过去一年，大模型从「演示很惊艳」逐步走向「业务里真的在用」。我们观察到的落地场景，大多集中在几个高频、重复、有明确判断标准的环节。

典型场景：客服与知识问答

把企业既有的产品资料、常见问题、售后政策整理成知识库，由模型负责初步应答，人工只处理需要判断与决策的部分。这类场景的价值在于「把人力从重复劳动里抽出来」。

典型场景：文档与内容处理

合同要点提取、报表整理、内容初稿生成等，都能明显压缩人工耗时。关键在于把输出结构化，接入既有系统，而不是停留在对话框里。

落地的前提：场景与数据边界

  • 选场景：优先选有明确输入输出、容错率相对高的环节；
  • 划边界：明确哪些数据可以给模型、哪些不能，做好脱敏与权限控制；
  • 可回退：保留人工复核环节，模型出错时业务能兜住。

把 AI 当作业务流程中的一环去设计，而不是一个孤立的功能，落地成功率会高得多。