随着一波Deepseek私有化部署的落地潮，大模型正加速在各行业渗透，然后，近期在与多个不同行业企业深度交流发现，私有化部署大模型并没有解决AI在垂类业务场景中的具体应用问题，不少在大模型基础上开发的智能体应用仍无法激发用户的付费意愿。由此，我们深思，企业落地AI应用到底还缺什么？
先来看看以下几个真实的实践案例：
几位专业律师是AI工具的深度用户，日常工作中几乎熟练使用了各类法律AI工具，甚至能以低代码方式搭建一个智能体。“我们的很多数据都是多年沉淀的专业知识，目前的法律AI工具要取代人工还有距离，希望能有一个自己专属的AI助理，但这就需要把我们的专业数据提供给大模型，不仅存在数据安全问题，还会把自有的高价值数据免费贡献给大模型了。”一位资深律师坦言，将自有数据提供给大模型希望解决数据安全及数据资产问题。
事实上，在具体实践中，类似的案例还很多。随着底层大模型能力的日渐成熟，到底如何与业务场景结合？成为今年最热门的话题。一直被叫好的AI应用落地到底还缺什么？有人认为是模型能力的差距、有人认为是知识库不够专业、也有人认为提问方式也很重要……然而，在我们的实践中证实，数据是真正解决AI应用落地的关键要素。
在刚刚结束的第八届数字中国建设峰会举行的“高质量数据集和数据标注”主题交流活动上，全国数据标准化技术委员会提出要分三类建设高质量数据集，即通识数据集、行业通识数据集、行业专识数据集。并提出，从发展趋势来看，人工智能模型对数据集的需求正从“通用知识”向“专业知识”延展，并成为AI价值实现过程中不可或缺的基石。简单来说，决定AI价值实现的数据在企业、专业人员沉淀的数据中。
数据、算法、算力三大要素中，数据最为关键，大模型能力的天花板是由数据来定义的。其实，这个道理大家都懂，更为关键的是，业务场景到底需要什么样的数据？是否每家企业都需要用大数据训练大模型？过去传统存储在信息化、数字化平台中的数据该如何处理才能被大模型更精准的应用，并真正解决业务需要？一系列问题都亟待破题。
不少企业简单的认为，将各类文档扔给大模型就完成了知识库的搭建，并拥有了自己的AI助理，但效果并不理想。
数据治理体系的构建是一个极为复杂的过程，明确了业务痛点，下一步需梳理企业信息化、数字化系统中的私域数据，应以AI场景应用为目标，构建企业的数据治理体系，建立数据仓库，将私域数据与外部数据结合，并形成支持智能体灵活调用的各类高质量数据，基于高质量数据实现各类服务于AI应用的专业知识库。
企见的多智能体实现了灵活调度，也得益于企见形成的5大类、230余个高质量的数据产品。且高质量数据亦是提高AI精准度、降低幻觉、减少人工工作的关键所在。并非所有的企业都需要大量的数据、大量的算力。企见提出的“小数据、大任务”，即只要业务场景明确、精准，就可以小数据来解决，既提高AI准确度，又降低了成本。
集成各类数据来源，结合企业内部的业务系统、IM工具，将AI应用与业务系统深度融合，或许是企业落地AI应用行之有效的方式。
企见在具体实践中发现，AI应用并非只有对话一种单一形式，可以是单个任务的执行输出、智能对话、图谱分析展示、结果判断等。以企见智能体-疑似财产线索挖掘应用为例，企见从复杂的公开信息中挖掘出包括第三方财产线索、已支付款项、建筑工程款、合同类、银行承兑汇票、企业银行账户、对外借款、动产类、不动产类、不动产转让、招投标信息、采购交易款、物品抵押权、产品处置权、股权、股权转让、债权转让、担保物权、无形资产转让等在内的20类疑似线索。该AI能力的目标是精准的代替人工查找和判断，由此，智能体基于小数据精准挖掘，无需用户复杂操作即可直接获取结果。
立即登录“企见”平台，体验企业财产尽调全新AI功能，洞见未知
点击下方链接，开启智能尽调之旅：
RECRUIT
关注我们
微信号｜企见