人工智能

在我们落地的场景里不会。模型产出草稿或初步结论，由人复核并对结果负责。节省的是时间而不是岗位：员工处理的工单更多，而不是被裁掉。

模型一定会出错，问题只是出错比例。因此我们不承接单次错误代价高、又没有人工复核的场景。试点中我们始终实测准确率，并设定一个不达标就不上线的门槛。

很多任务用现成模型配合精心编写的提示词，并接入贵司知识库就够了，既快又便宜。只有当任务高度行业化、通用模型无法理解时，才需要用自有数据做微调。

远低于全面实施的费用：通常只是围绕一个流程做几周的工作。其意义正在于用较小的投入验证设想，然后再决定是否投资基础设施与系统对接。