【大模型】企业级应用场景概览
引言
从通用、行业到产业，大模型已在各领域广泛应用起来。本篇文章从大模型的“横向广度“到“纵向深度”简单梳理一些企业级的应用场景，也是为接下来大模型应用开发作铺垫。
通用大模型
在超大规模数据集上训练而成的、具有广泛知识和基础能力的模型（如GPT-4、Llama、文心一言、通义千问等）。在企业级应用中，扮演基础能力平台的角色。
核心特征
- 广度而非深度：拥有广泛的世界知识和语言理解/生成能力，但不特定于任何领域。
- 通过提示工程调用：主要通过提示工程和上下文学习来快速适应任务。
- 提供API服务：企业通常通过调用云端API的方式使用其能力，快速集成到自身业务中。
应用场景
- 企业内部助手：用于日常办公场景，如起草邮件、撰写报告、优化文案、翻译文档等，提升个体员工效率。
- 智能客服初筛：处理常见、通用的客户问询，完成初步接待和问题分类。
- 代码辅助开发：为开发人员提供代码补全、注释生成、调试建议等，如GitHub Copilot。
- 内容营销创作：生成社交媒体帖子、广告文案初稿、博客文章思路等。
价值
- 启动成本低、部署速度快，适合门槛较低的效率提升场景。
局限
- 专业知识不足，容易产生“幻觉”，在严肃业务场景中可靠性和准确性不够，数据安全风险较高。
行业大模型
在通用大模型的基础上，使用特定行业的专业数据和知识进行深度微调或继续预训练而得到的模型（如金融、医疗、法律、教育等行业模型）。
核心特征
- 深度而非广度：深度掌握某个垂直行业的专业知识、术语、流程和规范。
- 领域微调与训练：使用高质量的行业语料（如医学文献、法律条文、金融财报）进行训练。
- 解决核心业务问题：应用直接切入行业的核心业务流，而不仅仅是辅助工具。
应用场景
- 金融风控与投研：分析财报、新闻、舆情，生成投资研究报告，识别欺诈交易模式。
- 医疗辅助诊断：理解医学影像报告、电子病历，为医生提供诊断建议、治疗方案参考。
- 法律智能助手：审查合同条款、进行法律文书检索、分析案件胜诉率、生成案件摘要。
- 教育因材施教：生成个性化习题、担任AI家教进行答疑解惑、自动化批改主观题作文。
价值
- 专业性极强、准确性高，能直接为核心业务赋能，创造显著业务价值。
局限
- 开发成本高，需要深厚的行业Know-how和数据积累，通用性差。
产业大模型
应用层面的最高形态，它超越了单个企业或行业，围绕一个核心产业龙头或平台，构建起一个协同网络。它通过大模型技术优化和重塑整个产业链的“产、供、销、研”等环节，实现生态协同。
核心特征
- 生态与协同：连接产业链上下游的多个企业，实现数据与业务的协同。
- 重构工作流：不仅替代单点任务，而是重构整个产业价值链的工作方式和流程。
- 平台化与API化：产业龙头将大模型能力以平台或API形式开放给上下游伙伴，形成产业云智能。
应用场景
- 智能供应链：核心企业利用大模型预测全球市场需求动态，自动协调上游供应商的生产计划、中游物流仓储的调度、以及下游分销商的库存管理，实现全局优化。
- 协同研发平台：在汽车、高端制造等领域，主机厂利用大模型处理来自全球供应商的设计文档、标准件库和测试数据，快速进行设计评审、仿真模拟和问题排查，加速产品迭代。
- 产业金融风控：银行或核心企业利用大模型，整合上下游企业的订单、物流、税务、征信等数据，构建更精准的企业信用画像，为中小供应商提供更便捷的供应链金融服务。
- 智慧城市运营：政府或平台公司利用大模型协同交通、能源、安防、环保等多个系统，进行城市级事件的预测、预警和应急资源调度。
价值
- 创造生态系统级的降本增效，构建强大的产业护城河，是产业数字化转型的终极形态。
局限
- 实施复杂度极高，需要强大的产业号召力、标准制定能力和复杂系统集成能力。