EnterpriseVal：量化企业生成式 AI 的价值与可靠性
原文标题：EnterpriseVal: Quantifying the Efficacy, Reliability and Value of Generative AI in the Enterprise
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针对企业 GenAI 项目难以证明业务价值的问题，论文提出 EnterpriseVal 用例级评估系统，涵盖用例规范、指标目录、专家与 LLM 混合评分、阈值门控和价值风险模型。在全球银行的三个工作流试点中，信贷备忘录起草引用精度达 88%、幻觉率 1.6%。
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EnterpriseVal在全球银行三个工作流试点：信贷备忘录起草引用精度88%、幻觉率1.6%。
- •主张企业GenAI难证价值主要是测量问题：公开基准答「模型能做什么」，部署决策问「本场景是否值得扩展」
- •系统含用例与冻结社会技术配置规范、六维指标目录、专家+LLM混合评分、两级阈值门控、价值风险模型
- •评分用prediction-powered inference校准LLM-as-judge，扩展盲评专家判断
- •阈值门控输出REJECT/CONDITIONAL/SCALE三档决策
- •试点覆盖全球银行三个工作流，信贷备忘录起草引用精度88%、幻觉率1.6%
为什么重要：大量智能体项目面临取消，把「能否上生产」变成可执行阈值算法，比再刷一个公开榜单更贴近企业决策。
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