AI技术应用 | 企业AI应用行动指南报告(36页-文末附下载)

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Foreword

AI技术应用 | 企业AI应用行动指南报告-36页

《企业AI应用行动指南2024》由易观分析编制，为企业提供AI大模型部署全面指导，涵盖发展概述、战略决策、部署步骤及常见误区等内容，并提供实用工具与策略自检工具。

AI大模型发展

发展历程2010 - 2018年为启动期，深度学习在图像和语音识别取得突破，Transformer等模型架构提出；2019 - 2023年爆发式发展，众多大模型发布；2024年进入稳定发展期，技术快速迭代，商业化落地铺开。企业智能化转型智能化是互联网化、数字化延伸，未来企业组织形态将以AI为核心重构，AI能力成为企业核心能力。应用场景生成式AI已渗透到金融、电商、娱乐、教育、工业、医药等行业，在各行业经营关键环节发挥作用，如金融的智能营销与客服、电商的商品海报生成等。

AI策略选择与决策

MaaS加速AI大模型创新与应用开发，企业和开发者可利用云端资源与预训练模型，快速构建和部署模型及应用，实现行业定制化与个性化。AaaS通过简化部署管理等，降低技术门槛，推动大模型落地多元场景，如个人助理、智能客服等。



Step0理解AI，了解行业最佳实践。Step1选择场景，可参考行业应用成熟度曲线，普通企业关注高速发展期应用，创新驱动企业可关注市场启动期应用，避免过早介入探索期应用；同时考虑行业通用场景AI化成熟度。Step2制定目标，明确AI应用要解决的问题或实现的目标。Step3选择路径， 包括端到端自主训练（适合头部科技企业，需高算力、算法等能力）、联合研发与微调（适合行业头部企业，考量算力、模型选型等要素）、采购API（适合中型企业，关注AI能力抽象与数据处理）、调整应用选型策略（适合多数企业，以业务驱动，提升AI能力评价权重）。Step4选择大模型企业与合作伙伴，可从模型能力、产品能力、生态能力、可持续发展能力等维度评估主流大模型。



AI部署五步法主流商业模式

企业部署AI常见误区

误区一避免将AI技术投入当目的，应从战略层面结合核心业务与长期目标应用AI，实现创新驱动发展。误区二不能只关注显性成本，要考虑模型训练持续投入、总推理成本与收益平衡等后续成本。误区三对AI投入收益预期要合理，部署后短期内多带来效率提升与成本节省，业务显著变化可能需2 - 3年。误区四：大语言模型与生成式AI应用落地是系统工程，选择合作伙伴不能仅聚焦模型能力，还应考量产品封装、生态能力建设等。误区五在AI应用风险控制上，既不能忽视潜在风险，也不能过于谨慎，需找到平衡点，做好风险评估与安全保障。

AI部署建议与自测

部署建议以业务为核心，建立保障机制，关注与AI驱动相适应的组织能力建设。企业AI决策自测从战略与目标、场景/产品/技术成熟度、资源与组织等方面设置自测问题，帮助企业评估AI部署准备情况。

1/ 2023年,大模型元年,这一次真正撼动了人类

2/ Al策略的选择与决策

3/ 企业部署Al的常见误区























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