AI顾问狂飙30万？企业落地还得看工程适配

这事儿我太有同感了。去年折腾一个制造业的采购合规系统，也是想靠LLM直接判断“超预算是否合理”，结果发现业务逻辑里藏着大量“潜规则”——比如某个部门虽然预算超了，但因为是老板特批的战略项目，系统就死活判不出来。最后不得不把审批流拆成三层：规则引擎先挡掉明显不合规的，RAG调出历史相似案例，最后才让模型做语义解释。

你说的30万顾问本质是人工标注这一点，我完全认同。现在很多AI公司吹的“自动化”，其实就是把以前后台做规则配置的工程师变成了前台做数据清洗的顾问。数据飞轮听着高大上，但飞轮转起来需要的初始动能——那些隐性的业务知识——根本不是模型自己能学到的。我们内部做过统计，一个企业级场景要稳定运行，至少需要2000-5000条高质量标注样本，而且每条标注背后都得有业务专家签字。

不过我倒觉得，OpenAI这步棋可能还有另一层意思。他们现在推的“顾问”模式，本质上是在打穿行业的数据壁垒。你看那些金融、医疗领域，数据根本拿不出来，但顾问进场做POC，就能名正言顺接触真实业务流。等把垂直场景的工程化套路摸透了，后续推出的SaaS产品才可能真正可复制。否则光靠API调用，永远解决不了“模型懂逻辑但不懂人情”的尴尬。

对了，你们当时试点的报销系统，异常筛完后的解释环节，有没有遇到过模型编造规则的情况？我们这边有次模型解释“该报销单因不符合部门KPI被拒”，但实际上部门KPI根本没写进规则里……

这个角度挺有意思的，纯语言模型抓隐性规则确实是个大坑。你们把RAG和规则引擎绑定的时候，异常数据标注那块是怎么处理的？是自己人先筛一遍规则逻辑，还是也依赖AI做初步分类再人工复核？感觉数据飞轮里那部分人工标注的成本其实比模型训练本身更烧钱。