不解决这三个问题大模型商业落地就是一句空话

　　目前，大模型已经从学术界的尖端研，究变成了商业界的热点话题。目前，国内的科技巨头和新兴创业公司都在积极探索大模型的商业应用，试图利用它为现有业务带来创新和增长。

　　这种“急行军”的态势表现在两个方面：一是大模型正在与传统的ERP、CRM、BI、财务、营销、运营和客服等核心业务系统进行深度整合，使其更加智能化和自动化；二是大模型开始在金融、制造、零售、能源和娱乐等多个行业得到广泛应用，推动行业创新和转型。

　　根据对ChatGPT的联网模式、微软必应、百度文心一言、淘宝问问等产品的试用，笔者发现，目前大模型的商用还存在明显的问题。

　　例如，早期的ERP系统可能是在计算资源有限、网络不够成熟的时代下诞生的，其设计理念、数据结构和功能特点都与当时的技术和商业环境紧密相关。它们可能基于传统的关系数据库和面向服务的架构，而不是现代的微服务或容器技术。

　　因此，与大模型的整合策略必须是多元的，它需要考虑到每一个系统的特性和需求。具体来说，对于那些基于老旧技术的系统，可能需要引入一些“适配器”或“中间层”来转化数据和业务逻辑，使其能够与大模型顺畅对接。而对于那些已经采用了现代技术的系统，整合则可能更为直接和简单，但仍需确保数据的一致性和完整性。

　　这种接口的多样性对于大模型的整合提出了严峻的挑战，每一种接口标准或协议背后，都有其特定的数据结构、调用方式和安全机制。如果为了让大模型与这些系统无缝交互，要为每一种接口都开发一个对应的适配器。这意味着除了大模型本身的维护外，这些适配器也需要经常更新和优化，以应对业务系统的迭代和接口的变更。

　　假设有一个王小姐，她是一家知名在线购物平台的忠实用户。每次当她浏览商品、添加商品到购物车或进行购买，购物平台的后台都会静默地记录下这些行为数据。当王小姐的行为数据被实时传输到大模型中，模型会立刻进行深度分析，结合她过去的购物记录和浏览历史。大模型很快识别出王小姐最近对夏季女装有浓厚的兴趣，并可能需要一些配饰来搭配她新购的连衣裙。

　　现在淘宝问问就没有跟淘宝体系进行数据打通，淘宝问问并不知道用户的偏好，它就像内嵌在淘宝中的一个信息孤岛，并没有有机融入整个淘宝的数据体系。

　　大模型与各类业务系统的数据流动显得尤为重要，这不仅仅是因为数据量的增加，更是因为数据在为企业带来价值的过程中的角色正在发生变化。然而，要实现数据在大模型与各个系统间的顺畅、保真流动，绝非易事。

　　在大模型与业务系统之间的数据流动并不是简单的数据迁移或转移，这是一个复杂的、双向的、持续的过程。

　　想象一下，一家大型电商公司希望通过大模型来优化其商品推荐系统。为了做到这一点，仅仅让模型识别用户的购买记录是不够的，它还需要理解用户的购物习惯、兴趣偏好、搜索历史等诸多细节。而更进一步，大模型还要能够理解时令、节日、促销活动等商业策略，才能确保所生成的内容是真正有价值的。

　　数据无疑是大模型的核心输入，但要达到真正的业务理解，仅仅依赖数据是不够的。许多业务知识是隐含的，非结构化的，这使得它们难以通过传统的数据方式来传递。例如，一个公司的核心价值观、其与客户之间的长期关系、以及行业的微妙变化，都可能不直接反映在数据中。这样的知识，如果被忽视，可能导致模型做出偏离真实业务场景的决策。

　　设立特定的业务知识团队是一个值得考虑的方法，这样的团队可以由业务专家、数据科学家和模型工程师组成，他们共同工作，确保大模型得到全面而深入的业务培训。

　　在未来，我们预见大模型将进一步与业务紧密结合，不再仅仅是一个数据处理和分析的工具，而是成为整个业务流程的核心驱动。这不仅仅是技术的进步，更是业务模式、组织结构和工作方式的全面转型。AG真人娱乐首页