服贸会发布：头豹联手沙利文揭晓2024中国大模型应用白皮书。
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2024年服贸会于9月12日在北京开幕，本次大会将继续秉承“全球服务，互惠共享”的主题，着力实现“三个提升”，持续打造全球最具影响力的服务贸易盛会，为世界经济发展注入新动能。
本届服贸会发布了《全球服务贸易高水平开放趋势报告2024》《世界旅游城市发展报告（2023）》《中国医学发展报告》《2024年中国服务贸易标准化论坛(北京)倡议》等，举办了13场主题论坛、170余场论坛会议和洽谈推介活动，包括头豹在内的60余家企业和机构举办了重要成果发布。
12日下午，头豹研究院高级分析师常乔雨出席成果发布仪式，并发布了《2024年中国大模型行业应用白皮书》（以下简称“白皮书”）。
随着大模型技术的飞速发展及其在算法、计算能力和数据处理等方面的持续突破，商业化应用的案例也在快速增加，展现出广泛的行业潜力。各个行业对大模型技术的需求和关注度显著提升，推动其在实际业务场景中的加速落地。基于此背景，行业内迫切需要一份全面、系统的白皮书来总结并深入阐述大模型在不同领域中的实际应用价值和具体场景。
模型开发的标准化与泛化应用，有效解决了AI行业模型成本高、开发效率低的问题
在AI大模型出现之前，AI模型开发普遍遵循“定制化、场景绑定”的路径，即针对每个特定应用场景单独构建和训练小型模型。这种方式导致模型资源无法有效复用与累积，从而抬高AI技术在实际应用中的准入门槛，并引发高昂的成本消耗及较低的实施效率问题。
通用大模型的崛起，为AI模型开发带来根本性变革。通过深度挖掘和学习来自海量多源、跨领域、跨场景的数据所蕴含的普适性知识，通用大模型成功铸就了一个具备广泛适用性和卓越泛化能力的模型基础平台。在此基础上，研发人员可以快速构建出适用于各垂直行业的专业大模型，显著减少这些垂类模型在训练阶段对算力和数据量的需求，同步压缩模型开发周期，并有力提升对应垂直领域的应用创新与开发效能。
基础大模型存在通用性强、专业性欠佳以及开发成本高的特点，作为通义技术底座，推动行业大模型的发展。行业大模型具有较强的行业需求，应用场景丰富，表现出更高的专业度、场景更加适配且成本更低。因此，通过结合基础大模型与行业知识训练的专业大模型，能够在保持高通用性的同时，深度满足特定领域需求，实现更优性价比和更高精准度的应用落地。
大模型快速发展助力千行百业，广泛应用于金融、教育、医疗等领域，提升服务效率和质量；与此同时，中国政府通过政策支持推动大模型技术的快速发展，助力国家数字化战略近年来，随着深度学习、自然语言处理、计算机视觉等AI技术的飞速进步，大模型的研发取得显著成果。百度文心、商汤商量、腾讯混元以及华为盘古等大规模预训练模型在各行业中广泛应用，展现出强大的语言理解和生成能力，以及跨领域的泛化能力。如今，大模型已经渗透到各行各业，如金融、教育、医疗、电商、传媒、法律等领域，被用于智能客服、智能写作、自动摘要、文本生成、知识问答、个性化推荐等多个应用场景，有效提升行业服务效率和服务质量。
与此同时，中国政府正从顶层设计到具体实施全面布局，通过制定和执行一系列的政策来促进人工智能大模型技术的快速发展，并将其转化为实际生产力，助力国家数字化战略的推进，大模型行业发展向好。
大模型作为金融科技的关键基石，其在金融服务品质升级、风险管控强化、营销策略个性化、后台运营效率提升以及行业创新发展等多个关键路径上发挥着不可替代的作用
1. 客户交互层面，通过运用先进的NLP技术和预训练大模型架构，帮助金融机构搭建智能客服系统，实现全天候、精细化服务，做到迅速解答客户疑问，深层次多轮对话交互，有效提升用户体验和满意度。
2. 风险管理维度，大模型凭借其对海量复杂数据的强大实时分析能力，揭示隐藏的风险模式，并针对信贷风险、欺诈行为以及市场波动性等方面提供精准预测与应对策略。这从根本上增强金融机构的风险识别与决策制定效能，优化风险管理流程。
3. 在个性化金融服务领域，大模型通过对庞杂的用户行为数据进行深度挖掘学习，有助于构建详尽且动态更新的客户画像。基于这些画像，金融机构可量身定制产品推荐方案和投资策略，以满足不同客户的独特需求和期望。
4. 知识管理和信息检索环节中，大模型应用于金融知识图谱构建及高效信息搜索，支持合规审查、关联分析等复杂任务，显著提高信息利用效率和决策质量。
5. 在金融创新的前沿阵地，大模型技术被广泛应用于新产品研发、量化投资策略设计以及宏观经济趋势前瞻等领域，为金融行业的持续创新和发展注入强大动力。
政务行业大模型有助于加速政府信息化进程，提升政务服务水平，优化资源配置，推动政府决策的科学化和精细化。同时，也需要关注数据隐私和安全等方面的问题，确保公民信息的合法权益
政务行业的一网通办、一网统管、一网协同是指通过信息化技术实现政务服务的全流程、全要素、全天候在线办理，实现政务数据的集中管理和共享，以及各部门之间的协同工作
在这个背景下，政务行业大模型的应用有着重要的价值。大模型可以通过对政务数据的深度学习和分析，为政府决策提供智能支持。通过挖掘大数据中的模式和趋势，政府可以更准确地预测社会需求、优化资源配置、制定科学的政策。其次，政务人员利用大模型对政务数据进行实时监控和分析，可以更好地应对潜在的风险和安全威胁。这有助于防范不法分子对政务系统的攻击，确保政府信息的安全性和可靠性。
除此之外，大模型可以应用在政务办公流程的自动化中，例如自动化文件分类、信息提取、审批流程等。这可以提高政务工作的效率，减轻工作负担，使政府资源更集中地用于解决更复杂的问题。更重要的是，大模型可以促进政务数据的互通共享，打破各个部门之间信息壁垒，实现数据的整合。这有助于提高政务服务的协同性和一体化水平。
大模型正以前所未有的方式重塑医疗行业的业务架构，从底层的数据整合到顶层的战略规划，全面提升医疗服务质量和效率，并驱动整个医疗行业的数字化转型和创新发展
医疗行业大模型在数据集成与分析层发挥关键作用，能够整合医院信息系统（HIS）、电子病历系统（EMR）、影像存档与通信系统（PACS）等多源异构的医疗数据。大模型通过机器学习算法进行深度分析，挖掘数据背后的价值，为医疗服务提供强大的决策支持。
在诊疗服务智能化层，基于大模型的智能诊断工具辅助医生进行病症识别、病因分析和治疗方案选择，优化诊疗流程，提升影像和文本信息的解读速度和准确性。精准医疗与个性化服务层利用大模型结合多种组学数据，推动个性化的预防、诊断和治疗策略，并指导个体化用药。在科研创新与新药研发层，大模型加速疾病机理探索、靶点发现及药物筛选，为科研人员提供最新科研动态和创新成果。最后，在运营管理与资源配置层，大模型优化医疗机构内部资源分配，提高运营效率，预测就诊量、设备使用情况，并预测疾病流行趋势，有助于公共卫生部门提前做好应对准备。综合而言，医疗大语言模型在各个层面都为医疗行业提供全面的智能化支持，促进医疗服务的质量和效率的提升。
大模型赋能传媒行业，使其能够更智能、高效地处理内容创作、智能运营、推荐系统、新闻报道等方面的业务，实现内容生产的智能化、用户服务的个性化，提升传媒行业整体竞争力
从基础层来看，数据成为大模型在传媒行业应用的关键因素。传媒行业需要处理大量的文本、图像和视频数据。在基础层，企业需要建立媒体数据管理系统，包括数据采集、存储和索引，以支持后续的模型训练和应用需求。
从模型层来看，企业需要训练大模型用于自动化内容生成，如新闻稿件、文章摘要、图像标题等。同时，模型也可以用于分析媒体内容，进行情感分析、实体识别等。针对智能推荐，模型层需要包括推荐系统模型，考虑用户的阅读、观看历史以及实时行为，提供更加个性化的内容推荐。
从应用层来看，大模型在传媒业的广泛应用涵盖媒体内容生产、智能编辑、智能运营、个性化推荐系统、新闻报道与采访、广告与营销、新闻媒体咨询检索以及多语言翻译与国际化等多个关键领域。在媒体内容生产领域，大模型通过自动化生成高质量的文本、图像和视频内容，显著降低制作成本和时间。智能编辑功能则提供实时的语法和语义编辑建议，为编辑人员提供协助，以提高文档质量。
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