近日，火山引擎数据飞轮-大模型领域研讨会在北京举办，十余家正在积极开展大模型相关业务的科技企业参会。
会上，火山引擎数据产品泛互联网行业解决方案架构师（以下简称“火山引擎数据产品解决方案架构师”）分享道：火山引擎数据飞轮面向大模型领域企业级市场推出的解决方案，可以分为业务应用层和数据建设层两个大类场景，其中“数据消费”是数据飞轮在两大场景中转动的原动力。
以业务应用场景中的营销探索为例，数据飞轮能够为企业提供丰富的营销套件产品，搭载大模型能力，能够帮助企业员工更好地进行数据消费（用数据），这套解决方案目前在银行业已经实现落地。
据介绍，银行的中长尾客户往往量级庞大，如果要做精细化运营，就需要牵动太多银行资源，而火山引擎数据飞轮瞄准的就是这一难题。通过营销套件产品中搭载的大模型能力，数据飞轮可以帮助银行对海量长尾数据做自动化分类、建群，并根据不同数据群特征提炼对应标签；此外，基于特定标签，企业还能通过营销套件产品自动生成营销文案及其他素材，并一站式触达目标人群。
不止于此，借助数据飞轮的营销套件产品，银行还能及时有效地回收投放、触达，甚至是人群反馈数据，便于员工做定向分析，以不断优化营销策略，持续深化面向中长尾客户的精细化运营。
现阶段，这套解决方案已经在多家银行历经实践，成熟度可复用至包括大模型领域在内的更多领域和行业。
聚焦数据建设场景，火山引擎数据产品解决方案架构师提到了指标平台的例子。企业积极开展的大模型业务一般都具备强互联网属性，而在互联网场景中，指标平台往往比传统的物理建模、逻辑建模更贴近企业的前场业务 —— 他以目前正在落地数据飞轮模式的部分企业实践经验为例，列举了常见的几类问题：
如何让指标平台能够与数据分析（BI）平台充分关联，并实现数据的自动刷新？
指标的构建有基于对象的方式、客户旅程方式…… 如何基于不同企业的不同现状自动完成合适的指标构建？
如何在问答场景中，根据原数据或者业务情况构建能够支持数据分析师引用的指标？
而这些问题，现在都可以通过数据飞轮模式下的数智产品 DataWind-分析助手、DataLeap-找数助手实现，即便是对 SQL 不熟悉的员工，也能通过自然语言交互的方式，快速完成指标构建，流畅用数。
大模型技术日新月异，从零售到制造，从教育到医疗，越来越多企业都在积极投身这片朝气蓬勃的市场，活动上，火山引擎数据产品解决方案架构师也邀请更多企业能够与火山引擎数据飞轮共同探索大模型领域的合作，受到参会企业欢迎。
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