AI落地企业第六讲:行业模型如何落地?如何让AI说＂行话＂而不是＂外行话＂?(内附提示词+落地SOP)
作者：本站编辑
2026-01-13 14:15:26
0
AI落地企业第六讲:行业模型如何落地?如何让AI说＂行话＂而不是＂外行话＂?(内附提示词+落地SOP) 前五天讲了共识、幻觉、数据、场景、模型选型。今天讲第六个重点：行业模型。什么是行业模型？简单说，就是能说"行话"的AI。通用大模型什么都懂一点，但什么都不够专业。 你让它分析一个妇科病例，它可能给你一堆正确但没用的废话；你让它帮酒店定价，它可能连"RevPAR"是什么都不知道。行业模型不一样。它专门针对某个行业训练，懂行业术语、懂业务逻辑、懂场景细节。但行业模型的落地，绝非简单的技术移植。 有个专家说得很好："行业大模型不只是模型，而是系统工程。"今天这篇文章，我会给你：一个行业模型的价值框架：为什么要做、做了有什么好处三个真实行业案例：医疗、航空、酒店是怎么做的一套行业模型落地SOP：从0到1怎么搞几个实用提示词：帮你落地执行老规矩，全是干货，建议收藏。 01 WHY INDUSTRY MODELS 一、为什么需要行业模型？ 通用模型的局限性 通用大模型（GPT、Claude、文心等）很强，但在行业场景里，它们有三个明显的短板： 短板一：不懂行话 举例： 你问通用模型："这个病人的CA125偏高，结合B超显示的囊性占位，应该怎么处理？" 通用模型可能会给你一堆教科书式的回答，但缺乏临床实操的判断。 而训练过的妇科模型，能直接告诉你这种情况下的临床分级、建议的进一步检查、以及需要警惕的风险点。 短板二：准确率不够 很多行业场景，容错率极低。医疗诊断：错一个可能误诊金融风控：错一个可能亏钱航空调度：错一个可能影响安全通用模型的准确率，往往达不到这些场景的要求。 短板三：成本太高 用几千亿参数的大模型，去解决一个行业的小问题，就像用高射炮打蚊子——既浪费又低效。王强宇引用英伟达的观点："小模型是未来。"针对特定行业的小模型，参数量小、成本低、响应快，在专业场景里反而效果更好。 行业模型的五大优势 行业模型五大优势 ① 专业契合度高 └─ 懂行业术语、业务逻辑、场景细节 ② 准确率更高 └─ 针对行业数据训练，专业问题回答更准确 ③ 成本可控 └─ 小模型，调用成本更低 ④ 数据安全 └─ 可以私有化部署，数据不出企业 ⑤ 差异化竞争 └─ 行业Know-how形成壁垒 一组惊人的数据 王强宇分享了一组数据：通用大模型训练使用了约65万亿的数据但行业内部还沉睡着170万亿尚未被利用的数据这170万亿数据，关乎医疗、法律、制造等各个垂直领域。"如果行业数据得不到训练，很难想象AI能够真正服务好千行百业。"这就是行业模型的机会：把沉睡的行业数据激活，训练出懂行业的AI。 02 REAL-WORLD CASES 二、三个真实案例：医疗、航空、酒店 案例一：医疗——豆蔻妇科大模型 背景：壹生检康打造了一个专门针对妇科的行业模型——豆蔻妇科大模型。 效果：六大常见妇科症状的问诊准确率达到90.2%能够通过妇科主任级考试，最近一次成绩64.94分超越了通用模型GPT-5的考试分数（52.5分） 为什么行业模型能超越通用模型？ 通用模型的问题： ├─ 训练数据里医疗占比很小 ├─ 对专业术语理解不够深 ├─ 对临床场景缺乏"体感" └─ 容易给出"正确但无用"的回答 行业模型的优势： ├─ 用大量妇科专业数据训练 ├─ 深度理解妇科术语和诊断逻辑 ├─ 结合临床真实场景优化 └─ 能给出"专业且实用"的建议 下一步方向：王强宇表示，豆蔻模型的下一步是打造"医生的Copilot"——通过AI智能搜索+分析+总结，为临床提供更专业的决策依据。 硅谷的参考案例：OpenEvidence通过专业化的医疗模型，仅用11个月就覆盖了美国超过40%的执业医师，月活跃医生用户超过10万，成为医疗史上增长最快的临床应用程序。 案例二：航空——航旅纵横的行业大模型 背景：航旅纵横创始人薄满辉提出了一个重要观点："生成式大模型泛化能力强，但无法完全保证准确性。而很多行业场景，错误容忍度极低。通用大模型无法直接应用于严肃场景，行业大模型是解决之道。"他强调的核心观点："行业大模型不只是模型，而是系统工程。" 行业大模型需要具备的四种能力： ① 复杂推理能力 └─ 能处理行业中的复杂逻辑和多步推理 ② 专业知识检索增强 └─ 能准确检索和引用行业专业知识 ③ 行业通识理解 └─ 理解行业的基本常识和潜规则 ④ 专业数据生产能力 └─ 能持续产生高质量的行业数据 薄满辉的核心方法论： 行业大模型建设三要素： ① 持续的数据生产能力（基础） └─ 多模态、高质量、有标注、有机组织的数据集 ② 可控可解释的推理能力（关键） └─ 不能是黑箱，要能解释为什么 ③ 链接真实场景的能力（检验标准） └─ 能不能在真实业务中用起来 特别强调："不是简单通过预训练和微调通用模型就能实现行业大模型的落地。更要建立'数据-模型-数据'闭环，保持持续进化。" 案例三：酒店——心逸酒店的AI数字经理 背景：心逸酒店集团CEO朱晖提出了一个很接地气的观点："酒店真正的核心竞争力是店长，而非品牌或资金。"但店长工作繁重：日常运营、消防检查、平台运营、公司活动……最核心的目标是提升收益，但根本没时间深入研究。 解决方案：打造"AI数字经理"，嵌入店长日常使用的CIM系统中。 真实案例：五年经验 vs AI判断今年五一期间，杭州一家门店： 店长判断：凭5年经验，应该涨价（人很多） AI判断：通过实时商圈流量分析，发现已无新客流涌入，建议降价 冲突：店长强烈质疑，甚至去商圈拍照证明"人很多" 结果：最终执行AI建议 ├─ 入住率同比提升8.3% ├─ RevPAR（平均客房收益）增长 └─ 周边竞争酒店同期业绩普遍下降 店长的感悟："AI基于数据的判断，比5年经验更精准。" AI在酒店的应用场景： ① 收益管理 └─ 实时定价建议，比人工经验更精准 ② 清扫调度 └─ 根据预订数据，智能安排清洁优先级 ③ 网评回复 └─ 自动生成个性化回复，告别机械粘贴 ④ 应急处理 └─ 快速响应突发情况 朱晖的金句："AI不会取代店长，但会用AI的店长一定会取代不会用AI的店长。" 03 SOP FOR IMPLEMENTATION 三、行业模型落地SOP 阶段一：行业需求分析（2-4周） 目标：搞清楚行业到底需要什么样的AI能力 Step 1：行业痛点梳理 核心问题清单： ① 这个行业最痛的问题是什么？ └─ 效率低？成本高？准确率不够？ ② 哪些环节最需要AI？ └─ 决策支持？执行辅助？知识检索？ ③ 行业的容错率是多少？ └─ 高容错（创意类）vs 低容错（严肃场景） ④ 行业有什么特殊的"行话"和逻辑？ └─ 术语、流程、潜规则 ⑤ 现有通用模型的不足是什么？ └─ 哪些问题回答不好？为什么？ Step 2：数据资源盘点 数据盘点清单： ① 有哪些行业数据？ └─ 文档、案例、记录、报告…… ② 数据质量如何？ └─ 完整性、准确性、时效性 ③ 数据量够不够？ └─ 行业模型通常需要大量行业语料 ④ 数据获取有什么障碍？ └─ 合规、隐私、授权 ⑤ 是否有"数据-模型-数据"闭环的可能？ └─ 使用过程中能否产生新数据？ Step 3：竞品和标杆分析 分析维度： ① 行业内有没有做得好的AI应用？ ② 他们用的是什么技术路线？ ③ 效果怎么样？有什么局限？ ④ 我们可以借鉴什么？差异化在哪？ 产出物：行业AI需求分析报告 阶段二：技术方案设计（2-4周） 目标：确定行业模型的技术路线 核心决策：自建 vs 微调 vs RAG 三种技术路线对比：
选择建议： ├─ 数据量大、预算充足、追求极致 → 自建 ├─ 有一定数据、预算中等 → 微调 └─ 数据有限、快速启动 → RAG增强 技术方案设计要点： ① 模型选择 └─ 基座模型选哪个？参数规模多大？ ② 数据策略 └─ 训练数据怎么准备？如何持续更新？ ③ 评估体系 └─ 怎么评估效果？基准是什么？ ④ 部署方案 └─ 云端还是本地？API还是私有化？ ⑤ 迭代机制 └─ 如何收集反馈？如何持续优化？ 产出物：行业模型技术方案 阶段三：数据准备与训练（1-3个月） 目标：准备数据，完成模型训练/微调 Step 1：数据准备 数据准备流程： ① 数据采集 └─ 收集行业文档、案例、对话记录等 ② 数据清洗 └─ 去重、纠错、格式统一 ③ 数据标注 └─ 根据任务类型进行标注（可能需要行业专家） ④ 数据增强 └─ 扩充数据量，增加多样性 ⑤ 数据验证 └─ 检查数据质量，确保可用于训练 Step 2：模型训练/微调 训练要点： ① 设定训练目标 └─ 要优化什么指标？ ② 划分训练集/验证集/测试集 └─ 通常比例7:1.5:1.5 ③ 选择训练参数 └─ 学习率、批次大小、训练轮数等 ④ 监控训练过程 └─ 防止过拟合、欠拟合 ⑤ 模型评估 └─ 在测试集上评估效果 Step 3：行业专家验证 验证方式： ① 典型场景测试 └─ 用真实的行业问题测试 ② 专家盲评 └─ 行业专家评估回答质量 ③ 对比评估 └─ 与通用模型对比，看差异 ④ 边缘案例测试 └─ 测试复杂、罕见的场景 产出物：训练好的行业模型 + 评估报告 阶段四：应用落地与迭代（持续） 目标：让行业模型真正用起来，并持续优化 Step 1：选择落地场景 场景选择原则： ① 先做高频、低风险场景 └─ 用得多、出错影响小 ② 有明确的效果指标 └─ 能量化对比 ③ 业务部门有意愿 └─ 愿意配合试点 ④ 能形成数据闭环 └─ 用的过程中能产生新数据 Step 2：建立反馈机制 反馈闭环设计： 用户使用 → 收集反馈 → 分析问题 → 优化模型 → 用户使用 ↑│ └───────────────────────────────────────────┘ 关键点： ├─ 设置便捷的反馈入口 ├─ 定期分析反馈数据 ├─ 建立快速响应机制 └─ 持续更新训练数据 Step 3：持续迭代优化 迭代优化节奏： ① 周度：收集和分析用户反馈 ② 月度：针对性优化，修复明显问题 ③ 季度：版本迭代，增加新能力 ④ 年度：技术架构升级 产出物：持续进化的行业模型 04 PRACTICAL PROMPTS 四、实用提示词（扫码送你） 【提示词1】行业需求分析 【提示词2】行业术语库构建 【提示词3】行业模型评估设计 【提示词4】行业知识问答优化 05 FINAL THOUGHTS 五、写在最后 回到开头的问题：如何让AI说"行话"而不是"外行话"？答案是：必须用行业数据训练，必须让行业专家参与，必须在真实场景中打磨。薄满辉说得很好："行业大模型不只是模型，而是系统工程。" 它需要：持续的数据生产能力（基础）可控可解释的推理能力（关键）链接真实场景的能力（检验标准）王强宇的观点也很精辟："AI下半场是大数据小模型的时代。"通用大模型打基础，行业小模型解决实际问题。用高射炮打蚊子，不如用精准的弹弓。 最后，朱晖那句话，送给所有正在探索行业AI的老板："AI不会取代店长，但会用AI的店长一定会取代不会用AI的店长。"换成任何行业都成立：AI不会取代医生/律师/会计/销售……但会用AI的专业人士，一定会取代不会用的。这就是行业模型的价值：让行业专业人士，拥有AI超能力。 明天我会继续讲第七个重点：知识库如何搭建？如何让AI有"记忆"？如果你有具体问题，欢迎在评论区留言。 △ 觉得这篇文章有用，转发给你的行业同仁 △ 你的行业有没有好的行业模型？评论区聊聊 △ 想追更这个系列，星标这个号
相关内容 查看全部
