AIGC 技术在水电行业的应用前景探索

金和平，李德龙，罗惠恒

（1.中国长江三峡集团有限公司，北京市 100038；2.中国长江三峡集团有限公司武汉科创园，武汉市 430014）

0 引言

坚持数字化发展是我国现阶段秉承的发展战略。随着人工智能、云计算等新一代智能化信息技术正在快速发展，企业为了在急剧变化的市场环境中保持竞争力，需要不断提高数字化水平。智能化是企业数字化的新阶段，人工智能算法的进步使得从海量数据中高效汲取知识成为可能[1]，而信息的更新速度、频率的加快使企业知识的迭代更新存在挑战，来源更广的信息则需要企业基于业务需求进行深度加工，比如事实知识、专家经验、操作流程等，这些蕴含着巨大价值的知识广泛存在于水电行业，如何充分挖掘行业知识，如何将行业专家知识与人工智能有效结合以最大程度发挥其价值，具有重要意义。

目前，以AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）技术为首的新一代信息技术革命，正以不可阻挡之势席卷而来。由于AIGC 技术在图像、视频、多模态问答等方面的优势，可以更好地理解和描述复杂现实世界的信息，能够极大提升对信息的自动分析、提取、生成和决策的效率，因此带来了智能信息处理的颠覆性变革。水电企业可以借助AIGC 技术的发展，在数据洞察、流程自动化、决策和运营智能化等方面，产生更多的创新模式，拓展更多的发展机遇。

1 水电企业在数字化转型中面临的问题与挑战

一方面，在当今的数字化时代，水电企业产生和处理的信息形态的多样化，带来了数据量的指数级增长，信息的承载形式从结构化数据拓展到非结构化数据，包括日志、文档、图像、音频等，针对来源丰富、形态多样、更新速度较快的数据，企业需要具备新旧数据资产的差别化管理能力，既能做到实时积累新知识，也能迭代保留部分有价值的旧知识，信息处理的方式需要逐步升级。另一方面，信息更新速度的加快，深度挖掘信息价值的需求增加，来源广度的延展，都对处理的实时性提出更高要求。

目前，大部分水电企业仍处于数字化的早期阶段。在企业数字化转型的过程中，企业普遍希望以数据驱动的方式提升企业经营管理的效率，但面对数字化过程中积累得越来越多的数据如何处理和应用，企业面临着新的挑战。

首先，由于缺乏足够的数据处理能力，水电企业在生产经营中产生的大量数据无法被充分使用[2]，难以依靠数据形成智能决策；其次，面对越来越复杂的数据形态，以人工为主的传统数据处理方式已经无法满足企业的需求，企业急需借助智能化技术和应用的帮助；最后，由于人与系统之间的沟通存在困难，数据无法有效地被系统理解，现有数据资产依旧无法与实际的业务场景结合，形成智能化的决策。上述因素都阻碍着企业业务发展，因此企业需要借助智能化技术，帮助企业迈向智能化阶段。

2 AIGC 相关技术

2.1 什么是AIGC

生成式AI（AI Generated Content）是指通过学习现有的数据和知识，生成全新的、相对真实的数据和知识，从而实现人工智能的目的。与传统的AI 技术相比，生成式AI 技术具有更强的学习能力、适应能力和创造力，能够为人们提供更加智能化的服务。

生成式AI 技术的应用场景非常广泛，如文本生成、音频生成、视频生成、知识推理、智能问答等。例如，在文本生成领域，AIGC 技术可以根据用户提供的关键词、主题和情感等信息，生成符合要求的文本内容。在音频生成领域，AIGC技术可以根据用户提供的背景音乐、主题和情感等信息，生成符合要求的音频内容。在视频生成领域，AIGC 技术可以根据用户提供的场景、人物角色、情感和场景变化等信息，生成符合要求的视频内容。在知识推理领域，AIGC 技术可以根据用户提供的文本、图像和语音等信息，生成符合要求的推理结果。

2.2 ChatGPT 的核心技术

2022 年11 月30 日，OpenAI 发布了一款全新的对话式通用人工智能工具：ChatGPT（Chat Generative Pre-Trained Transformer，对话生成型预训练变换模型）。这款工具展现出卓越的语言理解、生成和知识推理能力，能够准确把握用户意图，进行有效的多轮沟通。自ChatGPT 上线以来，五天内活跃用户数即达100 万人，两个月内已超过1 亿人，成为历史上增长最迅速的消费者应用程序。

ChatGPT 作为AIGC 技术的众多应用中的典型应用，主要聚焦于生成文本内容，其本质是一个由1750 亿参数表示的深度神经网络大模型，虽然大模型技术已有五年，仅这次引起世界轰动，是因为首次实现了语言智能的五方面突破：①海量信息的全量在线记忆；②任意任务的对话式理解；③复杂逻辑的思维链推理；④多角色多风格长文本生成；⑤即时新知识学习与进化。ChatGPT 展示了解决自然语言处理这一认知智能核心问题的途径，并被视为朝通用人工智能迈出的关键一步。

如图1 所示，ChatGPT 的训练流程具体分为以下三个步骤：

图1 ChatGPT 的训练流程Figure 1 ChatGPT training process

（1）有监督的微调训练。通过收集、比较数据，调整优化GPT-3.5 模型，创建强化学习的奖励模型（Reward Model，RM），这部分数据来自研究人员的现实对话，研究人员分别扮演用户和ChatGPT 的角色进行对话，根据对话内容形成一个规模相对较小、高质量的数据集，用于语言模型的调整优化。

（2）训练奖励模型。GPT 模型会根据文本提示生成多个输出结果，训练师要对这些输出结果与人类的回答进行比较，并根据其质量从最好到最差排序，形成一个新的数据集，奖励模型将运用这个新的数据集进行数据训练，以预测用户更喜欢哪个模型输出。

（3）调优与改进。使用这个奖励模型作为奖励函数，配合近端策略梯度算法（PPO），微调监督学习训练出来的生成模型，并根据得分结果更新模型的参数，实现对ChatGPT 的优化和改进。

2.3 现有的大语言模型

根据时间划分，近年来具有代表性的大语言模型如图2所示，大部分的大语言模型源自Transformer 设计[3]，其中包含由自注意力机制支持的编码器和解码器模块。根据架构结构，大语言模型可分为三组：仅编码器；编码器-解码器；仅解码器。图3 显示了具有不同模型架构和大小，以及开源可用性[4]。

图2 根据时间划分的代表性大语言模型Figure 2 Representative large language model divided by time

图3 根据技术路线划分的代表性大语言模型Figure 3 Representative large language models divided according to technical routes

3 AIGC 技术在水电行业数字化转型升级中的应用场景

3.1 工程建设

水电工程建设的规模大、周期长，建设过程中会积累海量的数据，存在信息难以查找、数据处理和分析工作量大、数字化交付效率低等问题。因此针对建设、安装、调试所沉淀的工程知识，通过在水电工程智能建造平台中嵌入定制化的GPT 大模型，可以实现以下功能：

3.1.1 勘探与建设方案制定

GPT 技术在抽水蓄能电站、风力和光伏发电站等工程项目的勘探建设方面可以发挥以下作用：

（1）选址分析：GPT 技术可以从以下维度进行分析，并自动出具选址报告，对各个选址进行综合评估，找到风险最低、发展潜力最高的地址。

1）地理特征：识别和比较地形、地貌、海拔和土壤等地理特征，以确定建设项目所需的地理条件和潜在限制因素。

2）资源评估：分析历史和实时数据，如温度、降水、风速、风向、日照时数等气候数据，评估可再生能源资源的潜力，为工程项目提供科学依据。

3）水文条件：对于抽水蓄能电站，GPT 技术可以评估水源的可用性、流量变化、径流特性等水文条件，以确定电站建设的可行性。

4）环境影响：评估潜在选址对周边生态环境、动植物栖息地和人类居住区的影响，从而确定对环境影响最小的选址。

5）交通和基础设施：自动分析选址附近的交通和基础设施状况，如道路、铁路、电网接入和通信设施等，以降低工程项目的建设和运营成本。

6）社会经济因素：分析选址所在地区的人口、经济、政策等社会经济因素，以确保项目符合当地政府规划和发展目标。

（2）设计方案的优化：利用GPT 技术的分析能力，可以协助工程师优化电站设计。

1）设备配置优化：可以根据历史数据和实时监测数据，分析并推荐最佳设备配置方案，如发电机容量、逆变器选型、支架设计等，从而提高电站的整体性能和可靠性。

2）设计经济性评估：可以进行全面的成本效益分析，评估不同设计方案的投资回报、运行成本和环境效益，为工程师提供经济性优化建议。

3）生态与环境影响评估：评估电站设计方案对环境和生态的影响，为工程师提供减轻环境影响的建议，如噪声控制、土地复垦等。

（3）成本效益分析：可以全面评估工程项目的投资回报、运行成本和环境效益，辅助决策者做出合理投资决策。

1）投资回报分析：可以根据工程项目的预期收益、投资成本和运营成本，计算投资回报指标，如净现值（NPV）、内部收益率（IRR）和投资回收期（Payback Period）等，帮助决策者评估项目的经济效益。

2）运行成本分析：可以分析工程项目的运行、维护、设备更新及人力成本等各项支出，为决策者提供全面的成本预测，有助于优化成本控制措施。

3）环境效益评估：针对抽水蓄能电站、风力和光伏发电站等清洁能源项目，GPT 技术可以评估它们在减少碳排放、提高能源效率和保护生态环境等方面的环境效益。对于数据中心建设，GPT 技术可以评估采用绿色能源和节能技术带来的环境效益，将环境效益纳入整体成本效益分析，促使决策者关注可持续发展。

4）敏感性分析：可以进行敏感性分析，评估关键参数变化对工程项目成本效益的影响，帮助决策者识别风险点并制定相应的应对措施。

5）方案比较与优化：通过对不同工程方案的成本效益分析和比较，可以帮助决策者选择最优方案，实现资源配置的最大化效益。

6）动态监控与调整：可以实时跟踪工程项目的成本和收益数据，为决策者提供动态的成本效益分析，以便及时调整项目方案和管理策略。

（4）风险评估与管理：GPT 技术可以识别和预测工程项目可能面临的技术、经济、政策和环境风险，为项目管理者提供有针对性的风险应对策略。

1）技术风险评估：可以分析工程项目中可能出现的技术难题、设备故障和系统失效等风险，为工程师提供针对性的解决方案和预防措施。

2）经济风险评估：通过对成本、收益和投资回报等经济指标的分析，可以识别工程项目可能面临的财务风险，如成本超支、收益不达预期等，并为决策者提供优化建议。

3）政策风险评估：可以分析政策变动对工程项目的影响，如政府补贴政策、环保法规等，为项目管理者提供应对政策风险的策略。

4）环境风险评估：可以评估工程项目对环境的潜在影响，如土壤污染、水资源短缺、生态破坏等，为工程师提供环保措施和减轻环境影响的建议。

5）社会风险评估：通过对社会舆情、民意反馈等信息的分析，可以识别工程项目可能面临的社会风险，如社会抗议、安全事故等，并为项目管理者提供应对策略。

6）供应链风险评估：可以评估工程项目的供应链稳定性和延迟风险，提供应对供应链中断、原材料价格波动等风险的备选方案。

7）项目管理风险评估：可以分析项目管理过程中可能出现的风险，如进度延误、人力资源不足等，并为项目管理者提供优化项目管理流程的建议。

8）风险监控与预警：可以实时监测工程项目中的各类风险指标，并在风险达到预警阈值时向项目管理者发出预警，帮助其及时采取应对措施。

3.1.2 信息过滤、提取与知识沉淀

通过对信息进行实时过滤、提炼和结构化分层，结合政策法规进行标准化比对，对建设、安装、调试过程中积累的工程内容建立结构化和系统化的数据库，为工程项目持续不断地积累高质量、精练的知识库，以及工程团队精准查找所需工程资料奠定扎实基础。

3.1.3 全天候的自助查询

通过自助对话查询实现施工数据、技术方案和疑难问题的解答服务，工程建设人员可以随时随地获取所需信息，不必依赖其他人员帮助。这种方式不仅节省了用户的时间，还提高了工程建设的数字化管理水平。基于AIGC 技术的生成式对话系统如图4 所示。

图4 传统对话系统与生成式对话系统的区别Figure 4 The difference between traditional dialogue systems and generative dialogue systems

3.1.4 科技研究支持

可以为进度仿真、结构温度/变形/应力/渗流分析等研究快速提供精准数据，有助于预防水电工程中的渗漏等问题，优化工程设计和施工方案，帮助工程人员更好地理解和掌握工程建设过程中的科学技术问题，为工程建设的顺利完成提供坚实的技术支持。

3.1.5 协同工作与沟通

可以辅助工程人员进行跨部门、跨专业的协同工作和沟通，多地、多施工场景、多施工单位之间的信息高效共享，提高工程建设过程中的协调性和协同效率。

3.1.6 提高数字化交付效率

通过快速将工程建设过程中产生的数据、文档、图纸等信息数字化，自动进行归档、整理和管理，避免信息孤岛和沟通障碍，实现工程过程和数字化同步建设，进一步提高数字化交付的效率。

3.2 生产运维

在自然语言处理（NLP）中，预训练是指在特定任务微调之前，将语言模型在大量文本语料库上训练，为模型赋予基本的语言理解能力。如GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4、LLaMA 都是Pre-train 大模型。Pre-train 大模型通过预训练后，已经具备大模型通用基础能力，包括智能问答、智能检索、自动生成等。通过在水电站部署大模型，输入水电站行业数据集、专家系统库、全局感知数据集进行大模型针对性精调，使其具备对电站行业know-how 能力，精调智慧电站行业专属大模型，赋能智慧电站业务。通过在水电工业互联网平台、大数据中心动环管理系统等平台嵌入GPT 大模型，能够充分发挥大模型在生产运维方面的优势，提高运维效率，降低运维成本，确保设备的可靠性和安全性，在水电站部署垂直行业大模型的流程与总体架构如图5 和图6 所示，具体功能如下。

图5 智慧电站垂直领域大模型的实现流程示意图Figure 5 Schematic diagram of the implementation process of the smart power plant vertical industry model

图6 智慧电站垂直领域大模型方案总体架构Figure 6 Overall architecture of large model solution in smart power plant vertical field

（1）构建完善的运维知识体系：日常的电站巡检、数据中心巡检、设备维保过程中会产生大量的数据，包括结构化数据以及非结构化数据，例如生产计划，发电机组等设备运行数据、巡检数据、运维数据、气象数据、水文数据、检修数据、仓储库存记录，各类业务报表、专题研究报告、会议纪要以及现场照片资料等。由于大语言模型擅长处理非结构化文本数据和语义理解，而知识图谱专注于结构化数据并检索答案，通过两者的有机结合，可以在处理复杂问题时充分发挥各自优势，以构建统一知识库，提高知识推理和信息检索的准确性和效率[5-6]。

因此，结合大语言模型的生成能力和向量检索能力，将自然语言交互和知识图谱结合，形成可控、可信、可靠的问答，解决大模型自身所无法解决的“幻觉”问题，为运维应用解决“最后一公里”实现落地。其中基于向量知识库+提示工程的知识检索与问答的流程图如图7 所示。基于知识图谱增强大模型的文档问答的流程图如图8 所示，在意图识别阶段，用知识图谱进行实体别称补全和上下文推理；在Prompt 组装阶段，从知识图谱中查询背景知识放入上下文；在结果封装阶段，用知识图谱进行知识修正和知识溯源。

图7 基于向量知识库+提示工程的知识检索与问答Figure 7 Knowledge retrieval and question answering based on vector knowledge base + prompt engineering

图8 大语言模型+知识图谱实现可控可信可靠问答的架构Figure 8 Large Language Model + Knowledge Graph for Controlled Trusted and Reliable Q&A Architecture

（2）知识库自动更新：通过实现知识的自动补充和更新，从而使得整个运维知识体系更加完善和丰富。

1）自动化学习与更新：GPT 技术可以通过自动化学习，定期从互联网、内部数据库、行业报告、研究文献等渠道获取运维领域的最新信息和技术动态，这将有助于系统随着时间推移和技术变革而持续更新其知识库。

2）用户反馈机制：可根据用户反馈，对知识库的错误或不准确信息进行自动修正。这种用户参与式的知识库更新方式，有助于提高系统的准确性和可靠性。

3）定期审查与维护：为确保知识库的准确性和时效性，GPT 技术可以定期进行知识库的审查和维护工作，这包括删除过时信息、补充新知识点、优化知识结构等。

4）多领域知识融合：可以将运维领域的知识与其他相关领域（如设备制造、环境保护、能源政策等）的知识进行整合，提供更为全面和深入的信息支持。

（3）24h 实时自助查询：可以全天候提供实时响应服务，满足运维人员在不同时段的咨询需求，当运维人员需要技术支持时，可以随时向系统提问并获得及时的解答和建议。同时系统还能根据问题的复杂程度，自动判断是否需要进一步的专家支持。例如在设备检修查询方面，采用AIGC 技术赋能的流程如图9 所示。

图9 AIGC 技术赋能设备检修Figure 9 AIGC technology enabled equipment maintenance

（4）设备健康管理：利用发电机组运行数据、巡检数据、检修数据等信息，分析设备的健康状况，为运维人员提供预测性维护建议，降低设备故障风险。

（5）应急事件处置：基于现场照片资料、设备故障记录和业务系统日志，利用知识图谱中的结构化知识提高GPT 模型的可解释性，使得模型的预测和推理过程更加透明，提高知识推理和信息检索的性能，为运维人员提供有章可循的应急响应方案和事故处理建议。

（6）自动报告：结合RPA 技术，GPT 大模型可以实现以下功能：

1）自动生成报告：可以根据运维人员提供的数据和需求，快速生成各种类型的运维报告，如检修报告、巡检报告、故障诊断报告、设备维护报告、能效分析报告、设备维保剩余期限报告等，从而减少人工撰写报告的时间和精力，提高报告质量和一致性。

2）自动生成图表和可视化：可以根据所需数据，自动生成图表和可视化结果，使报告更加直观易懂，帮助运维人员快速了解设备运行状况和运维工作进展。

3）自动分发报告：可以将生成的运维报告自动发送给相关人员（如项目经理、维修技术人员、监管部门等），实现信息的快速传递和共享，提高工作效率。

4）智能模板匹配：可以根据报告类型和需求，自动选择合适的报告模板，保证报告的规范性和易读性。

5）个性化报告定制：可以根据用户的特定需求生成个性化的运维报告，满足不同角色（如管理层、技术人员、外部监管机构等）的信息需求。

3.3 流域调度与管理决策

（1）大模型等人工智能技术在气象预报中的应用。针对人工智能新方法优势利用，采用以多模态可进化为代表的前沿人工智能算法研发清洁能源气象大模型，包含风速、温度、降水、极端事件、功率、用电供/需侧等清洁能源“生产-输送-消纳”的各环节气象要素预警预报预测；研发低人工依赖的多时间尺度气象保障平台，构建清洁能源行业通用的人工智能大模型标准算法池并进行推广应用；扩展人工智能算法池，对模式输出结果进行误差订正，自主研发人工智能预报误差订正模型，提升气象预测精度；研发跨区域/场站自动人工智能算法循环迭代系统，并结合数值模式预测结果搭建无缝隙气象预测平台；研发资料同化与深度学习相融合的混合数据融合、同化算子，提升多源数据融合效率及精度，评估长江流域乃至全国区域的水-风-光资源；深度耦合人工智能与传统数值模式模型，利用人工智能算法改进气象数值模式参数，提升天气-气候数值模式计算精度。

（2）通用大模型与水资源业务模型集成应用。基于通用大模型开展模型微调工作，构建满足水资源高效利用领域的高质量语义库和数据集，构建问答数据集，构建语言大模型与传统预测模型插件和接口，完善传统模型与语言大模型交互机制，完善以语言大模型为核心的传统水资源领域相关模型的生态体系建设；利用大模型微调技术，实现对部分传统模型的融合；开展大模型风险和隐私管理，开展基于物理机制与数据驱动模型融合研究，开展对水资源高效应用后的大模型效果评价及可解释性研究。全面促进大模型与传统模型共同发展和融合。

3.4 安全培训与评估

GPT 技术在安全培训领域具有广泛的应用前景，能够帮助提高运维人员的安全意识和技能水平，降低生产事故的风险，为企业创造更安全、更高效的生产环境，具体表现在以下几个方面：

（1）定制化安全培训：根据运维人员的具体职责和需求，可以生成针对性的安全培训材料和课程，包括操作规程、应急预案、安全事故案例分析等，有助于运维人员掌握安全操作要求和风险应对策略，提高安全意识。

（2）安全知识测试与评估：可以根据安全培训内容、日常巡检的重点场景和重点任务，高度定制化地自动生成测试题目，全面评估运维人员的安全知识掌握程度，实现自动评分、生成反馈报告，并为运维人员提供个性化的学习建议。

（3）安全培训效果追踪：可以持续追踪运维人员的安全培训效果，定期进行复训和知识更新，确保人员始终具备高水平的安全意识和技能。

3.5 辅助办公

3.5.1 日常办公

GPT 大模型在辅助办公方面具有广泛的应用潜力，其主要作用包括：

（1）自动文本生成：可以根据用户的需求和输入，快速生成各类文本，如邮件、报告、演讲稿、提案等。这将大大节省办公人员的时间和精力，使其能够专注于更重要的工作任务。

（2）语言风格调整：可以根据用户的要求，调整文本的语言风格，如正式、非正式、商业、学术等，满足不同场合的沟通需求。

（3）语法和拼写检查：可以自动检查文档中的语法错误和拼写错误，并给出修改建议，提高文本质量。

（4）内容优化：可以对文档进行内容优化，如逻辑结构、表述方式、论证论据等，使文本更具说服力和可读性。

（5）知识检索与问答：可以作为智能问答系统，帮助用户快速获取所需信息，提高工作效率。同时，GPT 大模型可以持续学习和更新知识库，使其能够及时反映行业的最新发展和技术变革。

（6）智能会议纪要：通过结合使用GPT 大模型和LoRA微调（Low-Rank Adaptation）技术，可以持续迭代优化模型，满足不同会议的要求，实现实时记录会议内容，智能生成规范准确的会议纪要，帮助参会人员快速回顾会议要点，提高工作效率。同时可以将生成的会议纪要根据会议主题实现自动归档，方便参会人员后续进行检索和查阅。

（7）自动回复与沟通：可以作为智能助手，帮助用户自动回复邮件和即时消息，减轻沟通负担。同时可以提供多语言翻译功能，协助处理跨语言沟通。

（8）任务管理与提醒：可以协助用户管理待办事项和日程安排，提醒重要事件和截止日期，确保工作的及时完成。

（9）会议安排。

1）会议日程安排：可以通过与用户的对话交互，获取会议主题、时间、地点等信息，智能生成会议日程安排。同时，系统可以根据各参会人员的日程，为会议安排合适的时间，避免冲突。

2）会议室查询与预约：可以根据会议时间、人数等需求，查询企业内部会议室的使用情况，为用户推荐合适的会议室并完成预约操作。

3）领导日程查询：可以自动发送消息给领导，查询领导的日程安排，帮助员工了解领导的空余时间和会议安排，方便在合适的时间段预约会议。

4）自动生成会议公告：可以根据会议日程安排和参会人员信息，自动生成会议公告，确保会议信息的准确性和规范性。

5）发布与通知参会人员：可以将生成的会议公告自动发送给参会人员，或者通过企业内部通信工具进行发布，确保所有参会人员都能准时收到会议信息。

6）日程提醒与变更：可以设置会议提醒，确保参会人员按时参加会议。如有会议变更，系统可以自动更新会议信息，并重新通知参会人员。

3.5.2 财务管理

（1）财务专家智库：可以作为财务顾问的角色，为用户解答有关财务概念、会计核算方法、财务管理方法等方面的问题，提供及时的财务知识支持。

（2）多功能的分析工具：通过分析框架提供、分析代码支持、分析模型构建和分析结果解读，从而挖掘数据背后的财务规律和趋势，帮助财务分析师理解分析结果的含义，为企业提供有针对性的财务建议和策略。

（3）自动化的报告助手。

1）自动编写会计报表附注及财务情况说明：可以根据会计报表的内容和要求，自动生成相应的附注，帮助用户详细了解会计报表中各项数据的来源和计算方法。此外，可以根据企业的财务数据和业务情况，自动生成财务情况说明，对一定会计期间内财务、成本情况进行分析总结。

2）自动出具财务报告：借助GPT 大模型进行财务数据清洗和准备、模型调整和报告模板设计，可实现自动出具财务报告，为企业节省大量人力和时间成本。

（4）智能化的决策顾问：财务管理人员可以借助其商业逻辑和分析能力获取关于财务决策的参考：

1）资金及资本决策：GPT 大模型可以提供资本结构、资产配置、现金管理、资金预算等方面的建议，协助企业优化现金管理流程，根据企业的经营计划和预期收入，为企业制定合理的资金预算方案。

2）经营决策：在研发管理方面，GPT 大模型可以为企业在研发环节提供优化研发投入、提高研发产出的管理建议。在采购管理方面，可以为企业在采购环节提供降低采购成本、提高采购效率的管理建议。

3）战略决策：在业务开展方面，GPT 大模型可以分析企业是否应开展某项业务，评估潜在的市场机会和竞争风险。在经营策略方面，可以为企业提供关于采取某项经营策略的优缺点分析，为企业制定长期战略提供智力支持。

（5）全天候的财务秘书：在文本信息总结方面，能够对大量的财务报告进行快速阅读和总结，提炼出关键信息和要点，供管理层和相关人员更快地获取关键信息。在财务运营客服方面，能够24h 自动回答业务人员关于报销的问题，如报销流程、标准、申请材料等，从而提高报销效率，节省沟通成本和财务人员应答精力。与此同时，能够自动回答业务人员关于合同的问题，包括合同审批流程、合同条款解读等，确保业务人员在合同签订和执行过程中遵循公司规定，降低合同风险。

4 结语

本论文综合分析了AIGC 技术和大模型在水电行业的应用前景。大型模型的多模态数据处理能力提高了数据知识化的效率，AIGC 技术推动了知识在各类业务场景中的深度应用。通过整合信息系统和加强数据贯通，企业形成了数据驱动的智能决策能力，提升了整体运行效率和产业链协同效率，加速了数字化转型。针对水电行业需求，研究“通用大模型+行业小样本”技术组合，实现差异化的垂直领域大模型，展现出了广阔的发展前景。

未来，利用AIGC 技术进一步实现多模态数据的融合处理，应用通用大模型加速数据要素的流通与发展，进一步打造能够理解人类指令、制定复杂计划并自主采取行动的水电行业人工智能体（AI Agent），进一步提升系统自主决策能力，推动水电行业的智能化升级。