每日经济新闻 03-14
中关村科金总裁喻友平:DeepSeek正开启大模型“垂类竞速”模式,企业要充分利用数据资产实现智能化转型
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随着 DeepSeek 的横空出世,一股全民讨论大模型的热潮正在涌起。

3 月 13 日,由中关村科金与上海市人工智能行业协会联合主办的 "DeepSeek 企业应用之道—— 2025 大模型技术与应用创新城市论坛 " 在上海举行。中关村科金总裁喻友平在演讲中指出,DeepSeek 系列模型降低了大模型的普惠门槛,正加速推动各行各业的大模型应用落地。他大胆预计,2025 年逾 90% 企业将把大模型深度应用到核心业务中,开启 " 垂类竞速 " 模式。

中关村科金总裁 喻友平

图片来源:每经记者 宋钦章 摄

在接受《每日经济新闻》记者(以下简称 "NBD")采访时,喻友平表示,随着大模型时代的到来,数据成了非常宝贵的资产。未来企业最好能用自己的平台来处理和加工这些数据,这样会更加安全。

企业应抓住垂类大模型的机遇,利用数据资产实现智能化转型

" 自从春节后,我每周都在出差,主要任务是为大型客户提供人工智能讲座,结合企业的应用场景分析智能大模型部署方案。" 喻友平在会上分享,这是他春节后的工作常态。

他坦承,众多垂直行业对大型模型有着迫切的需求,同时大模型在众多特定领域中也展现出广泛的应用潜力。结合自身经历,他在现场举了几个大模型落地的案例:" 在金融行业,通过大模型技术,我们为头部券商打造了财富助手,提高了客户服务效率和满意度。"" 在工程领域,我们为宁夏交建开发了国内首个工程大模型应用平台,显著提升了知识获取和标书应答效率。"

具体到金融领域的大模型,他认为现在仍处于供给不足的状态。" 目前,理财服务人员迫切需要一个更好的工具,让他们更好地服务客户。比如,需要大模型能够动态地解读最新的市场资讯和企业研报,并提炼重要观点。同时还要结合客户的特点和产品的特性,提出个性化的理财建议。"

" 在过去,许多人在这个领域进行了探索,但实际的进展并不显著,一个关键原因在于其智能化水平仍然有限。" 喻友平坦言,随着 DeepSeek 问世,其强大的推理能力以及对资料的收集和整理能力,为实现真正智能化的金融领域垂类大模型带来了更多可能性。

他强调,行业垂类大模型是当前企业提升效率、降低成本和增强销售的重要机遇。企业应抓住垂类大模型的机遇,通过 " 平台 + 应用 + 服务 " 的模式,充分利用数据资产,实现智能化转型。" 垂类大模型是企业将自身数据能力与特定行业深度结合的关键步骤。得益于 DeepSeek 这一开源基础设施,企业开发垂类大模型的速度加快,成本也显著降低。"

在现场,中关村科金还发布了基于 DeepSeek 全新升级的得助大模型平台 2.5、得助智能客服 4.0。据了解,前者支持 DeepSeek 等主流大模型的统一纳管,同时升级多模态能力,实现不同模态信息的融会贯通,从而提升了垂类大模型构建能力。

喻友平认为,随着越来越多的企业将大模型应用到核心业务中,企业大模型的胜负手不再是模型参数大小,而是谁更懂用垂类知识和经验提升业务价值。垂类大模型作为大模型进一步商业化的关键,已成为企业数智化升级的必选项。

企业配备自己的数据 " 厨房 ",核心数据会更加安全

NBD:金融行业对数据安全高度敏感,那么你认为应建立怎样的机制和标准,来平衡数据价值挖掘与安全保护的关系?

喻友平:随着大模型时代的到来,数据成了非常宝贵的资产。我认为,未来企业最好能用自己的平台来处理和加工这些数据,这样会更加安全。

举个例子,如果将数据比作烹饪的食材,那么每个真正拥有核心数据处理能力的公司,最好都能拥有自己的厨房。将食材带到公共厨房烹饪,自然不如在自家厨房来得安心。当然,自家厨房也必须达到大模型平台的基本标准,确保合规性和安全性,防止数据被滥用。

近期,许多企业都在部署 DeepSeek。在我看来,目前这些企业的数据大多处于 " 裸奔 " 的状态,这其实是比较危险的。然而,DeepSeek 确实有其独特的优势,它就像公共厨房中的一口 " 高压锅 ",能让用户在大模型发展的早期阶段体验到其强大的功能。但是," 高压锅 " 虽然能迅速烹饪食物,却未必能满足对美味的追求。

展望未来,企业级的大模型可能更倾向于大模型平台一体机的形态。这种 " 软硬一体 " 的解决方案将更适合满足企业对数据安全的需求,特别是在对数据安全极为重视的金融行业。

NBD:随着 DeepSeek 的问世,很多中小金融机构也对大模型跃跃欲试,你对中小金融机构部署大模型有何建议?

喻友平:对于中小型机构来说,未来面临的挑战可能会日益严峻。然而,我相信,这些机构应当利用自身的灵活性优势,迅速适应并拥抱大模型,尽快掌握运用这些模型的技能。在未来的竞争中,他们将有机会确立自己的地位。在未来,大模型不会轻易淘汰人类,但它可能会淘汰那些不会运用大模型的人。

NBD:许多金融机构之前投入了高昂的成本来部署大模型,但随着 DeepSeek 等开源大模型的出现,这些成本显著降低。对于中小型金融机构来说,现在是否是他们投入巨资入局大模型领域的最佳时机?当垂类大模型更加成熟,以更低的成本进入会更加明智吗?

喻友平:确实,你提到的可能性不容忽视——虽然 " 迟到 ",但花费更少。对于规模较小的机构来说,这种做法或许更为务实。正如经济学家 Dambisa Moyo 所言:" 种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在 "。

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