通用大模型在企业应用中的核心困境 - 企业在将通用大模型应用于自身业务时面临“最后一米”困境，模型回答通用但不够精准，缺乏行业专业性，无法解决个性化问题 [1][2] - 困境根源在于通用大模型虽在海量互联网数据上训练，但缺乏对特定业务场景、行业知识和企业历史数据的深度理解 [2] - 中国AI开发者应用生态调研报告指出，企业在应用AI时普遍缺乏合适流程和场景，数据资源不足和质量问题制约AI推广 [2] 数据积累的核心价值与壁垒 - 深厚的行业数据积累是AI成为企业可信赖生产力工具的关键支撑，没有数据积累，AI只能停留在表面应用 [1] - 数据积累是企业AI的“暗物质”，虽不显眼，却是决定AI能否落地和创造价值的关键因素 [3] - 公司通过近20年服务，为约135家《财富》全球500强企业提供服务，大客户留存率高达90%以上，积累了经业务验证的高质量数据和场景洞察，形成了新进入者无法短期复制的数据壁垒 [4][8] - 数据壁垒特点包括：积累时间长（2006年至2025年持续深耕）、数据质量高（服务全球500强企业）、场景覆盖广（跨行业跨场景）、数据持续更新 [8] 公司的技术布局与数据治理 - 公司依托多模态数据智能、企业级知识图谱和数据隐私技术三大核心技术，整合、清洗、关联分散的异构数据，构建企业统一数据资产 [6] - 公司知识图谱技术能对结构化数据、文档、视频、图像等多维数据进行抽取与融合，构建反映业务逻辑的知识图谱，相关成果于2020年获吴文俊人工智能科学技术奖一等奖 [6] - 公司建立了完整的数据治理体系，实施全面的数据隐私保护机制和数据伦理框架，在提供智能服务的同时严格保护客户数据和个人隐私 [6] 高质量数据与可信AI的关系 - 数据质量决定输出质量，数据深度决定应用深度，这是实现可信AI的基础 [7] - 通用大模型因训练数据来源广泛、质量参差不齐且缺乏领域深度，易在专业问题上产生“幻觉” [7] - 公司基于来自真实业务场景、经过多年业务验证且有明确标注和质量控制的数据训练或微调模型，能提供更准确可靠的输出 [7] 数据在AI时代的战略地位 - 在AI时代，核心竞争力在于获取高质量、与业务场景深度绑定的行业数据，而非简单的数据量 [8] - 基于自身数据壁垒，公司能快速将通用技术（如DeepSeek等开源大模型）与自身数据资产深度融合，开发出更适合企业应用的定制化产品 [9] - 在企业AI应用中，数据积累不是锦上添花而是雪中送炭，是必不可少的基础，没有数据支撑的AI如同建在沙滩上的城堡 [10]