經濟觀察報 記者 汪青 “大模型技術的發展為各行業帶來了前所未有的機遇，但也伴隨著諸多挑戰。企業需要準確把握發展節奏，在積極探索應用的同時，妥善應對隱私安全、成本控制等問題，才能在這場科技變革中搶占先機。”中關村科金總裁喻友平在3月13日召開的“DeepSeek企業應用之道——2025大模型技術與應用創新城市”論壇上表示，企業大模型的勝負手也不再是模型參數大小，而是誰能更好地運用垂類大模型。

在科技飛速發展的當下，大模型技術作為驅動各行業智能化變革的核心力量，正以前所未有的態勢重塑著產業格局。據了解，通用大模型如同具備通識能力的本科生，而垂類大模型則是深耕特定領域的研究生。

“B端市場的突破關鍵在于構建具備行業know-how和技術領先的垂類大模型。”喻友平表示，隨著越來越多的企業將大模型應用到核心業務中，企業大模型的勝負手不再是模型參數大小，而是誰更懂用垂類知識和經驗提升業務價值。垂類大模型作為大模型進一步商業化的關鍵，已成為企業數智化升級的必選項。

喻友平在回溯大模型技術的發展歷程時指出，DeepSeek的誕生無疑是一個重要的里程碑。自R1版本推出后，在國際多項評選中成績斐然，展現出顯著的技術優勢。

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數量級，這一突破極大地節約了成本，為大模型應用的大規模拓展開辟了廣闊空間。作為國產且全面開源的大模型，DeepSeek讓企業能夠以極低的成本開展應用，有力推動2025年大模型應用邁入全新階段。

“盡管企業在應用時仍存在數據安全擔憂、技術適配難題等顧慮，但不可否認，更多的機遇也隨之而來，吸引著眾多企業在大模型領域不斷探索深耕?！庇饔哑秸f。

談及大模型落地的方法論，喻友平認為，“平臺 + 應用 + 服務”是企業落地大模型的通用范式。通過平臺對數據進行凝練、分析和應用，使其覆蓋生產、營銷、運營等各個環節；同時，服務提供全鏈條支撐，無論是企業內部IT團隊還是第三方供應商，都需要從這三個層面綜合考慮大模型的落地應用。此外，數字化與智能化相輔相成，數字化是智能化的基礎，兩者融合形成的新智能化才是大模型落地的關鍵所在。

據喻友平介紹，基于DeepSeek中關村科金發布了得助大模型2.5版本。不僅提升了垂類大模型構建能力，還融入了多模態能力應用。在智能體方面，面向To B端打造了具備豐富插件能力和內外系統集成能力的工具。同時，中關村科金推出大模型平臺一體機，大幅降低了企業應用大模型的軟硬一體門檻。

在大模型的企業應用中，智能客服是最為廣泛的場景之一。喻友平認為，企業若想應用大模型，智能客服的應用是首要切入點。企業需要將自身知識和數據融入模型，從而為客戶提供更優質的服務。不過，企業應用大模型與個人應用存在顯著差異，垂類大模型需要具備靈活應變能力，同時又要確?；卮饻蚀_、邊界清晰。

在智能客服場景中，大模型在服務人員服務客戶的各個階段都能發揮關鍵作用：事前可以模擬客戶訓練服務人員，事中能夠輔助客服快速處理問題，事后還能進行服務質量全檢。相較于直接用大模型替代人工，在當前階段利用大模型提升人工效率顯然更具現實意義。

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

實際上，隨著各行業數字化進程的加速，除智能客服外，各行業對大模型的需求也日益增長。在第二產業的工業生產、設計優化、運維保障，以及金融、船舶、工程等行業，垂類大模型都展現出巨大的應用價值。

基于此，中關村科金推出了得助智能客服4.0平臺。作為業內唯一具備從全媒體聯絡中心到機器人再到客服全流程智能輔助的產品家族，該平臺在家居、汽車等行業取得了顯著成效，例如坐席話后處理時間降低、營銷轉化率提高等，這些成果進一步驗證了大模型在實際應用中的價值。

金融行業由于數據知識高度密集，成為大模型應用的重點領域。談及大模型賦能金融業的成效，喻友平以中關村科金與頭部券商打造的財富助手為例介紹道，該系統能夠在10秒鐘內生成展業內容，高頻場景問答準確率達93%，展業效率提升3倍。在以生成式AI為主導的人工智能浪潮下，金融行業與大模型技術適配度極高。

喻友平認為，未來強大的金融垂類大模型無疑將成為金融機構的核心競爭力，行業內的并購和能力整合也將成為趨勢。大模型在金融場景中如同服務人員的“超級大腦”，幫助服務人員更好地理解行業動態并服務客戶。

然而，大模型在金融領域的應用也面臨著諸多挑戰。其中，數據安全和隱私保護問題尤為突出。

對此，喻友平認為，企業必須構建自有大模型開發平臺，防止數據在公共平臺處理時被不當使用，就像擁有核心數據能力的公司需要專屬“廚房”，防止數據外流一樣。此外，大模型在落地過程中還需解決數據合規使用、避免模型“幻覺”等問題，企業在投入時要充分考慮自身實際情況，理性看待回報周期。