文章来源：数据猿
作者：一蓑烟雨
图片来源：由无界 AI生成
目前，大模型已经从学术界的尖端研，究变成了商业界的热点话题。目前，国内的科技巨头和新兴创业公司都在积极探索大模型的商业应用，试图利用它为现有业务带来创新和增长。
这种“急行军”的态势表现在两个方面：一是大模型正在与传统的ERP、CRM、BI、财务、营销、运营和客服等核心业务系统进行深度整合，使其更加智能化和自动化；二是大模型开始在金融、制造、零售、能源和娱乐等多个行业得到广泛应用，推动行业创新和转型。
根据对ChatGPT的联网模式、微软必应、百度文心一言、淘宝问问等产品的试用，笔者发现，目前大模型的商用还存在明显的问题。
具体来看，要想商业落地，必须解决好这三个问题：
系统对接
随着大模型逐渐融入日常商业运作，其功能已经超出了单纯的数据处理和计算。这种新型的智能模型需要能够与众多的业务系统实时交互，响应各种业务需求。从理论上看，这是大模型发挥其真正价值的关键所在，但在实际操作中，这也是一个重大的技术挑战。
我们要认识到，每一个业务系统都有其独特的历史背景和技术架构，这为其赋予了独特的身份标识。它们之所以存在，并不是偶然的，而是基于特定的时代背景、商业需求和技术趋势而被设计和开发的。
例如，早期的ERP系统可能是在计算资源有限、网络不够成熟的时代下诞生的，其设计理念、数据结构和功能特点都与当时的技术和商业环境紧密相关。它们可能基于传统的关系数据库和面向服务的架构，而不是现代的微服务或容器技术。
相对而言，现代的营销自动化平台则生长在云计算和大数据时代，它们天然地拥有强大的数据处理能力、动态扩展性和丰富的API接口。
这种技术上的差异，从根本上决定了大模型与这些系统整合策略的走向。试图将所有系统统一到一个标准下，无疑是不切实际的。
因此，与大模型的整合策略必须是多元的，它需要考虑到每一个系统的特性和需求。具体来说，对于那些基于老旧技术的系统，可能需要引入一些“适配器”或“中间层”来转化数据和业务逻辑，使其能够与大模型顺畅对接。而对于那些已经采用了现代技术的系统，整合则可能更为直接和简单，但仍需确保数据的一致性和完整性。
此外，在信息技术的广泛应用中，接口扮演着“桥梁”的角色，负责不同系统间的信息传递与沟通。接口的标准化是IT领域长期以来的追求，但由于技术的发展和历史的积淀，接口的多样性变得不可避免。
这种接口的多样性对于大模型的整合提出了严峻的挑战，每一种接口标准或协议背后，都有其特定的数据结构、调用方式和安全机制。如果为了让大模型与这些系统无缝交互，要为每一种接口都开发一个对应的适配器。这意味着除了大模型本身的维护外，这些适配器也需要经常更新和优化，以应对业务系统的迭代和接口的变更。
如何解决这些问题？API管理和微服务架构是一个不错的发展路径，通过采用API管理工具和微服务架构，企业可以将大模型和其他系统的交互模块化，使其更加灵活和可扩展。
微服务架构的核心思想是将一个庞大、复杂的系统分解成许多独立、小型的服务，这些服务各自独立运行，并通过明确定义的API进行交互。这种架构对于大模型的整合带来了显著的好处，通过将整个系统的功能划分为多个微服务，让各个部分与大模型的交互变得更加灵活。
每个微服务都可以独立地进行扩展、部署和维护，而不会影响到其他服务。同时，API管理工具为开发者提供了一个统一的平台，来让各个微服务与大模型进行对接。
数据打通
在今天的数据驱动时代，大模型就像是一个巨大的智能“心脏”，负责处理、分析并为各业务系统提供智能推荐和决策。而这些业务系统，从CRM到ERP，再到财务和营销，它们犹如血管和器官，与大模型相互交织、互为补益。而流经这个系统的血液，正是数据。
理想情况下，每一笔交易、每一次用户行为、每一个客户反馈，都会产生数据。这些数据从业务系统传输到大模型中，经过分析和处理后，再返回到相应的业务系统，为用户提供更精准的服务或决策。
让我们来看一个例子。
假设有一个王小姐，她是一家知名在线购物平台的忠实用户。每次当她浏览商品、添加商品到购物车或进行购买，购物平台的后台都会静默地记录下这些行为数据。当王小姐的行为数据被实时传输到大模型中，模型会立刻进行深度分析，结合她过去的购物记录和浏览历史。大模型很快识别出王小姐最近对夏季女装有浓厚的兴趣，并可能需要一些配饰来搭配她新购的连衣裙。
当她使用这个电商平台的大模型应用时，她可以跟该应用实时互动，让大模型推荐一些商品。这个时候，大模型可以推荐一系列与夏日连衣裙相搭配的鞋子、包包，甚至还有其他夏季饰品。
假如她点击了其中一个推荐的鞋子，浏览了详情，并最终决定购买。这一次购买行为同样被记录，并将数据输送到大模型。在这一过程中，可以看到大模型与业务系统之间数据的顺畅流动，对于提供精准服务和决策的重要性。
然而，上面只是理想的情况，在现实中可能会出现各种各样的问题。首先，各个业务系统与大模型的数据打通就是一个难题。
以淘宝问问为例，现在淘宝问问就没有跟淘宝体系进行数据打通，淘宝问问并不知道用户的偏好，它就像内嵌在淘宝中的一个信息孤岛，并没有有机融入整个淘宝的数据体系。
进一步，即使大模型跟业务系统之间打通了数据，由于各业务系统的历史背景、技术架构和数据标准都各不相同，数据在流转过程中很可能会出现“堵点”或“泄露点”。这不仅可能导致数据的丢失，还可能导致大模型的分析结果出现偏差。
以电商平台为例，当用户浏览商品并进行购买时，这些行为数据会被传输到大模型中进行分析，以推荐更适合用户的商品。但如果数据在传输过程中出现丢失，或者与其他系统的数据格式不匹配，那么大模型可能就无法准确地推荐商品，从而影响到用户体验。
大模型与各类业务系统的数据流动显得尤为重要，这不仅仅是因为数据量的增加，更是因为数据在为企业带来价值的过程中的角色正在发生变化。然而，要实现数据在大模型与各个系统间的顺畅、保真流动，绝非易事。
我们要理解，在大模型与业务系统之间的数据流动并不是简单的数据迁移或转移，这是一个复杂的、双向的、持续的过程。在这个过程中，每个业务系统都可能与大模型产生频繁的互动，而大模型本身也在不断地更新、学习和进化。
这样的数据流动背后隐藏着数不尽的技术和业务难题，比如，由于不同系统的更新频率和时机可能不同，可能导致大模型中的数据与某个业务系统的数据在某一时间点不一致。更甚之，不同的业务系统可能采用了不同的技术架构、数据格式和接口标准，导致数据在流动过程中需要经历频繁的转换和调整。
数据的安全和隐私问题也不能忽视，数据在传输、存储和处理过程中都可能遭受各种威胁，如何确保数据的完整性、保密性和不可否认性成为了企业面临的一大难题。尤其是在跨地域、跨网络环境下，数据的传输还可能会遭受延迟，这对于需要实时响应的业务系统来说是致命的。
业务融合
大模型逐渐渗透到各种行业和领域，成为企业智能化的重要助力。但让技术真正为业务带来价值，不仅仅是技术实现的问题，更重要的是，技术和业务的紧密结合。要实现这一点，大模型必须深入到业务细节，理解业务逻辑，并完整地融入到整个业务体系中。
想象一下，一家大型电商公司希望通过大模型来优化其商品推荐系统。为了做到这一点，仅仅让模型识别用户的购买记录是不够的，它还需要理解用户的购物习惯、兴趣偏好、搜索历史等诸多细节。而更进一步，大模型还要能够理解时令、节日、促销活动等商业策略，才能确保所生成的内容是真正有价值的。
这就带来了一个关键的问题：如何让大模型理解和融入到这些业务细节中？具体来看，可以从以下几个方面着手：
1、业务知识的传递，打破数据的局限。
数据无疑是大模型的核心输入，但要达到真正的业务理解，仅仅依赖数据是不够的。许多业务知识是隐含的，非结构化的，这使得它们难以通过传统的数据方式来传递。例如，一个公司的核心价值观、其与客户之间的长期关系、以及行业的微妙变化，都可能不直接反映在数据中。这样的知识，如果被忽视，可能导致模型做出偏离真实业务场景的决策。
因此，与业务部门的紧密合作至关重要。业务部门具有丰富的经验和对业务的深入了解，他们能提供那些数据无法覆盖的细节。这不仅仅是关于公司内部的知识，也涉及到与合作伙伴、竞争对手、甚至整个行业的动态。
设立特定的业务知识团队是一个值得考虑的方法，这样的团队可以由业务专家、数据科学家和模型工程师组成，他们共同工作，确保大模型得到全面而深入的业务培训。
2、适应复杂的业务逻辑，大模型的定制化开发。
行业的多样性导致了业务逻辑的复杂性，一个用于金融行业的大模型，不太可能直接适用于零售或医疗行业，因为这些行业有其独特的业务规则和逻辑，这要求大模型在设计和开发时具有高度的定制性。
大模型的架构、参数、甚至算法，可能都需要针对特定业务进行调整。例如，某些行业可能更加重视实时性，而其他行业则更注重长期策略，这可能导致模型需要在计算速度和深度分析之间进行权衡。
3、适应业务变化，大模型的灵活性和迭代能力。
业务并不是静止的，它随着时间、市场和技术的变化而变化。当业务逻辑和规则发生变化时，大模型也需要相应地进行调整。
这不仅要求模型在设计时就具备一定的灵活性，还要求在后期能够快速进行迭代和优化。持续的模型训练，实时的业务反馈，以及模型的在线学习能力，都是确保大模型与业务同步的关键。
在未来，我们预见大模型将进一步与业务紧密结合，不再仅仅是一个数据处理和分析的工具，而是成为整个业务流程的核心驱动。这不仅仅是技术的进步，更是业务模式、组织结构和工作方式的全面转型。
然而，这样的转型并不是一蹴而就的，它需要企业领导者、业务团队和技术团队的共同努力和协作。需要不断地学习、尝试和优化，以确保大模型能够真正地为业务带来价值。在这个过程中，可能会遇到种种挑战和困难，但正是这些经验，将为企业积累宝贵的知识和能力，帮助它们在竞争中脱颖而出。