在人工智能浪潮席卷全球的今天，我们越来越依赖大模型来辅助决策，但你是否也遇到过这样的窘境：看似智能的AI给出的答案总是差那么一点，足以让你在重要的商业决策中栽跟头？例如，就像文章开头提到的，使用AI审核报销，却对明显超标的高铁票和酒店费用视而不见。 大模型 的“差不多”往往隐藏着巨大的风险。要解决这个问题，我们需要重新审视并引入一种更精准、更可靠的决策工具：专家系统。
大模型：80/20困境与决策精度挑战
当下的 大模型，尤其是通用型大模型，例如ChatGPT，就像一个博览群书却缺乏实战经验的大学生。它们能够快速检索信息、生成看似合理的答案，擅长模式匹配，却缺乏真正的领域知识和推理能力。这导致了在某些需要高精度、高可靠性的场景中，大模型只能达到80%的准确率，而剩下的20%却足以造成严重后果，这就是所谓的80/20困境。
想象一下，一家金融机构使用大模型来评估贷款申请。如果大模型对风险评估的准确率只有80%，那么意味着每100笔贷款中，就有20笔存在风险误判。这不仅会给银行带来巨大的财务损失，还会损害其声誉。类似地，在医疗诊断领域，如果大模型无法准确识别罕见疾病，可能会延误患者的治疗，造成无法挽回的后果。
这些案例都指向一个核心问题：大模型的泛化能力很强，但专业精度不足。 它们擅长处理常见问题，但在面对复杂、专业的场景时，往往力不从心。而商业决策，尤其是涉及核心利益的商业决策，容不得半点马虎。
专家系统：基于知识的精准决策引擎
专家系统 是一种基于知识的智能系统，它模拟人类专家的推理过程，利用领域知识解决特定领域的问题。与大模型不同，专家系统不是通过海量数据训练出来的，而是通过人工构建的知识库和推理引擎。
知识库存储了大量的领域知识，包括事实、规则、经验等。这些知识可以是结构化的数据，也可以是非结构化的文本。例如，一个医疗专家系统，其知识库可能包含各种疾病的症状、诊断标准、治疗方案等信息。
推理引擎则负责根据知识库中的知识和用户输入的信息进行推理，最终得出结论。推理过程可以是基于规则的，也可以是基于案例的。例如，一个贷款审批专家系统，其推理引擎可能包含一系列规则，用于判断贷款申请人是否符合贷款条件。
举个例子，早期在医疗领域，有一个名为MYCIN的专家系统，用于诊断细菌感染并推荐抗生素治疗。MYCIN通过询问医生一系列问题，收集患者的症状、病史等信息，然后利用其知识库中的规则进行推理，最终给出诊断和治疗建议。MYCIN的诊断准确率甚至超过了一些经验丰富的医生。
与 大模型 相比，专家系统 的优势在于：
- 高精度： 专家系统基于领域知识进行推理，可以保证在特定领域内的决策精度。
- 可解释性： 专家系统的推理过程是透明的，可以追溯每一步推理的依据，方便用户理解和验证。
- 可维护性： 专家系统的知识库可以不断更新和完善，以适应新的知识和需求。
大模型 + 专家系统：优势互补，构建更强大的决策支持系统
既然 大模型 和 专家系统 各有优缺点，那么是否可以将它们结合起来，构建一个更强大的决策支持系统呢？答案是肯定的。
一种常见的做法是将大模型作为专家系统的知识获取工具。大模型可以从海量数据中提取有用的信息，帮助专家构建和完善知识库。例如，可以使用大模型从医学文献中提取疾病的症状、诊断标准、治疗方案等信息，然后将其添加到医疗专家系统的知识库中。
另一种做法是将专家系统作为大模型的解释器。大模型的决策过程往往是黑盒的，难以理解和解释。而专家系统可以帮助用户理解大模型的决策依据，提高大模型的可信度。例如，可以使用专家系统分析大模型在贷款审批中的决策过程，找出影响贷款审批结果的关键因素。
一个更加复杂的案例：某大型电商平台需要根据用户的历史购买记录、浏览行为等信息，为用户推荐个性化的商品。平台首先使用大模型分析用户的兴趣偏好，然后将分析结果输入到专家系统中。专家系统根据用户的兴趣偏好和商品的属性，进行匹配和排序，最终为用户推荐最合适的商品。在这个过程中，大模型负责理解用户，专家系统负责精准匹配，两者协同工作，实现了更高效、更精准的推荐效果。
此外，还可以将 专家系统 用于 大模型 的微调和优化。通过专家系统对大模型的输出进行评估和修正，可以提高大模型的准确率和可靠性。例如，可以将专家系统用于审核大模型生成的文本，纠正其中的错误和不准确之处。
如何选择合适的专家系统？
选择合适的 专家系统 需要考虑以下几个因素：
- 领域： 专家系统是领域相关的，需要选择与你的业务领域相符的专家系统。例如，如果你需要进行医疗诊断，就需要选择医疗专家系统。
- 功能： 专家系统的功能各不相同，需要选择能够满足你的需求的专家系统。例如，如果你需要进行风险评估，就需要选择具有风险评估功能的专家系统。
- 成本： 专家系统的成本包括购买成本、维护成本和培训成本等，需要综合考虑这些成本，选择性价比最高的专家系统。
- 集成： 专家系统需要与你的现有系统集成，需要选择易于集成的专家系统。
目前市场上已经涌现出各种各样的专家系统解决方案，例如：
- Drools： 一个开源的规则引擎，可以用于构建基于规则的专家系统。
- CLIPS： 一个用于构建专家系统的工具，提供了多种推理机制和知识表示方法。
- 商用专家系统平台： 一些公司提供商用的专家系统平台，这些平台通常集成了多种专家系统功能，并提供了易于使用的界面。
在选择之前，务必进行充分的调研和测试，确保选择的专家系统能够真正解决你的问题。
总结：拥抱专家系统，提升大模型决策力
大模型 的出现为我们带来了巨大的机遇，但同时也带来了新的挑战。仅仅依赖大模型，可能无法满足某些需要高精度、高可靠性的决策需求。 专家系统 作为一种基于知识的智能系统，可以弥补大模型的不足，提供更精准、更可靠的决策支持。将大模型与专家系统相结合，可以构建一个更强大的决策支持系统，帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。因此，是时候重新审视 专家系统 的价值，拥抱它，提升 大模型 的决策力，让你的商业决策从“差一点”变为“稳如磐石”。