本文探讨了生成式 AI 对企业的颠覆性影响及未来趋势，涵盖模型瘦身、开源挑战及多模态发展。分析了防御型、差异化及变革型三类用例的业务价值与筛选方法。阐述了提示工程、检索增强生成（RAG）与微调等技术实现路径的选择策略，并强调了数据安全、合规性及风险管理的重要性，为企业部署生成式 AI 提供决策参考。
生成式人工智能（Generative AI）通过学习大量原始内容，生成新的、原本并不存在的数据、文本、图像或其他类型的内容，具有一定的创造性和想象力。生成式 AI 为企业带来了创新的机会和自动化的潜力，提高了产品设计、广告创作和个性化服务的水平，使企业能够更高效地自动生成内容、提供个性化的客户体验。
2023 年被视为生成式 AI 的突破时刻，也是中国大模型发展的关键节点。通用大模型的快速迭代推动着生成式 AI 市场的发展。当前，企业的重点已经从围绕基础大模型的兴奋点转向推动投资回报率（ROI）的用例。虽然当前大多数企业都将生成式 AI 用于低风险的内部场景实施上，但随着生产力工具和生成式 AI 实践的快速发展，企业将在更多核心业务场景的关键用例中部署生成式 AI。从长远来看，基于生成式 AI 的对话式界面将促进技术商业化，使人工智能和其他技术进一步平民化。
本文汇总了行业在生成式 AI 方向的研究成果，包括生成式 AI 对企业的影响、大模型的应用价值和用例、技术实现方式、安全和风险管理，旨在回答企业想要了解的关于生成式 AI 和大模型的热门问题。
对于企业而言，生成式 AI 将在内容消费、内容生成、技术创造三个领域产生颠覆模式，这些领域对于企业在探索生成式 AI 技术的投资和应用路径时至关重要。
企业的大模型应用通常分为三类，每类用例具有不同的潜在收益、成本和风险：
针对众多大模型用例，企业应从业务价值和可行性两个维度进行用例筛选和优先级排序。
在银行业，最有价值且具可行性的用例包括员工智能问答助手、营销物料生成、编码辅助工具、客服坐席助手、数据分析、投研助手、信贷审批、风险预警、反欺诈等。根据业务价值与可行性进行优先级排序，可为银行的大模型应用选择提供参考。
在保险业，最有价值且具可行性的用例包括营销素材生成、条款自动审核、代理人销售助理、核保辅助支持、智能理赔、数据分析、保单摘要、欺诈规则发现、智能运维等。同时对这些用例按照业务价值与可行性进行优先级排序，旨在为保险公司大模型应用选择提供参考。
行业内已收录多个当前已产生阶段性成果、值得企业参考的案例简报，涉及多个用例方向和细分行业，旨在帮助企业快速了解生成式 AI 技术最新、最全面的落地情况。企业应关注自身行业特性，寻找可复用的最佳实践。
企业在训练特定任务的大模型时，微调并不是唯一可选项，提示工程和检索增强生成（RAG）是主要的替代方式。
基于对微调优劣势的分析，企业在训练大模型时，应先尝试提示工程和检索增强生成，进行试点和反复试验，只有在这些训练方式不足以提高模型性能时再考虑微调。微调成本高、周期长，适合有高质量私有数据的场景。
当前大部分大模型仍然是闭源的，但可商用的开源大模型正在快速发展，且和闭源大模型之间的距离逐渐缩小。开源大模型的主要优点包括可定制性、隐私性和安全性、利用社区协作的能力、模型透明度以及灵活性。
企业可以利用云基础设施进行开源模型微调和推理，或者选择较小的开源模型进行轻量级微调然后部署在企业本地。选择时需综合考虑数据敏感性、算力成本和合规要求。
对企业而言，大模型的建设路径有多种，企业需要了解每种大模型建设路径的技术差异以及优缺点，考虑所有关键因素，由此选择最合适企业的大模型建设路径。
常见的建设路径包括：
企业应结合自身资源和技术储备，选择合适的决策框架进行路径规划。
企业在使用大模型时的潜在风险包括：
企业需要实施相应的治理和安全控制措施，并了解数据、隐私和安全相关的法律法规。建议建立专门的 AI 伦理委员会或安全小组，定期评估模型风险。
生成式 AI 正处于从技术探索向规模化应用过渡的关键时期。企业在布局时应保持理性，避免盲目跟风。建议采取'小步快跑'的策略，优先在低风险场景试点，积累经验和数据后再逐步推广至核心业务。同时，必须将安全合规置于首位，建立完善的数据治理体系。通过合理的技术选型和用例筛选，企业可以有效利用生成式 AI 提升核心竞争力，实现数字化转型的深化。
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