前言

今天分享的是大模型专题系列深度研究报告：《大模型专题：2024大模型应用实践报告：战略一致性，企业成功落地大模型的隐藏秘钥》

（报告出品方：爱分析）

报告共计：35页

1.报告综述

人工智能大模型，是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。大模型以其在模型精度和泛化能力等多个指标上超越传统 AI 模型的表现，以及赋能千行百业的巨大潜力，成为当今世界各国人工智能技术发展的核心方向。

大模型经过近一年半的高速发展，已在政府、医院、学校、企业等各类需求群体中建立初步认知。其中一部分需求群体设立专项预算、开放业务场景，对大模型进行试点应用。通过试点应用，需求群体加深了对大模型能力和价值的认同感，进而普遍希望在未来继续增加相关预算，将大模型与实际业务进行更深入、更广泛的融合。

大模型应用百花齐放，其中数据分析和知识库/智能客服是企业在 2024 年关注度最高的是两个应用场景，成为企业落地大模型的重要抓手。调研数据显示,准备在 2024 年应用大模型的企业中,有 78%计划在数据分析场景落地，有 70%计划在知识库/智能客服场景落地。基于此，本报告将重点研究数据分析和知识库/智能客服两个特定市场。

有需要完整报告的朋友，可以扫描下方二维码免费领取👇👇👇

2.市场洞察

通过对近百家大型企业的调研，爱分析归纳出大模型落地应用过程中普遍存在的挑战，它们遍布规划、立项、选型、实施和运营等全流程。本报告将选取三个重点挑战进行论述并提出解决方案。

挑战1:大模型项目未与企业保持战路一致性

一般情况下，大模型通常是由上至下推动的，由萧事长或 CE0 等企业一把手宣布大模型必须落地的任务。该任务无论分配到哪个团队，都会启动一个以大模型为主题的项目，并展开一系列汇报工作。在汇报过程中，企业一把手询问的首个问题往往是大模型项目与公司战略的关联。但是，在大多数汇报中，项目负责人的回答仅局限于大模型技术和应用，例如“大模型+知识库”赋予一线员工的能力提升、“大模型+数据分析”提高了业务人员使用数据的便捷性等。这些价值与企业战略间并无必然联系，即大模型项目与企业战略之间没有必然联系，进而导致大模型项目难以顺利过审。某大型化学用品公司 CI0 向总经理汇报 2024 年度IT 项目规划和预算情况，但汇报并不顺利，重点问题在于大模季项目的业务价值没有打动总经理。因此，爱分析建议首先要解决如何保持大模型项目与企业战略一致性的问题。

实际上，多数企业在 2023 年年末至 2024 年年初期间会做 2024 年企业战略规划，其中必然涉及到战略目标设定以及战略解码的过程。爱分析认为，大模型项目必须在战略解码的过程中找到自身的核心定位，或者说确定其与战略的紧密联系，这对于项目的顺利进行至关重要。

下图为一个常见的战略解码过程，涵盖了从整体公司级战略到管理层设定的KPI目标，再到业务执行层的每个项目。无论是采用战略地图或者其他形式，都可以帮助企业进行战略解码的工作。其主要作用是在整个战略解码的过程中，尤其是在最终的执行层(项目)中，真正找到符合企业自身情况的战略对齐，从而提升大模型项目的价值。

某金融机构在每年年底和第二年年初时，需要对整个十四五规划进行全方位回顾。在考虑十四五规划时，一个颇为关键的战略是自主可控，这也被明确写入公司的十四五信息化战略规划之中。因此，大模型项目负责人就是从十四五战略规划中出发，从中挑选出适合的项目。该金融机构最终选中的落地项目是“大模型+运维”，选择原因其实是它比较好地解释了自主可控。这里的自主可控不局限于外资软件或基础设施，更多的是对外部供应商的自主可控。在此过程中，大模型与运维的联合价值显得尤为重要，因为可以对金融机构现有自身内部能力进行强化，也就是大模型可以提升公司内部运维人员的技能，例如通过知识库、B 以及其他能力赋能内部运营的人员。运维人员在这个过程中，可以减少对云厂商或外资硬件服务器厂商等存在的高度依赖，从而以更好的程度体现出自主可控性。该项目从立项到实施都较为顺利，因为在项目之初便将整个公司的十四五战略规划中的自主可控性纳入其中，是一个非常优秀且值得借鉴的金融机构案例。

有需要完整报告的朋友，可以扫描下方二维码免费领取👇👇👇