2023年，AI大模型開啟了企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的新篇章。

不過前沿技術(shù)固然重要，但在增長見頂?shù)拇媪勘尘跋拢冗M(jìn)技術(shù)帶來的實(shí)用價(jià)值也尤為關(guān)鍵。

正如天潤融通首席科學(xué)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(wù)相結(jié)合，先不要管是否先進(jìn)，得先產(chǎn)生價(jià)值。這樣才能吸引企業(yè)的興趣，企業(yè)有興趣才會(huì)不斷投入資源，它的應(yīng)用場景才有機(jī)會(huì)不斷擴(kuò)大。”

但大模型應(yīng)該如何用起來呢?AI大模型如何深入企業(yè)的業(yè)務(wù)流程，改造傳統(tǒng)工作方式?如何與企業(yè)日常經(jīng)營相結(jié)合，提高企業(yè)經(jīng)營效率?如何盤活存量用戶，實(shí)現(xiàn)新的增長曲線?

帶著這些問題，天潤融通首席科學(xué)家與甲子光年展開一場深度對(duì)話，深度解讀大模型時(shí)代背景下，企業(yè)應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)技術(shù)變革，又該如何把握機(jī)會(huì)，提升經(jīng)營能力。

01、企業(yè)經(jīng)營越困難，就越需要技術(shù)

甲子光年：我們將用技術(shù)助力企業(yè)經(jīng)營，請(qǐng)問目前企業(yè)經(jīng)營面臨哪些問題?要解決這些問題，技術(shù)可以扮演什么角色。

田鳳占：最近兩年，全球經(jīng)濟(jì)面臨下行壓力，中國市場也從增量轉(zhuǎn)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(shí)候，企業(yè)不太注重自己的運(yùn)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(xì)化運(yùn)營來降本增效，提高市場競爭力，這一點(diǎn)其實(shí)就是技術(shù)在企業(yè)經(jīng)營中的關(guān)鍵。我覺得越是在企業(yè)經(jīng)營困難的時(shí)候，技術(shù)就越會(huì)扮演一個(gè)重要的角色。

甲子光年：說起技術(shù)，AI大模型是過去一年最重要的技術(shù)突破之一，大家都認(rèn)為它是企業(yè)降本增效的關(guān)鍵，那大模型會(huì)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(gè)方面。

存量市場的關(guān)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(gè)性化服務(wù)來挖掘存量客戶的增量需求，為企業(yè)帶來持續(xù)價(jià)值。

AI大模型技術(shù)可以幫助企業(yè)實(shí)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(huì)話、互動(dòng)和歷史服務(wù)匯集起來進(jìn)行分析，深度了解客戶對(duì)企業(yè)的反饋，以改進(jìn)服務(wù)，提高產(chǎn)品競爭力，挖掘潛在商機(jī)。

利用AI大模型提高服務(wù)效率

比如在客戶聯(lián)絡(luò)場景，我們可以用機(jī)器人來處理一些簡單的流程問題。機(jī)器人處理不了的問題轉(zhuǎn)入人工后，智能助手可以為人工座席推薦話術(shù)和客戶畫像分析等等，以此來幫助座席提高服務(wù)效率和客戶服務(wù)體驗(yàn)。

第三，AI大模型可以對(duì)服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控。比如通過對(duì)企業(yè)運(yùn)營指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測，分析和實(shí)時(shí)預(yù)警，來幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營。

第四，AI大模型可以助力企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。企業(yè)運(yùn)營，長久來看需要建立在知識(shí)上，AI大模型可以對(duì)過去散落在不同領(lǐng)域的文檔、合同、訂單、郵件等信息進(jìn)行消化吸收、理解歸類，變成一個(gè)結(jié)構(gòu)化的知識(shí)庫，以此來幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更高效、更智能化的運(yùn)營，提升整個(gè)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(shí)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(shí)，同樣的工作之前的AI也能完成，但過程會(huì)更復(fù)雜。

比如處理一個(gè)任務(wù)，之前的AI需要先收集數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗整理，再選一個(gè)模型針對(duì)這個(gè)問題進(jìn)行調(diào)優(yōu)，如果調(diào)優(yōu)不好，還要返回去重新處理數(shù)據(jù)，選算法、調(diào)優(yōu)。這個(gè)過程即便順利完成了，使用壽命可能也就幾個(gè)月，因?yàn)殡S著數(shù)據(jù)的更新，這個(gè)模型就又需要調(diào)整。

AI大模型將這個(gè)過程極大地簡化了，我們需要處理什么任務(wù)只需要告訴它就能反饋一個(gè)不錯(cuò)的結(jié)果。如果我們對(duì)結(jié)果不滿意，也不用再過去調(diào)整模型，只需要重新提需求就行。即原來的模型可擴(kuò)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(tái)1.0版本，我們是如何在這么短的時(shí)間內(nèi)實(shí)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(jié)合客戶的業(yè)務(wù)去做場景化的解決方案。

我們對(duì)業(yè)務(wù)場景很了解，再加上天潤對(duì)大模型的關(guān)注也比較早，大概2022年11月，GPT-3.5一發(fā)布，我們就針對(duì)一些場景進(jìn)行了測試。所以雖然看起來很快，但其實(shí)我們已經(jīng)做了很長時(shí)間了。

02、企業(yè)應(yīng)該如何選擇適合自己的大模型?

甲子光年：我們說未來每個(gè)企業(yè)都應(yīng)該擁有自己的大模型，那您認(rèn)為這個(gè)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(gè)問題得根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況來看，如果是普通企業(yè)的話，我認(rèn)為應(yīng)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(fēng)口，因?yàn)樽芬沧凡簧稀Ｆ髽I(yè)應(yīng)該先專注自己的業(yè)務(wù)創(chuàng)新，不是專注底層基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。畢竟沒有業(yè)務(wù)創(chuàng)新，其他什么技術(shù)可能都不太有價(jià)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(tuán)隊(duì)和巨大的投入，普通企業(yè)進(jìn)去一般跟不上第三方廠商的能力。

當(dāng)然也不是所有企業(yè)都不適合自己建設(shè)。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(nèi)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(tuán)企業(yè)，自身業(yè)務(wù)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(tuán)隊(duì)，有足夠的資金進(jìn)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(gè)問題的，客戶聯(lián)絡(luò)大體可以分為客服和營銷兩個(gè)大的場景。當(dāng)然細(xì)分的話還有售前咨詢、售后服務(wù)、內(nèi)部共享、營銷推廣、商機(jī)轉(zhuǎn)化等不同場景。場景不同，客戶關(guān)注點(diǎn)也不同，需要大模型去處理的任務(wù)也會(huì)有差異，所以我們認(rèn)為大模型針對(duì)不同場景要有不同的解決方案。

場景解決方案當(dāng)然也會(huì)面臨不同行業(yè)的問題，其中也會(huì)存在一些差異。但如果差異不大的話，這些方案其實(shí)是可以跨行業(yè)的。所以我們現(xiàn)在主要是針對(duì)場景方案進(jìn)行調(diào)優(yōu)，如果遇到特殊的場景或者企業(yè)的特殊需求，我們?cè)龠M(jìn)行個(gè)性化定制。

甲子光年：確實(shí)大模型可以落地的場景有很多，那對(duì)于第一次運(yùn)用大模型的企業(yè)，應(yīng)該以什么地方作為突破點(diǎn)呢?

田鳳占：我覺得對(duì)于大型企業(yè)來講，有幾個(gè)點(diǎn)是可以優(yōu)先考慮，甚至直接可以用的。

第一是客戶服務(wù)，因?yàn)榭蛻舴?wù)是勞動(dòng)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。客戶服務(wù)場景還擁有大量數(shù)據(jù)，為AI大模型提供了非常好的技術(shù)基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

此外客戶服務(wù)對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)也非常重要，它是企業(yè)與客戶互動(dòng)的窗口，AI大模型可以實(shí)現(xiàn)客戶洞察，提高業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化，它也是AI大模型最容易落地和看見效果的場景。

第二個(gè)場景就是營銷轉(zhuǎn)化，營銷是企業(yè)增長的關(guān)鍵。AI大模型可以通過商機(jī)分析、話術(shù)診斷、金牌話術(shù)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(jià)值的事情。

▲微藤大語言模型平臺(tái)打通企業(yè)各環(huán)節(jié)

第三就是知識(shí)管理，未來企業(yè)的管理是離不開知識(shí)的，大模型可以幫助企業(yè)進(jìn)行知識(shí)管理，為員工提供支持，這是未來企業(yè)重要且長期的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

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(shí)一直在思考如何將大模型的能力與客戶的業(yè)務(wù)場景相結(jié)合，為客戶創(chuàng)造價(jià)值，這個(gè)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(nèi)一家做檢測的上市公司，他的業(yè)務(wù)遍布全國，每天會(huì)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(gè)過程消耗大量的人工。

基于這個(gè)場景，我們給它提供了一個(gè)智能抽取對(duì)話記錄，自動(dòng)生成工單的能力，我們可以通過大模型直接抓取會(huì)話信息，將關(guān)鍵信息自動(dòng)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(nèi)一家做安全的上市公司做了基于統(tǒng)一知識(shí)庫的對(duì)話式搜索問答，將公司內(nèi)部數(shù)千篇各式各樣的文檔進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，形成企業(yè)的知識(shí)管理。在以前這個(gè)工作僅在數(shù)據(jù)處理方面就可能需要半年甚至更長時(shí)間，在知識(shí)搜索問答方面更無法達(dá)到對(duì)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(shí)代

甲子光年：作為企業(yè)來講，我通過第三方的技術(shù)拿到大模型的能力，想要立刻就用起來，這個(gè)目標(biāo)如何實(shí)現(xiàn)，過程中會(huì)存在哪些難點(diǎn)?

田鳳占：我覺得這不是一個(gè)技術(shù)問題，是企業(yè)內(nèi)部如何做好的準(zhǔn)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(wù)流程打通，大模型不是孤立的，它一定要在業(yè)務(wù)流程的閉環(huán)里才能起作用。

企業(yè)應(yīng)該有專門的高層來推動(dòng)，同時(shí)要有業(yè)務(wù)部門的人員參與。新技術(shù)的落地總會(huì)存在阻力和不確定性，高層需要有明確的目標(biāo)，明確的場景，明確的預(yù)算，和強(qiáng)有力的執(zhí)行。業(yè)務(wù)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(zhǔn)備，畢竟大模型需要依靠數(shù)據(jù)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。

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(yīng)過來?

田鳳占：確實(shí)是這樣的。

關(guān)于AI，我們?cè)瓉淼恼J(rèn)知是讓AI做簡單的事情，讓人來做決策分析這類復(fù)雜的事情，因?yàn)槲覀兡J(rèn)人會(huì)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(fù)雜的工作，比如現(xiàn)在提到的AI Agent，你可以給它設(shè)置一個(gè)目標(biāo)，它能自己拆解，思考、論證，一步一步去實(shí)現(xiàn)。

具體到客服領(lǐng)域，比如我們需要檢測客戶滿意度，以前需要人工來完成復(fù)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(huì)話，找出客戶不滿意的原因，最后再自己生成一些話術(shù)去安撫客戶。

也就是說，未來人和AI的邊界一定會(huì)越來越模糊，AI能做的事情也會(huì)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(yīng)用場景越來越豐富，如Agent一樣的數(shù)字員工會(huì)成為企業(yè)的一個(gè)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(huì)在企業(yè)里扮演越來越重要的角色，但需要一個(gè)過程。現(xiàn)階段最重要的，還是讓大模型盡快和企業(yè)的業(yè)務(wù)相結(jié)合，先不要管是否先進(jìn)，得先產(chǎn)生價(jià)值。

這樣才能吸引企業(yè)的興趣，企業(yè)有興趣才會(huì)不斷投入資源，它的應(yīng)用場景才有機(jī)會(huì)不斷擴(kuò)大。

甲子光年：企業(yè)使用大模型，對(duì)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(yīng)用是循序漸進(jìn)的。未來AI大模型在業(yè)務(wù)使用場景上增多，人員結(jié)構(gòu)肯定也會(huì)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(duì)復(fù)雜的技術(shù)和工具的人會(huì)越來越被需要。未來肯定會(huì)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(duì)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(yàn)。現(xiàn)在，我們說數(shù)字化也好、AI也好，本質(zhì)上是數(shù)據(jù)化的管理和決策，不能只憑經(jīng)驗(yàn)。數(shù)字化和AI，本質(zhì)上也是一個(gè)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?yàn)樾录夹g(shù)總需要更多的容錯(cuò)，要鼓勵(lì)企業(yè)內(nèi)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。