同频DeepSeek：TO B大模型产品的爆款逻辑：端到端地解决实际问题

近日，百望股份开始全面接入DeepSeek大模型，深化数智商业平台。

作为现象级的产品，DeepSeek凭借卓越先进的架构与算法，让AI助理能够无缝对接各个应用环节，开启全新的智能交互篇章。百望股份在构建数字交易平台的过程中，逐渐培养起AI研发的能力，并聚合产研推出了“金盾企业合规经营合规大模型”等明星产品。

百望股份认为，AI助理在任务处理流程上常面临信息碎片化、衔接不流畅等困境，难以实现从用户需求输入到精准结果输出的高效转化。

尤其对TO B端的应用，强调投入产出比和业务真实性，如何用大模型的强大学习和表达能力助推业绩提升，非常考研产品端到端地解决实际问题的逻辑。

这种理念对百望股份的大模型技术研发，带来了深远的影响。

大模型的发展现状与应用趋势

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，其设计的目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。

从上世纪50年代诞生人工智能的概念，卷积神经网络的雏形诞生；到本世纪初，以Transformer为代表的新神经网络模型出现；再到近年来，以GPT为代表的训练大模型井喷出现；大模型正在按照应用领域的不同，向着三个层次分化：

通用大模型：利用大算力、使用开放数据和巨量参数的学习算法，寻找数据规律，完成“通用型”任务，ChatGPT即为通用大模型；

行业大模型：针对特定领域，使用行业相关的数据进行训练，成为“行业专家”；

垂直大模型：针对特定场景，使用任务相关的数据进行训练，提高作业的效果，也可以叫做场景大模型；

互联网的快速发展为各种大模型技术的进步提供了优秀的培养皿，但时至今日，开放的数据集正在快速消耗，特别是高质量的语义库、图形库，大模型技术遇到了能力演化上的瓶颈。

所以，想要在大模型技术上有进一步的发展，一方面要加强在现实应用中的变现能力，实现更多端到端解决实际问题的功能，一方面要产生与聚合更多的数据，其中行业特定数据集为将成为关键资产。

百望股份大模型技术观 端到端地解决实际问题

综上可知，“数据量充足”和“计算资源充足”是触发大模型的两大基础条件，而百望股份的数字商业平台则具备天然的行业数据优势和场景模型优势。

在近年来，财税领域经历着数字化大变革。作为公司经营的链接核心，财税数字化给整个经济活动带来巨大影响，涌现出大量的场景创新和数据驱动的业务增长点。

作为财税数字化领域的领军企业，百望股份已经帮助2000多家集团型企业和2300多万家成长型企业完成财税数字化转型，在智能财税、智能供应链协同、智能风险合规、智能决策、智能营销等五大核心场景建立起了强大的产品矩阵，满足用户在财税数字化解决方案和数据驱动的智能化解决方案的需求。

在强大的产品矩阵和丰富的服务经验背后，百望股份基于税务、财务、业务、金融等领域的票据数字化，构建起交易管理全闭环全自动的数字交易平台，聚合起千亿级/年的票单证数据，不断深化人工智能、大数据、深度学习等技术，从而打造出独有的大模型技术——百望股份金盾企业经营合规大模型（以下简称“金盾大模型”）。

集合各类数字化票单证、孵化各类前沿技术的数字商业网络，是金盾大模型进化的培养皿，所以金盾大模型有着三个突出特色：特有领域数据、关注产业场景、基础大模型。

实用产品与服务落地 有真实的应用效果

作为企业数字化服务商，客户成功是百望股份的商业宗旨。所以百望股份始终坚持，在真实的业务场景中寻找技术的落脚点。

而近年来，企业纷纷将数字化转型作为挖掘企业未来发展的圭臬。在金盾大模型之前，百望股份也聚合技术能力，推出了百望股份数字商业指数、百望股份业财税融Copliot，辅助企业进行经营决策，助力企业实现数据资产开发，等等。

金盾大模型在百望股份的智能采购、智能票据、合规风控等产品中，为百望股份数电业财税一体化解决方案进行了高效赋能。

比如在智能合规开票、税务政策法规库中设置了智能助理，用户可以通过语音、文字等多种方式，完成发票开具、政策查询等功能；比如强化数据分析能力，提升税务风险的管控力，提升供应链风险管理力，等等。

数据在走向复杂化、智能化，大模型技术也在加速发展。全面接入DeepSeek，百望股份拥有了更加澎湃的技术动力，更强大的学习能力，更为生动的表达应用。百望股份将发挥自身在财税数字化领域和数据驱动解决领域的纵深优势，持续深化大模型能力，赋能产品服务能力，并针对特定业务场景，持续研发高质量专业化解决方案。