2023年，AI大模型開啟了企業(yè)數(shù)智化轉型的新篇章。
不過前沿技術固然重要，但在增長見頂?shù)拇媪勘尘跋?，先進技術帶來的實用價值也尤為關鍵。
正如天潤融通首席科學家田鳳占所說：“現(xiàn)階段最重要的是讓大模型盡快和企業(yè)的業(yè)務相結合，先不要管是否先進，得先產(chǎn)生價值。這樣才能吸引企業(yè)的興趣，企業(yè)有興趣才會不斷投入資源，它的應用場景才有機會不斷擴大。”
但大模型應該如何用起來呢?AI大模型如何深入企業(yè)的業(yè)務流程，改造傳統(tǒng)工作方式?如何與企業(yè)日常經(jīng)營相結合，提高企業(yè)經(jīng)營效率?如何盤活存量用戶，實現(xiàn)新的增長曲線?
帶著這些問題，天潤融通首席科學家與甲子光年展開一場深度對話，深度解讀大模型時代背景下，企業(yè)應該如何應對技術變革，又該如何把握機會，提升經(jīng)營能力。
01、企業(yè)經(jīng)營越困難，就越需要技術
甲子光年：我們將用技術助力企業(yè)經(jīng)營，請問目前企業(yè)經(jīng)營面臨哪些問題?要解決這些問題，技術可以扮演什么角色。
田鳳占：最近兩年，全球經(jīng)濟面臨下行壓力，中國市場也從增量轉入存量。企業(yè)面臨的競爭更激烈，收入增長不容易，成本又降不下來。
之前在市場高速增長的時候，企業(yè)不太注重自己的運營成本和效率，現(xiàn)在市場環(huán)境變了，企業(yè)就需要通過精細化運營來降本增效，提高市場競爭力，這一點其實就是技術在企業(yè)經(jīng)營中的關鍵。我覺得越是在企業(yè)經(jīng)營困難的時候，技術就越會扮演一個重要的角色。
甲子光年：說起技術，AI大模型是過去一年最重要的技術突破之一，大家都認為它是企業(yè)降本增效的關鍵，那大模型會如何改善企業(yè)經(jīng)營效率，提高企業(yè)利潤?
田鳳占：AI和大模型可以發(fā)揮的作用有很多，從天潤融通的角度，我們大概可以看到這樣四個方面。
存量市場的關鍵，是經(jīng)營好存量客戶，經(jīng)營好存量客戶的前提，是理解客戶需求，通過個性化服務來挖掘存量客戶的增量需求，為企業(yè)帶來持續(xù)價值。
AI大模型技術可以幫助企業(yè)實現(xiàn)更深的客戶洞察。比如AI和大模型可以將企業(yè)與用戶的所有歷史會話、互動和歷史服務匯集起來進行分析，深度了解客戶對企業(yè)的反饋，以改進服務，提高產(chǎn)品競爭力，挖掘潛在商機。
利用AI大模型提高服務效率
比如在客戶聯(lián)絡場景，我們可以用機器人來處理一些簡單的流程問題。機器人處理不了的問題轉入人工后，智能助手可以為人工座席推薦話術和客戶畫像分析等等，以此來幫助座席提高服務效率和客戶服務體驗。
第三，AI大模型可以對服務質量進行監(jiān)控。比如通過對企業(yè)運營指標進行監(jiān)測，分析和實時預警，來幫助企業(yè)實現(xiàn)精細化運營。
第四，AI大模型可以助力企業(yè)數(shù)智化轉型。企業(yè)運營，長久來看需要建立在知識上，AI大模型可以對過去散落在不同領域的文檔、合同、訂單、郵件等信息進行消化吸收、理解歸類，變成一個結構化的知識庫，以此來幫助企業(yè)實現(xiàn)更高效、更智能化的運營，提升整個企業(yè)的人員技能水平。
甲子光年：看來未來能不能使用AI大模型已經(jīng)成為企業(yè)非常重要的能力，但其實在這之前企業(yè)就已經(jīng)在使用AI了，那么這一次的大模型與以往的AI又有什么不同?
田鳳占：確實，同樣的工作之前的AI也能完成，但過程會更復雜。
比如處理一個任務，之前的AI需要先收集數(shù)據(jù)，進行清洗整理，再選一個模型針對這個問題進行調優(yōu)，如果調優(yōu)不好，還要返回去重新處理數(shù)據(jù)，選算法、調優(yōu)。這個過程即便順利完成了，使用壽命可能也就幾個月，因為隨著數(shù)據(jù)的更新，這個模型就又需要調整。
AI大模型將這個過程極大地簡化了，我們需要處理什么任務只需要告訴它就能反饋一個不錯的結果。如果我們對結果不滿意，也不用再過去調整模型，只需要重新提需求就行。即原來的模型可擴展性比較差，使用成本高，現(xiàn)在的大模型使用更方便，成本更低，可以讓更多企業(yè)使用AI能力。
甲子光年：我們4月份，就推出了微藤大語言模型平臺1.0版本，我們是如何在這么短的時間內實現(xiàn)這么多垂直能力的展現(xiàn)的?
田鳳占：天潤不做底層大模型，我們更多是結合客戶的業(yè)務去做場景化的解決方案。
我們對業(yè)務場景很了解，再加上天潤對大模型的關注也比較早，大概2022年11月，GPT-3.5一發(fā)布，我們就針對一些場景進行了測試。所以雖然看起來很快，但其實我們已經(jīng)做了很長時間了。
02、企業(yè)應該如何選擇適合自己的大模型?
甲子光年：我們說未來每個企業(yè)都應該擁有自己的大模型，那您認為這個大模型是自己建好，還是通過第三方來建比較好?
田鳳占：這個問題得根據(jù)企業(yè)的實際情況來看，如果是普通企業(yè)的話，我認為應該選擇第三方。
一方面，如今AI大模型的發(fā)展十分迅速，普通企業(yè)沒有必要去追風口，因為追也追不上。企業(yè)應該先專注自己的業(yè)務創(chuàng)新，不是專注底層基礎設施的建設。畢竟沒有業(yè)務創(chuàng)新，其他什么技術可能都不太有價值。另一方面是讓專業(yè)的人干專業(yè)的事兒，AI大模型是有門檻的，需要專業(yè)的團隊和巨大的投入，普通企業(yè)進去一般跟不上第三方廠商的能力。
當然也不是所有企業(yè)都不適合自己建設。有些特殊行業(yè)比如金融，由于監(jiān)管要求數(shù)據(jù)不能離開內網(wǎng)，這些數(shù)據(jù)又一定需要大模型來處理，那可以考慮自建。還有一些集團企業(yè)，自身業(yè)務跨度大，需要大量的定制工作，也可以考慮自建，這些企業(yè)通常有自己的IT團隊，有足夠的資金進行投入。
甲子光年：作為第三方企業(yè)，天潤融通是如何幫助企業(yè)建立自己的大模型能力的?
田鳳占：天潤是通過場景的方式來看待這個問題的，客戶聯(lián)絡大體可以分為客服和營銷兩個大的場景。當然細分的話還有售前咨詢、售后服務、內部共享、營銷推廣、商機轉化等不同場景。場景不同，客戶關注點也不同，需要大模型去處理的任務也會有差異，所以我們認為大模型針對不同場景要有不同的解決方案。
場景解決方案當然也會面臨不同行業(yè)的問題，其中也會存在一些差異。但如果差異不大的話，這些方案其實是可以跨行業(yè)的。所以我們現(xiàn)在主要是針對場景方案進行調優(yōu)，如果遇到特殊的場景或者企業(yè)的特殊需求，我們再進行個性化定制。
甲子光年：確實大模型可以落地的場景有很多，那對于第一次運用大模型的企業(yè)，應該以什么地方作為突破點呢?
田鳳占：我覺得對于大型企業(yè)來講，有幾個點是可以優(yōu)先考慮，甚至直接可以用的。
第一是客戶服務，因為客戶服務是勞動力密集型場景，AI最直接的作用就是部分替代人工提高效率?？蛻舴請鼍斑€擁有大量數(shù)據(jù)，為AI大模型提供了非常好的技術基礎和數(shù)據(jù)基礎。
此外客戶服務對企業(yè)業(yè)務也非常重要，它是企業(yè)與客戶互動的窗口，AI大模型可以實現(xiàn)客戶洞察，提高業(yè)務轉化，它也是AI大模型最容易落地和看見效果的場景。
第二個場景就是營銷轉化，營銷是企業(yè)增長的關鍵。AI大模型可以通過商機分析、話術診斷、金牌話術提取，提供溝通策略等方式，提高銷售能力和企業(yè)營銷效果。它也可以根據(jù)用戶畫像，了解用戶偏好和訴求，把客戶需求和企業(yè)意愿建立聯(lián)系，這是一件有長期價值的事情。
▲微藤大語言模型平臺打通企業(yè)各環(huán)節(jié)
第三就是知識管理，未來企業(yè)的管理是離不開知識的，大模型可以幫助企業(yè)進行知識管理，為員工提供支持，這是未來企業(yè)重要且長期的基礎設施建設。
甲子光年：這些場景中，有沒有什么場景是立竿見影能看到效果的?
田鳳占：2023年，我們其實一直在思考如何將大模型的能力與客戶的業(yè)務場景相結合，為客戶創(chuàng)造價值，這個過程中我們有許多客戶參與測試，也有許多客戶上線使用了我們的解決方案。
比如國內一家做檢測的上市公司，他的業(yè)務遍布全國，每天會接到許多電話，這家公司通過監(jiān)測這些電話來理解客戶需求，但這個過程消耗大量的人工。
基于這個場景，我們給它提供了一個智能抽取對話記錄，自動生成工單的能力，我們可以通過大模型直接抓取會話信息，將關鍵信息自動生成工單，幫助這家企業(yè)大大減少了人工，提高了工作效率。
除此之外，我們還為國內一家做安全的上市公司做了基于統(tǒng)一知識庫的對話式搜索問答，將公司內部數(shù)千篇各式各樣的文檔進行結構化處理，形成企業(yè)的知識管理。在以前這個工作僅在數(shù)據(jù)處理方面就可能需要半年甚至更長時間，在知識搜索問答方面更無法達到對話式的能力，但現(xiàn)在僅需一兩周甚至幾天就能可以完成。
03、大模型，開啟企業(yè)經(jīng)營新時代
甲子光年：作為企業(yè)來講，我通過第三方的技術拿到大模型的能力，想要立刻就用起來，這個目標如何實現(xiàn)，過程中會存在哪些難點?
田鳳占：我覺得這不是一個技術問題，是企業(yè)內部如何做好的準備。
企業(yè)得理解大模型，知道什么能干什么不能干。
大模型要與企業(yè)的業(yè)務流程打通，大模型不是孤立的，它一定要在業(yè)務流程的閉環(huán)里才能起作用。
企業(yè)應該有專門的高層來推動，同時要有業(yè)務部門的人員參與。新技術的落地總會存在阻力和不確定性，高層需要有明確的目標，明確的場景，明確的預算，和強有力的執(zhí)行。業(yè)務部門的人理解場景，才能跟第三方廠家更好地配合。
企業(yè)需要做一些數(shù)據(jù)的積累和準備，畢竟大模型需要依靠數(shù)據(jù)進行驅動。
甲子光年：大模型現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展得很快了，未來還有哪些潛力可以去挖掘?大模型是不是還可以做很多事情，只是現(xiàn)在還沒反應過來?
田鳳占：確實是這樣的。
關于AI，我們原來的認知是讓AI做簡單的事情，讓人來做決策分析這類復雜的事情，因為我們默認人會比AI更聰明。但是現(xiàn)在從大模型的發(fā)展來看，AI未來比人更聰明是一定的事，那么AI就能完成更多復雜的工作，比如現(xiàn)在提到的AI Agent，你可以給它設置一個目標，它能自己拆解，思考、論證，一步一步去實現(xiàn)。
具體到客服領域，比如我們需要檢測客戶滿意度，以前需要人工來完成復雜的分析，現(xiàn)在大模型就可以自己提取數(shù)據(jù)，分析客戶的歷史會話，找出客戶不滿意的原因，最后再自己生成一些話術去安撫客戶。
也就是說，未來人和AI的邊界一定會越來越模糊，AI能做的事情也會更多。
甲子光年：那是不是可以暢想一下，未來隨著大模型的應用場景越來越豐富，如Agent一樣的數(shù)字員工會成為企業(yè)的一個重要生產(chǎn)力?
田鳳占：是的，未來數(shù)字員工、數(shù)字生產(chǎn)力會在企業(yè)里扮演越來越重要的角色，但需要一個過程?，F(xiàn)階段最重要的，還是讓大模型盡快和企業(yè)的業(yè)務相結合，先不要管是否先進，得先產(chǎn)生價值。
這樣才能吸引企業(yè)的興趣，企業(yè)有興趣才會不斷投入資源，它的應用場景才有機會不斷擴大。
甲子光年：企業(yè)使用大模型，對人員要求有沒有什么不同?
田鳳占：現(xiàn)在大模型在B端的應用是循序漸進的。未來AI大模型在業(yè)務使用場景上增多，人員結構肯定也會有變化。我覺得未來有思想、喜歡思考，喜歡創(chuàng)新，能使用相對復雜的技術和工具的人會越來越被需要。未來肯定會有一批人在AI的助力下，產(chǎn)出的東西更好，效率也更高。
甲子光年：我們前面提到的大模型與傳統(tǒng)的數(shù)字化還不太一樣，這對于企業(yè)管理層，在經(jīng)營理念和管理方式上是否提出新的要求?
田鳳占：是的，我覺得作為企業(yè)中高層，有些管理理念是必須要改變的。
傳統(tǒng)企業(yè)的管理更多依靠流程，更多中小企業(yè)的管理可能連流程都沒有，完全依靠經(jīng)驗。現(xiàn)在，我們說數(shù)字化也好、AI也好，本質上是數(shù)據(jù)化的管理和決策，不能只憑經(jīng)驗。數(shù)字化和AI，本質上也是一個硬幣的兩面，很多數(shù)字化也需要AI來完成，所以我們現(xiàn)在講“數(shù)智化”。
未來企業(yè)的管理顯然也需要向這方面靠攏，這也需要企業(yè)的管理者有更加開放和創(chuàng)新的心態(tài)，因為新技術總需要更多的容錯，要鼓勵企業(yè)內部的創(chuàng)新，這種創(chuàng)新的文化可能要比之前的流程性的文化更重要。
