Data+AI在ToB场景究竟如何落地，才能少走弯路、真正见效？作为在数据库领域深耕二十余年的从业者，GBASE南大通用希望结合自身的产品实践，梳理一份务实的落地路线图。
2、试点落地：
小步快跑，验证价值与优化迭代
地基打好后，是否可以直接全面铺开？
南大通用GBase（gbasedatabase）数据库的建议是：先找一个“小切口”进行试点验证。
如何选择试点场景？三个标准：
- 业务痛点足够突出
(如风控误报率高、用户流失严重） - 数据可获取、可管理
- 效果可量化、可评估
试点如何推进？三步走：
No.1 明确范围
不建议一开始就全集团铺开。可选择一家分支机构或一条业务线先行尝试，例如“某分行信贷风控”。GBase 8s的高安全高性能特性，足以支撑此类场景的需求。
No.2 构建模型
基于GBase（gbasedatabase）数据库底座，模型构建变得简单高效：
- 数据预处理： 直接提取试点场景所需特征数据，利用GBase数据库的原生数据清洗、特征工程功能，自动筛选核心特征（如金融风控的用户交易特征、电信预警的用户行为特征），无需额外开发复杂工具。
- 模型选型与训练： 优先选择成熟易落地的算法，采用 “GBase数据库+AI” 原生集成模式。针对图像识别、语义检索等非结构化数据场景，GBase GCVD向量数据库提供高维向量存储与相似性检索能力，可作为AI私有知识库的底层存储引擎，支撑智能问答、以图搜图等应用。通过小批量迭代训练，快速优化模型参数，确保精度与业务适配。
- 系统部署与调试： 采用轻量化部署，将模型集成到现有业务系统（CRM、ERP等）。GBase数据库支持物理机、虚拟机、容器、云平台多种部署形态，弹性伸缩适配负载波动；兼容Oracle、PG、MySQL，快速解决与现有系统的对接问题，确保稳定运行。
No.3 评估效果
试点跑通后，需要对照前期设定的量化指标，全面评估实际成效：风控模型的识别准确率提升了多少？运维成本降低了多少？ 这些都要有明确的数据支撑。
同时，业务人员的反馈同样重要。AI模型用着顺手吗？操作流程会不会太繁琐？误报率是否在可接受范围内？ 只有把数据指标和业务体验两个维度结合起来，才能发现影响AI落地的真实问题。
发现问题后，基于GBase（gbasedatabase）数据库的能力可以快速优化，让AI模型持续进化：
- 模型误报率过高？
说明AI模型的精准度还有提升空间。可利用GBase数据库的海量数据存储能力补充更多高质量训练样本，结合特征工程功能优化特征筛选，让模型从更多数据中学习、学得更准。 - 响应速度偏慢？
说明AI推理的效率需要提升。 可优化GBase GCVD的向量索引结构，调整分布式计算资源配置，让向量检索更快、AI模型响应更及时。 - 操作流程繁琐？
说明AI工具与业务人员的交互需要优化。可基于GBase数据库的可视化操作界面进行改进，降低业务人员使用AI模型的门槛，让技术真正服务于人。
这种“评估-发现问题-优化AI”的闭环，正是GBase数据库灵活配置特性的价值所在，让AI试点不走弯路、让模型越跑越准。
