企业人工智能适配体系构建: 解锁大模型应用潜力

当前，大模型技术在自然语言处理、图像识别、数据分析等多个领域展现出显著的能力优势，成为推动企业数字化转型进程的重要驱动力。尽管高参数量的通用大型模型展现了跨领域的认知优势，但是在垂直领域的应用当中却遭遇到了很多挑战。基于此，众多企业观察到这一技术带来的发展机遇后，纷纷投入相应资源引入该技术，期望借助大模型技术提升内部业务处理的速度、优化决策制定的质量、创新产品与服务的现有模式，而构建一套与企业自身发展特点相契合的人工智能适配体系，已成为企业成功应用大模型技术、充分解锁该技术应用潜力的关键所在。

一、企业人工智能适配体系的核心内涵

从构成要素看，企业人工智能适配体系主要包含四个关键部分。需求适配模块会对企业的业务需求进行全面梳理和精准拆解，明确企业在不同业务场景下对大模型技术的具体需求，为后续的技术选型和应用实施提供依据；技术适配模块根据企业的业务需求，对市场上现有的大模型技术进行评估和筛选，选择最适合企业的技术方案，还会对企业现有技术架构进行调整和优化，确保大模型技术能与企业现有技术体系无缝衔接；数据适配模块围绕大模型应用过程中所需的数据资源展开工作，涵盖数据的收集、清洗、整合、标注及安全管理等，为大模型提供高质量、合规的数据支持，保障大模型的运行效果和数据安全；人才适配模块聚焦企业内部与大模型应用相关的人才培养和引进，建立分层分类的人才团队，明确不同岗位人才的职责和能力要求，为大模型技术的落地应用提供人才保障。

二、当前企业大模型应用中的适配困境

（一）业务需求拆解不彻底，适配方向模糊

很多企业在引入大模型技术时，对自身业务需求的理解仅停留在较为表面的层面，未进行深入且系统的拆解。部分企业看到同行业其他企业应用大模型取得成效后盲目跟风引入，未结合自身业务特点分析需大模型技术支持的业务场景，也未明确这些场景下应用大模型要实现的具体目标。

（二）技术架构兼容性不足，适配成本较高

企业现有技术架构与大模型技术间的兼容性问题，会阻碍大模型的顺利应用。部分企业现有技术架构建立时间早、版本陈旧，无法支持大模型运行所需的高性能计算、大规模数据存储等要求，企业不得不大规模改造现有技术架构，需投入大量资金，还面临业务中断风险。

三、企业人工智能适配体系的四维度构建策略

（一）业务需求拆解

企业需建立分析框架，通过对业务需求的精准拆解解决拆解不彻底的问题，明确大模型应用的适配方向。场景梳理工作中，企业要组织业务部门、技术部门、财务部门等多部门人员共同成立需求分析小组，小组需对企业现有业务流程开展全面梳理，识别出能够通过大模型技术提升效率、优化效果的关键业务场景，梳理过程中必须结合企业的发展战略和短期经营目标，优先选择对企业核心业务影响较大、应用潜力较高的场景，客户服务、生产质量检测、市场营销分析这类场景都属于重点关注的范畴。

完成场景梳理后进入目标设定环节，企业需要针对每个已经选定的业务场景，明确大模型应用需实现的具体目标，目标设定需遵循可实现、可衡量、与业务相关的原则，坚决避免出现过于模糊或不切实际的目标。客户服务场景中，大模型应用的目标可设定为降低客户咨询响应时间、提高客户问题一次性解决率；生产质量检测场景中，目标可设定为提高产品缺陷检测准确率、减少人工检测成本，为后续工作提供清晰指引。

（二）技术能力调整

企业需构建动态适配机制，应对技术架构兼容性不足的问题，确保大模型技术能与企业现有技术体系有效融合，并根据业务需求变化及时调整技术方案。企业基于技术评估阶段的结果进入技术选型环节，此环节需结合业务需求中的量化指标，建立多维度的技术选型评价体系，该评价体系应包含技术兼容性、性能满足度、成本可控性、可扩展性、安全性等指标，且要根据不同业务场景的重要性对各指标赋予相应权重，通过加权评分的方式对不同大模型技术方案进行综合评价，最终选择得分最高且最符合企业实际情况的技术方案。

技术迭代环节是保障技术持续适配的关键，企业需要建立大模型技术应用效果的监测机制，定期对大模型的运行性能、应用效果以及与业务需求的适配情况进行评估，根据评估结果及时发现技术应用过程中存在的问题，并对技术方案进行调整和优化，同时要密切关注大模型技术的发展动态，当市场上出现更适合企业业务需求的新技术时，及时对现有技术方案进行升级迭代，确保企业的大模型技术能力始终与业务需求保持同步。对于难以适应新工作范式的员工，企业需要提供必要的过渡期支持。安排参与特定培训课程，协助他们慢慢适应人机协作的新工作模式，或者根据个人能力调整岗位，以从事更加适合的工作，减少因不适应而产生的工作压力以及焦虑情绪。

（三）数据资源治理

企业需实施全生命周期数据管理方案，解决数据质量与数量不达标问题，通过对数据资源的深度治理，为大模型应用提供高质量、充足的数据支持。数据收集阶段，企业要拓宽数据收集渠道，除传统业务系统数据外，还需要积极收集来自客户互动、社交媒体、物联网设备等多个渠道的数据，确保数据来源的多样性和全面性，同时要建立统一的数据收集标准，明确不同类型数据的收集格式、收集频率和存储方式，避免因数据格式不统一导致的数据整合困难。

数据清洗阶段，企业需要建立自动化的数据清洗工具和流程，对收集到的数据开展全面清洗，去除重复数据、纠正错误数据、补充缺失数据，针对不同类型的数据问题采用相应清洗方法，对于数值型数据，可通过统计分析识别异常值并进行修正；对于文本型数据，可通过自然语言处理技术去除冗余信息、统一表述方式，同时要建立数据质量审核机制，安排专业人员对清洗后的数据进行抽样检查，确保数据清洗效果。

数据整合阶段，企业要构建统一的数据仓库，将清洗后的各业务系统数据、外部数据进行整合，实现数据的集中管理和共享，同时根据业务需求对整合后的数据进行分类存储，建立数据分层架构，按照数据粒度分为原始数据层、汇总数据层、应用数据层等，方便大模型根据不同应用场景调用相应层级的数据，此外还要建立数据血缘追踪机制，详细记录数据的来源、处理过程和去向，确保数据的可追溯性，为后续数据质量问题排查和责任认定提供依据。

结束语：

综上所述，大模型技术为企业发展提供了新的机遇，企业要充分解锁大模型技术的应用潜力、将技术优势转化为自身的发展优势，构建科学合理的企业人工智能适配体系是关键。前文提出的四维度构建策略，能够有效解决企业在大模型技术应用过程中存在的常见问题，助力大模型技术与企业业务实现深度融合。未来的研究当中，可以重点关注多智能体工作流搭建在具体场景的落地与集团或行业间的算力资源适配优化。随着服务于人工智能的新型算力架构快速发展，怎样将许多高垂度专家模型与 solidworks、deform、Altair 等专业工具结合起来，以及在多智能体协同的效率与安全性中取得平衡，将成为企业人工智能应用的下一个攻坚方向。