大模型在行业中的应用需多方面支持，单纯依赖模型本身不足以实现其潜力。当前，这一点已成为业界关注的重点，并且是促进智能化进程的核心难题。
大模型赋能行业的阶段划分
观察大模型在金融领域的演进脉络，可以将其在智能化应用中划分为五个不同阶段。初始阶段为“L1功能级”，此时大模型仅作为辅助工具。随后进入“L2任务级”，能够协助完成特定任务。再至“L3协作级”，大模型能在特定领域实现自动化操作。“L4指导级”则达到与人类专家相当的水平。最终，“L5智慧级”超越了人类专家，实现了完全自治。这一划分清晰地界定了大模型在金融行业发展中的不同层级目标。每个阶段对应着不同的功能实现，有助于企业根据自身情况，有针对性地推进大模型在金融业务中的应用，并明确自身所处的阶段及未来的发展方向。
保险业中，大模型在提高内部运作效率方面展现出显著成效。这类模型具备知识属性，有效增强了团队执行力和员工个人工作效率。此举有助于提升内外勤人员的基本知识水平，进而改善客户服务体验。这体现了大模型在特定领域的初步赋能作用，为保险业的进步在知识积累和效率提升方面提供了坚实保障。
保险行业大模型应用的潜力
当前，大模型在保险业内部效率提升上展现出显著成效。然而，其在保险行业应用场景的拓展方面仍具巨大潜力。展望未来，大模型有望在更多保险细分领域得到广泛应用。例如，在保险产品开发环节，有望更精确地洞察市场需求；在客户服务环节，则可能提供更为个性化的服务。
保险公司在大模型应用步入L3阶段之际，鉴于其在保险产品定价、理赔等关键业务环节对数据与业务规则安全性和保密性的高要求，企业亟需加强其科技团队的人工智能能力。通过这一举措，企业能够独立利用AI技术赋能核心业务场景，从而在利用大模型带来的便利性的同时，确保数据安全等关键要素不受威胁。
大模型应用的误区
在促进大型模型实际应用的过程中，诸多行业存在误解。许多人误以为大模型具有无与伦比的能力。以金融领域为例，部分人士认为大模型能够直接替代那些由OCR、NLP等小型模型已实现功能优化的场景。这种观点显然是错误的。
金融业的发展趋势正从“双模并行”模式向多样化智能协同模式转变。在风险控制领域，已有相关探索，通过将传统模型与多模态模型、风险预测模型相结合。这种做法显著增强了风险识别的全面性，推动行业智能化风险管控水平的提升。各类模型均具备其独有的功能和价值，而多种模型的协同进步才是未来的发展方向。
金融业AI商业的价值闭环
崔可从商业视角分析，认为金融业客户能够构建起实现价值闭环的可行途径。首先，需明确AI的战略地位；其次，组建AI团队以执行战略规划；随后，构建AI的基础能力；最终，实现具体场景的应用。这一过程构成了一套完善的体系。
实际上，客户在现实操作中展现出多样化决策。部分客户以场景为导向探索成长路径，而另一部分则从基础能力着手进行规划。这一现象导致了“自上而下”与“自下而上”两种不同发展路径的出现。这种现象体现了金融企业依据自身特性与需求，构建各自发展体系的具体情况。
底层平台工具的作用
华为借助云盘古大模型解决方案的架构，正促进人工智能商业闭环的构建，并加快应用场景的普及。这一举措凸显了基础平台工具的显著作用。
华为致力于发展“大模型工程化方法论及企业级工具链”的解决方案。该方案旨在使大模型与实际业务场景实现更紧密的融合。此举强化了对业务流程的整理，并通过平台化手段为特定业务流程提供支持，有效助力客户在大模型应用方面取得进展。此举也为其他企业搭建大模型平台提供了借鉴，凸显了底层平台工具在大模型实际应用中的关键作用。
对你有何启发呢
当前，大模型在业界的发展备受关注。在探讨大模型如何助力行业发展时，我们必须考虑众多关键因素，包括不同发展阶段及各行业应用的具体特征等。针对你所在行业，若计划采用大模型，你认为应从哪个步骤开始？欢迎点赞、转发此篇文章，并在评论区热烈讨论这一议题。
