企业AI实战攻略：目标、场景与模型选择

▲ 明确AI战略目标

确定AI部署目标：企业需要明确部署AI的目标，例如提升市场竞争力、优化成本结构、实现产品创新等。这些目标将指导后续的场景选择和模型选型。

▲  评估场景成熟度

技术成熟度：参考Gartner的Hype Cycle等技术成熟度曲线，评估潜在AI应用场景的技术成熟度。

行业应用成熟度：利用易观行业AI应用成熟度曲线（AMC曲线），了解不同行业AI应用的成熟度和最佳实践。

企业应用成熟度：评估企业自身的AI应用成熟度，包括业务需求稳定性、数据积累情况、流程标准化程度等。

▲  选择合适的AI应用场景

利用“AI场景选择三度模型”：该模型综合考虑了技术成熟度、行业应用成熟度和企业应用成熟度三个维度，帮助企业筛选出合适的AI应用场景。

关注核心业务环节：优先选择能够对企业核心业务环节产生显著影响的AI应用场景，如财务决策、供应链优化、客户关系管理等。

▲  评估并选择合适的AI模型

模型能力评估：

1. 语言能力：包括简单理解、知识运用、推理能力等。

2. 通用任务能力：模型在不同任务上的表现如何。

3. 安全和价值观：模型是否符合企业的安全和价值观要求。

1. 产品能力评估：

1. API化易用性：模型是否易于集成到企业现有系统中。

2. 训练与微调支持：供应商是否提供足够的支持来训练和微调模型以适应企业特定需求。

3. 运营维护保障：模型的运营维护是否便捷，是否有持续的技术支持。

生态能力评估：

1. 中间层生态：模型是否有丰富的中间层生态，便于模型的精调和持续运营。

2. 国产供应链布局：模型是否支持国产供应链，以降低潜在的风险。

3. 行业伙伴与最佳实践：是否有成功的行业应用案例和合作伙伴网络。

1. 可持续发展能力评估：

1. 战略路线与资源投入：模型供应商是否有清晰的战略路线和足够的资源投入来支持模型的长期发展。

2. 人才梯队建设：模型供应商是否拥有强大的人才梯队来支撑技术创新和模型优化。

▲ 参考主流大模型选型评估矩阵

1. 易观分析提供了中国主流大模型的选型评估矩阵，从模型能力、产品能力、生态能力和可持续发展能力四个维度对主流大模型进行了综合评估。企业可以根据自身需求，参考这些评估结果来选择合适的AI模型。

2. 制定AI部署方案

3. 在确定了AI应用场景和模型后，企业需要制定详细的AI部署方案，包括数据准备、模型训练、部署集成、系统测试、运营维护等各个环节的计划和时间表。

1. 持续监控与优化

2. AI部署后，企业需要持续监控系统的性能和效果，根据业务需求的变化和技术的发展不断优化AI应用和模型，以确保AI能够持续为企业创造价值。

综上所述，企业在选择合适的AI应用场景和模型时，需要综合考虑多个因素，包括战略目标、场景成熟度、模型能力、产品能力、生态能力、可持续发展能力等。通过科学的评估和选择过程，企业可以最大化AI应用的价值和回报。