人工智能（AI）技术的迅猛发展正深刻改变着各行业的运作模式。随着DeepSeek、ChatGPT等大规模语言模型（LLM）的兴起，AI在提升效率、辅助决策、优化流程等方面展现出显著优势。它不仅能通过自然语言处理和机器学习实现业务流程自动化，还能从海量数据中挖掘有价值的信息，助力企业精准决策。然而，在享受AI带来的便捷与高效的同时，我们也不得不面对一个问题——AI幻觉。

AI幻觉是指AI系统在处理信息时，由于数据偏差、模型复杂度过高等原因，产生错误或误导性的输出。这些输出可能看起来合理甚至令人信服，但实际上与事实不符或存在逻辑错误。AI幻觉主要表现为两种类型：事实性幻觉：生成的内容与可验证的现实世界事实不一致。例如，模型可能会错误地回答“第一个在月球上行走的人是Charles Lindbergh”，而实际上应该是Neil Armstrong。忠实性幻觉：生成的内容与用户的指令或上下文不一致。例如，模型可能会在总结2023年10月的新闻时提到2006年10月的内容。

为什么AI会有幻觉呢？

AI幻觉是指AI系统在处理信息时，由于数据偏差、模型复杂度过高等原因，产生错误或误导性的输出。这些输出可能看起来合理甚至令人信服，但实际上与事实不符或存在逻辑错误。AI幻觉主要表现为两种类型：成因主要包括：

01数据偏差：训练数据存在错误或片面性，导致模型生成错误内容。

02泛化困境：模型在面对训练集外的复杂场景时难以应对。

03知识固化：模型过度依赖参数化记忆，缺乏动态更新能力。

04意图误解：用户提问模糊时，模型容易“自由发挥”。

当AI 新闻助手一本正经地推送着所谓的“最新消息”，却错漏百出；当刷到过AI生成的真假难分的图片，或许你也曾被AI助手的“专业建议”带入歧途。AI幻觉成为困扰企业应用AI的关键难题。当AI开始“编造事实”，我们该如何降低AI幻觉？

企业如何规避AI幻觉问题？为了降低AI幻觉对企业的影响，企业可以采取一下措施：

01数据质量管理：确保数据的准确性、完整性和一致性，避免因数据问题导致AI模型产生幻觉。

02针对特定任务对模型进行微调和优化：选择适合企业业务场景的AI模型，并进行针对性的优化和微调。

03多模态协同：结合文本、图像、语音等多种数据类型，增强AI系统的决策依据；通过验证模型检测和仲裁模型介入，输出带风险提示的修正答案。

04加强知识库建设：企业要加强知识库建设，并充分运用检索增强生成（RAG）技术。RAG相当于为大模型配备了一个超级外挂，用户可以随时从可靠资料中获取可靠信息，从而获得更加靠谱的答案。

05引入人工审核和持续监控反馈：建立AI系统的实时监控机制，通过机器审核、专家审核和业务审核的三阶过滤，及时发现并纠正幻觉现象。

在众多企业AI解决方案中，用友YonSuite凭借其独特的“流程+数据+AI”，成为企业数智化转型的领航者。YonSuite为成长型企业提供了AI时代的商业创新平台，提供企业级AI服务，其核心优势在于基于统一的数智底座，覆盖了财务、人力、供应链、营销、采购、制造、项目管理等核心业务领域，实现了业务流程的一体化管理，确保了数据的高质量与一致性，彻底解决了数据孤岛问题。

01流程YonSuite通过业务流程的统一管理，明确了企业各项业务的执行步骤和操作规范。这提高了业务的标准化程度，统一的业务流程一体化打破了数据孤岛，为AI的决策提供了可靠的数据基础，为AI的应用提供了清晰的场景和边界。

02数据数据是AI运行的“燃料”，贯穿从模型训练到实际应用的全生命周期。YonSuite一体化的平台底座，使得企业业务流程中沉淀了大量的高质量数据，确保了数据的准确性、完整性和时效性，降低了因数据问题导致的AI幻觉风险。

03AI在业务流程和数据的基础上，YonSuite引入了先进的AI技术，如自然语言处理、机器学习等，实现了业务的智能化和自动化。这提高了业务处理效率，降低了人力成本，为企业创造了新价值。

围绕业务价值目标，YonSuite以业务流程为场景、以高质量数据为燃料、以AI为驱动工具，形成了一个闭环的智能化生态系统。在这个系统中，流程定义了“做什么”，数据解决了“凭什么做”，而AI则实现了“如何高效做”， 让企业“降本、提效、创新”更加具象化。