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1、目录Contents核心观点11.GenAI构建企业竞争新优势22 .大腿的选择33 .大模型的培育74 .大模型的使用io5 .GenAI技术落地策略总结。核心观点生成式人工智能(GenerativeArtificia1.Inte1.1.igence.GenAI)即将迎来全面爆发，各行各业必须为此做好准备.本报告从企业视角出发.聚焦技术，阐述GenA1.在企业落地B寸的关解考贵点，提出了“选-育-用”方法论,覆盖了从模型和技术路线的选择，到如何培育适合企业的大模型，并将其广泛应用在企业流程实现全面创新的全生命周期，为企业规模化GenA1.落地提供指导.核心观点如下：1 .企业应充分了解不同产
2、品服务、技术解决方案背后的技术难度、成本及其筑达到的效果，结合自身的技术实力、资金储备以及业务目标，作出合适的选择；特别是面向不同应用场景时，可以采取不同的产品服务模式而不呼艮于单T三.2 .选：企业霜要结合自身情况选择构建GenA1.能力的技术路线：深度研发大模型，或者基于现有大模型进行工程化适配，或者直接使用大模型服务.后两条路线适合大多数企业，此时要做好大模型的选择，形成自己的大模型池。面对具体的应用场景,选择大模型的关键是在成本、效果和性能的“不可能三角”间进行权衡和取舍。3 .育：定制适应企业的大模型诧要基于基址大模型进行工程化适配，按照技术难度从小到大和投入成本从少到多，主要包括提
3、示词工程、检索增强生成和微潮三种方式.其中,微调会改变部分大模型参数，微调后还可以通过知识蒸镭、剪枝、量化等手段“压缩”大模型达到灵活的适应性，需要较高的技术门槛.4 .用：广泛应用GenA1.需要解决基础设施问题。相比传统的自建或租用数据中心方式，使用云基础设施或者采用云托管大模型的方式能够节约时间成本、降彳氐现金流压力.企业可以通过Agent将大模型的能力与企业应用紧密集成，基于GenAIoPS做好跨团队紧密协作、消除流程断点,从而加速GenA1.应用上线，并根据效果及时更新。此外，需要始终关注GenA1.应用的信任、风睑和安全管理，构筑可信任的基石。11fi三三1 .Ger1.AI构建企
4、业竞争新优势GenA1.是一种先进的人工智能技术，它能够基于已有的数据和知识生成全新的内容.这种技术的发展得益于深度学习、大数据和计算能力的发展，特别是大型语言模型(1.arge1.anguageMode1.s,1.1.Ms)等基轴模型的进步.GenA1.将逐渐改变人们与机器交互的方式，为各行各业带来前所未有的创新机遇.当前，GenA1.正处于熔炸性增长阶段,ChatGPT的火埠更是印证了这一点，它展现了GenA1.在交互性、实用性和创造性上的巨大潜力。工业界和学术界都在积极投入资源,探索如何利用GenAI实隧首提效、体险提升以及业务创新.市场上涌现出各种基于GenA1.的应用，比如自助式数据
5、分析、定制化内容创作、个性化推荐、自动化客户服务以及辘助设计与研发等.与此同时，GenA1.的伦理、安全和合规等潜在问题也日益凸显，如何保障GenA瑾)可持续和负贡任发展成为各界广泛关注的问踵。打造GenA1.能力，已经成为企业全面迈向智能化、构建市场竞争优势的必然选择.GenAI可以推动产品创新，通过快速生成设计和创意，加速产品开发流程；提升成本效益,利用自动化内容生成，将人力从市直性工作中解放出来，更专注于发挥创造力；解氐数据分析的门槛，人人都成为数据分析师，从而实现科学决策，为企业提供精准的决策支持；改善用户体验,根据用户行为和偏好，实现高度个性化的产品和服务；基于GenA【能力打造A晾
6、生应用，带来颇覆性的体验和价值.企业构建GenA1.能力，是一个涉及战略、组织、文化和技术等多个维度的综合问震。本研究将聚隹技术层面，分析GenAI在企业业务场景中全面落地的关键考量因素，提出“选-育-用”的GenA1.落地方法论，从选择技术路线和基础模型入手，培育好适合企业的定制化大模型，并将其高效、安全地应用在企业的方方面面，从而助力企业充分发挥GenA1.能力，构建独一无二的竞争优势，带来可观的商业价值.11fi三三2 .大模型的选择2022年11月3。日ChatGPT的面世,拉开了GenAI发展的新篇章.短时间内，GenA瞰得了日新月异的发展，目前市面上已经出现众多各具特色的产品服务：
7、产品门类繁多一有适合多种通用任务的基础大模型，还有各类适应特定行业或场景的行业大模型和场型大模型；服务模式多样既可以像私有云一样本地化部署,还可以如公共云那般按用量付贽,甚至能够类似混合云那样博采众长、多措并举.面对如此众多的市场选择，企业应当如何确定最适合自己的GenAI服务呢？我们建议，企业首先根胭自身的业务需求和成本预算来选择技术路线，然后权衡模型的效果、性能等因素选择合适的大模型,特别是当企业在面向多个业务场景需求时，可以不局限于单一大模型产品服务甚至技术路线，而是根据不同场景的特殊需求和市场上相应产品服务的成熟性和契合度,分别选择最合适的产品服务.21大模型技术路线企业使用大模型服务
8、的技术路线，主要包括深度研发大模型、基于现有基础大模型进行工程化适配、直接使用大模型服务三种.表1GenAI主要技术路战的优劣势比较大榜型技术招线技术难度上城周期可定制%:不同的工程化适配方法在成不、技术械、上域周期KI定阻化能力方面存在差异,此处为与另网条拉术珞坟相比的平均水平.11fi三三1深度研发大模型深度研发大模型，是指企业从。到1完全自主研发或者基于开源模型做深度定制得到大模型,这一过程涵益侵型设计,数据准备、环境准备.模瓢I绦模型沼和优化等多个阶段.深度研发大模型可以计对企蛀的耳体场耍需求进行优化设计,理论上可以更为聚集地解决特定问题，从而拥有更好的表现.企业在研发过程中蒙震充分的
9、模型技术细节,拥有较高的自主性,从而不受外部供应商的限制.但足杲度研发往往需要发入巨大的研发成本，包括计袋资源、稀缺技术人员的好费等.从启初自研到上线应用的W间湾度长达数月甚至以年计，并且需要持续投入，以确保在快速的技术迭代中不掉队.由于技术体系复杂.研发难度大，企业可能面啮嗔型性能不理出、项目延期或失效等风睑.总体而言，深度研发大嗔型是成本最高、难度最大、周期谡长的一条技术路径，除非足期有高密度AI人才、资金充足的企业,否则并不推荐.2基于现有揄出大模型进行工程化适配基于现有基础大模翌进行工程化适配,是指企业在已有的大模型基砒上,针对具体应用场景进行的技术调筐和优化工作,以更好地适应企业场景
10、,这一过程不仅涉及技术上的适配，还需要综合考IB成本.住能.安全.可维护住等因猖.对于用户来说,常用的工程化适配方式包括提示词工程(PromPtEngineering)、检索Ifi强生成(Retneva1.-AugmentedGeneration,RAG)和模型撤调(Fine-tuning).企业还可以通过知识蒸馋、剪枝、量化等手段减少大模型的叁数规搅，降低推理的计算*,提高大模型的响应速度.选取这一技术路线无需为基础大模圭的训您付费,从而显著减少开发成本，同时可以优化大磔在特定任务较域的输出，在特定任务上得到更好效果的预期较忌,该路线尽管有一定的技术门监,但不箕太高,经过一定培训的技术人员即
11、可塞坦,因此适合于几乎所有的企业用户.特别是当市面上现有的大模型产品和服务无法直接满足企业的特定需求时,基于现有基设大模型进行工程化适配几乎成为企业的必然选择.3直接使用大模型服务企业还可以直接采购已经训练好的大嗔型去解决业务问融.一些模型服务商提供将自家模型郃售在客户环境的能力，更多模型服务商和云平台合作，采用云托管的方式,这种方!崛用随取,按需使用，进一邮低了使用大模型的门嘏直接使用大模型服务无需投入大量资源，有效降低使用成本.企业不需要深入了解技术细节,业务团队可以快速上手，直接将大模型柒成到现有系统中，迅速享受到大模型的红利.部分第三方服务提供商针对市场观摸较大的行业或通用性较强的业务
12、场景推出了特定领域的专用大模型产品，例如在智能客服、信息检索、代码生成等领域，这进一步邈升了大模型的使用效果和用户体电.直接使用大模型服务的方式适合于大多数企业,特别是成本预算有限、技术能力欠缺的中小技企业.另外，随若基础模型能力的不断提升，以及该方式可以与提示词工程.RAG等工6化适防期结合,使得云爱AP1.调用的方式被越来越多的企业空视SI基础大模型的选择在企业构建GenA1.能力的三条技术路线中,除了不适用于多数企业的深度研发,无论是对基础大模型进行工程化适配，还是大模型的直接使用，具中最关处的环节就是基础大模型的选择.在这一过程中，需要综合考后各种因素，包括企业的业务场景需求、成本预算
13、、员工技术水平，模型的生成质量、泛化能力、响应速度等,但本质上，选择大模黝员务的关犍是在成本、效果和性能构成的“不可能三角间进行权衡和取舍，S1.大模型将三角训练成本成本推理成本J部罟、运维及升级成本内容有用性内容合规性内容隹确性成本指的是企业大模型落地的蛉体药用，包括大模型的训练成本.推理成本以及部署.运维和升级成本等.企业有时仅关注有形成本：例如GPU购置费用、消耗的电超，或从第=方服务商购买模型服务的费用；而会忽略无形成本,包括为实现大模型服务而配置的人力成本，以及大模契在郃舌.训练或调试阶段消耗的时间成本等.企业在核算J三1.,需要考量总持有成本,特别是不要忽圈无形成本.按成本从高到低
14、f为深度研发大模型、微调.RAG.提示词工程、亘接调用.效果指的是大模型生成内容的质员,包括内容的准璃性，是否存在幻觉问速,或是否会生成不合适的内容.大模型效果可以基于3H”原则进行评价:1)He1.pfu1.:内容可用有帮助，不要废话连篇.泛泛而谈；2)Harm1.ess:内容合规无害处,符合伦理规范和监管要求；3)Honest:内容正确无幻觉，不要一本正及地用第3,甚至给出错误信息,通常来说，大模型的参数烷模越大,生成效果酶.因此，当业务需求对生成内容质屐要求严苛时，应尽量选择参数区膜更大的蟆型.此外，目前市场上主流商业化模型的效果,大多优于同期同冬数规模的开源模型.住18指的是大模型服务
15、的酶,包括大模型的训练速度,推理时的响应速度、生成速度等，一般而言，大模型的参数观慢越大，则需要的训蝴间越长,即训缚速度越慢,而其进行推理服务时的需求响应速度和内容生成速度也越慢.因此，大酶的效果和性能不可兼得,当成本固定时，大模型的选择主要是在效果和性能之间迸行平衡和取舍,对于性能要求蛟高而对效果有一定容忍度的场景,可以选择参数规模相对较/J助初理.基础模型的选择是个综合性任务,除了做好成本、效果、性能不可能三角的权衡，还需要同时考虑一系列其他因素：例如集成难度，即模型服务与现有系统的集成豆杂度及其所需的技术投入；技术友好性，即技术人员的学习和使用摩度；模型犷展性，即模型的更新、升级频率和向
16、下兼容性；模型生态，包括模型系列的参数尺寸全面性及其背后的工具生态系统和合作伙伴网络等；服务商可靠性，包括限务商的口碑声誉、技术实力和服务能力以及客户成功案例等.这其中，企业需要金卜注息大模黝&务的合规性与安全性，以免影响业务的正岗开展甚至造成企业数据的泄露.在国内,提供基础大模型服务的供应裔除了需要遵守数据安全相关法规，还需要完成生成式人工智能的算法备案和服务备案。3.大模型的培育在大模型的三条主要技术路线中，基于现有大模型进行工程化适配是最受企业关注的一条路线：它在成本方面与直接使用大模型相持平，有一定的技术门槛但总体上难度不大，同时有哪解决基础大模型或行业大模型不能实现的一些业务特殊需求
17、.工程化适配按技术难度从小到大和成本从低到高，主要包括提示词工程、检索增强生成和微调三种方式.I提示词工程提示词工程，是指通过精心设置提示词(Prompt),引导模型生成更准确、更有用的输出.提示词工键是清晰、明确地表达用户的商图，需要确保提示词直接、具体，减少歧义，让模型随够准确捕捉到问gg的核心.因此，通常采用包括指令、上下文和期望输出格式的提示词结构,特别是可以根据模型擅长处理的格式来设计提示词模板(PromptTemp1.ate),并通过试览找到最优的提示词组合.提示词工程能够在不修改或至新训练大模型的情况下，引导模型更加精准地完成任务，从而有效控?M成本.良好的提示词设计能够显著提升
18、模型的蜀出质量，使得模型效果更贴近用户期待。但同时，提示词工程高度依颐用户经脸，优秀的提示词需要对领域知识和模型特性均有深入了解,这需要大置的人力投入和试错.不当的提示词还可能引入或强化模型偏见，导致模型生成不恰当甚至有书的内容.大模型本身能力决定了提示词工程效果的上限.如果基础大模型训练时纳入了充足的行业数掴,提示词工程可以有效引导模型进行高质量输出，但如果基出大模型内含的行业数姻匮乏，梃示词工程的作用就十分有限，此时可以采用RAG或微调的方式对基砧J大模型进行数据辛济.图2提示诩工程流程图迭代优化任务提示词大模型输出部署应用11fi三三检索增强生成RAG是拒从外加职库中检索相关信息，作为上
19、下次输入给大模型,从而提升生成内容的质此RAG是一种结合了信息检索和文本生成的技术方案，它需要企业构建知识库，特别是要在知识库中纳入企业希望市点服务的业务场景数据.RAG通过引入外部权威信息，显著提升大模型内容生成的准确性和丰富度，减少错误和臆测;生成的内容可以追溯到具体的信息源，提高透明度和可解释性.同时，基础大模型只会调用相关数据，而不会吸收数据成为内含知识.RAG能够在不改变大模型本身的基础上，快速、显苦地提升大模型在特定领域的表现，因此成为企业部署大模型应用的主流选择.但1,RAG引入m捌腕加了系融陛次职库、战效率等.特别是生成内容的质是高度依赖于睑索系统的性能和检索信息的质量,这使得
20、RAG1.目比于提示词工程增加了成本，并提高了技术门槛,此外，检索过程可能导致大模型的响应速度变慢，对性能优化提出了更高的要求.图3RAG漏踪意图-WHRg|-上下文问题E微调微调,是指在预训隐大模型基础上，针对特定任务或领域进行再训练，以提升大模型在该特定任务上的表现.微调利用特定任务的数据集，调整大模型的部分或全部参数，进而将行业知识内化到大模型中，因此，数据质录百接影响微调后的大模型效果.同时，微调策略也直接影响大模型效果，常用的微调方法包括有监督微调(SupervisedFine-tuning,SFT),即在标注数据上调整模型参数；雨失调整(1.ow-RankAdaptation,1.
21、oRA),即通过低秩矩阵减少更新参数量等。费调策略可以根据任务需求、数抠1和计算资源等综合考虑.微调能够提升大模型在特定任务上的准确性和泛化能力，特别是法律、医疗等专业性较强的领域，可以显著提升内容的专业度.微调具备较强的灵活性,可以对基础大模型进行多次微调，以适应不断变化的任务需求.微调过程需要;肖耗一定的计算资源，目参数调整存在难度，找到最优的参数豆杂且耗时，这使得微相相比提示词工程和RAG具有更高的技术门槛.同时，微调存在过拟合风险,如果数据量太少或过度调整，则会导致大模型的泛化能力下降.微调是目前较为常用的行业大模型和场景大模型的构建方法，但由于其存在一定的资源和技术(3槛，因此并不适
22、合所有企业，特别是不适合/J微企业.图4微调流程示意图迭代优化数据集微调一测试评估部罟应用r-ui三三4.大模型的使用企业在确定GenA1.的技术路线、选取合适的基础大模型并完成工程化适配后，就需要规模化进行GenA1.应用开发和部罟.在这个环节，企业需要构建基础设施,为大模型应用提供必要的基础资源和部罟环境；可以通过Agent方式将GenA1.嵌入现有业务流程进而提升效能；实施GenAIOps（生成式人工智能运维），充分发挥GenA1.潜力，3区动业务创祈和可持续发展；应用AnRiSM（人工智能信任、风险和安全管理），对GenA1.的可信度、安全性和相关风睑进行有效管理，确保GenA1.合法
23、、合规、可旅运行.41基础设施建设当企业选择深度研发或基于现有基础大模型进行微调时，面临的首要问题就是基础设施的建设.企业构建大模型基础设施的方式主要包括自建或租用数据中心、使用公共云服务两种方式.而当企业选择以RAG、提示同工程进行工程化适配或者直接使用大模型时，模型服务商会提供成熟的产品或API接口服务，可以面向用户屏蔽大模型的基础资源消耗,用户只需关注大模型产品服务的实际应用效果,而无需分心底层的基的设施建设.SSGenA细设陶艮务方式11fi三三1自建或租用数据中心自建数据中心是指企业自行规划、设计、建设并运营管理数据中心设施,自建数5R中心通常包括选址与规划设计.机房电力等基础设施建
24、设、软硬件采购与安装酶B1.系赚成与测记运维管理等多个环节.租用数据中心相比自建数据中,减少了数据中心的选址与规划设计.机房电力等基础设施建设环节，并可以根据实际需求选择自己采购或租用硬件设备.自建数据中心允许企业根据自己的业务需求和技术要求，定制数据中心的妩模.配置和功能,从而实现对基础资源的全面整控和管理.而租用数据中心尽管对数据中心规模的选择典显受限.但可以显著谈低企业前期的资金和时间成本投入,相比自建数据中心灵活性更高.总体上，自建或租用数据中心均具备自主可控、定制化程度高等优势.但同时，自建或租用数据中心是一个复杂工程，需要考虑诸多因素,包括技术.硬件、网络、安全、省理等.这使得自建
25、或租用数据中心的技术门槛高、运维压力大，特别是自建数娓中心建设周期长，目前脸金投入巨大,成本离困.可见，自建或租用数据中心能够为大掇型提供息度定制和易于控制的环境,但伴附而来的是巨大的管理成本以及财务负担，因此仅适合于极少数企业或组织采用.2使用公共云服务使用公共云版务构注GenAJ其础设施，是指企业利用云服务商的资源和平台来搭建,11行GenA1.应用的计总环境.通过公共云霞若拘建GenA1.基码设施，主要包括设置云环域选挂计均资源、数据我理、开发环境搭建、模型训练与部署、监控与优化等环节.公共云平台提供了丰友的产品服务，从计算资源.存佬服务、网络己置到一系列A1.开发和部署工具甚至各种基地
26、大模型和数据集,使得用户无需自建品费的数据中心,叩可快速部署和扩展A1.项目,从而帮助企业极大地减少初期投资、有效控制成本.同时,企业可以根据业务需求,灵活选用公共云上的产品服务层次.既能够全面基于云服务商提供的产品构建大梗型服若能力，也可以只采购云。星务商的硬件星础资源.此外,云服务商负责底层硬件和软件的维护,能够减少企业运城负坦.而为了更好地带助用户,云服务商还会提供专业的技术支持和持的更新.尽性公共云平台会提供各种资源、工具甚至技术支持，但对于多数企业而言，GenAI计口环境的配置和调优仍然较具技术闻S.使用公共云BS务，还煮味餐用户需要依赖云服务商的银务和技术，因此,企业被仔细评估公共
27、云提供商的安全性和合规性，并采取适当的数据安全保护措施.使用公共云构建GenAIffi础设施是一种灵活、高效的方式，尤其适合?陛希里快速部矍.按需扩展、并专注于核心业务而非基础设施哲理的企业.I通过A1.Agem升级业务流程AIAgent,即人工智能智能体，是一种能够棱知环境、进行决策和执行动作的智能实体,它以大模型为核心驱动力，并通过记忆、规划和工具等组件分别实现信息存储、决策制定与反思总结、任务执行等功能，从而实现特定目标.图6A1.Agent工作原理示意图Hmerztyeet图7AIAgent对工作范it的减垠境方式AIAgent工作但1211fi三三AIAgent的核心在于其自主性、智
28、能性、反应性和交互性，能够根据预设的目标或学习到的知识自动完成任务。因此，AIAgem将改变工作范式，重半业务淘1.在A1.Agent的推动下，人机协作方式将从目前的“以人为中心，A1.为辅助“转向未来的以A1.为中心，人为辅助”,极大地扩展工作的范第和方式.作为一种先进的技术解决方案，AIAgent可以显著提高生产力，将广泛应用于各行业，例如，在个人助理方面，能够安排日程、回答问题、控制家居设备；在客户服务方面，能终提供24小时在线服务,解答疑问，处理投诉；在工业制造方面,能够监控设备状态，优化生产流程，预测维护需求；在医疗健康方面，能够辅助诊断疾病，监测患者健康，提供治疗建议；在金融版务方
29、面，能够进行风睑管理、欺诈检测、智献顾,并提供个性化财务建议；在教育方面，能够智能答疑，并提供个性化学习路径规划和学习效果评估等.AIAgem是具有广泛应用前景和巨大发展潜力的智能实体。施着技术的进步和场景的拓展,AIAgent将充分挖掘每个业务流程的效翻!潜力，推动企业步入人机协同智能时代。I高效跨团队协作与持续效果提升，实现GenA1.oPS现代软件开发中强调开发团队与运维团队之间的紧密协作与整合(DevOps),以实现快速、持续、高效的软件交付.这一实践在机器学习(MachineIeaming)领域的落地即为M1.OPS(MaChine1.eamingOPerations),强调数据工程
30、师、数据科学家、算法工程师以及业务开发人员的高效协作，保障线上、线下数据的一致性以及实现模型的训隐、部署、监控、更新训练等一系列流程持续运转,确保模型的效果始终满足业务预期,在GenA1.爆发的今天，大模型作为内核，将会与众务企业应用迸行更加紧密地交互,迫切需要企业借鉴M1.OPS的理念，实现GenA1.Ops,以达到团队高效协作、缩电产品迭代周期、加速产品上市、监控与评测效果、及时升级产品以及确保产品安全合规等目的.GenAIeIPS的范畴包括：1增进团队协作GenAI原生应用开发，或者基于GenAI能力的现有应用升级都涉及多个团队的累密协作.在模型调优或工程化适配阶段，需要数据团队提供精准
31、业务应用危围的微调数据或外挂知识库数据,需要算法科学家与A1.工程师团队进行微调.RAG或提示词的工程化，特别是需要业务团队对于提示词的控制、对AIAgent与应用协同的控制以及对应用上线后如何衡量应用效果以及是否达到业务目标给出建议和改进意见,在整个过程中，安全合规团队要确保数据没有被滥用以及从负责任(responsib1.e)的角度确保娄靠安全以及大模型的表现不出现偏见，符合法共伦理与道德.2消除流程断点在开发GenA应用的过程中涉及多个阶段，流程间的断点将会导致开发速度减慢、出现潜在错误或者不能及时发现已有问期.审要的流程自动化包括：1311fi三三从数据准备到模型工程：从企业内大量的非
32、结构化1以及规章流程等条款中，提炼出可用于调优的语料,或者可输入雌示词,或者可供大模型调用的知识库等，均需要实现自动化，以免因数据问密殿效果。从模里就绪到应用上线:企业可能会选择新的模型,或者对已有模型进行调优,之后需要挎新侬嵌入到应用中.如果业务逻辑发生变化，或者通过A1.Agent调用应用系统的播件发生改变,也需要及时更新.这一流程需要实现自动化谊路以避免出现摸型结果到执行动作之间的错位.从IS用上线到效果监控到持续提升,形成闭环：大模至JS用上线只是开始，骊方时间的推移,应用逻期的变化、在缝据的iW等都可能影响IS用效总这需要持续不断地监控模型表现和应用效果,及时反馔到数据准备候至工程并
33、重新部署上线,进而是大化应用价值、显小化业务风癌.图8GenAIOpsS:GenA】OPS不仅是技术框架,也是一种战略思维，它能够帮助企业充分利用GenA1.的潜力，并管理好伴随而来的豆杂性与风险，从而在快速变化的商业环境中获得竞争优势.4.4利用AITRiSM保障GenA1.安全A1.TRiSM,即人工智能信任、风险与安全管理(A1.TrustRisk,andSecurity-Management),是用于保证AI系统可信度、安全性并对相关风险进行有效管理的方法论和1支术实践，它涵盖了A1.从设计、开发、部罟到运行的整个生命周期，确保A1.应用不会损害用户隐私、数据安全或产生不可预测的行为，
34、同时增强用户对AI系统的信心.随着AI技术的广泛应用，特别是GenA1.的兴起,企业面临着前所未有的挑战,包括内容偏见、数据泄露和AI应用漏洞等.传统的安全控制不足以应对这些新兴风险,因此需要专门针对A【的管理策略以保障系统的稳健性、合规性并获得用户信任.ArrRiSM可以帮助企业识别并应对A1.带来的风险，确保A1.应用的合规可克运行，保护企业的资产和声档.1411fi三三1风险管理风检管理主要涉及识别.评估和Ig解与AJ应用相关的风的。它包括内容异常橙测，统保输入和输出内容的准确性、适宜性和合雌；数期保护,防止数据泄施和滥用，璃保8嗦在伸输和存竹过程中的安全；A三用安全，保妒企业免受黑客利
35、用GenAI进行攻击.企业应该采用内容舁常检测工具来限制不当或色捌膜型行为；使用A1.应用安全产品来防御外部威胁；同时，建立POC（概念版证）来测i三捌兴的ArrRiSM产品,并逐步将即用于生产环境，管理信任管理关注于庄立和维护用户、合作伙伴和社会对AI系统的信任.这包括但不限于确保极型决策的透明度和可解释性，让用户理解模型如何做出决策；实施公平性与无偏见管理，避免算法歧视；提供可Mt的影私保护措施，确保用户数据的安全,实现信任管理的关键在于实施透明的治BP榔架，进行定期的伦理审否.并提供消肺的用户沟通，使用户了解AJ系统的工作原理及其背后的数据处理方式，安全筐珅的目的是确保AI系统不受未经授
36、权的访问、羲改或滥用，并防止数据泄露或损坏.安全管理的措够包活实施严格的访问控制，确保只有授权人员可以访问；进行定期的安全审计和漏洞扫描，及时发现并修复安全海洞；建立应急响应机制,琳保在发生安全事件时能够迅速响应并温少损失。特别是要关注新兴威胁,如针对AJ模型的攻击，需采用专用的安全工具和策略对模型进行防护.5.GenA1.技术落地策略总结随若GenA1.技术的逐步成熟和市场潜力的不断显现,企业面临若多样化的产品服务和解决方案选择。在这一浪潮中，企业必须从自身的战略出发，综合考虑成本、效果木睢能,制定合理的技术架构，以应对GenA【应用的快速发展和潜在的市场需求爆发。在GenA席地过程中，企业
37、特别需要关注四个要素：务实的战略I先进的架构全面的治理开放的创新务实的战略GenA1.应用的技术落地是复杂的系统住工程.企业在端技术路径时,可以考虑深度研发、工程化适配.亘接使用等方式.每种方式都有具优势和局限,企业需要根据自身的资源或JK.技术然力和业务需求来做出选择.在选择基础大模型时，企业蔚要在成本、效果和性能之间找到平决点。企业需要考虑的成本不仅包括日接的经济成本，还涉及到时间成本、机会成本等，当成本固定时，大模型的选择就是在效果和性能之间进行平衡.先进的架构企业需要一个灵活、可扩展的技术架构，以支持GenA1.应用的快速迭代和升级.这要求企业在技术造型时，因充分考虑到技术的兼容性、集
38、成性和未来的发展潜力，以适应不断变化的技术彳他务环境.全面的治理在GenA1.技术落地的过程中，企业需要识别和管理各种潜在风险，包括技术风险、市场风险、；方新口伦理风睑等；建立全面的AI治理体系,能够帮助企业及时应硼感,确保GenAI应用的穗健发展，开放的更新为了保持竞争力，企业还需要持续关注GenR技术的创新，并寻求与其他企业、科研机构和行业蛆织的合作机会.通过开放的合作模式,共同推动GenAI技术的发展和应用.总之,GenA1.技术的落地并非一麒而就，而是需要企业进行周密的规划和,寺续的努力.通过综合考虑各种因素，制定合理的技术架构，企业将在GenA1.应用的摩发中占据有利地位，实现可持续的创新和发展.
