垂直领域大模型的场景适配与落地实践（2/2）

银行贷款最怕“坏账”——把钱借给还不起的人，最后收不回来。以前银行靠人工审核贷款，看用户的收入证明、征信报告，效率低还容易出错；现在大模型能分析更多数据，精准评估风险。

比如某银行的信贷大模型，不仅看用户的收入、征信，还会分析用户的交易记录（比如每月是否按时交房租、水电费）、行为数据（比如是否经常逾期还款）。以前人工审核，100个人里能通过30个，其中有5个会坏账；现在大模型审核，能通过45个（通过率提升15%），但坏账的只有1个（坏账率降低8%）——既帮银行多放了贷款，又减少了损失。

2. 智能投顾：让ai“帮用户选理财，匹配风险”

很多人想买基金、股票，但不知道自己适合买啥——保守的人怕赔钱，进取的人想多赚钱。智能投顾大模型能根据用户的风险承受能力和投资目标，推荐合适的产品。

比如用户说“我30岁，能接受5%的亏损，想长期投资（5年以上）”，模型会判断他是“平衡型”用户，推荐“60%股票基金+40%债券基金”的组合；要是用户说“我55岁，不想承担任何亏损，只想要稳定收益”，模型会判断他是“保守型”用户，推荐“100%低风险债券基金”。以前用户得自己研究基金，现在ai直接给方案，小白也能轻松理财。

3. 合规监测：让ai“查违规交易，又快又准”

金融行业监管特别严，比如不能搞内幕交易、不能洗钱，每天有大量的交易和员工操作需要筛查，人工筛查又慢又容易漏。合规大模型能实时扫描这些数据，快速识别违规行为。

比如某券商每天有50万笔交易，以前需要10个员工加班到晚上才能筛查完，还可能漏过可疑交易；现在用大模型，10分钟就能筛查完所有交易，还能标记出“同一ip地址频繁买卖同一支股票”“大额资金快进快出”这些可疑行为，效率比人工提升300倍，还能避免因违规被监管处罚。

4. 智能客服：让ai“帮用户办业务，少等人工”

银行、券商的客服每天要接大量重复电话，比如“查信用卡账单”“赎回理财产品”“改密码”，人工客服忙不过来，用户还得等。智能客服大模型能理解用户的自然语言，直接帮用户解决问题。

比如用户说“我想查一下这个月的信用卡账单”，模型会先验证用户身份（比如让用户输手机验证码），然后直接播报账单金额、还款日期；用户说“我要赎回之前买的货币基金”，模型会问清赎回金额，确认后直接提交申请。现在很多银行的智能客服能解决80%以上的常见业务，用户不用等人工，客服也能腾出时间处理复杂问题。

三、落地没那么顺：垂直大模型遇到的“三大拦路虎”

虽然垂直大模型在很多行业都做出了成绩，但不是所有企业都能轻松用上，还面临三个共性难题，尤其是中小企业，想落地特别难。

第一拦路虎：高质量行业数据“不好找、不敢用”

ai学东西全靠数据，但很多行业的好数据要么散在各处，要么因为隐私不敢用，导致ai“没饭吃”。

比如中小企业的生产数据，可能分散在不同的设备系统里——车床的数据存在a系统，铣床的数据存在b系统，这些系统互不连通，根本没法整合起来给ai学；而且中小企业的数据量少，质量也不高，有的数据记录不全（比如只记了设备转速，没记温度），ai学了也没用。

医疗领域更难，病历、影像数据都是患者隐私，医院不敢随便共享——甲医院的病历不能给乙医院用，更不能给科技公司用，导致医疗大模型能学的数据特别有限。有的医疗大模型只学了某几家医院的数据，遇到其他医院的病例，就“不会看了”，性能大打折扣。

没有好数据，ai再厉害也白搭，这是垂直大模型落地最基础的难题。

第二拦路虎：模型和行业需求“对不上茬”

有的垂直大模型看着能干活，但只是“表面功夫”，解决不了行业里的复杂问题，相当于“中看不中用”。

比如法律行业的大模型，能生成简单的劳动合同初稿，但遇到“跨境并购合同”这种复杂业务，就不行了——跨境并购涉及不同国家的法律、税务、股权分配，条款特别复杂，模型生成的合同初稿漏洞百出，律师还得从头改，和自己写没区别，根本没提高效率。

再比如教育行业的大模型，能给学生出数学题、改作文，但遇到“个性化辅导”——比如学生数学的“几何证明题”总是错，模型不知道该从哪里教起，只能笼统地讲知识点，没法针对学生的薄弱环节辅导，对学生的帮助有限。

这种“适配深度不足”的问题，让很多企业觉得“用不用ai没区别”，不愿意投入。

第三拦路虎：落地成本“太高，中小企业扛不住”

想把垂直大模型落地，得花钱做数据处理、买算力、请技术团队，一套下来成本超百万元，很多中小企业根本承受不起。

比如一家小工厂想搞个设备故障预测的大模型，首先得花钱把分散的设备数据整合起来，可能需要买数据采集设备、做系统对接，这就要几十万；然后得请技术团队做模型微调，给ai喂数据、调参数，又要几十万；最后还得买算力，让模型能实时运行，每年的算力费用也要几万到几十万。

中小企业的利润本来就薄，一下子拿出百万元搞ai，风险太高——万一落地后效果不好，钱就白花了，所以很多中小企业宁愿继续用老办法，也不愿轻易尝试垂直大模型。这就导致垂直大模型虽然在大企业里用得不错，但很难渗透到中小企业，没法真正惠及整个行业。

四、破局之路：怎么解决这些难题，让垂直大模型“走得更远”？

面对这三大拦路虎，行业里的人也没闲着，一直在想办法解决，目前已经探索出了几条靠谱的路径，从数据、技术、成本三个方面下手，让垂直大模型更容易落地。

（一）数据层面：政府牵头搭“共享平台”，让数据“可用不可见”

既然企业自己整合数据难、共享数据怕违规，那政府就来当“中间人”，搭建“行业数据共享平台”，把分散的数据整合起来，还能保证数据安全。

比如某省专门搞了个工业数据平台，把省内500家企业的生产数据（比如设备运行数据、质量检测数据）都整合到平台上。但这些数据不是直接给企业用，而是通过“数据脱敏+安全计算”的方式处理——企业要训练大模型，不用拿到原始数据，而是在平台上“远程调用”数据进行训练，数据始终留在平台里，不会泄露。

举个例子，一家小工厂想训练设备故障预测模型，以前没数据，现在可以在这个平台上调用其他同类工厂的设备数据（已经脱敏，看不到具体工厂名称、地址），不用自己收集数据，也不用怕违规。这样一来，中小企业也能有足够的数据训练大模型，解决了“没饭吃”的问题。

医疗领域也在这么做，有的城市搭建了“区域医疗数据平台”，把市内多家医院的病历、影像数据整合起来，脱敏后供医院和科技公司研发医疗大模型。比如某医院想做肺部结节诊断模型，以前只有自己医院的几千份数据，现在能在平台上调用其他医院的几万份数据，模型准确率一下子就提上去了。

（二）技术层面：企业出“全流程解决方案”，把技术门槛“降下来”

很多企业不会做数据处理、不会调模型，那科技公司就直接打包好“垂直大模型解决方案”，从数据处理到模型部署，一步到位，企业拿过去就能用，不用自己琢磨技术。

比如某科技公司推出了“医疗大模型套件”，里面包含三个核心部分：一是预训练模型（已经学了大量医疗知识，不用企业从头训练）；二是数据标注工具（医生用这个工具给病历、影像标重点，ai学得更快）；三是部署模板（把模型装到医院系统里的步骤都写好，技术小白也能操作）。

以前医院要落地医疗大模型，得请专门的技术团队，花3-6个月才能搞定；现在用这个套件，医生和医院的it人员配合，1个月就能完成模型落地，还能根据医院的需求微调（比如重点优化儿科疾病的诊断）。这种“傻瓜式”解决方案，让不懂技术的企业也能用上垂直大模型。

工业领域也有类似的方案，某公司推出“工业大模型工具箱”，里面有设备数据采集软件、故障预测模型模板，小工厂买回去，按照说明书操作，就能让ai帮着监测设备故障，不用再请技术团队。

（三）成本层面：云服务商搞“按需付费”，让中小企业“用得起”

既然一次性投入太高，那就在付费方式上做文章——云服务商推出“垂直大模型按需付费”模式，企业不用一次性买整套模型，而是按使用次数付钱，像交水电费一样，用多少付多少，大大降低了初始成本。

比如某云服务商的“智能风控大模型”，中小企业用它做信贷审批，不用花百万元买模型，而是每做一次风控查询付5元钱；如果一个月只做1000次查询，只需要付5000元，比一次性投入划算多了。

医疗领域也有这种模式，某云平台的“影像诊断大模型”，基层医院用它看ct片，每看一张付3元钱，一天看100张也才300元，一个月9000元，基层医院完全能承受。而且不用买算力设备，模型直接在云端运行，医院只需要把ct片上传到平台，几分钟就能拿到诊断结果。

这种付费模式，把“大投入”变成了“小开销”，中小企业不用再担心“钱白花”，可以先小范围试用，觉得效果好再增加使用次数，大大降低了尝试门槛。

五、总结：垂直大模型的核心价值——“帮行业解决真问题”

说到底，垂直领域大模型不是“炫技的工具”，而是“帮行业干活的帮手”。它不用像通用大模型那样“啥都会”，但必须“在某个行业里干得精、干得好”——帮工厂降本增效，帮医生精准诊断，帮银行控制风险，帮中小企业用得起ai。

虽然现在还面临数据、技术、成本的难题，但随着政府、科技公司、云服务商一起发力，这些难题正在慢慢解决。未来，垂直大模型会渗透到更多行业，比如农业（帮农民预测病虫害）、教育（帮老师做个性化辅导）、物流（帮企业优化运输路线），真正成为推动行业进步的“加速器”。