在AI大模型技术浪潮的推动下，企业数智化转型正以前所未有的速度推进，重新定义了生产力和生产关系。于斌平，作为齐心集团的董事兼CTO，近日分享了该集团在这一转型过程中的宝贵经验和深刻见解。
于斌平指出，AI大模型不仅是技术革命的先锋，更是企业转型升级的关键驱动力。齐心集团多年来致力于自动化与AI智能化的融合，将这一技术深度融入采购、运营与服务等全链路业务场景，特别是在数字化供应链方面取得了显著成效。通过大模型与AIGC技术的结合，从数据治理到售后服务的全生命周期管理得到了全面优化，包括市场分析、招投标、客户询价等多个关键环节，有效提升了客户响应速度和供应链效率，同时大幅降低了运营成本和人工失误。
他强调，企业应用AI大模型时，必须坚守以客户和业务为中心的第一性原则。数智化的目标应聚焦于服务客户和提升业务能力，而非单纯追求技术的先进性。回顾国内企业的数字化历程，那些以技术为核心驱动力，或为了技术而技术的尝试，往往难以持久。齐心集团的成功实践表明，只有将技术与客户需求紧密结合，才能真正实现数智化的价值。
以商品智能运营引擎为例，该引擎基于AI大模型进行数据治理，精准解决了企业物资采购领域的核心痛点。通过AI全链路闭环流程，实现了从数据清洗到自动上架的高效管理，显著提升了商品质量和上架效率，降低了运营成本。这一成功案例充分证明了AI大模型技术在企业应用中的可行性和有效性。
于斌平进一步指出，业务需求导向是大模型落地的最优解。企业技术人员应深入理解所在行业的运营模式和特点，同时准确把握客户和企业的痛点需求。只有这样，才能找到真正的问题所在，并设计出切实可行的解决方案。齐心集团在主业务生产场景中成功上线了数十个大模型项目，正是得益于业务团队和技术团队的紧密合作，共同深挖客户需求和业务痛点。
他还强调了对大模型能力边界的清晰认知的重要性。大模型虽然具备强大的泛化与推理能力，但并非万能。企业应明确其擅长和不擅长的领域，合理设计应用场景，避免陷入技术陷阱。齐心集团在数字化采购领域利用大模型的泛化能力构建了电商图片处理系统和标书方案撰写系统，同时借助其推理能力实现了AI数据治理、商城推荐和财务结算对账等系统的优化。
最后，于斌平提到了组织与团队转型对于大模型落地的基础保障作用。企业和团队必须适应AI大模型时代的要求，进行能力结构和思维模式的转型。齐心集团通过明确战略目标、凝聚团队共识、推动组织转型和技术部门能力提升等措施，为AI大模型的落地提供了有力保障。同时，他们还积极培养复合型人才，鼓励工程师和产品经理向具有大模型能力的新型技术人员转变。
在于斌平看来，AI大模型技术已不再是遥不可及的概念，而是切实推动企业效率变革的核心力量。他呼吁更多企业放下顾虑，主动拥抱这一技术革命，将其纳入战略规划，让AI真正成为企业可持续发展的生产力。
