基于AI智能体的IT类投资需求智能审核方法研究

傅云瑾; 吴以頔; 王浩亮; 李凯; 王姝力; 周建军; 宁志远

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.3-

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基于AI智能体的IT类投资需求智能审核方法研究

AI应用 | 更新时间：2026-01-21

- 基于AI智能体的IT类投资需求智能审核方法研究
- 基于AI智能体的IT类投资需求智能审核方法研究
- 电信科学 2026年页码：1-10
- 作者机构：
  
  1.中国移动通信集团设计院，北京 100089
  2.中国移动通信集团设计院湖南分院，湖南长沙 410003
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.3-
  中图分类号： TN929.5
- 网络出版：2026-01-08，
- 稿件说明：
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傅云瑾,吴以頔,王浩亮等.基于AI智能体的IT类投资需求智能审核方法研究[J].电信科学,

傅云瑾, 吴以頔, 王浩亮, et al. 基于AI智能体的IT类投资需求智能审核方法研究[J/OL]. Telecommunications Science, 2026, 1-10.
傅云瑾,吴以頔,王浩亮等.基于AI智能体的IT类投资需求智能审核方法研究[J].电信科学, DOI：10.11959/j.issn.1000−0801.3-.

傅云瑾, 吴以頔, 王浩亮, et al. 基于AI智能体的IT类投资需求智能审核方法研究[J/OL]. Telecommunications Science, 2026, 1-10. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.3-.

摘要

针对电信运营商信息技术（information technology，IT）类投资需求审核中效率低、语义重复识别难、过程不可解释及主观性强的痛点，构建了一种基于人工智能（AI）智能体的IT类投资需求智能审核方法。其中，构建了集成瀑布模型的标准化流程、多智能体的分工协作及混淆矩阵的量化评价体系，解耦“查重”与“审查”两大场景任务，并输出含分类标签与自然语言阐释的可解释结果。通过该模型在中部某省运营商2025年上半年2 084条IT需求审核中落地验证，经迭代后6月查全率为96.55%、查准率为 91.43%、F1值为93.92%，较传统关键词查重、单一BERT模型及未微调通用大模型，F1值分别提升13.8%、7.6%、23.7%，且审核效率大幅提升。实践表明，提出的智能审核方法可有效提升投资精准性，为运营商IT投资管理数智化提供可落地方案。

Abstract

关键词

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