董事长好，

今天我向您汇报一下咱们公司怎么把大模型人工智能用起来。

人工智能都是基于场景建设的，不同场景所采用的技术、投资都有区别，我们不需要、也没有可能一下子把所有AI都做完，应该先挑容易见效的场景试点，边干边看效果。

核心原则是：能用现成工具就先用现成，只有特别重要、特别敏感的数据，我们再考虑自己打造专属AI。

我们公司最常见的是六大类场景

1. 知识问答：员工问公司制度、合同条款、业务流程手册等。做法就是把公司所有文档、制度整理好，让AI直接搜索并用自然语言回答。这类场景每年投资30-80万，1-3个月就能上线。它一般不需要自己部署大模型，用云服务就好；特别敏感的数据可以放在自己服务器上。这类场景最容易看到效果，推荐首先试点。

2. 数据查询与分析：向AI问销售数据、客户情况、库存等，做法就是AI理解用户问数的问题，自动从现在的信息系统中调取数据，生成报表。这类投资每年大约50-150万/年，实施周期3-6个月，能大幅减少人工做报表，不过效果一般，AI往往不能准确理解问题，同时也取决于我们现有数据的质量。

3. 智能决策：帮领导或者业务用户评估风险、推荐方案、预测趋势。和上一种场景相比，这类场景中AI使用的工具更加复杂，由于涉及到大量公司自有数据，出于安全性以及性能考虑，我们也可以用公司历史数据对AI进行专门训练，让它更懂我们的业务。  这类方案投资更高，每年大约100-400万，实施周期6-12个月 。这类智能场景对公司竞争力帮助最大，但投入也较高，技术难度也大，需要精通公司决策逻辑的业务专家来建设和维护。

4. 任务执行：让AI像员工一样，一步一步完成具体工作，例如自动处理审批、生成工单、跟进客户等，就是果总常说的“智动化”，这类场景的投资和技术复杂度比上面智能决策要略低，但是需要梳理和优化业务流程，每年投入大约80-300万，建设周期4-8个月，一般也不需要我们自己部署和训练大模型。

5. 文字内容生成：AI分析了文本，根据要求自动生成初稿，人再修改，例如写报告、投标书、邮件、文案、总结等，这种方案投入也不高，效果也好，每年投入大约40-120万，2-4个月可以实施好。

6. 多模态处理和物联网：AI能看图片、视频、扫描件等，用于处理合同、门店和车间巡检等，也能够利用物联网的实时数据来监控运行状态、发现异常，这类方案每年投入100-350万，实施周期为6-10个月 。

至于我们是否需要自建算力这个问题，普通问答、写报告、做任务等，可以使用云上的大模型服务，不需要自建算力，只有涉及核心商业秘密、重要决策、监管严格的场景，才需要自己部署或训练模型。我的建议是采用混合方式，既安全又节省成本。

现在市场上号称能做AI的厂商很多，我们上面这些场景要具体落下来，饭要一口口吃，场景要一个个做，一般来说不会有一个大厂供应商能做完所有的场景，我建议先梳理清楚场景后，按照场景去找到合适的合作伙伴。

最后就是以上场景要互联互通，我们要吸取前些年盲目建中台的教训，不要急于先搞大而全的AI中台，应该先做好、用好一些场景后，再来积累我们公司级的AI平台。