01
大模型技術落地應用概覽
從2022年底ChatGPT橫空出世，到2023年一整年的大模型熱潮，在科技的巨浪中，大模型技術如同一顆璀璨的明星，迅速崛起并引領着一場前所未有的技術革命。大模型如同推動創新的引擎，将科技的邊界不斷拓展。
大模型的能力進步将對很多領域産生颠覆式影響。對于個人而言，從文本創作到日常辦公，大模型正以更加精準和高效的服務方式賦能各種場景。對于企業級應用而言，在營銷、客服、研發等業務領域，大模型正在發揮無可估量的作用，加速着行業的數字化轉型和智能化更新。
技術的真正價值并非僅僅停留在理論中，而是需要通過實際的應用場景來發揮。基于大模型的能力特性，數字化水準較高、資料基礎較完善、知識體系較複雜的行業和場景往往最先落地大模型技術并發揮出應用價值。
經過沙丘社群1年多以來對大模型技術落地應用的跟蹤，截止2024年1月中旬，大模型落地應用案例中金融（35%）行業占比最大，其次為制造（13%）、醫療（10%）、政府與公共服務（8%）。其中，在金融行業，尤以銀行業（17%）占比最高。
從應用場景上看，知識管理（22%）、資料分析（13%）、内容創造（12%）、對話互動（9%）等場景天然與大模型技術結合緊密，也是目前企業主要探索的方向。
2024年，随着大模型技術的持續創新疊代，企業将聚焦于大模型的全面落地，深度挖掘大模型技術在各個領域的應用價值。
02
2024中國大模型先鋒案例TOP30
本次大模型先鋒案例榜單評選主要以大模型在企業端（end user）的落地案例為主，通過案例研究、專家訪談、案頭調研等方式，從創新性、價值性、實用性、示範性四個次元出發，對212個大模型落地案例進行評估，從中評選出最具先鋒性的TOP30案例，為企業大模型應用提供參考。
《2024中國大模型先鋒案例TOP30》評選結果如下（排名不分先後，按拼音排序）：
03
入選案例介紹
▎案例1：勃小智RAG醫學資料檢索增強
案例方/供應商：勃林格殷格翰/柯基資料
應用領域：醫療
案例詳情：
勃林格殷格翰面向醫藥代表提供Chatbot智能問答服務，可以詢問醫學和平台類的問題。在此基礎之上，基于大模型和知識圖譜的能力，可快速提升醫學内容生産自動化，解決醫學問詢過程中的時效性、合規性問題，并提高學術推廣效率。
入選理由：
• 傳統智能問答服務都是通過人工生成FAQ，再送出合規稽核，時間長，很難確定内容及時更新，基于大模型和知識圖譜可以做到内容生産的自動化，大幅提升素材更新的時效性；
• 基于大模型和知識圖譜能夠更好地了解使用者提問，通過檢索關鍵詞和向量計算問題與對應知識庫的相似度，檢索問題相關知識庫，給出客觀科學依據，為使用者提供更精準的回答，提高使用者問題解答率和滿意度。
▎案例2：基于對話式AI名額分析的獵頭管理與決策洞察
案例方/供應商：八爪網絡/Kyligence
應用領域：人才服務
案例詳情：
獵必得通過采用智能一站式名額分析平台Kyligence Zen 和AI 數智助理Kyligence Copilot，簡化資料分析和管理流程，提供詳盡的獵頭效率名額和漏鬥分析，使得公司獵頭和營運人員能夠自助提升工作效率，不僅優化了公司對獵頭群體的整體管理，而且提升了整個獵頭服務的品質和效率。
入選理由：
• Kyligence Zen 智能一站式名額平台的創新之處在于其對AI資料分析技術和大模型能力的融合。該平台利用AI增強的智能名額引擎和AI數智助理等能力，提供自助式分析，滿足企業對資料驅動決策的需求；
• 本項目通過及時有效的智能化資料名額分析與管理，使得獵頭能夠更好地了解市場需求，為求職者提供更加個性化和精準的職業建議，提高招聘效率、改善求職體驗。
▎案例3：東方紅智能小牛
案例方/供應商：東方資管
應用領域：金融
案例詳情：
東方紅智能小牛是東證資管聯合東方證券聯合開發的基于大模型的AI投研助理平台，通過問答方式為使用者提供金融輔助服務，并在路演速讀、智能風控、債券詢價交易、問制度等方面展開定制化應用研發，使投研人員和基金經理能夠更加聚焦核心任務，快速擷取資訊并做出精準的決策。
入選理由：
• 基金經理、研究員每天面對海量的金融資訊，難以快速精準擷取有價值的資訊，券商資管投研層面的知識問答是大模型最具業務價值的探索方向之一；
• 東方紅智能小牛将協助提升投資經理管理大規模資金的能力，擴大公司資産管理邊界，向人工智能技術賦能增效每一位員工的目标看齊。
▎案例4：基于金融大模型的智能化核查項目
案例方/供應商：廣發證券/文因互聯
應用領域：金融
案例詳情：
本案例運用金融大模型技術，建設金融大模型應用基礎架構服務，包括語料工程、提示工程、質控工程。同時，建設金融大模型的3大應用場景，文檔智能抽取、智能生成、智能核查，打造基于金融大模型的投行文檔抽取、生成、核查一體化解決方案。
入選理由：
• 大模型技術賦能投行業務文檔生成、标準化業務文檔産出流程，不僅有利于提升業務效率，同時提高文檔品質，降低業務風險；
• 資料的沉澱與維護是賦能投行業務的重要保障，然而很多資料分散在投行的各類底稿檔案中，無法有效提取彙總。大模型的實體抽取能力補充這方面的空白，實作資料自動歸集，結構化存儲。
▎案例5：基于電力認知大模型的裝置運檢知識助手
案例方/供應商：國家電網/百度
應用領域：能源
案例詳情：
基于國網智能電網研究院海量高品質電力樣本和電力運檢場景的人工智能研發經驗，以及百度文心系列大模型及領先的深度學習、知識圖譜增強等技術，共同開發基于電力認知大模型的裝置運檢知識助手，賦能知識服務和計算引擎，實作裝置運檢環節的知識便捷查詢、快速學習和作業輔助。
入選理由：
• 基于電力認知大模型的裝置運檢知識助手支撐運檢口徑裝置資料線上管理、技術标準與通用制度精準檢索、技術标準智能問答、知識庫移動應用以及各類運維檢修場景，推動電網營運的精細化、自動化、智能化發展，提高電力裝置運檢的智能化水準，為電力行業數字化轉型提供參考和啟發。
▎案例6：基于aiXcoder代碼大模型的智能化軟體開發應用實踐
案例方/供應商：國金證券/矽心科技
應用領域：金融
案例詳情：
國金證券智能化開發方案以aiXcoder代碼大模型為核心引擎，結合國金證券三十年金融行業軟體資産沉澱及人工智能生态融合，共同建構了一個強大的代碼大模型的工程化應用架構。自推廣以來，智能化開發方案實作開發效率平均提升30%，單元測試覆寫率提升20%。
入選理由：
• aiXcoder代碼大模型結合國金在證券行業的領域特定資料集和領域專家知識，讓代碼大模型可以更好的了解軟體工程證券領域問題和上下文，使生成的代碼文法更規範、更貼合實際項目邏輯；
• aiXcoder代碼大模型應用範圍廣泛，可應用于證券行業軟體開發的編碼、測試、搜尋等多個環節，能夠為企業實作代碼自動化、設計自動化、系統自動化。
▎案例7：「AI組卷判卷」Agent實踐
案例方/供應商：湖北省市場管理監督局宣教中心/瀾碼科技
應用領域：教育
案例詳情：
基于瀾碼企業級AI Agent平台AskXBOT，瀾碼與湖北市場監管宣教中心合作研發「AI組卷判卷」Agent。
「AI組卷」Agent依據輸入的文檔資料、題型模闆、指定數量等資訊快速組合出一張完整的試卷，「AI判卷」Agent則為老師提供智能“判改試卷”，賦能教育訓練考試。
入選理由：
• 瀾碼科技與湖北市場監管宣教中心合作研發的「組卷判卷Agent」屬于國内首創，且可以廣泛複制、應用于教育行業；
• 「組卷判卷Agent」有機會實作“普惠教育”，使得原本隻有少數人能享受到的教育資源普及到更多人群，讓更多的學生受益于個性化教學，彌補傳統教學中普遍存在的人力不足和學生差異性的問題。
▎案例8：海盟控股基于供應鍊大模型的數字員工應用實踐
案例方/供應商：海盟控股/壹沓科技
應用領域：供應鍊
案例詳情：
基于供應鍊大模型的壹沓數字員工超自動化平台通過自然語言式對話，為海盟控股量身打造虛拟數字員工專家團隊，包括資深供應鍊運價經理、物流可視追蹤經理、供應鍊新人成長師、行業案例專家、行業翻譯大師、行政問答助理等，協助白領員工完成各類數字化工作，讓員工聚焦于創意、決策等高價值工作。
入選理由：
• 基于供應鍊大模型的壹沓數字員工超自動化平台為客戶提供開箱即用的Agent數字員工和精準行業答案，颠覆SaaS産品既有互動範式，實作從人機圖形互動到自然語言式互動的智能變化；
• 基于供應鍊大模型的壹沓數字員工超自動化平台通過提供個性智能化的供應鍊服務，可以幫助企業可以更好地了解客戶需求，幫助企業實作從營銷到履約到财務結算的端到端全局超自動化，賦能企業業務模式變革及提效，推動企業生産力躍遷。
▎案例9：吉利星睿AI大模型
案例方/供應商：吉利汽車
應用領域：制造
案例詳情：
吉利星睿AI大模型是吉利汽車全棧自研的汽車行業全場景大模型，深度聚焦汽車垂直領域，擁有汽車行業最完備的專業知識儲備，打通汽車研發、制造等造車全鍊路，全面提升汽車研發、制造效能，提升吉利汽車在市場上的競争力和影響力。
入選理由：
• 吉利星睿AI大模型在晶片、算法、平台、應用等多個層面進行全棧自研，打造了一個完整的人工智能生态系統，實作了吉利汽車對人工智能技術的自主要制和持續優化；
• 吉利汽車目前已釋出Wow桌面、AI繪本等多款基于星睿AI大模型的AI原生應用，并搭載在多款吉利智能電動産品上，為消費者提供更加智能化、個性化、人性化的出行體驗。
▎案例10：面向網格現代化治理場景的AI大模型應用
案例方/供應商：濟南市中公安分局 /百應科技
應用領域：政府
案例詳情：
濟南市中公安“衛民小微”警務微信工作平台利用微信用戶端和人工智能為群衆提供簡便易用、快捷權威的警民互動管道，具有警民微信直連、AI智能回複、資訊采集、要素扁平化管理、微信個性化宣防等五大功能，建構公安線上政務服務一體化應用格局。
入選理由：
• 本案例基于大模型能力，對多樣性政策文檔進行加工處理成本地知識庫。根據與居民/企業的交流内容，快速判定并精準适配最新政策，提供全天候的智能政務服務，幫助群衆快速了解政務資訊、查詢政策、申請證件等；
• 本案例通過線上常态化、網格化落實便民服務、糾紛上報、反詐宣防等公共管理和基層治理工作，将觸角延伸至基層“最後一公裡”，實作與居民的無感連結和深度觸達。
▎案例11：丹青大模型助力雷火遊戲美術生産
案例方/供應商：雷火遊戲/網易伏羲
應用領域：遊戲
案例詳情：
網易伏羲基于雷火遊戲積累多年的美術資産，針對不同遊戲項目風格自研了多款遊戲美術大模型，同時搭建了可線上使用的AI生圖平台，融入到美術資産生産的工作管線中，為遊戲美術帶來了一套新的生産方式，讓總體生産大幅提效。
入選理由：
• 本案例側重将AI生圖與傳統人工制作遊戲美術資産的充分融合，更注重“人機協作”而非直接使用AI生成的結果，在保證了雷火遊戲美術資産高品質的同時，實作了降本增效的目标；
• 伏羲通過對幾個重點服務案例的經驗沉澱，形成了一套針對模型訓練、美術管線搭建的服務标準，能夠快速将伏羲的AI生圖技術遷移到各種項目中去。
▎案例12：諾亞财富基于領域大模型的智能知識庫和知識助手應用
案例方/供應商：諾亞财富/中關村科金
應用領域：金融
案例詳情：
諾亞财富基于中關村科金自研的金融領域大模型、智能客服等人工智能技術打造智能知識庫，并以知識助手的形式，為員工和使用者提供基于企業知識文檔的智能問答查詢功能，大幅提升客服系統問答意圖識别準确率和回複準确率，幫助企業實作更加智能、成本更低的知識問答服務。
入選理由：
• 本案例通過中關村科金自研的模型微調技術，實作單卡推理、單周疊代，快速低成本完成模型微調，落地大模型應用；
• 結合大模型應用的智能知識庫，具備多模态文檔分析、QA問答對自動抽取、知識内容自動标簽化處理能力，實作了文檔和基于問答QA的管理應用場景，推進企業知識管理的應用新範式。
▎案例13：思必馳DFM-2大模型在智慧辦公場景中的應用
案例方/供應商：思必馳
應用領域：辦公
案例詳情：
在辦公領域，思必馳将DFM-2大模型與辦公硬體産品、辦公軟體産品深度結合，為使用者帶來更智慧的辦公産品，推動工作效率的提升。辦公軟體在大模型的加持下支援AI摘要、AI待辦、語篇規整、一鍵成稿等功能；辦公硬體在大模型的加持下由單向降噪更新為本地+遠端雙向降噪，支援AI追蹤模式。
入選理由：
• 思必馳将智能辦公産品與DFM-2大模型的能力相結合，完成産品功能更新進化，推出AI摘要、一鍵成稿、AI降噪、AI追蹤等更智慧、更具人性化的功能，相較于傳統辦公軟體更具智慧性；
• 基于大模型的智慧辦公産品大大提高了使用者的工作效率，從“開會1小時，整理會議紀要3小時”到“開會1小時，出稿5分鐘”，使用者的辦公效率顯著提升，AI降噪、AI追蹤功能保證了使用者遠端通話聽得清、看得見，提高遠端溝通效率。
▎案例14：基于盤古大模型的智能礦山項目
案例方/供應商：山東能源集團/華為
應用領域：能源
案例詳情：
山東能源集團基于盤古礦山大模型，建構“1+4+N”體系，基于一個AI開發平台和4個大模型能力，開發N個高價值應用場景，将一套可複用的算法模型流水化應用到不同的業務場景，減少專家幹預和人為調優的消耗，降低人工智能的開發門檻和時間周期，實作快速複制和推廣。
入選理由：
• 大模型具有大規模、高精度、高泛化性的特點，可以有效解決傳統人工智能方案泛化性差、無法支撐大規模複制等問題，從小模型到大模型是煤炭行業必然的發展方向；
• 山東能源集團目前已經将盤古礦山大模型全面應用到采、掘、機、運、通、洗選等9大業務系統、40多個場景，目前已在全國8個礦井規模使用。
▎案例15：基于AI大模型的汽車線上問答平台
案例方/供應商：上汽乘用車/鼎捷軟體
應用領域：制造
案例詳情：
上汽乘用車基于鼎捷雅典娜ChatFile搭建基于AI大模型的汽車線上問答平台，主要針對PDF、WORD、PPT、TXT、EXCEL等非結構化文檔，實作自然語言與知識間的互動，準确合規安全的擷取及使用企業知識，提升員工工作效率及學習能力，應用在上汽的研發、内部運維、售後等多個場景。
入選理由：
• 本案例以知識中台内置預訓練小模型結合GPT大模型，通過行業詞典、問題自分析等多種方式，實作知識自學習，讓知識應用越用越聰明，為企業打造知識工程體系，助力企業數智化轉型；
• 鼎捷雅典娜ChatFile支援多輪互動、跨文檔互動、多語言互動、多模态互動等多種方式，幫助使用者解鎖企業沉澱已久的豐富知識，提供精确回答，不過度泛化。
▎案例16：360智腦大模型賦能金融行業數智更新
案例方/供應商：天津金城銀行/360集團
應用領域：金融
案例詳情：圍繞天津金城銀行場景和辦公自動化需求，360集團發揮自研通用大模型360智腦核心能力，一方面建立企業知識庫打造标準化對話模型，員工通過問答對話的形式快速擷取資訊；另一方面建立數字員工和虛拟分析師，為企業辦公提供智能輔助，提高工作效率。
入選理由：
• 在360智腦大模型的支援下，天津金城銀行已實作日均問答1000次、輸出文檔100篇、會議支援20次，辦公效率得到有效提升；
• 360智腦大模型建構了金融全場景覆寫的技術能力，包括知識問答、多輪對話、閱讀了解、邏輯推理、智能推薦、智能搜尋、分析預警、文本分類、生成創作和代碼能力等，支援金融機構結合實際業務進行智能化創新應用和開發，提升生産力和競争力。
▎案例17：泰康集團人力資源共享服務中心場景大模型應用實踐
案例方/供應商：泰康保險集團/沃豐科技
應用領域：金融
案例詳情：
泰康保險集團基于沃豐科技提供的“大模型+AI知識中台”解決方案，搭建起人力資源智能統一服務平台，通過智能知識搜尋、知識庫統一管理和員工資料畫像，為員工提供便捷高效的人力資源知識服務，賦能HR共享服務中心建設，全面提升HR工作效率與員工問題解決率。
入選理由：
• 大語言模型技術應用在知識生産、管理、應用和創新等知識的全生命周期管理中，可以降低知識庫營運人員的工作量，提升知識庫管理和維護效率；
• AI知識中台可支援與第三方知識庫、企業内部知識庫、智能機器人、線上客服系統、營銷系統等多種産品對接，賦能企業内部共享服務（财務、IT、HR等）、客戶服務、現場服務管理、内容營銷等多種業務場景。
▎案例18：天士力中醫藥大模型
案例方/供應商：天士力集團/華為
應用領域：醫療
案例詳情：
借助在中醫藥領域積累的優勢，天士力與華為盤古大模型合作共建中醫藥大模型，并打造研發增效、中醫診斷、天然藥物篩選、智能營銷、智能診療等場景應用，解決傳統中藥資訊稀疏、離散等研發痛點，推動中醫藥知識寶庫的傳承，并加速創新中藥産業研發的全流程。
入選理由：
• 天士力中醫藥大模型是業界首個中醫藥垂直領域大模型，是借助大模型加速中藥創新與轉化的行業典範；
• 中醫藥大模型将大幅提升天士力中藥研發效率和精度的智慧化能力，快速實作中藥智能研發更新，為市場帶來更多的選擇和價值，助力中醫藥研發領域高品質創新發展。
▎案例19：實在TARS大模型在天翼數科的應用
案例方/供應商：天翼數科/實在智能
應用領域：金融
案例詳情：
實在智能聯合天翼數科建構金融風控場景的垂直領域模型，借助曆史資料積累和大模型的語義了解能力，通過人機互動的方式實作對貸前稽核的材料審查工作。針對貸前稽核的整體互動方式實作了革命性的變遷，稽核系統和平台整體效率提升300%以上。
入選理由：
• 本案例通過将大模型技術應用在智能風控領域，尤其是應用在貸前稽核的流程優化和互動體驗提升上，重塑現有稽核流程，實作更智能化、自動化的風險控制，提升稽核人員的工作效率；
• 本案例通過将風控領域的知識學習到大模型中，并通過指令微調、人工回報強化學習等方式訓練模型，使模型輸出更加符合預期，讓領域專家所積累的知識能夠以大模型的方式承載。
▎案例20：嫦娥工程
案例方/供應商：武漢人工智能研究院
應用領域：醫療
案例詳情：武漢人工智能研究院與九州通基于千億參數“紫東太初”全模态大模型聯合打造骨科手術醫療器械智能識别系統，實作了手術器械和耗材的快速識别、便捷流轉、全流程資訊化追蹤，實作全流程耗時從數小時到一分鐘的革命性跨越，顯著降低行業門檻、充分提升作業效能。
入選理由：
• 本案例實作對骨科複雜植入物和工具的智慧識别和全程追蹤，以及術前、配送、術中、術後全流程系統管控，引領了骨科手術行業數字化轉型新範式；
• 本案例解決了複雜物品出入庫的識别問題，不僅僅是應用在骨科這一領域，心髒外科、普外科、消毒供應室、手術室等需要頻繁使用各類衆多院内器械及外來手術器械的外科手術環境都可以得到良好的應用。
▎案例21：基于零犀因果大模型的保險個人助理
案例方/供應商：星火保/零犀科技
應用領域：金融
案例詳情：
零犀科技基于因果大模型，為星火保打造面向使用者的保險個人助理，通過企微、電話、小程式等多管道觸達客戶。基于零犀科技建構的保險個人助理，銷售人效高達星火保傳統人工轉化的5倍，每單銷售成本降低70%，使得星火保短險業務實作正向增長。
入選理由：
• 零犀因果大模型專注于解決保險領域的問題，相較于通用模型，在保險領域表現出更高的專業性和實用性，是更懂保險的大模型，旨在推動保險行業的創新與發展；
• 與星火保傳統純人工轉化相比，通過零犀科技打造的保險個人助理具有更高層次的邏輯推理能力和決策能力，實作對使用者需求和保險産品的精準比對，有效實作保險業務增長。
▎案例22：元貝貝&華藏大模型智能嬰兒床項目
案例方/供應商：元貝貝/小i機器人
應用領域：醫療
案例詳情：
元貝貝與小i機器人合作打造全球首創“元貝貝智能嬰兒床”，通過各種母嬰垂類專業知識、資料庫的訓練，以及全面母嬰健康監測、異常情況預測和警報、個性化建議、報告解讀等方面更深層的開發，以華藏通用大模型為切入，打通智能母嬰應用場景，不斷疊代母嬰健康管理服務。
入選理由：
• 元貝貝人工智能嬰兒床探索新一代母嬰照護模式，為新生嬰兒和新手父母提供更加智能化和個性化的服務。以「主動健康」為管理核心，關注新一代家庭育兒健康需求，開啟數智育兒新時代；
• 元貝貝基于小i華藏通用大模型開發出了AI育兒咨詢師——貝貝知道，可提供詳盡專業母嬰知識解答，成為更懂父母的數字化智能助手，充分覆寫育兒這一垂直領域的專業度。
▎案例23：陽光正言GPT大模型開放平台
案例方/供應商：陽光保險
應用領域：金融
案例詳情：
陽光保險集團的“正言大模型開放平台”采用内外部混合大模型架構，建立了一個綜合性的大模型平台。該平台支援銷售、管理和服務三大類機器人的建設，賦能業務端的智能化發展，包括智能銷售、智能核保、智能理賠、智能服務等，為保險業務價值鍊帶來全面的端到端賦能。
入選理由：
• 大模型正在深遠影響保險領域，未來将重構保險公司銷售、服務、核保、理賠等核心業務場景，陽光保險集團率先實作大模型在保險領域的深度應用，為公司迎來彎道超車的機會；
• 陽光正言GPT大模型開放平台是新一代人工智能技術底座，建立保險垂直領域能力，不僅可以滿足關鍵業務場景的需求，同時具備複雜場景多模态處理的能力。
▎案例24：智能場外交易發現平台
案例方/供應商：銀河證券/百度
應用領域：金融
案例詳情：
銀河證券基于百度文心大模型建構了智能場外交易發現平台，通過将交易詢報價業務全流程自動化，實作端到端的場外衍生品智能交易服務，形成從産品了解、需求了解和對話式交易模式到新增交易轉化的閉環，實作了場外衍生品業務營運智能化，提升對客服務效率，優化機構客戶滿意度。
入選理由：
• 智能場外交易發現平台大模型泛化能力優異，通過少量的樣本訓練就可以達到不錯的模型效果，目前已支援香草、雪球等期權交易的自動詢報價服務，實作機構客戶自動詢報價；
• 智能場外交易平台能夠解析交易規則詢問意圖，基于銀河證券内部知識文檔，提供交易規則智能文檔問答服務，打通交易規則問答從知識沉澱到應用的閉環。
▎案例25：知識庫問答大模型項目
案例方/供應商：中國電信集團/數巅科技
應用領域：通信
案例詳情：
中國電信集團利用行業大模型、智能文檔解析、智能檢索和問答等技術，針對海量知識庫進行互動式對話，幫助使用者擷取知識、對文檔做總結摘要、對資料做分析歸因、并可以自動化的生成研究報告。
入選理由：
• 本案例使用了多種模型來解析多種類型文檔，以及文檔中的多模态資訊，包括OCR模型、layout識别模型、段落分割模型等，兼顧文檔解析的多樣性、準确性和效率，提高文檔解析的整體效果；
• 相較于基于傳統NLP技術和搜尋技術的文檔智能問答系統，基于大模型技術的文檔智能問答可以更加準确的了解使用者意圖，進行邏輯推理并從段落中總結歸納出答案，更加靈活和準确；
• 中國電信和數巅科技聯合打造的知識庫問答大模型産品有效解決幻象問題和知識隐私問題，滿足政企客戶的多樣化需求。
▎案例26：基于大模型的智能研發體系建設
案例方/供應商：中國工商銀行
應用領域：金融
案例詳情：
中國工商銀行利用大模型代碼生成、代碼識别與檢測、代碼轉自然語言等領域的全方位能力，建構基于大模型的智能研發體系，覆寫需求、設計、編碼、測試、釋出的研發全生命周期。
入選理由：
• 在大模型技術的加持下，代碼生成、代碼補全、單元測試生成、代碼缺陷檢測等方向已經逐漸湧現出成熟應用，為軟體研發效能的提升帶來技術變革，大模型與研發體系的結合已成為未來智能研發的重要趨勢；
• 目前工商銀行已經形成代碼推演預測、代碼自動生成、代碼檢索複用等能力，并以IDE插件的形式整合到開發中心，有效提高研發效能。
▎案例27：中國工商銀行數字員工解決方案
案例方/供應商：中國工商銀行/出門問問
應用領域：金融
案例詳情：
出門問問運用基于「序列猴子」大模型的數字人制作技術，1：1複刻工行真人财富顧問，為不同支行定制私人銀行數字财富顧問，并通過将相關政策與話術資料放入大模型中訓練，豐富數字财富顧問專業知識儲備，打造“問不倒”的數字财富顧問。
入選理由：
• 金融業務更新疊代快，在大模型的助力下，數字财富顧問可以實作知識庫的持續更新和業務資料分析，打通服務閉環，促進銀行體系的智能化管理和營運；
• 數字财富顧問應用場景廣闊，未來可以通過短視訊、直播等方式在社交平台為金融業務做宣傳推廣，還可以作為虛拟IP為行業代言。
▎案例28：中國農業銀行ChatABC大模型
案例方/供應商：中國農業銀行
應用領域：金融
案例詳情：
中國農業銀行基于開源技術進行端到端全流程的自主研發，推出金融AI大模型ChatABC，同時基于“大模型+”場景生态建設思路，形成九大主題場景域，包括智能客服、智能營銷、智能風控、智能決策、智能研發、智能辦公、網絡安全、智能運維、智慧三農，30+場景同步建設。
入選理由：
• 中國農業銀行ChatABC大模型重點着眼于大模型在金融領域的知識了解能力、内容生成能力以及安全問答能力，是金融行業AI大模型的重要探索；
• 目前中國農業銀行ChatABC大模型在智能研發、網絡安全、智慧三農、智慧信貸等領域已發揮價值，以智慧三農為例，基于ChatABC的圖像全局感覺能力，應用于畜牧盤點識别、狀态監控等，為三農信貸人員提供重要授信依據，目前已在全國多家牧場推廣使用。
▎案例29：基于大模型的審計數字勞動力
案例方/供應商：中國太保
應用領域：金融
案例詳情：
中國太保以數字勞動力為突破口開展保險領域大模型應用，打造數字員工的基座大模型，實作了對業務人員的系統性模組化，将數字員工與真實員工在思想、行動以及職業能力方面對齊，進而提供更多的等效勞動力。
入選理由：
• 傳統AI主要解決特定業務流程中的環節問題，大模型具備了解、思考和解決問題的能力，并且可以通過行動執行操作完成不特定任務，為保險公司帶來新的範式變革；
• 中國太保目前已建構了審計檢查、公文質檢、咨訊問答等多名審計數字員工，通過數字員工與真實員勞工機編隊的工作方式，助力提高審計工作的效率和準确率，填補審計人力不足。
▎案例30：基于AI大模型的客服問題歸因分析和服務品質分析系統
案例方/供應商：自如ziroom/循環智能
應用領域：網際網路
案例詳情：
自如ziroom運用先進的AI大模型技術，對客服互動資料進行深度挖掘與智能分析，精确識别客戶問題的根本原因，實作問題歸因的自動化。同時，通過分析客戶在溝通開始和結束時的情感狀态，高效評估客服響應的品質和效率，為提升整體服務品質提供資料支援與政策優化建議。
入選理由：
• 借助大模型技術進行溝通資料的分析，可以實作客戶問題訴求的快速總結分析、客服解決方案的總結、客戶情感狀态分析、問題根因分析、客戶心聲彙總分析；
• 本案例使用了循環智能千億參數的千循大模型，支援長達20萬字的超長上下文視窗長度，通過專門設計的指令工程技術，實作更低的幻覺出現率，大幅提升大模型在企業級應用場景的可用性。
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核心評價次元
本次評選從創新性、價值性、實用性、示範性四個次元對案例進行定性與定量評價：
• 創新性：該案例具備獨特的解決方案，彰顯了技術創新的卓越性，引領行業發展，為市場注入新的創新動力；
• 價值性：該案例促進企業商業目标的實作，提供了明确的商業價值，或者該案例具備社會價值，積極解決重要社會問題，對社會産生積極影響；
• 實用性：該案例的實施帶來顯著效果，在實際應用中表現出色，為企業和使用者創造實際價值；
• 示範性：該案例對同行業或其他行業大模型技術應用的開展和能力建設具有參考和借鑒意義。