大模型赋能的核心价值与落地领域

人工智能在企业中的价值集中于“增收、降本、提效、合规”，其中增收与提效是企业最关注的核心。经过实践检验，客服、营销、代码和知识管理是大模型应用的最佳切入点，因为这些领域具备需求清晰、文本量大、流程固定和创意需求高等特点，能与大模型能力高度匹配。因此，大模型在这些领域率先落地，企业能够更快享受技术红利。

大模型赋能智能客服的演进与升级

客服是企业对外沟通的第一触点，但传统人工客服存在招聘难、扩容难的问题，早期电子客服也面临答非所问和生硬机械的局限。智能客服经历了三次迭代：

大模型提升了智能客服的核心指标“自助解决率”，让其突破92%。客服变得更聪明、更拟人、更懂用户。

大模型客服已在多个行业落地。例如，澳门旅游局通过智能导游助手为游客提供多语种、全方位服务；自贡非遗灯会的AI年兽，将智能对话与文旅融合，10天即可落地；金融公司利用大模型客服实现行业问答与通识答复，并结合数字人交互；百胜中国则与百度智能云合作，上线AI客服，每天处理15万次沟通，问题解决率近90%，整体效率提升10%。这些案例表明，智能客服不仅能替代传统人工客服，还能扩展到更多角色，成为企业服务与营销的新引擎。

大模型赋能数字人的革新与应用

数字人已成为营销、教育、文旅等领域的重要工具，能够充当品牌代言人、虚拟客服、教师或导游，突破时间与空间限制。但传统数字人存在制作周期长、成本高，以及表情僵硬、动作机械的问题，难以满足行业快速发展的需求。大模型的加入带来突破：通过模态迁移、多智能体协作和4D绑定技术，数字人的生成效率和表现力得到显著提升。

大模型赋能代码生成与研发提效

在企业软件开发中，代码不仅影响应用功能，还关系到业务稳定、市场速度和人才管理。然而，现实中常见的问题包括：版本控制混乱，导致分支管理复杂、进度拖延；代码质量参差不齐，形成“代码屎山”，增加维护难度；代码传承性差，新人难以快速接手，造成资源浪费和项目延误。因此，一个优秀的代码提效工具必须覆盖研发全流程，从项目理解到需求开发、调试、优化、自测，全面提升效率与质量，确保项目稳定推进。

大模型的出现显著改善了代码编写和管理。核心功能包括：实时续写、自动生成注释、对话式代码生成、一键生成单元测试，以及私域问答，确保代码更符合企业自身规范。同时，大模型代码编写工具具备企业级代码辅助能力，能深入理解历史代码库，提高生成代码的贴合度。

大模型赋能知识管理的升级与实践

知识管理是一个体系工程，需要机制、文化、系统的协同。

与传统模式相比，大模型驱动的生成式 AI 在知识管理上实现全面升级：支持多模态数据接入（文本、视频、音频等）、基于 RAG 的智能问答、任务执行与商业洞察、文本创作与创意激发。它让知识不仅能被动调用，更能主动参与业务流程，推动企业从“经验驱动”走向“数据+算法”双轮驱动。

优秀的知识管理平台应覆盖“生产—加工—组织—获取—应用”全链条，满足复杂业务需求。例如，百度智能云甄知平台通过大模型能力，支持多格式知识接入、知识点抽取、知识图谱构建、对话式搜索和个性化推荐，并可在任务调度和应用中落地，如企业问答、文档生成、业务流程自动化。甄知有效解决了企业中的信息孤岛、低效搜索等痛点。

多个行业已验证大模型驱动的知识管理价值。能源行业通过设备标准知识图谱和问答机器人，实现标准全生命周期的数字化和自动化；大型运营商通过甄知优化营销知识管理，构建知识生态社区，显著提升员工赋能与业务拓展效率；金融行业则在手机银行 App 内集成智能搜索与个性化推荐，提升了产品销售与用户黏性。