在數字化轉型的浪潮中，人工智能正以前所未有的力量，驅動着業務模式與運營效率的深刻變革。企業應如何理解並駕馭這一顛覆性技術？傳統軟件開發模式將面臨怎樣的升級？我們又該如何選擇正確的技術路徑，讓AI真正為業務賦能？

我們特別邀請到迅易科技COO Jacky，近期正聚焦生成式AI的企業級落地研究，AI智能體在多行業場景的應用，力求讓AI技術真正紮根業務、創造實效。

帶着這些問題，我們一起深入解析生成式AI的企業級實踐之路，分享從理念到落地的關鍵洞察。

Q：生成式AI作為熱門技術趨勢，它對於企業的核心價值是什麼？與傳統自動化工具有何不同？

生成式AI的核心價值在於其“創造與推理”能力。傳統的自動化工具是基於預設規則，它只能執行明確指令的任務。而生成式AI是一個“智能大腦”，它能理解自然語言，從數據中學習模式和知識，並生成全新的、有上下文關聯的內容和解決方案。它不僅能替代重複勞動，更能輔助創新、賦能決策，將員工從繁瑣的信息處理和內容創作中解放出來，去從事更高價值的戰略性和創造性工作，這是一種生產力的質變。

Q：這種“質變”是否意味着傳統的軟件開發模式也需要改變？

生成式AI支持的軟件開發與傳統模式在三個關鍵維度上存在根本區別：第一，數據控制與所有權。 傳統開發中，數據和邏輯完全掌控在自己的服務器和代碼中。而生成式AI開發常需調用外部大模型，數據可能短暫“離岸”，對安全、隱私和合規性提出了更高要求。第二，開發過程與問題解決。 傳統開發是“確定性”的，輸入確定，輸出就確定。而生成式AI是“概率性”的，相同輸入可能產生不同但都合理的輸出。這要求開發過程充滿測試、迭代和領域專家的持續評估。第三，評估方式。 傳統軟件用單元測試驗證對錯，生成式AI應用則需要評估其輸出的相關性、準確性和流暢性，需要業務專家深度參與。

Q：現在各行各業都在談生成式AI，您認為企業的需求究竟是什麼？

企業最真實的訴求其實非常具體。它們面臨的不是“要不要用AI”的理論問題，而是“如何降本增效、如何創新突圍”的現實壓力。生成式AI的核心價值在於，它能理解、推理並生成像人一樣的內容和決策支持。對企業而言，絕不能是一個炫技的工具，而是實實在在地幫助企業提高效率、進行業務創新、降低技術門檻，同時能讓我們的服務更智能、個性化，直接提升客户滿意度和市場競爭力。

Q：在技術路徑選擇上，自定義機器學習 (ML) 模型和生成式 AI 模型之間有何核心區別？

兩者的根本區別在於其核心任務與技術路徑。自定義ML模型需要通過學習企業自身的歷史數據來回答“將會發生什麼”的問題，比如預測銷量或識別風險，其構建過程通常需要從零開始。而生成式AI則是基於通識知識，並能根據企業的專有數據進行引導，直接生成全新的內容、代碼或回答疑問，其優勢在於我們能基於現成的大模型快速微調，大幅降低使用門檻。簡而言之，解決預測問題用自定義ML，處理創造性和認知性任務則用生成式AI。

Q：請問您如何看待生成式AI對企業運營的影響？

生成式AI確實正在重塑企業的運作方式，它不僅僅是技術工具，更是一種推動業務轉型的驅動力。從我們的實踐來看，生成式AI能夠大幅提升員工效率、優化客户體驗，甚至幫助企業在快速變化的市場中保持競爭力。但與此同時，也帶來了新的挑戰，比如數據安全、輸出可控性等問題，需要我們謹慎應對。

Q：從業務層面看，生成式AI目前有哪些比較成熟的應用方向可以快速為企業帶來價值？

根據我們的實踐和行業觀察，主要有五大高價值應用類型。

• 與你的數據溝通： 構建企業專屬的智能問答系統，讓員工能用自然語言直接查詢散落在各種文檔、報告中的知識，直接獲得答案。
• 創建個性化AI代理： 開發能處理特定任務的AI助手，如生成日報、客户諮詢。
• 添加超個性化： 在營銷和客服中，基於用户實時行為，利用AI動態生成個性化的產品推薦、營銷內容和界面交互，極大提升客户體驗。
• 構建客户服務形象： 打造擬人化的品牌虛擬形象，能與客户進行多模態（語音、文本）互動，甚至完成查詢、推薦等閉環服務。
• 獲取見解： 將AI作為“高級數據分析師”，從多個異構系統中自動提取信息，生成可視化的報告和洞察文章，輔助管理層快速決策。

Q：您認為哪些生成式AI應用場景是企業最應關注並優先落地的？

我認為場景的選擇應遵循兩個核心原則：一是能解決當前明確的業務痛點，二是能快速驗證價值並形成正向回報。 企業可以優先聚焦兩類場景：第一是企業智能知識庫管理。 這能將企業目前散落在文檔、代碼庫與報告中的沉默知識，轉化為可推理、主動提供洞察的“企業大腦”。第二類是任務智能化助手。 企業內會大量存在的、規則模糊但重複性高的工作，比如為會議生成摘要、為項目報告起草初稿、或為公司規範初步審核代碼。這類應用能與現有工作流無縫集成，能快速讓團隊感受到AI帶來的實際效益。這兩個場景為後續更復雜的AI應用奠定了堅實的基礎，而迅易科技也有相關的案例實踐經驗，可為企業作為參考示範。

Q：面對市場上眾多的模型，企業應如何為自身獨特的用例做出最佳選擇？

我們的經驗是，不選最貴的，只選最對的。首先是能力匹配：任務有多複雜？是簡單的問答還是複雜的邏輯推理？這決定了我們需要“大模型”還是更靈活的“小模型”。其次是響應速度：對於實時交互場景，延遲必須低，否則用户體驗會大打折扣。再者是成本效益：不僅要看調用模型的直接成本，還要考慮集成、運維和迭代的整體投入。最後是可定製性：我們的業務數據很獨特，模型是否能針對我們的數據進行微調，以達到最佳效果？這一點至關重要。

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總而言之，生成式AI的開發，不是純技術活，與傳統軟件開發相比，生成式AI更依賴領域專家與AI工程師的緊密配合，需持續驗證輸出結果、迭代優化，形成“提示-評估-調整”的閉環。

生成式AI不是未來的技術，而是現在的機遇。我們認為企業可以從試點項目入手，結合業務需求小步快跑，才能在AI浪潮中佔據主動，贏得先機。如果您對生成式AI案例感興趣，歡迎前往迅易科技官網聯繫我們。