去年3月起，以ChatGPT为代表的AIGC（生成式人工智能）如春风般突然闯入大众视野。近一年来，国内外各种通用大模型集中涌现、迭代，进一步加剧了市场对AIGC的关注度。

上证报中国证券网讯（记者 王文嫣）去年3月起，以ChatGPT为代表的AIGC（生成式人工智能）如春风般突然闯入大众视野。近一年来，国内外各种通用大模型集中涌现、迭代，进一步加剧了市场对AIGC的关注度。然而，技术进步的背后是日益复杂的产业升级及部署架构，管理者和技术人员面临着如何有效利用AIGC来挖掘数据价值、优化业务流程、提升决策效率等重要议题。

近日，毕马威中国智慧之光主管合伙人徐琅朗接受上海证券报记者专访时表示，AIGC在行业和场景的应用仍有很大的探索空间。

相对于外界对AIGC迭代过于乐观的心态，徐琅朗却认为：“虽然资本市场给予了AIGC极大关注，但在实际应用和发展层面，仍面临许多问题并需要时间去解决。”徐琅朗告诉记者，基于毕马威与不同行业垂直领域客户的对接经验，各行各业都在思考AIGC如何用于该行业和企业的降本增效，但目前还没能取得完全颠覆性的效率提升效果，仍然处于早期摸索阶段。

“我们的客户不仅关心成本，更关心的是实用性，特别是数据能否根据企业自身的要求进行再次训练、定制化改造和解决数据合规问题。”徐琅朗解释，但相关数据获取难度较大，即便是用现在最流行的通用大模型进行二次训练，从合规和数据安全角度上也仍然存在许多障碍需要突破。但他相信，随着人工智能在金融等领域的持续发力，会孵化出较好的场景案例，逐步取得突破。

徐琅朗向记者介绍，在金融领域，目前AIGC可以从两大方向展开并取得突破。首先是提升生产效率，可以通过引入AIGC技术，把大量需要耗费人工的工作用机器大幅度地替代。例如编写各种金融产品说明书、审查内容等，可以通过AIGC帮助做第一道把关，再通过人工进行复核，能极大提升银行、保险、证券等金融机构的生产效率。

“另外一个方向是用于风险防范、合规。金融机构进行尽职调查或解读监管规定等工作，也可以引入AIGC技术。很多银行都在构建特定领域的知识库体系用于取代人工问答，包括在客服领域引入大模型等。”徐琅朗表示。

据了解，毕马威自2018年开始就介入AI领域，目前毕马威建立的轩辕AI平台已集成“前店后厂”的服务模式，前端为客户提供灵活定制的AI服务，后端依托强大的AI工厂，实现自动化AI流水线组装，为企业带来端到端的一站式智能化解决方案。

徐琅朗告诉记者，毕马威经常服务于To B的客户，通常与客户共同进行创新研发解决方案。结合客户诉求和痛点在AI实验室进行孵化，通过模型训练在场景的契合度等方面演示和做出一些效果，然后再与客户的实际诉求进行碰撞。由于客户类型较多、行业跨度大，对一些来自不同行业高度集中的通用需求，毕马威会进行抽象、提炼、孵化，进而沉淀到轩辕平台。通过孵化和迭代，进一步赋能客户。

以南洋万邦为例，该公司是微软在中国的主要代理商之一，该公司选择将微软全球层面的较好应用场景在中国本土进行融合和落地。通过与毕马威轩辕AI平台的合作，加快了相关应用落地的效率。南洋万邦相关负责人介绍了该公司在AIGC应用方面的逻辑路线，比如首先以AI做辅助的Co-pilot（辅助副手）来进行相对应的工作，提升相应的工作效率；其次，可以将其与工作流程串联起来，由点到线做加持，即流程化的方式，是Agent（智能体）；第三，形成一个面，以自己企业每个部门的数据形成垂直领域模型，打造定制的私有模型。