毕马威中国张庆杰：大模型如何解决企业多样化需求

毕马威中国数字化赋能主管合伙人

张庆杰：

大模型给企业带来“道”与“术”多方面的影响。

从“道”的角度看，它带来了商业模式的创新，颠覆了传统商业模式，如平台经济、共享经济等，为企业提供了快速发展、弯道超车的机遇。大模型技术的应用重构了原有的供应链体系，为企业重新获取产业价值链的定位、提升竞争力提供机遇。不同产业之间通过跨界合作和创新来共同应对技术变革和产业结构变化带来的挑战，越来越成为大势所趋。

从“术”的角度看，其中包括提高决策效率。大模型可以处理和分析大量数据，帮助企业管理者更全面地了解市场和业务情况，从而做出更准确的决策，降低决策风险，提高决策效率。

大模型技术还可以优化企业的运营管理过程，如供应链管理、生产流程优化等。通过分析和预测，大模型可以帮助企业实现资源的合理配置，降低成本，提高效率。改进产品和服务也是大模型技术的重要作用之一。通过对市场和客户需求的分析，企业可以更准确地了解客户的偏好和需求，从而改进产品和服务，提高客户满意度，增强企业的竞争力，扩大市场份额。

另外，大模型的应用也给企业经营管理带来一些挑战。例如，企业需要投入大量的资源和资金来开发和维护大模型等。企业需要根据自身情况合理利用大模型技术，以应对各种挑战和机遇。

大模型的到来对企业家提出了新的要求和挑战。为了有效应对并利用大模型带来的机遇，企业家需要具备多种素质。

领导力与团队管理能力在企业家身上扮演着至关重要的角色。企业家需要具备强大的领导力，能够有效地引领团队面对大规模变革。这需要企业家设定明确的目标，制定有效的战略，并激励员工积极参与。同时，建立高效的沟通机制也是至关重要的，只有通过清晰的沟通，团队才能保持协调一致。企业家还需要培养具备相关技能的人才，确保团队能够应对各种挑战。

大模型技术不断演进，企业家需要保持持续学习的态度，跟上技术发展的步伐。同时，他们应具备创新精神，相信科技的力量，勇于尝试新技术和新业务模式，以适应快速变化的市场环境，并积极将技术转化为商业价值。

企业家应具备对数据敏感并善于利用数据做决策的能力。大模型的核心是数据，因此企业家需要理解数据的价值，知道如何利用数据来指导企业战略和运营。

大模型的应用往往涉及多个领域和行业的交又。企业家需要具备跨界合作的能力，与其他行业、领域的专家建立合作关系，共同推动创新项目的实施。

面对大模型带来的市场变化和竞争压力，企业家需要具备高度的适应性和韧性，既不要“神仙化”大模型，也不要“妖魔化”大模型，应能够灵活调整企业战略和业务模式，以应对不确定性并抓住新的机遇，同时还需要具备坚韧不拔的精神，以克服困难和挑战。

在大模型时代，企业面临着不同的挑战和机遇，但共同之处在于需要构建持续、全面的AI战略。这一战略包括 AI 的发展愿景、定位、全景图、发展进阶、路线图以及所需的支持等方面。随着业务发展、市场变化和技术进步，AI 战略也需要不断地调整和优化。

大模型技术需要与企业的业务场景深度联合才能发挥最大的价值。为此，企业要培养一支既懂技术又懂业务的团队。能够将大概型技术应用到实际的业务场景中，解决业务痛点。提升业务效率。同时，企业要建立一套有效的机制，促进技术与业务之间的沟通和协作。

随着大模型技术发展迅速，企业需要保持持续的创新和优化，才能跟上技术的步伐。这包括对新技术的跟踪和研究、对现有技术的改进和优化、对新业务模式的探索和实践等。企业需要建立一套鼓励创新的文化和机制，激发员工的创新精神和积极性。

大模型时代的人才不仅需要具备技术能力，还需要具备业务理解、创新思维和跨界合作等能力。企业需要重视人才的培养和知识传承，建立一套完善的人才培养体系，为员工提供持续的学习和发展机会。企业也需要关注知识的传承和共享，确保企业的核心知识和经验能够得到有效传承和利用。

随着大模型技术的广泛应用，伦理和责任问要也日益突出。企业需要坚守伦理底线，确保技术的应用符合社会价值观和法律法规要求。企业也需要积极承担社会责任，利用技术为社会做出贡献，推动可持续发展。

面对当前市场上五花八门的大模型，企业在做选择时需要考虑关键因素。要明确企业自身的业务需求，包括希望解决的具体问题、想要达到的目标等。深入理解不同大模型的功能、特点和应用场景，确保所选模型能够符合或超出业务需求。评估大模型在处理实际业务数据时的性能和准确性，包括响应时间、吞吐量、错误率等关键指标。可以参考独立第三方的性能基准测试和用户评价来获取更客观的信息。

综合考虑大模型的购置成本、运行维护成本、升级成本以及因使用大模型可能带来的潜在收益。对于资源有限的企业来说，选择性价比高的大模型尤为重要。

对于某些领域如金融、医疗等，模型的可解释性和决策透明度非常重要。选择能够提供清晰解释和逻辑的大模型有助于企业理解模型决策的依据，增强信任度。

此外，确保大模型在处理敏感和私密数据时遵守相关的隐私法规和安全标准。了解模型提供者的数据处理政策和实践，以及他们如何保障数据安全。

考虑大模型提供者的技术支持能力和服务质量，包括响应速度、解决问题的能力和专业知识等。良好的技术支持和服务能够在企业遇到问题时提供及时的帮助。评估大模型的可扩展性，以及提供者在未来模型迭代升级方面的计划和承诺。选择能够适应企业长期发展需要的大模型是明智之举。

从当前的市场趋势和技术发展来看，大模型投资热已经显现，且预计将持续升温。随着人工智能技术的突破和大模型技术的成熟，越来越多的企业开始意识到大模型在业务创新、效率提升和成本优化等方面的巨大潜力，并积极寻求相关投资机会。

当下，大模型技术仍处于不断发展和创新阶段，企业在该领域的研发投入有望获得丰厚的回报。通过投资大模型技术，企业可以加速产品创新，提升市场竞争力。企业可以结合自身业务特点，开发基于大模型的行业应用和解决方案，满足市场需求，实现业务增长。

随着大模型应用的普及，相关基础设施的建设和运营也将迎来发展机遇。例如，企业需要构建高性能计算平台、大规模数据存請和处理系统等来支持大模型的训练和推理。这些基础设施的建设和运营将为企业创造稳定的收入来源。

在大模型处理的数据量不断增加的情况下，数据安全和隐私保护问题也日益突出。企业需要投资研发相关的安全技术和解决方案，确保数据的安全性和隐私性，满足法规和市场的要求。

大模型时代需要的人才具备跨领域的知识和技能。企业可以投资人才培养和知识传承项目，提升员工的专业素养和综合能力，为企业的长期发展储备人才资源。

值得注意的是，大模型投资也存在一定的风险和挑战。例如技术更新换代速度快、市场竞争激烈、法律法规限制等因素都可能影响投资回报。因此，企业在投资大模型时，需要充分了解市场和技术趋势，制定科学的投资策略，并注重风险管理和持续创新。

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