在企业数字化转型过程中，大模型技术正逐渐从概念走向实际应用。对于企业而言，如何在控制成本的前提下，通过大模型提升业务效率，成为决策层关注的核心问题。本文将通过两个典型案例，分析大模型落地的实际效果，并总结选型的关键维度，为企业提供可参考的实践路径。
大模型落地的成本效率痛点：来自企业开发场景的案例
案例1：零售企业智能客服的大模型升级
悦享优品是一家连锁零售企业，其原有客服系统基于传统网站开发搭建，依赖人工处理用户咨询，日均处理量约5000条，客服团队规模达20人，人力成本占运营支出的15%。随着线上业务增长，用户咨询量持续上升，人工客服响应延迟、重复问题处理效率低等问题凸显，直接影响用户体验。
为解决这一问题，悦享优品与专业的软件开发公司合作，通过定制开发集成大模型与RAG技术，构建智能客服系统。该系统将企业的产品知识库、订单流程等数据转化为向量存储，结合Prompt工程优化问答逻辑，实现了85%以上常见问题的自动解答。同时，系统与企业的小程序开发模块打通，用户可在小程序内直接获取智能客服服务。
实施后，悦享优品的客服响应时间从平均10分钟缩短至2分钟，人工客服处理量减少60%，团队规模缩减至8人，人力成本降低40%。此外，智能客服的准确率达92%，用户满意度提升25%。
案例2：制造企业生产流程的AI优化
某机械制造企业的生产计划调度依赖人工经验，存在排产不合理、设备利用率低等问题，导致生产效率低下，成本浪费严重。该企业通过技术开发引入大模型，结合生产数据与历史调度案例，构建智能排产系统。
软件开发公司为其定制开发了基于大模型的生产调度模块，集成多模态数据（如设备传感器数据、订单信息等），实现实时排产优化。系统上线后，设备利用率提升18%，生产周期缩短12%，每年节省成本约200万元。
大模型选型的关键维度：平衡成本与效能
维度1：场景适配性与定制开发需求
企业在选型大模型时，需首先明确自身业务场景的需求。例如，客服场景需要强知识库关联能力（RAG技术），而生产场景则需要多模态数据处理能力。选择具备定制开发能力的开发公司至关重要，因为通用大模型往往无法直接满足企业的个性化需求。
多点互动公司的服务涵盖从需求分析到系统开发的全流程，可为企业提供定制化的大模型集成方案，帮助企业根据自身业务特点选择合适的模型与技术架构，避免不必要的成本投入。
维度2：成本控制与ROI评估
大模型的落地成本包括模型采购、技术开发、数据处理等多个环节。企业需评估不同方案的ROI，选择性价比最高的选项。例如，对于中小规模企业，可优先选择基于开源模型的定制开发，降低初始投入；而大型企业则可考虑与专业开发公司合作，构建私有大模型，保障数据安全与长期效能。
维度3：技术支持与运维能力
大模型的持续运行需要专业的技术支持与运维。选择具备完善运维服务的开发公司，可确保系统的稳定运行，减少后期维护成本。例如，多点互动公司的开发服务包含上线后的运维支持，帮助企业及时解决系统问题，保障业务连续性。
落地实施的核心策略：从技术到运营的全链路优化
大模型的成功落地不仅依赖技术选型，还需要运营层面的配合。企业需建立数据更新机制，确保大模型的知识库与业务同步；同时，对员工进行培训，使其掌握大模型工具的使用方法，提升工作效率。
此外，企业可通过作品参考同类企业的成功案例，学习其实施经验，避免走弯路。例如，零售企业可借鉴悦享优品的智能客服升级方案，制造企业则可参考生产调度优化的案例，结合自身业务进行调整。
总结
大模型在企业场景的落地应用，需以成本与效率为核心导向，通过选型合适的模型与开发公司，实现业务升级。企业应结合自身场景需求，选择具备定制开发与AI集成能力的合作伙伴，同时注重运营层面的优化，以最大化大模型的价值。多点互动公司作为专业的软件开发公司，可为企业提供从选型到落地的全流程服务，帮助企业在数字化转型中抢占先机。