在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，大模型技術(shù)作為驅(qū)動(dòng)各行業(yè)智能化變革的核心力量，正以前所未有的態(tài)勢(shì)重塑著產(chǎn)業(yè)格局。據(jù)了解，通用大模型如同具備通識(shí)能力的本科生，而垂類大模型則是深耕特定領(lǐng)域的研究生。

"B 端市場(chǎng)的突破關(guān)鍵在于構(gòu)建具備行業(yè) know-how 和技術(shù)領(lǐng)先的垂類大模型。" 喻友平表示，隨著越來越多的企業(yè)將大模型應(yīng)用到核心業(yè)務(wù)中，企業(yè)大模型的勝負(fù)手不再是模型參數(shù)大小，而是誰(shuí)更懂用垂類知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)提升業(yè)務(wù)價(jià)值。垂類大模型作為大模型進(jìn)一步商業(yè)化的關(guān)鍵，已成為企業(yè)數(shù)智化升級(jí)的必選項(xiàng)。

喻友平在回溯大模型技術(shù)的發(fā)展歷程時(shí)指出，DeepSeek 的誕生無疑是一個(gè)重要的里程碑。自 R1 版本推出后，在國(guó)際多項(xiàng)評(píng)選中成績(jī)斐然，展現(xiàn)出顯著的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

喻友平表示，最為突出的是算力消耗相較于以往降低了一個(gè)數(shù)量級(jí)，這一突破極大地節(jié)約了成本，為大模型應(yīng)用的大規(guī)模拓展開辟了廣闊空間。作為國(guó)產(chǎn)且全面開源的大模型，DeepSeek 讓企業(yè)能夠以極低的成本開展應(yīng)用，有力推動(dòng) 2025 年大模型應(yīng)用邁入全新階段。

" 盡管企業(yè)在應(yīng)用時(shí)仍存在數(shù)據(jù)安全擔(dān)憂、技術(shù)適配難題等顧慮，但不可否認(rèn)，更多的機(jī)遇也隨之而來，吸引著眾多企業(yè)在大模型領(lǐng)域不斷探索深耕。" 喻友平說。

談及大模型落地的方法論，喻友平認(rèn)為，" 平臺(tái) + 應(yīng)用 + 服務(wù) " 是企業(yè)落地大模型的通用范式。通過平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行凝練、分析和應(yīng)用，使其覆蓋生產(chǎn)、營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)等各個(gè)環(huán)節(jié)；同時(shí)，服務(wù)提供全鏈條支撐，無論是企業(yè)內(nèi)部 IT 團(tuán)隊(duì)還是第三方供應(yīng)商，都需要從這三個(gè)層面綜合考慮大模型的落地應(yīng)用。此外，數(shù)字化與智能化相輔相成，數(shù)字化是智能化的基礎(chǔ)，兩者融合形成的新智能化才是大模型落地的關(guān)鍵所在。

據(jù)喻友平介紹，基于 DeepSeek 中關(guān)村科金發(fā)布了得助大模型 2.5 版本。不僅提升了垂類大模型構(gòu)建能力，還融入了多模態(tài)能力應(yīng)用。在智能體方面，面向 To B 端打造了具備豐富插件能力和內(nèi)外系統(tǒng)集成能力的工具。同時(shí)，中關(guān)村科金推出大模型平臺(tái)一體機(jī)，大幅降低了企業(yè)應(yīng)用大模型的軟硬一體門檻。

在大模型的企業(yè)應(yīng)用中，智能客服是最為廣泛的場(chǎng)景之一。喻友平認(rèn)為，企業(yè)若想應(yīng)用大模型，智能客服的應(yīng)用是首要切入點(diǎn)。企業(yè)需要將自身知識(shí)和數(shù)據(jù)融入模型，從而為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。不過，企業(yè)應(yīng)用大模型與個(gè)人應(yīng)用存在顯著差異，垂類大模型需要具備靈活應(yīng)變能力，同時(shí)又要確保回答準(zhǔn)確、邊界清晰。

在智能客服場(chǎng)景中，大模型在服務(wù)人員服務(wù)客戶的各個(gè)階段都能發(fā)揮關(guān)鍵作用：事前可以模擬客戶訓(xùn)練服務(wù)人員，事中能夠輔助客服快速處理問題，事后還能進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量全檢。相較于直接用大模型替代人工，在當(dāng)前階段利用大模型提升人工效率顯然更具現(xiàn)實(shí)意義。

記者從金融科技企業(yè)數(shù)禾科技處了解到，公司接入 DeepSeek 大模型后，在保證準(zhǔn)確率與原模型幾乎持平的前提下，模型訓(xùn)練效率提升了 75%。

實(shí)際上，隨著各行業(yè)數(shù)字化進(jìn)程的加速，除智能客服外，各行業(yè)對(duì)大模型的需求也日益增長(zhǎng)。在第二產(chǎn)業(yè)的工業(yè)生產(chǎn)、設(shè)計(jì)優(yōu)化、運(yùn)維保障，以及金融、船舶、工程等行業(yè)，垂類大模型都展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用價(jià)值。

基于此，中關(guān)村科金推出了得助智能客服 4.0 平臺(tái)。作為業(yè)內(nèi)唯一具備從全媒體聯(lián)絡(luò)中心到機(jī)器人再到客服全流程智能輔助的產(chǎn)品家族，該平臺(tái)在家居、汽車等行業(yè)取得了顯著成效，例如坐席話后處理時(shí)間降低、營(yíng)銷轉(zhuǎn)化率提高等，這些成果進(jìn)一步驗(yàn)證了大模型在實(shí)際應(yīng)用中的價(jià)值。

金融行業(yè)由于數(shù)據(jù)知識(shí)高度密集，成為大模型應(yīng)用的重點(diǎn)領(lǐng)域。談及大模型賦能金融業(yè)的成效，喻友平以中關(guān)村科金與頭部券商打造的財(cái)富助手為例介紹道，該系統(tǒng)能夠在 10 秒鐘內(nèi)生成展業(yè)內(nèi)容，高頻場(chǎng)景問答準(zhǔn)確率達(dá) 93%，展業(yè)效率提升 3 倍。在以生成式 AI 為主導(dǎo)的人工智能浪潮下，金融行業(yè)與大模型技術(shù)適配度極高。

喻友平認(rèn)為，未來強(qiáng)大的金融垂類大模型無疑將成為金融機(jī)構(gòu)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，行業(yè)內(nèi)的并購(gòu)和能力整合也將成為趨勢(shì)。大模型在金融場(chǎng)景中如同服務(wù)人員的 " 超級(jí)大腦 "，幫助服務(wù)人員更好地理解行業(yè)動(dòng)態(tài)并服務(wù)客戶。

然而，大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用也面臨著諸多挑戰(zhàn)。其中，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)問題尤為突出。

對(duì)此，喻友平認(rèn)為，企業(yè)必須構(gòu)建自有大模型開發(fā)平臺(tái)，防止數(shù)據(jù)在公共平臺(tái)處理時(shí)被不當(dāng)使用，就像擁有核心數(shù)據(jù)能力的公司需要專屬 " 廚房 "，防止數(shù)據(jù)外流一樣。此外，大模型在落地過程中還需解決數(shù)據(jù)合規(guī)使用、避免模型 " 幻覺 " 等問題，企業(yè)在投入時(shí)要充分考慮自身實(shí)際情況，理性看待回報(bào)周期。