经济观察网记者 胡群 12月12日，北京中关村科进科技有限公司（以下简称“中关村科进”）总裁于友平在“2024年大模型”上接受经济观察网采访时表示“技术与应用创新论坛”认为，模型产业的发展不再处于动荡状态，而是真正进入精细化落地过程。市场需要真正好用的ToB（面向企业）大模型应用，能够回归业务本质，帮助客户解决核心问题，并具备端到端的解决方案和全链条服务能力。

经济观察网：大机型的应用在个人消费市场得到广泛应用。企业侧的应用情况如何？目前，有哪些组织或机构正在积极部署大型模型企业应用？

于友平：大模型的应用场景不断拓展，覆盖范围逐渐从传统的知识问答、编程、写作等热门领域向价值链高端环节延伸。尤其是在产品研发、设计、生产制造、客户服务等方面，大模型的渗透和应用日益深入，不少硬件产品正在与大模型技术融合。随着技术迭代的推进，大型模型在政务、金融、工业、医疗、能源等垂直行业得到广泛应用。

现在市场上的大型模型公司主要分为三大类。第一类是提供算力服务的大型公司。此类公司通常是基础设施提供商，负责为大型模型提供必要的计算资源和云服务。

第二类是基础大示范企业。这类公司专注于基础大模型的研发，以核心技术的创新为主，重点关注算法、模型训练和优化。

第三类是实施大型模型应用的公司。这类公司将大模型技术与实际行业需求相结合，推动大模型在各行业的应用。他们不仅注重技术本身的创新，还致力于将大模型技术转化为可行的商业产品和服务。

目前市场上，第三类企业尤为罕见。虽然大模型技术和算力支撑是发展的基础，但技术的价值很大程度上取决于能否转化为实际应用。因此，能够在特定业务场景中有效落地大模型技术的企业往往能够在市场上创造显着的价值。

经济观察网：2024年如何评价大模型在企业中的应用？

于友平：目前，大模型产业的实施仍面临诸多核心问题，如成本高、数据处理困难、技术与需求难以匹配、人才短缺、行业专有技术不足、监管和道德风险等。因此，与2023年大车型的“动荡”发展相比，2024年已经相对平静。据两家国际知名咨询公司报告，预计2024年至2028年大机型市场复合增长率为40%至50%。在这种情况下，大模型应用势必迎来蓬勃发展期。

虽然2024年下半年大车型市场热度有所下降，但这属于市场发展曲线上的正常现象。当前的市场降温并不是负面事件，而是市场的良性调整。值得注意的是，不少行业先行者已经开始逐步渗透市场，洞察潜在机会。经过这段时间的沉淀，未来一两年市场可能会迎来新一轮的活跃。

经济观察网：市场需要什么样的企业端大规模模型应用？

于友平：大模式必须回归商业本质，解决客户问题。大模型的核心价值之一就是辅助人类更有效地沟通，保证信息的准确传递。以金融行业为例，如果大模型能够更高效、更准确地完成对话任务，那么将这些任务交给大模型将是理想的选择。这不仅提高了服务的一致性和专业性，还可以腾出人力专注于更高价值的工作。

我们认为，大模型在企业侧的应用潜力主要体现在两个方向：一是数据和知识密集型行业，如金融、医疗、教育领域。这些行业对数据处理和知识应用有着极高的要求，大模型可以有效提高信息处理效率和决策质量。二是创意产业，如影视制作、动漫制作等，在这些行业中，大模型可以促进内容创作的新颖性和多样性，增强行业竞争力。

经济观察网：目前，大模型已经应用于银行业的客服、营销等领域。展望未来，大型模型还将在哪些领域发挥作用？

于友平：目前，中关村科技已与银行、政务、央企、保险、理财、制造、零售、家装等行业龙头企业合作，实施规模化模型应用，比如如中信证券、招商证券、中信建投、星展银行、达州市政府、杭州医保以及全国多个省市的公安机关。在家装行业智慧营销方面，中关村科金大模外呼相比传统人工智能外呼，使营销活动转化率提升130%。在公安反诈骗领域，大模警助手将接警到停止缴费的周期从30分钟缩短至2分钟，更高效保障人民财产安全。

在银行业的应用场景中，我们认为主要有两个方向，即客户体验和员工体验。客户体验是通过大模型技术优化与客户的交互流程，以提高服务质量和客户满意度，而员工体验则是指利用该技术提高内部员工的工作效率和体验，提升企业整体运营效率。

在银行风控实践中，个人身份识别的准确性对于有效管理风险起着决定性作用。传统上，银行在处理和分析数据和信息方面存在一定的局限性。然而，随着先进的大模型技术的引入，银行现在已经能够对大量非结构化数据进行综合分析。这种深入的数据挖掘，显着提高了银行建立客户档案和评估风险水平的能力，从而强化了银行的风险识别、评估和控制功能。然而，金融行业特有的严谨性使得对新技术的接受更加保守。因此，这个领域迫切需要一批敢于探索的开拓者。

从目前的发展趋势来看，大模型技术在银行风险控制领域的综合应用还需要较长的发展周期。当然，如果技术迭代加快，这个过程可能会缩短。