当前，随着科技的迅猛进步，大模型在行业中的应用受到广泛关注。然而，仅凭大模型是否能够有效促进行业发展，这一议题引发了广泛的讨论与深思。
大模型需工程化落地体系
实现大模型在行业中的应用并非易事。众多行业已认识到，单纯依赖模型本身是不够的。在实际操作中，必须构建一套完整的工程化落地方法体系。例如，通过底层平台工具的构建，形成完善的大模型平台以促进行业发展。这主要是因为，只有依托确定的架构，才能应对大模型应用过程中可能出现的不确定性。这一理念在众多行业探索大模型应用时至关重要。各地科技企业和研究机构正积极研究如何构建此类体系，众多城市也出台了相关政策，以鼓励构建这种体系，进而推动当地行业借助大模型实现快速发展。
从实际产业应用观察，该体系的不存在使得大型模型在行业推广过程中遭遇重重困难。具体而言，一些制造业企业试图利用大模型提高生产效能，然而，由于缺少工程化的实施框架，大模型与生产流程未能实现顺畅对接。
大模型在金融业的应用阶段
金融业智能化的大模型应用遵循五个发展阶段。初始的“L1功能级”阶段，大模型仅作为辅助工具。随后进入“L2任务级”，大模型开始辅助完成特定任务。在“L3协作级”，大模型在特定领域实现自动化操作。达到“L4指导级”时，其能力已与人类专家相当。而“L5智慧级”则标志着大模型超越了人类专家，实现了完全自治。这些阶段的界定清晰展现了大模型在金融领域不断进步和深入发展的路径。
金融企业根据各自的具体状况，正处在不同的技术应用层级。以小型金融企业为例，它们可能仍在L1或L2级别，而大型金融集团则可能正计划向L3级别过渡。从业者需结合所在企业的具体层级，对大模型未来的发展路径进行深入思考。
大模型在保险行业的当下作用
在保险领域，目前大型模型主要被用于增强行业运作效率。这些模型属于知识型，有助于显著提高内外部员工的知识水平。例如，某知名大型保险公司引入大模型后，新员工培训周期减少了大约20%，知识掌握的精确度提升了大约15%，从而大幅提升了员工的工作效能。
团队执行效能因此得到增强，客户体验亦随之改善。然而，此效率提升仅为开端，保险业中大型模型尚有广阔的开发潜力，未来预期将在更多领域发挥显著作用。
保险公司应用大模型的安全考量
保险公司对涉及保险产品定价、理赔等核心业务环节的数据及业务规则安全性、保密性有严格的要求。随着大模型在企业中的应用达到L3阶段，企业需加强其科技团队在AI领域的建设。例如，部分保险公司增加科技投资，提高内部科技研发比例。通过这些措施，企业能独立利用AI技术为关键业务场景提供支持，确保公司运营的安全和稳定。
确保核心业务安全至关重要，绝不可掉以轻心。众多保险公司已设立风险管理计划。一旦大模型应用期间发生数据泄露，将严重损害企业信誉及客户信心。
大模型应用的误区与金融趋势
在推进大模型实际应用的过程中，诸多行业存在误解，误以为大模型具备无与伦比的能力，能够直接替代已由OCR、NLP等小模型赋能的成熟应用场景。实际上并非如此。以金融业为例，其未来发展趋势是从“双模并行”模式向多元智能协同发展转变。例如，在风险控制领域，目前正尝试将传统模型与多模态模型以及风险预测模型进行融合，以增强“端到端”的风险识别能力，从而提高整个行业的智能风险管控效能。
金融机构应认识到这一发展动向，以防止资源因错误的大模型应用而被浪费。同时，银行、证券等机构正在积极研究并尝试制定符合自身需求的多模型融合方案。
华为的大模型推动策略
华为在底层工具领域投入了积极研发。其云盘古大模型解决方案架构有助于构建AI商业闭环，并促进实际应用场景的快速实施。此外，华为致力于研究“大模型工程化方法论”与“企业级工具链”的结合方案，对业务流程进行深入梳理，利用平台化优势为特定业务流程提供支持，进而助力客户更高效地利用大模型技术。
这些措施对于华为业务的成长至关重要，同时，它们也为其他公司提供了参考价值。众多企业正在探索如何将华为的解决方案融入自身的现有体系。
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