政企服务智能化升级：思必驰DFM-2大模型应用全指南

在以大模型为代表的人工智能技术飞速发展的当下，政企行业对智能服务的期待持续攀升。然而，通用语言大模型在实际落地过程中面临诸多痛点：私域知识难以覆盖、回答准确度不足、判别式任务精度与时效性欠缺、数据安全与计算可信难题，以及成本高企、响应速度慢等。思必驰DFM-2大模型正是为破解这些难题而打造，它既保留了通用智能的能力，又针对行业需求进行了深度优化，助力政企服务迈向高效、安全、智能化的新阶段。

一、DFM-2大模型：通用智能与行业专精的融合

思必驰DFM-2大模型是基于对话式人工智能技术长期积累的核心成果。它不仅具备通用语言计算大模型的所有AGI特性——包括文案创作、代码生成、逻辑推理、常识问答、多轮对话等，还针对行业应用的痛点实施了专项技术改造，形成了具有“场景专业化、模型专用化、体验专精化”三大特征的行业大模型。

• 场景专业化：针对政企特定业务场景（如公文处理、政策咨询）定制模型能力。
• 模型专用化：支持私有化部署和微调，确保数据安全与合规。
• 体验专精化：通过多模态交互与深度学习，提升用户交互的准确性和自然度。

小提示：如果您所在单位对数据隐私有严格要求，DFM-2的私有化部署方案可满足本地化训练与推理，避免敏感信息外传。

目前，思必驰已在金融服务、轨道交通、政务公安等多个领域成功落地智能服务方案，并持续拓展大模型技术的创新应用。

二、核心应用场景详解

1. 基于DocDFM的智能问答：让知识查询更精准、维护更简单

政策咨询、业务办理是政企服务的核心场景。传统智能客服依赖检索式匹配，先理解用户意图，再到知识库或互联网搜索答案，过程复杂、工程量大且维护成本高昂。

基于阅读理解的DocDFM技术通过对文档等非结构化数据进行深度理解，实现统一的、更易理解的知识查询与归纳。相比传统方式，它的优势包括：

• 降低训练难度：无需手动构建大量问答对，直接利用已有文档。
• 提升准确性：模型能理解上下文，给出更精准的答案。
• 易于维护：文档更新后，模型自动适配，无需重新训练。

该技术广泛应用于金融、政务、轨交等行业的线上线下服务咨询、智能问答、智能搜索、市民热线智能受理、交互式智能政务办事等场景。

常见问题：

问：DocDFM与传统的检索式问答相比，具体好在哪里？

答：传统检索式需要人工构建知识库的问答对，新问题出现时需增加条目，维护成本高。DocDFM直接对原始文档（如政策文件、操作手册）进行阅读理解，模型会自动提取答案。当政策更新时，只需替换文档，模型即可重新学习，无需人工干预。

2. 语音+数字人多模态交互：打造个性化服务形象

语音与数字人的结合已成为智能化服务的“标配”。思必驰通过将对话用户界面DUI平台与DFM-2大模型融合，推出DUI 2.0，并集成声音复刻、单人千音、数字人等生成式AI技术，完成了全链路对话系统升级。

• 小数据模型训练：仅需少量样本即可生成高品质数字人。
• 个性化对话生成：数字人的语言风格、交互方式可定制。
• 语音合成无缝结合：实现自然流畅的多语种切换（如粤语、英语、普通话）。

在DFM-2发布会上，思必驰联合创始人、首席科学家俞凯以自身形象生成了“数字人俞凯”，它能作诗、自如切换多语种。目前，该方案已在轨道交通智能客服、医保大厅等场景落地，为用户提供亲切自然的信息咨询服务。

3. 推进方言数字化建设：保护文化基因

方言承载着地域历史与文化，但在全球化和城镇化进程中逐渐式微。思必驰基于生成式人工智能及大模型技术，推动方言数字化建设从数据采集走向场景应用。

具体案例：思必驰与苏州广电传媒集团联合打造的吴方言人工智能主播已在苏州广电总台FM91.1新闻综合广播上线。未来计划：

• 建立吴方言数据库
• 制定吴方言数字化标准体系
• 开发吴方言数字化应用平台
• 在媒体、教育、文旅、大健康、数字家庭等场景实现“吴方言+AI”应用

小提示：如果你的业务涉及地方性服务（如地方政务热线、文旅导览），引入方言识别与合成能力，能大幅提升本地用户的满意度和亲近感。

4. 支持内容生成的智能会议服务

政企日常会议中，思必驰将DFM-2大模型应用于会议系统，实现了从简单语音转文字到智能内容生成质的飞跃：

• 自动主题分类：识别讨论要点并归类
• 会议摘要生成：快速提炼会议核心内容
• 待办事项提取：自动列出后续任务
• 篇章规整与一键成稿：将零散记录整理为正式文档

此外，在公安案件梳理场景中，DFM-2能从多信息源获取案件数据，综合推理，辅助工作人员决策。在智能质检、智能运维等领域，思必驰也升级了相应产品，提供日常检测、数据归纳及预测分析服务。

5. 面向客户的模型专用化：打造高可用定制模型

作为行业大模型，DFM-2支持专有模型定制与私有化部署（其大模型迁移定制算法技术行业领先）。思必驰可提供完整的技术工程资源：

• 数据工程：清洗、标注、构建专有数据集
• 基底模型：提供预训练基座
• 训练平台：自研LMOps平台，聚焦算力与模型，支撑快速训练、效果评估、上线与持续优化
• 提示词工程：优化交互策略

客户结合自身高端智算算力与专有场景数据，即可实现垂直领域的大模型大规模可定制。

常见问题：

问：我想让DFM-2适配自己的业务场景，需要哪些前提条件？

答：您需要提供：① 专有场景数据（如内部文档、对话记录）；② 计算资源（可租用云端算力或使用本地GPU集群）。思必驰会协助您完成数据清洗、模型微调、测试部署等环节。如果您对数据安全敏感，可选择私有化部署。

三、未来展望：通用AI基础设施与定制化服务并行

数字化时代，政企服务面临更高的智能化挑战。思必驰期待与更多企业合作，一方面建立通用人工智能基础设施，使其成为普及型公共服务，方便企事业单位和政府研发部门使用，提升政务服务与企业服务效率；另一方面加大研发定制化的大模型产品，包括私有化大模型及针对特定产品的客户化调整，满足政企服务在智能化浪潮中的多样化需求。

审核编辑：彭菁