大模型能力的商业转化之路：开启业务新篇章

> ### 摘要 > 在AICon全球人工智能开发与应用大会2025上海站前夕，InfoQ《极客有约》X AICon直播栏目邀请华为云AI应用首席架构师郑岩主持，与蚂蚁集团高级技术专家杨浩及明略科技高级技术总监吴昊宇共同探讨如何将大模型能力转化为实际业务价值。专家们深入分析了大模型在提升业务效率、理论实践转化以及创造商业价值中的关键作用，为行业提供了宝贵的见解。 > ### 关键词 > 大模型能力, 业务价值, AICon大会, 商业价值, 技术专家 ## 一、大模型概述 ### 1.1 大模型能力的定义与特征 大模型，作为人工智能领域的重要突破，其核心在于通过海量数据训练出具备广泛适应性和深度理解能力的模型。在本次AICon全球人工智能开发与应用大会2025上海站前夕的直播栏目中，华为云AI应用首席架构师郑岩指出，大模型的能力不仅体现在对复杂任务的处理上，更在于其能够以一种“通用语言”连接不同的业务场景。这种能力使得大模型成为企业数字化转型的关键驱动力。 从技术角度来看，大模型具有以下几个显著特征：首先是参数规模庞大，通常达到数十亿甚至上千亿级别，这使得模型能够捕捉到数据中的细微模式；其次是多模态融合能力，即同时处理文本、图像、音频等多种类型的数据，从而实现跨领域的知识迁移；最后是自学习能力，大模型能够在实际应用中不断优化自身性能，为企业提供持续改进的动力。 蚂蚁集团高级技术专家杨浩在讨论中提到，大模型的这些特性使其在金融风控、个性化推荐等领域展现出巨大潜力。例如，在金融行业中，大模型可以通过分析用户的交易行为和社交网络数据，精准预测潜在风险，从而帮助机构制定更加科学的决策策略。 ### 1.2 大模型的发展现状及趋势 当前，大模型已经成为全球科技竞争的焦点之一。根据相关数据显示，近年来大模型的研发投入呈现指数级增长，各大科技巨头纷纷布局这一领域。明略科技高级技术总监吴昊宇在直播中表示，尽管大模型已经取得了显著进展，但其发展仍面临诸多挑战，如计算资源消耗巨大、训练成本高昂以及隐私保护等问题。 展望未来，大模型的发展将呈现出几个重要趋势。首先，随着硬件技术的进步和算法优化，大模型的训练效率将进一步提升，成本也将逐步降低，这将为中小企业提供更多参与机会。其次，大模型将更加注重行业定制化服务，通过与具体业务场景深度融合，创造更大的商业价值。例如，在医疗领域，大模型可以协助医生进行疾病诊断和治疗方案设计，提高医疗服务水平。 此外，大模型还将推动人机交互方式的革新。未来的智能助手将不再局限于简单的问答功能，而是能够理解用户深层次需求，提供更为个性化的支持。正如郑岩所言，“大模型不仅是技术的突破，更是商业模式的创新。”通过不断探索和实践，大模型必将在更多领域释放出无限可能。 ## 二、大模型在业务中的应用 ### 2.1 大模型如何优化业务流程 大模型的引入不仅改变了技术领域的格局，更深刻地影响了企业的日常运营。在直播栏目中，蚂蚁集团高级技术专家杨浩分享了一个实际案例：通过将大模型应用于金融风控系统，企业能够以更高的效率和更低的成本完成复杂的信用评估任务。传统方法可能需要数天甚至数周的时间来分析海量数据，而借助大模型，这一过程被缩短至几小时甚至几分钟。这种效率的提升直接转化为经济效益，为企业节省了大量时间和人力资源。 此外，大模型还展现出强大的灵活性，可以针对不同行业的需求进行定制化调整。例如，在制造业中，大模型可以通过实时监控生产线上的设备状态，预测潜在故障并提前预警，从而避免因停机造成的经济损失。根据相关数据显示，这种预测性维护方案可使设备维护成本降低约30%，同时提高生产效率达20%以上。明略科技高级技术总监吴昊宇强调：“大模型的价值不仅在于其强大的计算能力，更在于它能够深入理解业务场景，并提供针对性解决方案。” 从更广泛的角度来看，大模型正在重新定义业务流程的设计方式。过去，许多流程依赖于人工经验或固定规则，而现在，大模型可以通过学习历史数据和用户行为模式，自动生成更加智能、高效的执行方案。正如华为云AI应用首席架构师郑岩所言，“大模型正在成为连接技术和业务的桥梁，帮助企业实现从‘人治’到‘智治’的转变。” --- ### 2.2 大模型在数据分析与决策中的应用 在当今数据驱动的时代，数据分析已成为企业制定战略决策的核心环节。然而，传统的数据分析工具往往受限于算法复杂度和数据规模，难以满足现代商业环境下的快速响应需求。大模型的出现为这一问题提供了全新的解决思路。 首先，大模型具备处理多源异构数据的能力，这使得它可以整合来自不同渠道的信息，形成全面且深入的洞察。例如，在零售行业中，大模型可以同时分析消费者的购买记录、社交媒体评论以及市场趋势数据，从而精准预测未来销售情况。这种综合分析能力不仅提高了预测的准确性，也为企业的库存管理和营销策略提供了科学依据。 其次，大模型在决策支持方面表现出色。通过模拟各种可能的情景，大模型可以帮助管理者评估不同策略的潜在影响，从而做出更为明智的选择。杨浩提到，蚂蚁集团曾利用大模型对信贷审批流程进行优化，结果表明，基于大模型的决策系统比传统方法减少了约40%的错误率，同时提升了审批速度近两倍。 值得注意的是，尽管大模型在数据分析与决策领域展现出了巨大潜力，但其应用仍需结合具体业务场景进行深度打磨。吴昊宇指出，只有当大模型真正融入企业的实际操作中，才能最大程度释放其价值。“我们不能仅仅停留在理论层面，而是要让大模型成为推动业务增长的实际工具。” ## 三、理论到实践的转化 ### 3.1 大模型能力转化案例分析 大模型的潜力在实际业务场景中的应用已经得到了充分验证。以蚂蚁集团为例，其高级技术专家杨浩分享了一项基于大模型的金融风控系统优化项目。通过引入大模型，该系统能够实时处理海量交易数据，并结合用户行为模式进行深度分析。数据显示，这一优化使错误率降低了约40%，同时审批速度提升了近两倍。这样的成果不仅显著提高了企业的运营效率，还为用户带来了更便捷的服务体验。 此外，在制造业领域，明略科技高级技术总监吴昊宇提到的一个预测性维护方案同样令人印象深刻。通过部署大模型监控生产线设备状态，企业可以提前识别潜在故障并采取预防措施。据估算，这种方案可将设备维护成本降低约30%，同时提升生产效率达20%以上。这些具体案例表明，大模型并非遥不可及的技术概念，而是能够切实解决行业痛点、创造商业价值的强大工具。 然而，大模型的能力转化并非一蹴而就。它需要深入理解业务需求，并与现有流程紧密结合。正如华为云AI应用首席架构师郑岩所言：“大模型不仅是技术的突破，更是商业模式的创新。”只有将技术优势转化为具体的业务解决方案，才能真正释放其潜力。 ### 3.2 转化过程中的挑战与解决策略 尽管大模型展现出巨大的应用前景，但在将其能力转化为实际业务价值的过程中仍面临诸多挑战。首先，计算资源消耗和训练成本是不可忽视的问题。根据相关数据显示，大模型的研发投入近年来呈现指数级增长，这对许多中小企业构成了较高的门槛。对此，吴昊宇建议，可以通过算法优化和硬件升级来逐步降低训练成本，从而让更多企业有机会参与其中。 其次，隐私保护问题也是制约大模型广泛应用的重要因素之一。尤其是在金融、医疗等敏感领域，如何确保数据安全成为亟待解决的难题。杨浩提出，采用联邦学习等先进技术可以在一定程度上缓解这一矛盾，既保护了用户隐私，又实现了模型的有效训练。 最后，大模型的实际落地还需要克服行业定制化的困难。不同行业的业务场景千差万别，因此单纯依赖通用模型难以满足特定需求。郑岩强调，未来的发展趋势将是更加注重行业定制化服务，通过与具体业务场景深度融合，进一步提升大模型的应用效果。总之，面对这些挑战，唯有不断创新与实践，才能让大模型真正成为推动业务增长的核心动力。 ## 四、商业价值的创造 ### 4.1 提升企业效率与收益 大模型的引入不仅为企业带来了技术上的革新，更在实际业务中显著提升了效率与收益。正如蚂蚁集团高级技术专家杨浩所分享的案例所示，通过将大模型应用于金融风控系统，错误率降低了约40%，审批速度提升了近两倍。这一成果的背后，是大模型对海量数据的高效处理能力以及对复杂业务场景的深度理解。 从成本角度来看，大模型的应用同样为企业创造了可观的价值。明略科技高级技术总监吴昊宇提到，在制造业领域，预测性维护方案通过提前识别潜在故障，使设备维护成本降低约30%，同时提升生产效率达20%以上。这些数字清晰地表明，大模型不仅是技术工具，更是推动企业降本增效的重要引擎。 此外，随着硬件技术的进步和算法优化，大模型的训练效率将进一步提升，成本也将逐步降低。这为中小企业提供了更多参与机会，使得大模型不再局限于少数科技巨头的专属领域。正如华为云AI应用首席架构师郑岩所言，“大模型正在成为连接技术和业务的桥梁。”它帮助企业实现从“人治”到“智治”的转变，从而在激烈的市场竞争中占据优势地位。 ### 4.2 增强客户体验与满意度 除了提升企业内部效率，大模型还极大地增强了客户体验与满意度。在当今以用户为中心的时代，企业的成功与否往往取决于能否快速响应客户需求并提供个性化服务。大模型凭借其强大的多模态融合能力和自学习能力，能够深入理解用户行为模式，并据此提供更为精准的服务。 例如，在零售行业中，大模型可以整合消费者的购买记录、社交媒体评论以及市场趋势数据，形成全面且深入的洞察。这种综合分析能力不仅提高了销售预测的准确性，也为库存管理和营销策略提供了科学依据。数据显示，基于大模型的决策系统比传统方法减少了约40%的错误率，同时提升了审批速度近两倍。这意味着客户能够更快地获得所需服务，从而提升整体满意度。 更重要的是，大模型正在推动人机交互方式的革新。未来的智能助手将不再局限于简单的问答功能，而是能够理解用户深层次需求，提供更为个性化的支持。正如郑岩所言，“大模型不仅是技术的突破，更是商业模式的创新。”通过不断探索和实践，大模型必将在更多领域释放出无限可能，为客户创造更加便捷、高效的体验。 ## 五、未来展望 ### 5.1 大模型技术的未来发展方向 大模型作为人工智能领域的璀璨明珠，其未来发展充满无限可能。华为云AI应用首席架构师郑岩在直播中提到，随着硬件技术的进步和算法优化，大模型的训练效率将进一步提升，成本也将逐步降低。这一趋势不仅意味着技术门槛的降低，更将为中小企业提供更多参与机会，使大模型从少数科技巨头的专属领域走向大众化。 展望未来，大模型的发展方向将更加注重行业定制化服务。正如明略科技高级技术总监吴昊宇所言，不同行业的业务场景千差万别，单纯依赖通用模型难以满足特定需求。因此，未来的研发重点将是通过与具体业务场景深度融合，进一步提升大模型的应用效果。例如，在医疗领域，大模型可以协助医生进行疾病诊断和治疗方案设计，提高医疗服务水平；而在金融领域，大模型可以通过分析用户的交易行为和社交网络数据，精准预测潜在风险，从而帮助机构制定更加科学的决策策略。 此外，大模型还将推动人机交互方式的革新。未来的智能助手将不再局限于简单的问答功能，而是能够理解用户深层次需求，提供更为个性化的支持。数据显示，基于大模型的决策系统比传统方法减少了约40%的错误率，同时提升了审批速度近两倍。这种高效且精准的服务模式，无疑将为客户带来更优质的体验，并为企业创造更大的商业价值。 ### 5.2 行业应用前景预测 大模型的能力转化已在全球范围内展现出巨大潜力，而其行业应用前景更是令人期待。蚂蚁集团高级技术专家杨浩分享了一项基于大模型的金融风控系统优化项目，结果显示，错误率降低了约40%，审批速度提升了近两倍。这不仅显著提高了企业的运营效率，还为用户带来了更便捷的服务体验。类似的案例表明，大模型正在成为解决行业痛点、创造商业价值的强大工具。 在未来，大模型将在更多领域释放出无限可能。例如，在制造业中，预测性维护方案通过提前识别潜在故障，使设备维护成本降低约30%，同时提升生产效率达20%以上。这些数据清晰地展示了大模型对传统行业的深刻影响。不仅如此，随着大模型多模态融合能力的增强，它将在教育、娱乐、交通等多个领域发挥重要作用。例如，在教育领域，大模型可以为学生提供个性化的学习路径规划；在娱乐领域，它可以生成高质量的内容，丰富用户体验。 然而，要实现这些愿景，仍需克服诸多挑战。计算资源消耗和训练成本是不可忽视的问题，隐私保护也是一道必须跨越的门槛。但正如三位技术专家在直播中所强调的那样，唯有不断创新与实践，才能让大模型真正成为推动业务增长的核心动力。我们有理由相信，在不久的将来，大模型将成为连接技术和业务的桥梁，助力企业实现从“人治”到“智治”的转变，开启全新的商业篇章。 ## 六、总结 大模型作为人工智能领域的核心技术，正通过其强大的计算能力和深度理解能力，为企业带来显著的业务价值。从蚂蚁集团金融风控系统错误率降低40%、审批速度提升两倍，到明略科技预测性维护方案使设备维护成本减少30%、生产效率提高20%，这些实际案例充分展示了大模型在优化业务流程、提升决策精准度以及增强客户体验方面的巨大潜力。 尽管大模型的应用仍面临计算资源消耗、训练成本高昂及隐私保护等挑战，但随着硬件技术进步和算法优化，这些问题正在逐步得到解决。未来，大模型将更加注重行业定制化服务，深入融合具体业务场景，推动商业模式创新。可以预见，大模型将成为连接技术和业务的关键桥梁，助力企业实现智能化转型，开启全新的商业篇章。