通用AI与垂直智能体的发展趋势 - 通用型AI模型面临场景适配性挑战 行业知识壁垒和业务决策逻辑的特殊性要求更精准的垂直化探索 [1] - 垂直领域大模型推动AI从通用认知向专业理解迈进 AI智能体整合模型、工具与系统实现从用户需求到业务目标的全流程闭环 [1] - 超七成企业将垂直智能体纳入未来技术布局重点 通用模型解决"能不能"的问题 垂直智能体聚焦"好不好"的优化 [1] 财税领域的智能化挑战与突破 - 财税场景的专业特性形成多层级知识壁垒 通用技术方案可能出现政策解读滞后和风险识别偏差 [2] - 通用能力底座+垂直领域精调的技术路线成为主流 通过行业专属数据与实务经验的深度训练提升执行精度 [2] - 微风企聚焦打通政策-业务-数据的协同链路 其财税垂直智能体采用通用能力融合+场景化精调的架构设计 [2][3] 微风企财税垂直智能体的技术实践 - 微风企财税垂直智能体以自研财税垂直大模型为技术内核 依托通用模型底层算力构建基础能力 同时整合财税领域服务经验进行结构化训练 [3] - 垂直智能体推动财税服务从人力密集型向AI参谋型转变 渗透分析解读、风险预警、决策支持等核心环节 [3] - 财税服务未来呈现三大趋势：政策解析智能化精准化、风险防控前置化、决策支持场景化 [3] 垂直智能体的行业影响 - 财税垂直智能体标志着行业数字化进入价值创造新阶段 通用技术底座+垂直场景创新模式开辟差异化智能化路径 [4] - 垂直智能体或将重新书写行业竞争规则 成为驱动专业服务升级的核心变量 [4]

悠易科技CEO周文彪认为，大模型引爆市场之后，搜索成为受影响较大的互联网业态之一。特别是对于 00后这群AI原生用户来说，AI搜索将占领心智。而对于品牌方，一轮传播做下来，花了大预算的投放 内容是否被AI大模型"收录"越来越重要。 2025年，被业界普遍定义为智能体元年。不管是大厂还是企业，押注智能体似乎成为求生本能。成立于 2007年，一直从事MarTech智能营销业务的悠易科技，也于去年开始了智能体业务的探索。不过，需要 思考的是，对于一家以营销为核心业务的公司在智能体方面有哪些机会和结合点？ 所以，传统浏览器时代，品牌传播要做好SEO，那么当AI搜索在用户搜索习惯中的占比逐渐提升，GEO （Generative Engine Optimization,生成引擎优化）也将成为品牌传播必须提上日程的核心事项。 GEO 的生效逻辑 以一款手机的GEO为例，如果该款手机目标人群为预算5000的消费者，那么当AI搜索用户问出"计划买 一款新手机，预算5000，游戏、办公性能兼具"这样的问题时，该款手机就能够出现在AI搜索给出的手 机购买推荐排名中。 如何才能够前置判断自己的品牌传播是否GEO有效呢？ 预判到这样的 ...