人工智能模型：驱动企业创新与成长的战略引擎

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作者|AI4ALL

来源 |AI Prime 智能AI的管理

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大型革命：企业成功的新范式

1. 定义大语言模型及其变革潜力

大语言模型（LLM）它是人工智能领域的突破性进展。通过对海量数据集的预训练，这些模型可以以前所未有的复杂性理解、生成和处理人类语言。它们主要是基于深度学习的转换器。（Transformer）结构，这种结构促使模型并行计算整个输入序列，从而有效捕捉文本中的前后文本、细微差别和单词之间的复杂关系。这一技术基础促使建立一个超大型模型，包括数千亿甚至万亿级参数。

大语言模型的核心能力远不止基本的文本生成。它们在代码生成等许多领域都表现出优异的性能，可以根据自然语言提醒编写各种编程语言代码；数据分析可以从大量非结构化文本中获得洞察力；知识提取可以构建和查询知识库来回答具体问题；以及驱动高度智能的对话人工智能，实现更自然、更有意义的人机交互。大型语言模型的灵活性使其能够承担许多看似完全不同的任务，包括但不限于问答、文档总结、语言翻译和句子补充。

大型语言模型的出现，意味着人工智能已经从主要执行特定任务“狭义AI”向更广泛理解和生成能力的系统迈出了重要一步。这些模型不仅代表了技术的迭代，也代表了范式的变化。它们正在重塑信息处理、内容创作甚至知识探索的方式，这意味着对许多行业的颠覆性影响。据预测，未来十年，大型语言模型将显著提高生产力，并有可能推动全球GDP实现可观增长。这一变革潜力，使得大型语言模型不再仅仅是一种技术工具，而是逐步演变成一种基本的技术层面。大型语言模型逐渐成为构建下一代智能应用和服务的基石，就像操作系统为各种应用提供了运行环境，云计算为数据存储和运算提供了基础设施一样。企业需要认识到，采用大型语言模型并不是简单地增加一个功能，而是在新技术的基础上重构或建立核心能力，这对企业的IT战略、系统结构和未来投资有着深远的影响。

2. 为什么大模型对于当今企业的发展和创新尤为重要？

大型语言模型已经从一个前沿概念转变为企业发展与创新的关键驱动力，在当前快速演变的商业环境中，其重要性体现在许多方面。

第一，大型语言模型能显著提高整个价值链的生产力。从内容创作、客户支持到数据分析、软件开发等一系列任务，他们都能自动化或加强，从而带来极大的效率提升。例如，大型语言模型可以一键生成各种报告、营销文案和技术文档，解放员工重复工作，致力于更具战略价值的活动。这一自动化不仅降低了运营成本，而且提高了工作质量和员工满意度。

第二，大型语言模型为企业创新和开拓新产品领域提供了强大的工具集。它们增强了人类的创造力，为解决复杂问题提供了新的途径，并产生了全新的产品和服务形式。借助大型语言模型，公司可以探索与客户互动的新方法，从海量数据中挖掘前所未有的洞察力，提供高度个性化的产品和服务。例如，通过对用户属性的分析和对话提醒的融合，可以实现持续的个性化互动，从而创造出独特的使用体验。

其次，通过对海量文本数据(如市场趋势报告、客户反馈、行业研究等)的快速分析。)，大型语言模型为企业的战略规划和决策提供了关键的洞察。他们能以前所未有的规模和速度处理和“理解”信息，这给公司带来了一个新的竞争优势，即“认知规模”。传统上，受制于人力分析能力的企业，可以更快地学习大型语言模型，更深入地了解市场趋势，更有效地应对复杂的局面。 。这种认知规模的提高不仅是效率的提高，也是企业运营智能水平的提高，使企业能够识别和减少认知瓶颈带来的业务增长限制(如复杂研究、大规模非结构化数据分析、动态环境下的快速决策等)。).

引领变革：头部2B企业如何将大模型嵌入商业软件服务中

许多领先的B2B(企业对企业)软件供应商已经认识到大型语言模型的战略价值，并积极将其集成到核心业务中，从而为终端用户企业带来显著的效率提升和体验提升。

1. 聚焦CRM：Salesforce Einstein GPT与AI驱动的客户互动

作为客户关系管理的Salesforce（CRM）该领域的领导者，使用他们的Einstein GPT平台，将大型语言模型的能力深度融入到其服务中。Einstein GPT与Salesforceesforce融合了公共和私人AI模型。 CRM中的客户数据紧密相连，可以直接在平台上一键生成个性化内容，并根据不断变化的客户数据和需求实时调整。

重要的大模型驱动功能包括：

产生个性化的销售和营销内容：Einstein GPT可以自动为特定客户编写销售邮件、营销文案和产品描述，显著提高销售和营销团队的效率和转化率。例如，销售GPT可以快速生成个性化邮件，而营销GPT和商业GPT则支持受众细分，从而根据客户的特点定制产品描述，提供提高订单价值的建议。

服务自动化和增强:平台可以一键生成通话摘要、服务回复和知识库文章，从而提高客户服务的效率和效果。服务GPT可以根据案例数据和客户历史建立服务简报和工作订单。

AI对话助手 (Einstein Copilot)：作为一款集成在Salesforce应用侧栏的AI对话助手，Einstein Copilot能理解自然语言输入，帮助用户完成客户研究、会议准备等任务，并提供“下一步最佳行动”建议。

给终端用户企业带来的商业价值：Salesforce Einstein GPT的应用给企业带来了多方面的价值，包括提高营销团队的生产力，通过高度个性化的方式提升用户体验，协助更加明智的决策，缩短营销活动的上市日期，降低企业成本。特别重要的是，Salesforce推出了“Einstein信任层”（Einstein Trust Layer），通过动态接地和数据脱敏技术，保证公司在保护敏感客户数据不被大型语言模型保留的同时，运用生成式AI强大功能，解决了公司在数据隐私和安全方面的核心顾忌。

2. 专注于ERP和业务运营：SAP Joule和Microsoft Dynamics 365 Copilot

企业资源规划（ERP）在核心业务运营领域，SAP、Microsoft等巨头也推出了由大型语言模型驱动的智能助手，旨在简化复杂的流程，提高运营效率。

SAP Joule Copilot：

SAP Joule是SAP推出的AI助手，内置了一个AI代理，可以了解业务背景，并在各种业务功能之间进行合作，让用户可以通过自然语言与SAP应用进行交互。Joule支持包括中文在内的多种语言，并与SAP业务数据云中的数据深度融合，提供实时、情境化的洞察。

重要的大模型驱动功能包括： 通过自然语言浏览业务数据，使用AI代理实施复杂的跨部门工作流程，基于企业文档(如HR政策)提问和回答问题，为开发者提供编码协助，并与Microsoft 365 第三方应用集成，如Copilot。

为终端用户企业带来的商业价值：Joule旨在提高员工的专业能力和影响力，提高企业的敏捷性，大规模地提供深入的洞察力，简化跨职能工作流程，提高开发者的生产力，提高SAP实施顾问的效率。在数据隐私方面，SAP强调Joule遵循最高的道德、安全和隐私标准，确保大型语言模型不会使用客户数据进行练习，并严格遵守基于角色的数据访问限制。

Microsoft Dynamics 365 Copilot：

Copilott将Microsoft 在Dynamics中嵌入AI助手 365 Sales和Business 通过聊天界面和生成式AI能力，Central等核心业务应用，协助营销团队和中小企业（SMB）提高日常工作的生产力和质量。

大型驱动功能的关键(覆盖Sales和Businesss) Central）： 包括快速总结商机、潜在用户和客户记录、协助准备会议、自动编写和总结邮件内容、提供与客户账户相关的最新动态、在Businesss 协助在Central中建立营销文本，查看银行账户等。

给终端用户企业带来的商业价值：Dynamics 365 Copilot可以显著提高营销团队的生产力，使用户能够快速获取所需信息，更有效地准备会议，提高邮件沟通效率，帮助中小企业自动处理繁琐的任务。Microsoft还强调其负责的AI原则，以确保Copilot在数据安全和隐私方面的合规性。

这一行业领导者的实践清楚地表明，正在形成一种新的企业软件客户体验范式。Salesforce Einstein Copilot、SAP Joule Copilot、Microsoft Dynamics 365 早期的Copilot和GitHub Copilot等，这些都是“Copilot"(副驾驶/助手)命名功能，它的共同特点是通过大型语言模型实现自然语言交互、任务自动化、信息整合和情境感知协助。它表明，企业软件的主要交互界面正从传统的复杂菜单和表格转变为AI辅助更加直观和对话的感觉。这表明，企业软件的主要交互界面正在从传统的复杂菜单和表格转变为AI辅助的更直观的对话体验。对于正在开发自己产品或选择B2B软件的企业来说，这意味着需要预见这种变化趋势。缺乏智能和大模型驱动的辅助功能的产品可能很快就会过时。与此同时，这也对企业内部的设计与开发能力提出了新的要求，例如对话式用户体验设计和提醒工程（prompt engineering）等待技能变得越来越重要。

另外，尽管大型语言模型的核心技术能力越来越容易获得，但是B2B软件供应商正在建立“信任层”(例如Salesforce的Einstein信任层)，并将大型语言模型深度融入到公司独特的数据和工作流程中(例如SAP Joule对业务数据的认识，Microsoft Copilot是对的Dynamics 应用365数据)实现差异化竞争。这些措施直接回应了公司对数据安全、隐私保护和大型语言模型输出结果的核心关注，尤其是在受到严格监管的B2B环境中。这些措施直接回应了公司对数据安全、隐私保护和大型语言模型输出结果的核心关注，尤其是在受到严格监管的B2B环境中。通用的大型语言模型往往缺乏这种企业认可和领域特异性。因此，在B2B软件领域，基于大型语言模型的竞争优势不仅取决于模型本身的原始能力，还取决于其与企业数据的整合水平、运营的可信度和对特定业务领域的深刻理解。这意味着，在采用或构建大型语言模型解决方案时，公司必须优先考虑数据治理、安全机制以及将模型与自身经营场景深度结合的策略。对于复杂而关键的B2B应用领域来说，简单地调用通用大型语言模型API可能远远不够。它还为那些能够促进特定领域大型语言模型集成的工具和平台创造了市场机会。

3. 对B2B软件数据分析、内容自动化和流程优化的应用有更广泛的影响：大模型

在CRM和ERP领域，大型语言模型的应用远远超过了CRM和ERP领域，它们对B2B软件的许多方面有着深远的影响。

商务智能（BI）数据分析： 大型语言模型正在创新商业智能工具的交互技术，使用户可以通过自然语言查询处理数据，一键从复杂的数据中生成洞察，并自动创建报告。这降低了数据分析的门槛，让更多的业务人员可以直接从数据中获得价值。

知识管理与企业搜索： 大型语言模型可以带动更智能的公司知识库，让员工通过自然语言提问，快速找到自己需要的信息，得到复杂问题的答案，从而大大提高信息检索的效率和知识利用率。例如，丁捷软件的METIS ChatFile可以分析文档，实现自然语言问答交互。

业务流程管理（BPM）与自动化： 大型语言模型具有理解和优化业务流程的能力。它们可以从非结构化的文本文件中获取重要信息，并在工作流程中自动处理与语言相关的任务，从而提高整体运营效率。

产业领域和代码生成： 在工业领域，大型语言模型也开始出现，用于一键生成R&D、设计、生产管理甚至工业代码，为制造业和工程领域的效率提升和创新带来了机遇。例如，大型模型可以分析大量数据，为产品设计提供新的思路，或者根据自然语言描述生成控制代码，从而降低人工编程的时间和成本。

以下是B2B软件供应商集成大型语言模型的领先总结：

表 1：大模型集成概览，领先B2B软件供应商。

供应商

驱动的商品

驱动的能力

核心商业价值

实现方式

Salesforce

Einstein GPT / Einstein Copilot

AI生成个性化销售邮件，拟定合同条款，服务摘要，智能助手

提高销售生产力，增强客户个性化感受，加快决策

保护数据隐私和安全的Einstein信任层

SAP

Joule Copilot

自然语言查询业务数据，跨职能工作流AI代理，文档问答

简化业务流程，加快决策制定，提高开发者和顾问的效率

根据SAP业务数据提供前后文件，遵循道德AI政策和数据密钥管理

Microsoft

Dynamics 365 Copilot

销售记录总结(商机、线索)、会议准备、邮件编写与总结、营销文本建立

提高营销团队和中小企业的运营效率，清除繁琐任务

使用Dynamics 遵循负责任的AI原则和数据安全标准365数据

刻不容缓:为什么快速引入大模型对你的企业尤为重要？

在各种语言模型技术浪潮席卷全球的背景下，公司要想保持竞争优势，引领市场，快速采用和紧密结合这项技术不再是一种选择，而是一种关系到生存和发展的战略选择。

1. 抓住机遇，确立市场领先地位

“先发优势”在各种语言模型这一新兴技术领域尤为重要。早期采用者可以率先将大型语言模型驱动的创新产品和服务推向市场，然后将自己打造成行业内的创新领导者，建立强大的品牌意识，在竞争对手恢复活力之前占据相当大的市场份额。例如，通过对大型语言模型的初步整合，公司可以设定行业内AI赋能产品或服务的标准，迫使后来者跟随。

公司可提供独特的目标群体，通过大型语言模型赋能的创新，实现显著的竞争多样化。这些都将成为后发者难以快速复制的竞争壁垒，无论是通过大型语言模型实现前所未有的超个性化用户体验，还是提供远超传统模式的高效服务。例如，利用大型语言模型优化内容相关性和搜索引擎优化（SEO），能显著增加有机流量；在销售领域，生成AI有助于识别“下一个最佳商机”，并支持复杂的销售周期。

此外，大型语言模型的初步采用和有效应用，特别是将其与企业自身的专有数据和独特的工作流程相结合，可以构建一条坚实的“环城河”。这些环城河可能反映出更深层次的数据洞察力、与核心业务深度融合的AI功能，或者更强的客户忠诚度是由卓越的感觉建立的。在建立这些基于AI模型的环城河方面，资本、规模和上市速度起着关键作用，特别是对需要特殊工作流的B2B应用。

2. 解锁商品智能，实现超个性化和优秀客户体验

大语言模型是驱动产品智能化的强大引擎。通过对用户行为、反馈和产品使用数据的分析，大型语言模型可以揭示深刻的洞察力，从而带动商品功能的智能迭代和体验的提升。人工智能产品正在向具有情境感知和自适应学习特征的方向发展，大型语言模型可以通过提取用户属性并将其融入到对话提醒中来实现持续和个性化的互动，这是商品智能的体现。

大型语言模型使企业能够大规模实现超个性化的客户体验。它们可以根据个人用户的实际需求和喜好，实时调整和生成内容、推荐和互动模式，从而提供真正量身定制的服务。例如，Gipi聊天机器人可以记住客户对话的细节，并提供个性化的学习辅助，而大型企业语言模型可以支持定制邮件和推荐等个性化客户互动。

此外，由大型语言模型驱动的对话界面、智能助手和动态内容生成能力正在彻底改变客户与产品的互动技术，使其更加直观、精彩、有价值。Salesforce上面提到的 Einstein Copilot 10、SAP Joule Copilot Microsoft13和 Dynamics 365 Copilot等，都是这一新用户体验的杰出代表。这类“助手”能模拟人类对话与写作，提供流畅自然的互动。

大语言模型的根本变化之一是，它们能够处理“个性化-效率谬论”。传统上，提供更深层次的人性化服务往往意味着牺牲效率(需要大量的人工干预)，而追求规模化效率的解决方案往往是一样的，缺乏个性。凭借其强大的语言逻辑和生成能力，以及与数据的融合和自动化处理，大型语言模型打破了这一困境，使企业能够大规模、高效地提供超人性化服务。对B2B公司来说，这是一个颠覆性的变化，特别是在客户服务、市场营销和产品设计等领域。企业需要积极审视历史上因这一谬论而受到限制的业务环节，探索如何利用大型语言模型解锁新的客户价值和业务杠杆。

3. 实现运营效率的阶跃式提升和战略成本的削减

大型语言模型的应用远不止于简单的任务自动化。它们可以处理复杂的语言密集型工作，如提供智能应答、一键生成各种商业报告、开发和调试辅助工具、实施深度数据分析等。，所有这些都将带来显著的时间和资源节省。例如，大型语言模型可以自动处理重复的数据输入和报告生成，或者建立文档摘要和内容。

大型语言模型通过自动化目标和提供更准确的洞察，帮助企业从低价值活动中解放人力、资本等宝贵资源，重新部署到更具战略意义和附加值的领域。

虽然引入大型语言模型可能需要初期投资，但其运营效率的提高、错误率的降低和流程的简化将转化为可观的长期成本节约。研究发现，大型语言模型可以通过简化操作、减少错误和消除冗余流程来带来强大的投资回报。一些研究甚至指出，在特定场景下，使用开源小型语言模型代替专有的大型语言模型可以大大降低成本，同时保证性能。

这些优势——抓住机遇，实现超个性化，提高运营效率——共同指出一个结论:大型语言模型的采用不仅仅是为了追求渐进的改进，更是为了从根本上重塑商业模式和核心目标群体。那些没有迅速认识到这一点并付诸行动的公司，将来可能会面临严重的竞争劣势。大语言模型正在“彻底改变”、“改革与重塑” 在许多领域，他们“创新了我们处理数字营销策略的方法”，并且可以“加快销售转型”。因此，公司领导者不仅要思考如何应用大型语言模型来应对已知问题，还要鼓励团队进行前瞻性思考，探索大型语言模型如何重新定义其在行业或单位中的作用。它要求企业以战略的眼光，而不是纯粹的战术考虑，规划采用大型语言模型的途径。

以下是B2B公司早期采用大型语言模型的战略优势总结：

表 2：B2B公司初期采用大模型战略优势

优势类别

具体影响大模型赋能的具体影响

B2B场景中的示例/潜力

多元化竞争和市场领导地位

通过AI赋能的商品设定行业标准，为目标群体提供独特的目标群体

率先在特定制造子行业提供由大模型驱动的预测维护服务；构建真正了解和预测客户沟通需求的CRM系统

加强商品智能和个性化

产品特性迭代以数据为基础，立即适应客户需求。

智能产品功能由客户数据驱动；软件可根据客户即时行为动态管理服务项目进行管理

出色的使用体验

直觉对话界面，生成动态内容

由于直观的大模型交互，企业软件几乎不需要培训就可以上手；提供高度情境感知的个性化用户旅程

阶跃式提高运营效率

自动化复杂的语言任务，优化资源配置

RFP响应时间或客户支持处理时间大幅缩短；自动生成合规报告，降低人工成本

实施企业产品战略大模型路径

需要细致的战略规划和系统的实施，才能成功地将大型语言模型集成到企业产品中。这不仅是一个技术挑战，也涉及到数据、人才、流程和治理。

1. 关键支柱成功集成大模型

1.1 资料策略与治理：有效大模型的基石

资料准备与质量：高质量、相关、特定领域的资料是实践和微调高效大型语言模型的生命线。公司必须建立完善的数据处理流程，包括数据转换(例如，将PDF等非结构化数据转换为适合模型处理的格式)、数据清洁，去重，以及严格的质量评估。由于缺乏特定领域的知识，现成的大型语言模型无法满足公司的独特需求。因此，利用企业内部信息进行定制尤为重要。在数据准备过程中，数据的相关性、标注质量、数据规模和伦理考虑(如成见清除)是核心要素。

大型数据治理时代：传统的数据治理框架需要随着大型语言模型的广泛应用而升级。为了有效地管理大量的非结构化数据，保证数据的可追溯性和透明度，积极解决隐性数据偏见和伦理问题，有效地控制AI模型的整个生命周期，企业必须实施强大的数据治理体系。它包括对数据进行分类、标记(例如，标记数据所有者、用途、安全等级等元数据)，并建立清晰的数据质量、公平性和负责任的使用策略。

1.2. 技术与模型选择：选择合适的路径

评价大模型选项:企业面临多种选择:是直接使用现有的通用大模型API，还是对其进行微调，还是针对特定领域建立自定义模型。在做决定时，要充分考虑任务特异性、推理速度要求、精确目标、许可和成本等因素。例如，开源大型语言模型在安全性、灵活性和微调能力方面具有优势，而领域专用模型可以为特定行业提供更高的准确性和竞争优势。 。定制技术包括提醒工程、提醒学习、高效微调参数。（PEFT）并且完全微调等，它们可以衡量数据需求、计算资源和可以实现的精度。

基础设施与部署：公司应准备相应的技术基础，包括强大的计算资源(例如NVIDIA) GPU）、高效率的存储解决方案，以及灵活的部署策略(云、地方或混合部署)。比如，NVIDIA TensorRT-LLM可以用来提高大型语言模型的推理性能。与此同时，对于支持企业级GenAI应用的长远发展，构建AI就绪基础设施尤为重要。

1.3. 培养和组织准备人才

发展内部专业技能:企业需要大力投入到目前员工的培训和能力提升上，积极招聘具有AI和大型语言模型专业知识的人才。随着人工智能技术的普及，对具有好奇心、同理心、创造力、批判性思维等独特人类能力的人才的需求将更加突出。

培养AI就绪文化： 为了更好地支持人机协作，鼓励创新试验，促进跨职能部门的合作，调整组织结构。 。大语言模型的应用可以改变传统的工作方式和组织结构，促进其向更加扁平化、网络化的方向发展。

变革管理： 从项目初期开始，应制定和实施员工(尤其是销售人员等直接客户)的采纳和适应方案，包括充分沟通、初期引入关键用户、提供系统培训、表彰和推广经典案例。建立AI优秀中心（CoE）同时也有助于加快AI技术的采用和大规模应用。

强大的数据治理系统不仅是符合合规要求的“打勾项”，也是构建可靠大型语言模型应用的直接赋能者。企业内部的数据治理实践(如保证数据质量、消除偏见、保证数据安全和可追溯性)是这些“信任层”有效运作的基础，就像领先的B2B软件供应商通过建立“信任层”来保证其AI服务的稳定性一样。如果缺乏完善的数据治理，由大型语言模型引起的数据偏见、导出不准确、敏感数据泄露等风险(就像OWASP一样 LLM Top 10等框架警告)，将严重削弱甚至抵消大型语言模型所能带来的价值。所以，企业在大规模部署大型语言模型之前，必须确保其数据治理实践已成熟。对于数据治理的投入，是释放大型语言模型所有可靠潜力的先决条件。

与此同时，关于大型语言模型的选择——采用通用API。、是微调、完全定制开发还是选择开源模型——这不是一个简单的技术决策，而是一个深刻影响成本、多元化能力、控制权和市场响应速度的战略选择。每条路径都有自己独特的优缺点:现成的API集成速度快，但多样性低；定制模型可以带来独特的优势，但需要更多的资源和专业知识；开源模型提供了灵活性和控制性，但也对内部能力提出了更高的要求。所以，不会有一刀切的“最佳”方案。正确的模型战略取决于公司的具体目标(例如，是优先降低成本还是创造独特的产品功能)、可用资源，风险承受能力，以及期望实现的竞争多样化水平。企业必须把大型语言模型的选择和定制视为一项战略工作，需要IT部门和业务领导人共同参与决策。正如一些分析所推荐的那样，“购买简单、规范的功能，为企业创造竞争优势的部分”，为企业提供了一个实用的决策框架。

2. 控制全局:大模型部署的风险管理、伦理考虑和稳健治理

识别和规避大模型的独特风险： 企业必须充分理解和积极预防与大型语言模型相关的特定安全隐患，如不安全导出处理(模型生成有害或错误的内容)、注入提示(恶意用户使用操纵输入来控制模型行为)、敏感性信息泄露，训练数据下毒(污染训练数据导致模型行为异常)，模型拒绝服务攻击等。参考NIST AI风险管理框架（AI RMF）以及OWASP大型语言模型应用十大安全风险等行业标准，有助于企业系统地识别和应对这些威胁。

实践负责任的人工智能伦理原则:在各种语言模型的研发和部署过程中，公平性、透明性、问责制和隐私保护必须放在核心位置。积极解决培训数据和模型中可能出现的偏见，确保AI系统的决策过程和结果符合伦理标准和社会预期。建立清晰的人工智能伦理指南和审查机制尤为重要。

持续监控和迭代优化:建立持续监控大型语言模型性能、导出准确性和伦理合规性的完善机制。随着技术的演变和业务需求的变化，应定期对模型进行评估、再培训和优化，以确保其持续有效并符合预期。这包括监控模型是否存在偏见、错误或性能随着时间的推移而下降。

下面列出了公司成功实施大型语言模型的关键成功因素：

表 3：企业大模型实施的关键成功因素

因素

企业的关键考虑和行动

战略对齐和用例定义

从商业问题出发，而不是盲目追求技术；明确大模型如何解决核心问题，创造财富

数据准备和治理

确保高质量、相关的培训数据；实施强大的数据治理框架，涵盖数据生命周期管理、偏见处理和安全

选择技术和模型

衡量通用模型、领域专用模型、开源和闭源、自建和购买等选项的优缺点；规划必要的基础设施

人才与组织文化

投资于提高现有员工能力和引进外部人才；培养激励实验，拥抱变革的AI就绪文化

风险控制与伦理护栏

参考OWASP LLM Top 10、NIST AI 识别和控制RMF等框架的风险；建立AI伦理审查和监督体系

持续监控和迭代

跟踪模型性能、用户反馈、模型漂移等数据；根据实际效果不断调整和优化模型和应用

拥抱大模型，赢得企业未来

大型语言模型以其前所未有的能力，深刻重塑了企业的运营模式、创新路径和竞争格局。大型语言模型的变革力量不言而喻，从大幅提升生产力、带动产品智能化到实现超个性化用户体验、提升战略决策。

在当前的商业环境下，采用大型语言模型不再是锦上添花，而是企业能否在激烈的市场竞争中保持领先水平，实现可持续增长的战略核心。许多B2B软件供应商率先将大型语言模型深度集成到其业务中，这不仅验证了技术的可行性和巨大价值，也为其他公司敲响了警钟:行动迟缓的人将面临被市场淘汰的风险。

因此，企业必须以战略的眼光和果断的行动，从零星的实验阶段引入大型语言模型，快速推进到系统化、规模化的集成阶段，使其深度融入核心产品和关键工作流程。这需要一个全面的方法来统筹考虑技术选择、数据战略、人才培养、企业变革和风险治理等多个维度。

大语言模型技术仍在迅速发展，其潜力尚未得到充分挖掘。对于一些敢于拥抱变革、积极探索的企业来说，这意味着持续的机会——重新定义行业规则，创造新的客户价值，最终确保其在未来商业生态中的领先地位。这条路无疑充满了挑战，需要坚定的投入和不懈的努力，但它能带来的收益——业务效率的飞跃式提升，无与伦比的客户体验，以及稳定的长期增长，将是不可估量的。

值得注意的是，大型语言模型的整合正模糊着传统软件产品与智能服务的界限。“商品”本身正在变得更有活力，更有对话性，并能不断地学习和进化。也就是说，企业的重点需要通过AI提供持续、个性化的价值交付，而不是提供静态的功能集合。这一转变需要企业重新考虑其产品开发的生命周期、客户支持方式甚至商业模式。未来的价值将更多地体现在商品提供的智能、自适应的“服务”中。

最后，尽管本报告强调了快速采用大型语言模型的重要性，但这并不意味着可以草率行事或者忽略战略规划。在追求速度的同时，公司必须确保每一步都建立在坚实的战略基础上，充分考虑数据管理、人才储备、风险控制和伦理规范等复杂因素。真正的挑战在于如何在“紧迫”和“战略”之间取得平衡。成功的企业将是那些能够快速启动试点项目，快速迭代学习的公司，同时稳步构建基本能力(如数据治理框架、专业人才队伍、风险管理系统)，支持大规模、负责任地部署大型语言模型。这一“战略敏捷”的采纳方式，是对企业领导者更加现实和有价值的行动指南。

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