过去一周，我有幸在公司总部参与了大模型专题培训。培训尾声的交流研讨环节，围绕大模型产品在省侧的落地应用路径与AI人才体系建设，我结合自身牵头大模型项目的实操经验，梳理出三点思考与建议，希望能为后续工作提供参考。

一、锚定业务导向：以“一把手工程”破解大模型落地难题

回顾过去一年的大模型实践，我们推出过ChatBI、ChatOA等多款产品，但多数未能实现预期效果。不过，公文核稿场景的局部突破让我们看到了关键突破口——业务部门的主动参与和高层推动，是大模型落地的核心驱动力。

以往，大模型研发常由IT部门单打独斗，但IT团队在业务场景洞察、一线需求挖掘上存在天然短板，导致产品与实际业务脱节。而近期推进的“财务智乎大模型”项目，恰恰印证了业务主导的价值：在财务部一把手的统筹下，全省百余名财务人员深度参与测试，仅一周就反馈了3000余条问题。高频的业务交互让模型实现了“按周迭代”，目前准确率已达90%，距离实际商用仅一步之遥。

这个过程中，我们还发现一个关键规律：大模型的优化往往藏在“笨功夫”里。比如FAQ（常见问题）的系统性搜集，看似基础，却能让模型优化事半功倍；为各地市搭建独立向量库，看似繁琐，却有效解决了大模型在区域化业务中的“水土不服”——而这些优化方向，正是业务人员通过持续反馈提出的。

当然，让业务部门投入大量人力、长期参与测试，需要足够的“代价”支撑。这背后不仅需要业务负责人对大模型价值有清晰认知，更需要其调配资源、搭建创新机制的能力。像财务部专门针对测试开展劳动竞赛，就极大激发了团队积极性。此外，公司业务重心与行业通用方向存在差异，选择落地场景时更需业务牵引，避免盲目跟风技术热点。毕竟，我们资源有限，与其分散精力做“盆景式”的亮点项目，不如集中力量打造能解决实际问题的“风景式”成果。

二、聚焦细分场景：以“小切口”突破开源大模型能力瓶颈

当前，开源大模型的能力仍有局限，叠加企业数据积累的不足，直接冲击通用性强的领域模型难度极大。因此，大模型落地应遵循“从细到粗、先+AI再AI+”的路径——先从生产流程中找到最细分的业务切片，嵌入AI能力解决具体问题，待经验和数据积累到一定阶段，再逐步拓展模型的泛化能力。

所谓“细分场景”，需要做到“窄而深”。以智能办公为例，若直接以“智能办公大模型”为目标，很容易因范围过广、需求分散导致项目停滞。但我们可以将其拆解为“文档核稿”，再进一步细化为“通用错别字纠错”“专业术语规范”“叠词误用修正”等更具体的子场景。针对每个子场景单独构建模型，不仅降低了对数据量和模型基础能力的要求，还能更快实现商用级的准确率。

前期推进ChatBI的经历，更让我们深刻体会到细分的重要性。企业业务术语的独特性，是通用大模型难以跨越的门槛。比如问“杭分武林网格各渠道放号情况”，“杭分”是“杭州分公司”的内部简称，“武林网格”是特定业务单元，基础大模型根本无法理解；再如“力量大厦”“和教育”等专有名词，更是只有内部人员才能精准解读。

理论上，领域大模型的构建应遵循“基础大模型→行业大模型→领域大模型”的递进逻辑，但我们往往试图跳过“行业大模型”这一步，直接从基础模型切入领域应用。缺少行业语料的沉淀，模型自然难以满足一线需求，后续只能投入大量精力微调，而微调的核心痛点，仍在于语料的缺失。比如做ChatBI时，需要先梳理全公司数据分析领域的业务术语、指标口径，但这类基础性工作目前缺乏体系化推进，导致项目进展缓慢。

对资源有限的团队而言，更现实的选择是聚焦“极致细分”的数据分析场景，比如专门解决某类业务的TXT2SQL（文本转SQL语句）需求，通过穷尽该场景的语料，让模型精准理解特定语境。而要实现这一点，语料作为大模型的“生产资料”，必须得到公司层面的高度重视，对此我有三点具体建议：

1. 明确语料建设的业务目标：无论是公开语料还是内部领域语料，都要锚定具体AI应用场景，明确与哪个AI团队协作，避免“为建语料而建语料”，确保语料能直接支撑产品优化；
2. 加强非结构化数据技术储备：传统企业在非结构化数据处理上存在短板，比如大模型RAG（检索增强生成）技术中，语料的向量化处理、分词效率、检索排序、向量库更新等，都需要专业技术支撑，需加快相关人才培养和技术引进；
3. 保障语料工作的资源与激励：语料处理是“苦活累活”，前期难见成效，需配套专项资源，并建立合理的激励机制，避免团队因短期看不到成果而丧失积极性。

三、夯实人才基础：优先补齐AI产品经理与语料工程师短板

AI人才体系建设是系统性工程，涉及架构师、项目经理、算法工程师等多个岗位，但结合企业实际需求——我们的核心目标是做出有价值、能落地的产品，而非单纯的技术研究——当前最紧缺的两类人才，是AI产品经理和语料工程师。

（一）AI产品经理：串联资源的“核心枢纽”

大模型项目的痛点，往往不是单一算法能解决的。比如一线人员提出的模糊需求，即便模型能力再强也难以精准响应，但通过产品设计的优化——如增加多轮问答、结构化信息确认环节——就能有效化解。而这背后，需要AI产品经理具备“技术+业务+资源协调”的综合能力。

AI产品的特殊性在于，它需要整合算法、算力、数据、需求、UI/UE等多要素，而这些资源在公司内部常按条线划分：比如CRM团队有产品经理，数据工程师却集中在大数据部门。要让这些分散的资源“拧成一股绳”，就需要AI产品经理充当“粘合剂”，推动跨部门协同。这也意味着，大模型落地需要配套的组织保障，比如建立跨条线的项目小组，打破部门壁垒。

（二）语料工程师：大模型的“地基建造者”

公司现有数据工程师多是伴随数据仓库成长起来的，擅长结构化数据的ETL（抽取、转换、加载）处理，但面对语料这类非结构化数据，普遍缺乏经验。我们曾在错别字纠正项目中，仅语料准备就耗时3个月；还有一次因过度隐私化处理，导致模型微调效果大幅下滑——这些教训都暴露了语料处理能力的短板。

事实上，语料处理是一套完整的技术体系，涵盖数据归集（整合人、财、物等各类语料）、清洗（去重、编码修复、拼写纠错）、预处理（分词、词形还原、文本标准化）、增强（同义词替换、回译、噪声注入）、标注（词性标注、命名实体识别、意图识别），以及针对大模型的提示词工程等多个环节。这些工作看似基础，却是决定模型效果的关键。

未来，语料处理能力将成为数据工程师的核心竞争力，就像当年的数据仓库建模一样。建议推动大数据团队转型升级，培养能处理非结构化数据的新一代工程师，同时建立语料处理的标准流程和方法论。

（三）人才建设的务实路径

对于AI人才建设，“引进+培养”需双管齐下，但要区分优先级：AI产品经理和语料工程师对公司业务、数据有深度依赖，更适合内部培养；而数据科学家、算法工程师等岗位，技能通用性强，可通过外部招聘快速补充。

此外，建议搭建“AI专家共享机制”。目前各项目团队在大模型实践中，常遇到幻象消除、RAG优化等算法问题，只能靠本地资源解决，效率低下。若能建立集中化的专家池，通过市场化征调机制（如按服务结算）为各团队提供支持，将大幅提升问题解决效率。

以上就是我结合实践的三点建议，核心思路是“从业务中来、到业务中去”，在现有资源条件下找到最务实的落地路径。期待与各位同事进一步探讨，共同推动公司大模型业务走得更稳、更远。

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