化 | 三等獎(jiǎng) | 劉婷,溫偉強(qiáng),丁振 | 陳土妹,劉小華 | 該成果標(biāo)準(zhǔn)化集約化廣東醫(yī)院寄遞流程，搭建一站式便民寄遞平臺(tái)，通過標(biāo)準(zhǔn)API對(duì)接醫(yī)院HIS系統(tǒng)、自助設(shè)備等多渠道訂單數(shù)據(jù)，為患者提供“便捷、高效、可追溯”藥品、病歷、體檢/檢驗(yàn)報(bào)告、計(jì)生用品等便民全流程寄遞服務(wù)，推動(dòng)服務(wù)智能化升級(jí)。創(chuàng)新研發(fā)醫(yī)郵信息實(shí)時(shí)識(shí)別、訂單智能校驗(yàn)、全鏈路可視化追蹤等技術(shù)，首創(chuàng)“醫(yī)院標(biāo)準(zhǔn)接口+多終端自助接入”模式，兼容多品類，覆蓋藥品、病歷等醫(yī)院所有高頻寄遞場(chǎng)景，同時(shí)提供大網(wǎng)配合和同城即配服務(wù)。項(xiàng)目已在廣東省規(guī)模化應(yīng)用，2024年全渠道收寄量達(dá)571萬件，實(shí)現(xiàn)收入3429萬元，其中線上服務(wù)醫(yī)院130余家，收寄訂單26萬單。項(xiàng)目帶動(dòng)寄遞業(yè)務(wù)增長(zhǎng)同時(shí)為政企提供標(biāo)準(zhǔn)化智能方案，緩解患者取藥排隊(duì)、病歷獲取慢問題，集團(tuán)寄遞事業(yè)部已立項(xiàng)擬全國(guó)推廣，推動(dòng)醫(yī)療寄遞規(guī)?；?、智能化，打造行業(yè)新標(biāo)準(zhǔn)。 |
| 58 | 集團(tuán)寄遞事業(yè)部 | 靈活動(dòng)態(tài)配置的物流計(jì)費(fèi)引擎 | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 施建平,謝景彪,彭麗針 | 方振,楊鄭丹 | 本項(xiàng)目通過業(yè)務(wù)模式整合及技術(shù)創(chuàng)新構(gòu)建智能化計(jì)費(fèi)引擎，實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸費(fèi)率、貨物系數(shù)、區(qū)域維度等多參數(shù)的靈活組合，支持非技術(shù)人員通過拖拽組件完成復(fù)雜計(jì)費(fèi)規(guī)則配置，將計(jì)費(fèi)策略迭代周期從周級(jí)別縮短至小時(shí)級(jí)別；打通物流業(yè)務(wù)系統(tǒng)OMS、TMS與計(jì)費(fèi)引擎的數(shù)據(jù)壁壘，通過API集成實(shí)現(xiàn)"業(yè)務(wù)流-財(cái)務(wù)流-數(shù)據(jù)流"全鏈路互聯(lián)互通，實(shí)現(xiàn)從訂單到費(fèi)用生成的全程自動(dòng)化。項(xiàng)目成果自2023年投產(chǎn)以來，已成功應(yīng)用于博世、華為等16家頭部企業(yè)的71個(gè)業(yè)務(wù)模塊，單個(gè)項(xiàng)目需求開發(fā)周期從96小時(shí)壓縮至3.5小時(shí)，效率提升96.35%，業(yè)務(wù)計(jì)費(fèi)效率提升98.81%，準(zhǔn)確率達(dá)99.9%；項(xiàng)目已累計(jì)節(jié)省1041人天工作量，約降本104.1萬元，促進(jìn)基礎(chǔ)核算財(cái)務(wù)人力轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)分析等高價(jià)值工作。 |
| 59 | 河南省 | 干線運(yùn)力在途監(jiān)控告警應(yīng)用 | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 任亮,鄒亮 | 李騰飛,劉宇清,車耀明 | 該成果圍繞干線運(yùn)力途中的異常情況，以短信、企業(yè)微信、應(yīng)用彈窗等形式及時(shí)通知到相關(guān)責(zé)任人，最大程度避免車輛運(yùn)行晚點(diǎn)和發(fā)生質(zhì)量事故，減少傳導(dǎo)、糾偏層級(jí)。 目前，系統(tǒng)應(yīng)用于省運(yùn)輸管控中心、鄭州郵區(qū)中心和18個(gè)地市運(yùn)輸管控中心，涵蓋29個(gè)委辦運(yùn)輸公司。每日針對(duì)350余趟次一干和550余趟次二干進(jìn)行在途監(jiān)控告警。全省干線運(yùn)行準(zhǔn)點(diǎn)率，2025年第一季度達(dá)到98.32%，較2024年第一季度大幅提升5.62%。 |
| 60 | 江蘇省 | 驗(yàn)單智能化輔助系統(tǒng) | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 尹江 | 秦超,朱傳劍,薛運(yùn)虎,還秋云 | 該成果通過改進(jìn)收寄一體機(jī)結(jié)構(gòu)，內(nèi)嵌最新智能掃描識(shí)別功能，結(jié)合本體原有技術(shù)特點(diǎn)，使得改進(jìn)后設(shè)備擁有極高的效率，能夠快速取得所需驗(yàn)單信息，解決了原先PDA拍照與電子秤稱重不便、系統(tǒng)操作步驟斷點(diǎn)和繁瑣等問題，根據(jù)郵件信息直接生成開驗(yàn)對(duì)象信息，由填空題變成選擇題，降低了操作人員業(yè)務(wù)能力的要求。系統(tǒng)上線后，現(xiàn)在兩個(gè)臺(tái)席2個(gè)班次常態(tài)化開驗(yàn)1800件/天，按照上線前人均120件/班次，每天節(jié)省了11人，年節(jié)省成本約130萬元。目前，該系統(tǒng)已在全省范圍內(nèi)推廣，多個(gè)省分公司均派員到現(xiàn)場(chǎng)學(xué)習(xí)借鑒，具有較強(qiáng)推廣應(yīng)用前景。 |
| 61 | 郵儲(chǔ)銀行 | 基于RPA的數(shù)字化集約運(yùn)營(yíng)中臺(tái) | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 王晶,張坤 | 劉江,趙森,楊新芳 | 該成果通過RPA技術(shù)創(chuàng)新性研發(fā)數(shù)字化集約運(yùn)營(yíng)中臺(tái)，解決了“加量不加人”的運(yùn)營(yíng)困境，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)營(yíng)模式的智能化轉(zhuǎn)型。該項(xiàng)目構(gòu)建了覆蓋信用卡、票據(jù)、清算等五大核心場(chǎng)景的智能監(jiān)控體系，突破性對(duì)接八大業(yè)務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)多系統(tǒng)協(xié)同技術(shù)和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)模型預(yù)警。系統(tǒng)處理準(zhǔn)確率達(dá)99.3%，異常響應(yīng)時(shí)間縮短至5秒，支持7×24小時(shí)不間斷運(yùn)行，關(guān)鍵指標(biāo)均領(lǐng)先行業(yè)水平。該項(xiàng)目創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)了"數(shù)字員工"彈性用工模式，將80%的重復(fù)性工作自動(dòng)化，項(xiàng)目實(shí)施以來成效顯著，業(yè)務(wù)處理時(shí)效平均提升99%，異常識(shí)別率從82%提升至100%，釋放了4個(gè)全職崗位，年節(jié)約成本24萬元。 項(xiàng)目成果為行內(nèi)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了優(yōu)秀實(shí)踐樣本，具有顯著的示范價(jià)值和推廣意義。 |
| 62 | 中郵科技股份 | 基于AI多源特征融合鑒證的郵票鑒偽技術(shù)優(yōu)化 | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 任紅宇,彭磊,孫祺龑 | 代偉,李志 | 本成果針對(duì)郵票快速真?zhèn)舞b別設(shè)備在營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)實(shí)際生產(chǎn)過程中發(fā)現(xiàn)的問題進(jìn)行技術(shù)迭代，在基于白光熒光多模態(tài)深度學(xué)習(xí)模型基礎(chǔ)上通過算法優(yōu)化和特征匹配改進(jìn)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)多維度校準(zhǔn)以提升識(shí)別穩(wěn)定性，以適應(yīng)外部來源郵票狀態(tài)復(fù)雜性和背景環(huán)境差異；通過加密算法、權(quán)限限定和冗余校驗(yàn)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自檢和關(guān)鍵數(shù)據(jù)鎖定，保障所屬設(shè)備在流通過程中無法被第三方惡意破解，實(shí)現(xiàn)面向郵政安全的AI多源特征融合鑒證應(yīng)用。目前成果已在北上廣浙多地試點(diǎn)應(yīng)用，可有效識(shí)別2002年后具有熒光防偽特征的郵票，解決貼票郵件量逐步增大但缺乏現(xiàn)場(chǎng)快速鑒別能力的生產(chǎn)痛點(diǎn)，保證郵政生產(chǎn)數(shù)據(jù)安全，維護(hù)企業(yè)合法權(quán)益，助力郵政高質(zhì)量發(fā)展，為解決假郵票流入郵政系統(tǒng)造成的資費(fèi)損失和市場(chǎng)秩序問題提供了一種解決方案。 |
| 63 | 中郵信科 | 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)血緣追溯的協(xié)同核算引擎 | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 周揚(yáng),宋貝貝 | 陳丹,楊薇,夏天琦 | 本成果創(chuàng)新性地構(gòu)建了一套基于多模態(tài)數(shù)據(jù)血緣追溯技術(shù)的智能化協(xié)同核算引擎系統(tǒng)，針對(duì)大型集團(tuán)企業(yè)多業(yè)務(wù)板塊、多組織層級(jí)的復(fù)雜關(guān)聯(lián)交易場(chǎng)景，提供了完整的解決方案。通過標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)則引擎、智能配置檢查及一鍵部署功能實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)則零代碼適配企業(yè)個(gè)性化核算需求，顯著提高各層級(jí)業(yè)務(wù)機(jī)構(gòu)的內(nèi)部往來賬款核算效率。本成果有效解決了郵政集團(tuán)在關(guān)聯(lián)交易處理中三大核心痛點(diǎn)：一是多業(yè)務(wù)板塊協(xié)同對(duì)新增業(yè)務(wù)支持效率低下，二是跨組織層級(jí)核算響應(yīng)遲緩，三是復(fù)雜交易場(chǎng)景支持能力不足。支持財(cái)務(wù)信息化建設(shè)的快速落地，提高了科技賦能工作中的自主可控能力。該成果已在業(yè)財(cái)平臺(tái)集成協(xié)同核算引擎應(yīng)用并推廣至全部關(guān)聯(lián)交易場(chǎng)景使用。高峰期日均處理500余萬次，已實(shí)現(xiàn)集團(tuán)1039個(gè)關(guān)聯(lián)交易場(chǎng)景全覆蓋。顯著提升了郵政集團(tuán)關(guān)聯(lián)交易的自動(dòng)化處理能力與標(biāo)準(zhǔn)化管控水平。 |
| 64 | 中郵信科 | 基于云平臺(tái)的海量數(shù)據(jù)低時(shí)延高并發(fā)傳輸處理技術(shù)研究與實(shí)踐 | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 馬志國(guó),錢益民,段成杰 | 湯鑫,呂金釗 | 該成果通過“數(shù)據(jù)高速傳輸（OSS+Flink CDC+Kafka）+實(shí)時(shí)處理（FlinkStream+存儲(chǔ)Sink）+目標(biāo)適配（ClickHouse）+監(jiān)控保障（預(yù)警日志檢測(cè)+DataWorks）”等技術(shù)，集成阿里云DataWorks，打通ODPS云計(jì)算平臺(tái)、OSS分布式存儲(chǔ)/RDS關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、ClickHouse數(shù)據(jù)庫端到端無縫數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，形成數(shù)據(jù)分析全鏈路云原生閉環(huán)。2023年至今應(yīng)用于財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域，支撐寄遞全產(chǎn)品結(jié)算核算體系落地，實(shí)現(xiàn)業(yè)財(cái)運(yùn)單級(jí)數(shù)據(jù)融合與外包成本全流程管控，為業(yè)務(wù)全周期精準(zhǔn)化管理提供數(shù)智化支撐。有效解決了傳統(tǒng)云原生架構(gòu)下的四大核心痛點(diǎn)：一是突破海量數(shù)據(jù)處理瓶頸，將百億級(jí)數(shù)據(jù)批處理效率提升10倍；二是保障數(shù)據(jù)一致性，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)最終一致性100%；三是優(yōu)化查詢響應(yīng)性能，將報(bào)表查詢響應(yīng)從分鐘級(jí)壓縮至秒級(jí)，性能提升超50倍；四是縮短業(yè)務(wù)迭代周期，可視化與組件化開發(fā)模式的結(jié)合將技術(shù)開發(fā)周期縮短80%，大幅提升業(yè)務(wù)需求交付效率。 |
| 65 | 陜西省 | 郵銀協(xié)同數(shù)字化追蹤管理系統(tǒng)（協(xié)同星） | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 馬婕,薛林清 | 馬艷麗,倪睿辰,齊曉東 | 該成果針對(duì)郵銀部門內(nèi)部溝通渠道不暢，信息傳遞不及時(shí)，協(xié)同工作效率低，協(xié)同工作存在大量手動(dòng)操作，引薦業(yè)務(wù)開發(fā)過程跟進(jìn)困難、收入結(jié)算缺乏系統(tǒng)支撐、導(dǎo)致易出錯(cuò)、效率低等問題，制定靈活協(xié)同工作流程，通過個(gè)人微信和企微微信搭建起高效的跨單位信息傳遞系統(tǒng)，滿足信息共享、即時(shí)通訊和協(xié)同辦公的業(yè)務(wù)需求。目前已應(yīng)用于全省600個(gè)郵政代理金融網(wǎng)點(diǎn)和125個(gè)郵政銀行網(wǎng)點(diǎn)，一年來成功引薦對(duì)公企業(yè)700多戶，全年引薦對(duì)公資金約10億元，收入約3000萬；信用卡引薦，目前共有600余個(gè)網(wǎng)點(diǎn)登記有效開卡3000余張。 |
| 66 | 黑龍江省 | 智郵互動(dòng)營(yíng)銷平臺(tái) | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 王麗霞,冀威,張旭輝 | 朱政達(dá),魏慧玲 | 該成果利用AIGC、數(shù)字人、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，打造智能營(yíng)銷工具，結(jié)合AI生成內(nèi)容，推出數(shù)字人短視頻營(yíng)銷、直播、精準(zhǔn)業(yè)務(wù)推薦及快速問答等服務(wù)，優(yōu)化客戶體驗(yàn)，為郵政電商、報(bào)刊、金融業(yè)務(wù)營(yíng)銷注入動(dòng)力。通過多模態(tài)交互，支持語音識(shí)別和自然語言處理，實(shí)現(xiàn)自然流暢溝通，精準(zhǔn)推薦。全天候服務(wù)。項(xiàng)目已在黑龍江郵政成功推廣，2024年4月起，哈爾濱郵政分公司在客流量大的網(wǎng)點(diǎn)應(yīng)用數(shù)字人進(jìn)行產(chǎn)品宣傳。省報(bào)刊業(yè)務(wù)部門在全省500家郵政網(wǎng)點(diǎn)部署數(shù)字人營(yíng)銷視頻，為書報(bào)刊提供新營(yíng)銷方式。直播方面，截至2025年3月省內(nèi)13地市利用數(shù)字人開展280多場(chǎng)直播，實(shí)現(xiàn)銷售額約420萬元，有效延長(zhǎng)直播時(shí)長(zhǎng)，降低營(yíng)銷成本，助力電商產(chǎn)品收入增長(zhǎng)。 |
| 67 | 四川省 | 基于深度學(xué)習(xí)的寄遞地址挖掘及其應(yīng)用 | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 劉剛 | 林奕岑,王小芬,韋祎,李開明 | 本項(xiàng)目通過引入基于BERT優(yōu)化的百度ERNIE模型，搭建基于Docker Swarm小型集群的訓(xùn)練環(huán)境，與集團(tuán)大數(shù)據(jù)平臺(tái)和省數(shù)據(jù)中臺(tái)高效對(duì)接，確保訓(xùn)練的計(jì)算效率與數(shù)據(jù)安全。依托四川郵政自研的DataOps數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，構(gòu)建覆蓋“地址拆分—地址分類—地址匹配”三大核心任務(wù)的解耦化建模體系，解決了地址數(shù)據(jù)中存在的非結(jié)構(gòu)化、模糊化與關(guān)鍵信息缺失問題。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步構(gòu)建可復(fù)用的業(yè)務(wù)應(yīng)用框架，為多業(yè)務(wù)協(xié)同提供了標(biāo)準(zhǔn)化、高質(zhì)量的地址要素支撐。項(xiàng)目成果已覆蓋金融、寄遞、報(bào)刊等多業(yè)務(wù)線場(chǎng)景。2023年12月，開展遂寧市金融客戶網(wǎng)格化維護(hù)，識(shí)別常用地址，構(gòu)建空間分群與家庭關(guān)系。2024年2月，提升特快專段規(guī)劃中地址可定位率，識(shí)別收投高密度區(qū)域。3月，提取成都校園大收訂小區(qū)地址，支撐區(qū)域化營(yíng)銷。6月，聯(lián)合拼多多推進(jìn)自提點(diǎn)選址，補(bǔ)全社會(huì)自提點(diǎn)缺失地址，識(shí)別場(chǎng)景類型并結(jié)合周邊資源情況，形成科學(xué)選址建議。 |
| 68 | 郵儲(chǔ)銀行 | “AI+郵秘書”助力分行精細(xì)化管理 | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 楊秋寧,凌子濛,吳尚遠(yuǎn) | 黃文韜,肖筱穎 | 該成果聚焦分行經(jīng)營(yíng)管理中效率低、信息利用不足及風(fēng)險(xiǎn)防控難等痛點(diǎn)，建設(shè)集成 OCR 識(shí)別、RPA 自動(dòng)化和大模型問答技術(shù)的一體化智能助手，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)管控與內(nèi)部管理的協(xié)同提升。通過創(chuàng)新性應(yīng)用數(shù)據(jù)分析，對(duì)轄內(nèi)重點(diǎn)集團(tuán)客戶及其 1367 家子公司存款、授信信息進(jìn)行建模，實(shí)現(xiàn)潛在客戶精準(zhǔn)定位；利用 RPA 技術(shù)挖掘總行網(wǎng)貨平臺(tái)拒貸客戶資源，支持精細(xì)化走訪；對(duì)接公安、運(yùn)營(yíng)商及總行數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)核驗(yàn)客戶身份，有效防范涉賭涉詐風(fēng)險(xiǎn)；構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化問卷評(píng)價(jià)與全流程看板，優(yōu)化審批流程和資源配置；融合“郵儲(chǔ)大腦”O(jiān)CR技術(shù)與靈犀大模型，支持智能發(fā)票識(shí)別、客戶風(fēng)險(xiǎn)畫像與財(cái)務(wù)問答，并實(shí)現(xiàn)多終端免密接入，進(jìn)一步提升表格填報(bào)、發(fā)票錄入及業(yè)務(wù)進(jìn)度管理效率。項(xiàng)目自應(yīng)用以來，年節(jié)約工時(shí) 639,473 小時(shí)，節(jié)省人力成本 3,202.77 萬元，顯著降低運(yùn)營(yíng)成本，全面提升管理效能和風(fēng)險(xiǎn)防控水平，具備在全行推廣復(fù)制價(jià)值，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供有力支撐。 |
| 69 | 中郵信科 | 基于地址相似度算法降低郵件退回率研究與應(yīng)用 | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 吳凡,孫爽 | 蔡桂秀,齊會(huì)蘭 | 該成果整合客戶近期寄遞的妥投信息，創(chuàng)新自主研發(fā)“地址相似度計(jì)算引擎”，提供地址標(biāo)準(zhǔn)化及相似度匹配服務(wù)，以姓名、聯(lián)系電話為關(guān)鍵匹配項(xiàng)，精準(zhǔn)判定地址可投遞性，主要解決商函業(yè)務(wù)因收件人地址不詳、搬遷等導(dǎo)致郵件退回率高，影響客戶滿意度的問題，目前已為湖北武漢赫誠律師事務(wù)所提供服務(wù)，郵件退回率顯著下降，2024年相關(guān)業(yè)務(wù)收入同比增幅15%，客戶滿意度大幅提升，該創(chuàng)新不僅有效降低退件重發(fā)成本（預(yù)估節(jié)約運(yùn)營(yíng)成本20%以上），更通過提升服務(wù)精準(zhǔn)度增強(qiáng)大客戶粘性，目前北京郵政已啟動(dòng)復(fù)制推廣，計(jì)劃應(yīng)用于北京威律律師事務(wù)所，預(yù)計(jì)將形成規(guī)模化示范效應(yīng)。該項(xiàng)成果為行業(yè)提供了地址數(shù)據(jù)治理與智能應(yīng)用的創(chuàng)新范式，推動(dòng)郵政商函業(yè)務(wù)從傳統(tǒng)粗放模式向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)服務(wù)轉(zhuǎn)型，具有顯著的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益和行業(yè)推廣價(jià)值。 |
| 70 | 江蘇省 | 矩陣分揀智能分析系統(tǒng) | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 杜長(zhǎng)建,沈翠紅,陳洪金 | 鄒納,黃玉柱 | 該成果實(shí)現(xiàn)矩陣處理效率及郵件的數(shù)量、體積、重量、集包和計(jì)泡等多維度立體分析，通過系統(tǒng)掌握前端收寄產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，及時(shí)對(duì)大件、異形件通報(bào)分析，強(qiáng)化了前后端的網(wǎng)業(yè)聯(lián)動(dòng)；分檔追加大散件結(jié)算費(fèi)用，減少前端輕泡大件數(shù)量，持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)應(yīng)用后大散件量較年初下降40%，提升300g以內(nèi)輕小件占比至63%，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)明顯改善，顯著提升了產(chǎn)品效益；同時(shí)強(qiáng)化網(wǎng)運(yùn)后端發(fā)運(yùn)車輛容積有效利用、車輛裝載及使用管控，實(shí)現(xiàn)干線運(yùn)輸成本管控壓降，2025年1-8月實(shí)現(xiàn)徐州干線運(yùn)輸壓降成本2090萬元，出口帶運(yùn)郵件量同比增加10.6%，運(yùn)輸費(fèi)同比降低8.37%，實(shí)現(xiàn)量增費(fèi)減。2025年徐州郵區(qū)中心一干重量裝載率1-8月完成48.5%，比去年同比增加了8.29%，助力干線重量裝載率穩(wěn)步提升。 |
| 71 | 中郵信科 | 基于全鏈路追蹤的微服務(wù)智能監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng) | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 唐兵鋒,陳永亮,楊陸 | 劉建濤,周揚(yáng) | 該成果全鏈路追蹤的微服務(wù)智能監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)是面向大型企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的智能化運(yùn)維監(jiān)控解決方案。包括應(yīng)用與接口關(guān)系配置、接口性能基線設(shè)置、調(diào)用詳情查詢、綜合調(diào)用監(jiān)控及告警審計(jì)等功能。通過高吞吐日志采集技術(shù)實(shí)時(shí)采集接口請(qǐng)求、響應(yīng)時(shí)間、異常響應(yīng)碼等數(shù)據(jù)，構(gòu)建了多級(jí)性能評(píng)估模型，對(duì)接口的健康狀況進(jìn)行全面監(jiān)控分析。創(chuàng)新性地引入了跨平臺(tái)追溯ID鏈路，實(shí)現(xiàn)了日志的無縫對(duì)接，配合監(jiān)控大屏呈現(xiàn)實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)。該系統(tǒng)目前已在中國(guó)郵政業(yè)財(cái)一體化平臺(tái)部署并推廣應(yīng)用，采集20余萬接口，日收集全鏈路接口信息達(dá)億次。實(shí)現(xiàn)平均故障響應(yīng)時(shí)間從30分鐘縮短至5分鐘內(nèi)；同時(shí)完成精細(xì)化資源規(guī)劃，整體資源利用率提升10%；通過自動(dòng)化巡檢替代人工操作，顯著降低運(yùn)維成本。 |
| 72 | 中郵科技股份 | 翻盤式分揀機(jī)托盤狀態(tài)檢測(cè)視覺系統(tǒng) | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 張?zhí)?/td> | 周鶴,闞世奇,韓杰,尹慶源 | 本成果是基于AI的智能識(shí)別系統(tǒng)，旨在提升分揀設(shè)備的準(zhǔn)確率與智能化水平。該系統(tǒng)采用基于YOLO深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)合TensorRT部署框架與CUDA加速技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)分揀小車及包裹的實(shí)時(shí)高精度識(shí)別。系統(tǒng)具備灰度檢測(cè)、多件（疊件）識(shí)別、超區(qū)域檢測(cè)（IBB）及圖像畸變校正等核心功能，可有效判斷包裹有無、位置偏移及是否超出托盤區(qū)域。該系統(tǒng)成功解決了傳統(tǒng)灰度檢測(cè)受光照與托盤污損干擾大、功能單一、IBB檢測(cè)易誤報(bào)等問題。通過圖像校正與超區(qū)域計(jì)算技術(shù)，顯著提升復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別魯棒性與功能適應(yīng)性。目前，系統(tǒng)已在太原、濟(jì)南、蘭州、廣州等重點(diǎn)郵件處理中心投入使用。該成果不僅大幅提高了分揀效率和運(yùn)行穩(wěn)定性，降低了運(yùn)維成本，還為郵政物流行業(yè)提供了具備完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的智能化解決方案，具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益，對(duì)推動(dòng)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有重要示范意義。 |
| 73 | 郵儲(chǔ)銀行 | “三農(nóng)下沉”數(shù)智魔方 | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 崔文標(biāo),張?zhí)K元,趙曉樂 | 楊雪晴,韓江濤 | 該成果聚焦三農(nóng)金融服務(wù)，旨在降本增效、提升各崗位人員的業(yè)務(wù)辦理體驗(yàn)。成果涵蓋前、中、后臺(tái)多類輔助工具。前臺(tái)魔方為客戶經(jīng)理提供營(yíng)銷輔助、客戶儲(chǔ)備、貸前資料整理和減負(fù)工具，中臺(tái)魔方為審查審批人員提供審查任務(wù)分配、風(fēng)險(xiǎn)客戶查詢和合影比對(duì)工具，后臺(tái)魔方為產(chǎn)品經(jīng)理和管理人員提供審查審批流程管理、三農(nóng)綜合看板和自動(dòng)化通報(bào)工具，助力業(yè)務(wù)管理與分析。該成果已在江蘇省分行全面鋪開，服務(wù)于十三個(gè)地市的 1400 余名客戶經(jīng)理、200 余名產(chǎn)品經(jīng)理和業(yè)務(wù)管理人員以及 600 余名各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)。各類工具應(yīng)用廣泛，例如：儲(chǔ)備工具每年創(chuàng)建超 30 萬戶儲(chǔ)備客戶，減負(fù)工具上線累計(jì)使用 23 萬次，審查審批流程管理工具助力業(yè)務(wù)一次性通過率提高近20%，單筆業(yè)務(wù)平均用時(shí)縮短1.5天。這些數(shù)據(jù)充分體現(xiàn)了 “三農(nóng)下沉” 數(shù)智魔方在提升業(yè)務(wù)效率、強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)管理等方面的重要作用和廣泛影響力。 |
| 74 | 河南省 | 郵煙智鏈·四流聚能——鄉(xiāng)村振興協(xié)同生態(tài)鏈數(shù)字化賦能 | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 劉森,崔小光 | 鄧兆祥,王潔,紀(jì)曉培 | 該項(xiàng)目開發(fā)基于微信小程序開發(fā)郵煙生態(tài)數(shù)字看板，為郵煙協(xié)同生態(tài)建設(shè)又好又快發(fā)展提供支撐；通過開發(fā)郵煙協(xié)同生態(tài)客戶營(yíng)銷分析模型，基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)采用RFM等模型對(duì)郵煙商戶（客戶）等進(jìn)行分析，建立價(jià)值商戶（客戶）清單，并為前端開展主題營(yíng)銷、個(gè)性化營(yíng)銷提供查詢服務(wù)接口支持。系統(tǒng)初步建立了郵煙業(yè)務(wù)KPI考核監(jiān)控指標(biāo)體系，服務(wù)應(yīng)用于全省郵煙體系建設(shè)管理及協(xié)同考核。成果全打造以郵煙+網(wǎng)點(diǎn)+站點(diǎn)協(xié)同發(fā)展生態(tài)鏈和培育新的發(fā)展增長(zhǎng)點(diǎn)，在實(shí)現(xiàn)郵政效益提升的同時(shí)為實(shí)現(xiàn)“服務(wù)鄉(xiāng)村振興、助力共同富裕”的目標(biāo)貢獻(xiàn)郵政力量。 |
| 75 | 中郵信科 | 全鏈路測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)構(gòu)造平臺(tái) | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 高彥平,孔慶敏 | 胡園園,張明輝,石平平 | 全鏈路測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)構(gòu)造平臺(tái)是中郵信科自主研發(fā)的一項(xiàng)創(chuàng)新成果，旨在解決軟件測(cè)試過程中測(cè)試數(shù)據(jù)構(gòu)造的低效和繁瑣問題。平臺(tái)通過后端跨業(yè)務(wù)系統(tǒng)的全鏈路業(yè)務(wù)集中處理，將多界面、多流程操作整合為一鍵式操作，用戶僅需輸入簡(jiǎn)單參數(shù)，即可快速生成符合業(yè)務(wù)的高質(zhì)量測(cè)試數(shù)據(jù)。平臺(tái)采用SpringBoot+MyBatis+Vue前后端分離開發(fā)框架，支持Java、Python等多語言接入，支持一鍵添加數(shù)據(jù)庫分區(qū)，簡(jiǎn)化測(cè)試環(huán)境維護(hù)，減少對(duì)開發(fā)人員的依賴。目前該平臺(tái)已在業(yè)財(cái)一體化平臺(tái)、科技創(chuàng)新管理系統(tǒng)等多個(gè)集團(tuán)項(xiàng)目中推廣應(yīng)用，累計(jì)構(gòu)造測(cè)試數(shù)據(jù)類型30余種，數(shù)據(jù)量13000多條，累計(jì)節(jié)約2600多人時(shí)，相比手動(dòng)構(gòu)造效率提升近160倍，大幅提升測(cè)試效率，降低測(cè)試成本，保證測(cè)試質(zhì)量。 |
| 76 | 中郵信科 | 網(wǎng)絡(luò)安全智能響應(yīng)系統(tǒng) | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 楊建臣 | 王明軍,陳亞鋒,劉思琦,于金龍 | 該成果是一套基于大語言模型和即時(shí)通訊工具的網(wǎng)絡(luò)安全事件快速響應(yīng)系統(tǒng)，集成聯(lián)動(dòng)多種網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)營(yíng)工作高頻工作場(chǎng)景，與現(xiàn)有安全能力（如日志審計(jì)、dns防護(hù)系統(tǒng)、威脅情報(bào)平臺(tái)等）無縫對(duì)接，顯著提升應(yīng)急響應(yīng)效率和精準(zhǔn)度。網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)營(yíng)人員僅需在即時(shí)通訊工具使用自然語言發(fā)出指令，系統(tǒng)后臺(tái)使用大模型function call技術(shù)理解意圖、調(diào)用相關(guān)功能模塊并反饋操作結(jié)果。該成果創(chuàng)新點(diǎn)一是將大語言模型與物理環(huán)境下真實(shí)防護(hù)設(shè)備策略相關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化的安全事件響應(yīng)；二是開發(fā)一套注解配置形式的大模型對(duì)接軟件架構(gòu)，以便于java應(yīng)用快速賦能大模型相關(guān)工具調(diào)用。系統(tǒng)投入使用以來，已累計(jì)處置社工釣魚、勒索挖礦等攻擊入侵300余次，系統(tǒng)能夠25秒內(nèi)快速進(jìn)行攔截處置，極大提升攻擊阻斷處置效率，最大限度遏制網(wǎng)絡(luò)安全事件發(fā)生。 |
| 77 | 江蘇省 | 問題件智能輔助處理系統(tǒng) | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 尹江 | 秦超,朱傳劍,肖廣然 | 該成果主要研究解決郵區(qū)中心在處理問題件效率低的問題，通過以掃描郵件條碼為統(tǒng)一的入口，智能判斷該郵件目前的狀態(tài)，涵蓋正常郵件、白給、多次轉(zhuǎn)局、撤單、退件等多個(gè)待處理類別，并針對(duì)不同的狀態(tài)類別顯示不同的背景顏色進(jìn)行提示，對(duì)于正常郵件直接通過系統(tǒng)初分后進(jìn)行上機(jī)處理，解決以前問題件均需要技能性人員逐件查詢郵件軌跡判斷的困難。對(duì)于問題件處理軟件只提供關(guān)鍵軌跡一屏顯示，解決翻屏操作的繁瑣，修改格口則通過本地維護(hù)簡(jiǎn)碼對(duì)應(yīng)經(jīng)常使用機(jī)構(gòu)號(hào)8位機(jī)構(gòu)代碼的方式錄入操作簡(jiǎn)化。系統(tǒng)應(yīng)用后，每天2人初分量1500-1800件，按照定員標(biāo)準(zhǔn)問題件處理150件/天，相當(dāng)于節(jié)約了8人，年節(jié)省約100萬元。 |
| 78 | 中郵信科 | 基于大數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)代投行為識(shí)別研究與應(yīng)用 | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 崔景剛,趙天生,蘆世煜 | 張棟勝,楊紅麗 | 該成果主要內(nèi)容為精準(zhǔn)識(shí)別機(jī)構(gòu)代投行為，有效提升匹配準(zhǔn)確率，提高地址數(shù)據(jù)技術(shù)處理比重，減少待維護(hù)數(shù)據(jù)量，降低基層工作負(fù)擔(dān)。主要研究解決因基層不規(guī)范投遞導(dǎo)致的妥投機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)混亂問題，避免生產(chǎn)系統(tǒng)在投遞部匹配準(zhǔn)確率計(jì)算、妥投經(jīng)驗(yàn)庫自學(xué)習(xí)以及待維數(shù)據(jù)匹配回算等環(huán)節(jié)的偏差。本成果已應(yīng)用于GIS系統(tǒng)和新一代寄遞平臺(tái)，其中，GIS系統(tǒng)通過利用機(jī)構(gòu)代投關(guān)系，對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，顯著提升了妥投經(jīng)驗(yàn)庫自學(xué)習(xí)能力和回算算法精準(zhǔn)度，降低人工維護(hù)成本近30%；新一代寄遞平臺(tái)通過完成機(jī)構(gòu)代投關(guān)系綁定配置，GIS電子地圖單一匹配源投遞部匹配準(zhǔn)確率提升近1.46%，全國(guó)投遞部匹配準(zhǔn)確率已達(dá)到99.2%。根據(jù)目前生產(chǎn)現(xiàn)狀，GIS電子地圖單一匹配源單日支撐匹配郵件量近1673萬，本次準(zhǔn)確性提升，助力單日減少待維數(shù)據(jù)量近24萬。 |
| 79 | 山東省 | 警郵合作項(xiàng)目智能分揀集包系統(tǒng) | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 李京帥,隋瑞升,楊興彤 | 鄭燾,張晨 | 該成果通過軟硬件升級(jí)改造，實(shí)現(xiàn)警郵合作二代身份證項(xiàng)目分揀自動(dòng)化與前置集包處理。系統(tǒng)在分揀設(shè)備自動(dòng)識(shí)別、打印、封裝后，新增齊格計(jì)數(shù)控制，并同步信息至后臺(tái) RPA 機(jī)器人，對(duì)接新一代寄遞平臺(tái)，達(dá)成集包操作的功能自動(dòng)化、工作流程化、操作簡(jiǎn)易化與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。項(xiàng)目依托前置自動(dòng)集包，有效降低郵件中轉(zhuǎn)成本、破損率及丟失率。系統(tǒng)自 2023 年上線，已累計(jì)集包身份證特安郵件超 500 萬件、集包量超 1.2 萬包，確保信實(shí)相符。通過優(yōu)化集包方式取消經(jīng)轉(zhuǎn)開拆，郵件發(fā)運(yùn)時(shí)間提前 4 小時(shí)以上，縮短流轉(zhuǎn)時(shí)限，為處理中心節(jié)省集包費(fèi)用 120 余萬元。 |
| 80 | 郵儲(chǔ)銀行 | 小企業(yè)智能財(cái)報(bào)預(yù)警：融合業(yè)務(wù)規(guī)則與DeepSeek大模型的創(chuàng)新實(shí)踐 | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 徐飛飛 | 于天樞,李昊昕,韓昌昊,陳坤 | 該成果主要適用于小企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警監(jiān)控等場(chǎng)景，針對(duì)小企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)碎片化、非結(jié)構(gòu)化特征及傳統(tǒng)預(yù)警模型適應(yīng)性差等痛點(diǎn)，構(gòu)建了“規(guī)則+大模型”雙驅(qū)動(dòng)的智能預(yù)警體系，解決小企業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)稀疏與邏輯解釋性難以兼顧的問題，深度融合10+條財(cái)務(wù)規(guī)則與DeepSeek大模型，通過動(dòng)態(tài)權(quán)重算法實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警結(jié)果融合，預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)92%；；采用OCR增強(qiáng)解析、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理等技術(shù)，支持財(cái)務(wù)報(bào)表、多格式文檔等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理，數(shù)據(jù)利用率提升20%； 基于流式計(jì)算引擎，響應(yīng)速度快，誤報(bào)率低于8%； 采用參數(shù)量化與提示詞工程技術(shù)，模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)減少80%，支持單卡GPU部署，降低硬件成本。該成果已部署在總行金睛系統(tǒng)，在總行信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)培訓(xùn)班上，面向各省分行做優(yōu)秀案例分享；此外，廈門等分行結(jié)合區(qū)域情況，依托金睛系統(tǒng)和該成果的經(jīng)驗(yàn)，開發(fā)小企業(yè)數(shù)字化風(fēng)控智能預(yù)警平臺(tái)； |
| 81 | 郵儲(chǔ)銀行 | 信用卡司法清收智能組材項(xiàng)目 | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 潘筱靜,田小花,鄭穎榮 | 蔡川,陳嘉航 | 該成果標(biāo)準(zhǔn)化、集約化信用卡訴訟全流程處理體系，建設(shè)基于風(fēng)控需求的訴訟流程自動(dòng)化系統(tǒng)，以信用卡貸后系統(tǒng)為集成核心，聯(lián)動(dòng)客戶催收系統(tǒng)和分行數(shù)據(jù)集市，采用機(jī)器人流程自動(dòng)化的技術(shù)，實(shí)現(xiàn)全套訴訟資料的采集和文書的撰寫，同時(shí)通過模板參數(shù)的設(shè)置，兼顧基層個(gè)性化文書撰寫需求。節(jié)省大量人工時(shí)間成本，降低錯(cuò)誤率，提升法院接案意愿，整體體現(xiàn)精細(xì)化、智能化、參數(shù)化和規(guī)范化特點(diǎn)，有效提升信用卡訴訟風(fēng)控工作的效率與質(zhì)量。 |
| 82 | 河北省 | 報(bào)刊電子格口分發(fā)追溯系統(tǒng) | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 馮亞波 | 盛永剛 | 該成果通過獲取攝像頭的設(shè)備信息和視頻流數(shù)據(jù)建立HTTP服務(wù)，在PDA掃描雜志條碼或報(bào)紙的報(bào)刊代號(hào)時(shí)自動(dòng)獲取到每個(gè)格口份數(shù)的同時(shí)調(diào)用HTTP服務(wù)的OSD字符疊加功能，實(shí)時(shí)將分發(fā)時(shí)間、臺(tái)席號(hào)、報(bào)刊代號(hào)、期別、數(shù)量等信息顯示在操作臺(tái)席的視頻監(jiān)控畫面上。在掃描雜志條碼的同時(shí)，利用PDA的掃描圖像功能將雜志封面圖像以日期時(shí)間為文件名存儲(chǔ)在PDA內(nèi)存中，形成圖片和視頻監(jiān)控相互印證的證據(jù)鏈，全流程可視化管控和端到端質(zhì)量追溯體系，讓郵政服務(wù)透明度和可靠性達(dá)到新高度。 |
| 83 | 福建省 | 基于數(shù)智賦能的代理保險(xiǎn)實(shí)時(shí)督導(dǎo)管控系統(tǒng) | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 劉金平,李海龍 | 王濤,張忠燦,葉飛 | 該成果針對(duì)傳統(tǒng)代理保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)滯后、流程低效、決策支撐不足等核心痛點(diǎn)，構(gòu)建 “業(yè)務(wù)數(shù)字化 - 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化 - 客戶生態(tài)化 - 團(tuán)隊(duì)能量化” 四維架構(gòu)，實(shí)現(xiàn) IT 技術(shù)與保險(xiǎn)業(yè)務(wù)深度融合，開發(fā)了智驅(qū)業(yè)績(jī)管理（準(zhǔn)實(shí)時(shí) 多數(shù)據(jù)源采集）、數(shù)啟報(bào)表洞察（多維度可視化分析、四級(jí)穿透查詢）、領(lǐng)航客戶轉(zhuǎn)化（全流程獲客追蹤）、自動(dòng)營(yíng)造氛圍（實(shí)時(shí)場(chǎng)景化喜報(bào)激勵(lì)）等四大核心功能，推動(dòng)代理保險(xiǎn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”；助力企業(yè)樹立“科技賦能型” 標(biāo)桿形象；優(yōu)化資源配置，讓基層員工從“數(shù)據(jù)搬運(yùn)工”轉(zhuǎn)型為“價(jià)值創(chuàng)造者”，職業(yè)成就感與團(tuán)隊(duì)凝聚力大幅增強(qiáng)。目前已應(yīng)用于全省代理保險(xiǎn)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)管理中，數(shù)據(jù)采集效率提升 95%，管理效能提升 60%，基層手工操作量下降 80%。成果同時(shí)也已在省內(nèi)其他業(yè)務(wù)場(chǎng)景復(fù)制推廣，形成了“1+N”數(shù)智化工具矩陣。 |
| 84 | 江蘇省 | 快包三維工作法分析系統(tǒng) | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 劉石晶,沈翠紅,陳洪金 | 鄒納,王厚誠 | 該成果在現(xiàn)有快包業(yè)務(wù)圍繞“客戶精細(xì)分級(jí)、虧損路向管控、重量段細(xì)分報(bào)價(jià)”效益管控體系基礎(chǔ)上，融入“方均資費(fèi)”、“付現(xiàn)成本”的核心理念，結(jié)合矩陣DWS數(shù)據(jù)，測(cè)算散件運(yùn)輸成本，增加影響網(wǎng)運(yùn)后端實(shí)際付現(xiàn)成本的體積指標(biāo)，以精細(xì)損益核算思維指導(dǎo)業(yè)務(wù)。通過系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)效益規(guī)模同步發(fā)展，最終構(gòu)建“輕小件”集約化發(fā)展搶市場(chǎng)、“散件”精細(xì)化管控提效益的全新發(fā)展路徑。目前，該系統(tǒng)已在徐州市分公司全區(qū)使用。截至2024年12月，全區(qū)快包異常輕泡件由系統(tǒng)使用前的日均2萬余件，下降至12月的日均0.4萬件；全區(qū)方均裝載資費(fèi)由管控前的169元/m 3，提升至12月的209元/m 3，增幅達(dá)24%；2024年，全區(qū)快遞包裹業(yè)務(wù)累計(jì)實(shí)現(xiàn)專業(yè)毛利額1759萬元，完成率101.9%，排名全省第4。 |
| 85 | 中郵信科 | 中國(guó)郵政制品智能分發(fā)系統(tǒng) | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 王松,徐慶洲,李樹輝 | 徐凡,申海 | 該成果針對(duì)軟件制品（如系統(tǒng)升級(jí)安裝包等）管理系統(tǒng)面臨的存儲(chǔ)容量瓶頸與分發(fā)效率低下等核心難題，自主研發(fā)了中國(guó)郵政軟件制品智能分發(fā)系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過實(shí)現(xiàn)軟件制品的分布式存儲(chǔ)、智能多級(jí)分發(fā)，有效解決了超大規(guī)模軟件的研發(fā)與高效發(fā)布痛點(diǎn)，構(gòu)建了企業(yè)級(jí)的單一可信源。系統(tǒng)創(chuàng)新性地采用了多級(jí)緩存、智能調(diào)度及彈性擴(kuò)展架構(gòu)，具備高可用和高并發(fā)處理能力，有效解決了軟件制品大規(guī)模存儲(chǔ)和跨網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下制品高效分發(fā)問題，并實(shí)現(xiàn)了制品的可信追溯與安全審計(jì)。目前，該系統(tǒng)已穩(wěn)定應(yīng)用于中國(guó)郵政集團(tuán)總部統(tǒng)建系統(tǒng)及各省分公司上百個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)，累計(jì)支撐軟件發(fā)布近10萬次，每年節(jié)約成本約450萬元。該實(shí)踐不僅顯著提升了中國(guó)郵政IT基礎(chǔ)設(shè)施的自主可控水平，同時(shí)為郵政數(shù)字化建設(shè)與數(shù)字技術(shù)規(guī)?；瘧?yīng)用奠定了關(guān)鍵基礎(chǔ)。 |
| 86 | 山東省 | 金融AI話術(shù)學(xué)習(xí)演練平臺(tái) | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 馬巖,王昭,丁雋 | 楊傳安,劉雷 | 該成果為金融從業(yè)人員營(yíng)銷話術(shù)訓(xùn)練提供標(biāo)準(zhǔn)化、智能化工具，依托集團(tuán)AI語音識(shí)別接口，聚焦理財(cái)、保險(xiǎn)、儲(chǔ)蓄等多業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提供話術(shù)導(dǎo)入、話術(shù)訓(xùn)練、場(chǎng)景訓(xùn)練等多種功能，為一線金融從業(yè)人員提供高效、便捷的話術(shù)訓(xùn)練服務(wù)。系統(tǒng)串聯(lián)實(shí)時(shí)語音轉(zhuǎn)寫功能與自主研發(fā)的關(guān)鍵詞匹配、禮貌用語和內(nèi)容完整度評(píng)估算法，實(shí)現(xiàn)了從移動(dòng)端對(duì)話式交互、“語音一文本一語義”還原到多維度評(píng)分的全流程話術(shù)練習(xí)評(píng)估，支持題庫管理和按業(yè)務(wù)需求定制場(chǎng)景化訓(xùn)練模板，有效構(gòu)建了一套“邊練邊改、因材施教”的遠(yuǎn)程培訓(xùn)新模式。該系統(tǒng)已覆蓋全省16個(gè)地市、135個(gè)區(qū)縣，服務(wù)4500余名金融從業(yè)人員，累計(jì)在線實(shí)戰(zhàn)演練600余次，顯著降低了傳統(tǒng)集中培訓(xùn)中的成本和時(shí)間投入。 |
| 87 | 郵儲(chǔ)銀行 | AgWord（棒棒糖）辦公輔助工具推廣應(yīng)用 | 小技改小發(fā)明獎(jiǎng) | 甘理戈 | 呂瑞明,谷小菊,薛巖,伍小燕 | 該成果是一款自主研發(fā)的數(shù)據(jù)處理工具，是一款不分部門、專業(yè)和崗位的辦公輔助工具，填補(bǔ)了辦公軟件部分功能的空白，在業(yè)務(wù)管理、人員管理、風(fēng)控管理等方面大幅度提升工作效率和質(zhì)量，是一款高效、便捷的辦公必備工具。主要解決Excel表格、Word文檔、WPS(Office)及PDF文件無法滿足我行業(yè)務(wù)需要的痛點(diǎn)、難點(diǎn)問題，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、文件之間的靈活轉(zhuǎn)換及輸出。該辦公軟件結(jié)合我行各項(xiàng)業(yè)務(wù)實(shí)際需要，提升了工作效率，節(jié)省了大量時(shí)間成本，降低了人力管理成本（僅廣東省分行一年可節(jié)約946萬元的人工成本）。目前“棒棒糖”的使用者已遍布廣東省分行的各級(jí)機(jī)構(gòu)、總行及其他十幾個(gè)省分行和市級(jí)分行。 |
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