AI大模型的快速崛起，为企业带来了前所未有的变革机遇。从自然措辞处理到图像识别，从精准营销到智能制造，AI大模型正逐步渗透到各行各业的核心业务中。然而，随着技能的不断演进，企业也面临着数据安全、隐私保护、技能适配等一系列寻衅。那么，AI大模型在企业数智化升级中，真的准备好了吗？
为持续挖掘数智化升级进程中，AI大模型的多重角色与深层代价，在“数智新质·力拓未来2024企业数字化转型升级发展论坛”上，数据猿高等主笔欧小刚担当圆桌论坛主持人，环绕AI大模型如何驱动新一代数智化升级这一话题，与南京新百品牌总经理/高等助理总裁左芹、卫瓴科技创始人兼CEO杨炯纬、枫清科技Fabarta联合创始人兼CPO仲光庆、帆软AI产品线总经理翁林君展开深入互换，共同探索AI大模型在数智化升级中的更多可能性。
数据安全是企业数智化的生命线在数字化转型的浪潮中，数据安全已成为企业数智化的生命线。随着AI大模型在企业中的广泛运用，数据安全不仅是技能层面的问题，更是关乎企业生存与发展的计策考量。数据透露不仅会造成经济丢失，更会严重危害企业信誉。
数据安全是技能问题+管理问题
南京新百品牌总经理/高等助理总裁左芹在论坛上强调：数据安全是企业数智化转型中不可忽略的主要环节。数据安全不仅是技能问题，更是管理问题。在数智化进程中，只有确保数据安全，企业才能在激烈的市场竞争中稳健前行。因此，企业必须建立健全的数据安全管理体系，在运用AI大模型时，建立起完善的数据保护机制，确保数据的采集、存储、处理和运用等各个环节都符合法律法规哀求。同时，加强员工数据安全意识培训，提升整体防护能力，为企业的数智化转型保驾护航。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
“我们在养老和新消费板块运用AI技能时，始终将数据安全放在首位。通过采取前辈的数据加密技能和严格的数据访问掌握机制，确保用户信息的安全。”左芹提到，南京新百在养老和新消费领域运用AI技能时，利用AI技能优化了智能导购系统，通过用户行为剖析和个性化推举，提升了用户的购物体验。在这个过程中，通过采取前辈的数据加密技能和严格的数据访问掌握机制，对用户数据进行严格加密和脱敏处理，确保用户隐私不被透露。同时，通过智能客服系统快速响运用户咨询，进一步提高做事效率和用户满意度。
枫清科技Fabarta联合创始人兼CPO仲光庆，也强调了管理和技能手段在数据安全中的主要性。他认为，通过数据分类分级、权限管理等管理方法，可以减少数据不屈安行为的涌现。同时他们也在探索通过多种技能手段提高数据的安全性和可用性。
杨炯纬则分享了卫瓴科技在数据安全方面的办理方案。他们通过数据拦截、加密等手段确保隐私数据不出境，并仅在必要时将非敏感数据通报给AI模型进行处理，这样能够有效防止数据透露的情形发生。
数据质量决定AI大模型利用效果
提及数据安全，数据质量也同样不容忽略。枫清科技Fabarta联合创始人兼CPO仲光庆指出，高质量的数据是AI大模型发挥浸染的根本。翁林君分享了帆软在数据安全方面的技能创新，帆软通过优化数据构造、提升AI模型的推理速率等办法，降落了用户数据透露的风险。他强调：“我们在帮助客户构建AI运用处景时，始终将数据管理放在首位。通过数据洗濯、整合和标准化处理，确保输入到AI模型中的数据质量可靠、准确。”
AI赋能精准营销与高效运用办理了数据安全问题，接下来便是将以大模型为代表的AI技能，深度运用在企业的业务场景中。
例如，数智化时期，AI技能正以前所未有的速率重塑着营销与发卖领域。通过深度学习、自然措辞处理及大数据剖析等前辈技能，AI不仅能帮助企业精准洞察消费者需求，还能大幅提升发卖效率。在精准营销方面，AI能够根据用户的浏览历史、购买行为等多维度数据，绘制用户画像，实现个性化推举和定制化营销信息推送，从而显著提高广告的点击率和转化率。而在发卖环节，AI智能体则能赞助发卖职员，自动处理大量客户咨询，快速相应市场需求，并供应定制化办理方案，让发卖过程更加顺畅高效。
AI大模型让营销精准化
卫瓴科技创始人兼CEO杨炯纬，从营销和发卖的角度磋商了AI大模型的运用前景。他指出，“AI大模型通过消费者洞察、策略优化等手段，帮助企业实现精准营销和发卖转化。”
现如今AI技能在营销领域的运用日益广泛，通过消费者行为剖析和画像构建，为不同用户供应个性化的营销方案。
“我们开拓的智能发卖助手，能够赞助发卖职员进行客户跟进和话术优化。通过AI剖析客户反馈和行为数据，智能发卖助手能够天生个性化的发卖方案和建议，提升发卖效率和成交率。”
杨炯纬详细先容了卫瓴科技在营销和发卖领域，运用AI大模型的实践过程。实践创造，直接将AI运用于繁芜业务场景每每效果不佳。因此，他们采纳逐步推进的策略：首先梳理业务流程，然后在详细环节引入AI能力。例如，他们通过AI总结客户谈天记录、天生个性化营销内容等办法，逐步提升营销效果。
他提到，卫瓴科技开拓的智能推举系统通过AI技能剖析用户行为数据，为用户推举个性化的商品和做事。这不仅提高了广告点击率和转化率，还增强了用户体验和满意度。同时，他认为须要看重企业在运用过程中对业务流的梳理和AI能力的适配，以确保运用效果的最大化。
左芹也提及，南京新百在养老和新零售领域对AI大模型的运用非常关注。在养老领域，AI技能被用于构建聪慧养老系统，实现居家养老、机构养老的线上化管理。同时，AI机器人也在探索中，用于老人的陪伴和术后照顾护士等场景。在新零售领域，AI技能被用于线上线下一体化的管理，包括智能导购、供应链管理等。只管目前AI技能还处于低级阶段，但在某些场景下已展现出潜力。
智能体提升客户AI利用效率
枫清科技Fabarta联合创始人兼CPO仲光庆，则从运用的角度磋商了AI大模型的运用效果。仲光庆认为，AI大模型能否在业务场景中成功落地，要结合行业详细剖析。落地效果取决于对大模型的定位、期望办理的业务问题以及与场景的匹配度。要帮助企业客户成功运用大模型，一方面必须深入理解业务，找到得当的场景，将场景与大模型的能力匹配起来；另一方面，要帮助企业客户构建场景化AI落地支撑平台，实现数据和大模型的有效链接。通过这种办法，帮助企业客户快速在各个场景中进行AI能力的落地。
他认为，AI大模型的能力在不同场景下的表现存在差异，关键在于找到与AI大模型能力相匹配的运用处景。他们通过构建图与向量领悟的多模态智能引擎以及企业知识中台，帮助客户加速AI技能在企业场景中的落地与运用。同时，他们也在探索如何通过图与向量、大模型相结合来减少AI的幻觉和黑箱问题，提高AI运用效果。
技能适配：从单点打破到全面赋能须要指出的是，AI大模型的运用落地，是一个别系工程，须要多方面的协同合营。
多模态智能引擎加速场景落地
枫清科技Fabarta联合创始人兼CPO仲光庆，先容了枫清科技在AI数据根本举动步伐培植方面的实践履历。“我们基于多模态智能引擎构建了大模型原生的知识剖析与智能体构建平台，将企业的多模态数据转化为大模型可理解的知识。我们可以帮助企业有效地办理可阐明性差、推理能力弱、模型幻觉、企业数据时效性与权限管理难等难题，加速企业级大模型场景落地。例如，在金融领域，利用AI技能进行智能风控与营销，通过AIGC 技能自动天生连贯的语义描述，将营销潜在客户与风险剖析结果以大略易懂的办法呈现出来，有效地提升业务职员事情效率，减少了人为缺点。”同时，利用图智能和AI技能，可以实现高度智能化的潜在客户挖掘和风险评估，从而帮助银行更高效地识别客户群，并且识别其潜在风险。
AI赋能传统BI，降落BI利用门槛
帆软AI产品线总经理翁林君指出，AI技能可以降落BI工具的利用门槛，让更多用户能够轻松上手进行数据剖析。这不仅提高了数据剖析的效率，还降落了人力本钱和韶光本钱。
翁林君提到，作为BI厂商，帆软在BI领域积累了丰富履历，近年来开始将AI技能融入产品中，帆软推出的FineChatBI通过引入AI大模型技能，用户只需通过自然措辞输入查询指令，即可快速得到所需的数据剖析结果。同时，FineChatBI还供应了丰富的可视化图表和报告模板，帮助用户轻松制作高质量的数据剖析报告。经由一系列实践创造，AI大模型在数据管理、业务剖析等方面具有潜力，但仍存在幻觉和黑箱等问题。因此，帆软通过抽象详细任务、优化数据构造等办法，逐步提升AI运用的准确性和可靠性。
针对AI落地过程中的“幻觉”和“黑箱”问题，翁林君表示，大模型实质上便是个统计模型。发展过程中确实会存在“幻觉”和“黑箱”等问题，但在工程上有一些办法是可以缓解的，比如可以针对目标任务抽象出详细的构造。一方面，我们可以通过该构造去跟业务职员进行对齐和确认。另一方面，在这个构造根本上也可以进行不断地反问来进一步明确用户的意图。通过逐渐的对话、逐渐收敛的过程，得出确定性的结论。通过以上的办理办法，用户是可以相信大模型给到的答案
能否规模化运用落地是变革的关键指标历史上AI技能几经沉浮，而当前由大模型引领的新一轮AI浪潮能否真正掀起变革，关键在于其能否在企业运用层面实现规模化落地。
AI大模型与数智化转型的领悟，并非仅仅是技能层面的大略相加，而是成为了驱动企业和全体社会向数智化新纪元迈进的核心引擎。
在这个过程中，数据猿将始终陪伴在侧，为大家带来最新的行业动态和深度剖析。让我们共同期待AI大模型引领的数智化新篇章的到来！