經濟觀察網 記者 胡群 12月12日，北京中關村科金技術有限公司（下稱“中關村科金”）總裁喻友平在“2024大模型技術與應用創新論壇”上接受經濟觀察網采訪時表示，大模型行業的發展已不再是暴風驟雨的狂飆狀態，而是真正進入到精細化落地的進程中。市場需要真正有用的ToB（面向企業端）大模型應用，能夠回歸商業本質，幫助客戶解決核心問題，具備端到端的解決方案和全鏈條的服務能力。

經濟觀察網：大模型在個人消費市場中的應用已廣泛普及，企業端的應用情況如何？目前，哪些組織或機構正在大模型的企業應用領域積極布局？

喻友平：大模型的應用場景持續擴展，其覆蓋范圍已從傳統的知識問答、編程、寫作等普及性較強的領域，逐步向價值鏈高端環節延伸。特別是在產品研發設計、生產制造以及客戶服務環節，大模型的滲透和應用日益加深，眾多硬件產品正與大模型技術融合。隨著技術迭代的推進，大模型已在政務、金融、工業、醫療、能源等垂直行業廣泛應用。

現在市場上有三大類型的大模型企業。第一類是提供算力服務的大廠。這類公司通常是基礎設施提供者，負責為大模型提供必要的計算資源和云服務。

第二類是基礎大模型企業。這類公司專注于基礎大模型的研發，主要面向核心技術的創新，著眼于算法、模型訓練和優化等工作。

第三類是大模型應用落地企業。這一類公司則是將大模型技術與實際行業需求相結合，推動大模型在各行各業的應用落地。他們不僅注重技術本身的創新，更致力于將大模型技術轉化為可行的商業產品和服務。

在當前市場上，第三類企業顯得尤為稀少。盡管大模型技術和算力支持構成了發展的基礎，但技術的價值在很大程度上取決于其能否轉化為實際應用。因此，那些能夠有效地將大模型技術落地于具體業務場景的企業，往往能夠在市場上創造顯著的價值。

經濟觀察網：如何評價2024年大模型在企業端的應用？

喻友平：當前，大模型產業落地仍面臨諸多核心問題，如成本高昂、數據處理困難、技術與需求難匹配、人才短缺、行業專有技術不足、法規與倫理風險等。因此，相較于2023年的大模型“狂飆”式發展，2024年已經相對沉靜。從兩家國際知名咨詢公司的報告來看，2024年—2028年的大模型市場預測復合增長率是40%—50%。在這種情況下，大模型應用必然迎來一個蓬勃的爆發期。

盡管在2024年下半年，大模型市場的熱度有所下降，這是市場發展曲線中的正?，F象。當前市場的降溫并非負面事件，而是一種健康的市場調整。值得關注的是，眾多行業先行者已開始逐步深入市場，并已經洞察到潛在的機會。市場在經過這一階段的沉淀之后，可能會在接下來的一兩年內迎來新一輪的活躍期。

經濟觀察網：市場需要什么樣的企業端大模型應用？

喻友平：大模型要回歸商業本質，解決客戶問題。大模型的核心價值之一在于輔助人類更有效地進行溝通，確保信息的準確傳達。以金融行業為例，如果大模型能夠以更高效、更準確的方式完成對話任務，那么將這些任務交由大模型執行將是一個理想的選擇。這樣不僅可以提升服務的一致性和專業性，還能解放人力，讓員工專注于更高價值的工作。

我們認為，大模型在企業端的應用潛力主要體現在兩個方向：一是數據和知識密集型行業，例如金融、醫療和教育領域。這些行業對數據處理和知識應用有極高的需求，大模型能夠有效提升信息處理效率和決策質量。二是創意型行業，如影視制作、動畫制作等。在這些行業中，大模型能夠促進內容創作的新穎性和多樣性，增強產業競爭力。

經濟觀察網：當前大模型已在銀行業的客服、營銷等領域展開應用。展望未來，大模型還將會在哪些領域有所助力？

喻友平：目前，中關村科金已經與銀行、政務、央國企、保險、財富管理、制造、零售、家裝等多個行業的頭部企業在大模型應用落地上進行合作，比如中信證券、招商證券、中信建投、星展銀行、達州市政府、杭州醫保以及全國多省市公安機關等。在家裝行業的智能營銷上，中關村科金大模型外呼相比傳統人工智能外呼在營銷活動轉化率上效果提升130%。在公安反詐領域，大模型接警助手讓接警到止付的周期從30分鐘縮短到2分鐘，更高效地保障人民財產安全。

在銀行業的應用場景中，我們認為主要分為兩大方向，即客戶體驗和員工體驗?？蛻趔w驗是通過大模型技術優化與客戶的互動過程，提升服務質量和客戶滿意度，而員工體驗則是指利用這一技術改善內部員工的工作效率和體驗，提升企業的整體運營效能。

在銀行風險控制實踐中，個人識別的精確性對于有效管理風險具有決定性作用。傳統上，銀行在處理和分析數據和信息方面存在一定的局限性。不過，隨著先進的大模型技術的引入，銀行目前能夠對大量非結構化數據進行綜合分析。這種深入的數據挖掘顯著提高了銀行在構建客戶畫像和評估風險水平方面的能力，從而加強了銀行在風險識別、評估及控制方面的功能。然而，金融行業特有的嚴格性使得對新技術的接受態度較為保守。因此，該領域迫切需要一批敢于探索的先鋒者。

根據目前的發展趨勢，大模型技術在銀行風險控制領域的全面應用尚需經歷一段較長的發展期。當然，若技術迭代速度加快，則可能縮短這一進程。