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AI大模型落地观察:数智化营销赋能价值初显

作者:中国经营报发布时间:2023-12-23

AI大模型落地观察:数智化营销赋能价值初显

本报记者 曲忠芳 北京报道

2023年被业界称为“生成式AI元年”,在ChatGPT的带动之下,AI大模型、生成式AI浪潮席卷各个行业领域。抛开噱头炒作,AI大模型究竟能给企业的业务发展带来哪些实质性的变革,如何实现高效地落地应用?这一问题相比技术本身更被社会关注。

近日,智能通讯云服务商容联云向《中国经营报》等媒体记者演示了AI大模型在金融营销领域赋能的典型案例。例如,在消费者电话投诉场景中,当客服接到“愤怒值”较高的来电时,容联云的容犀Copilot助手会在后台快速对海量历史会话数据进行核对筛选,挑选出可供客服参考的更优话术、提醒注意事项、实时安抚客户情绪,同时根据客户的情绪变化调整优化服务措辞。

2023年7月,容联云推出了面向企业应用的垂直行业大语言模型“赤兔”,率先上线了生成式智能“营销服”一体化工作空间“机器猫”和生成式一体化客服平台。时隔不到半年,12月19日,容联云升级赤兔大模型,推出了基于赤兔大模型的新品牌容犀智能,以及生成式应用容犀Copilot。

企业数智化营销的痛点

容联云产业数字云事业群副总经理孔淼指出,当下企业数智化的痛点在于如何将前一阶段积累的在线化数据与业务相结合,实现业务的创新增长。目前真正能把智能化融合到业务中的企业还较少,即使是落地应用的企业往往投入了非常复杂且高昂的人力、资金、时间等成本。今年以来,随着AI大模型技术的出现,让业界看到了销售和客服场景走向真正智能化的可能性,这是容联云之所以要推出全新品牌容犀的原因。

关于容犀Copilot的实用性,孔淼介绍称,首先,大模型话术挖掘,能够一键快速对海量历史会话数据进行核对筛选,挑选出更佳话术并生成金牌话术,兼顾质与量的同时,挖掘出客户高频关注的问题,从问题中洞悉业务痛点。其次,大模型智能知识库可以帮助企业从零开始、低成本地快速构建话术库,包括理解文档知识、知识快搜、智能问答等,大幅提升构建效率。最后,通过大模型会话洞察,高效便捷地洞察每一通会话沟通情况,分析客户诉求,精准诊断问题并优化。回归实际业务本身,容犀Copilot深入金融行业细分场景,打造场景化客服助手,譬如分期挽留助手、荐卡挽留助手、投诉安抚助手等,实时辅助快速洞察客户需求、推荐更佳应答话术、诊断客户情绪变化、提醒措辞及注意事项。

“大模型火热仅一年,需求端其实已经发生了三个阶段非常明显的变化。”孔淼向记者表示,以金融行业为例,最开始都很感兴趣,抱着“这是新的革命,我不能落后”的心理,迫切地跟大模型企业交流,探讨怎么用得上。之后到第二阶段,许多企业在引入大模型能力之后发现“大模型很强,但它很不听话,生成的内容不可控”。再到第三个阶段,企业不再盲目崇拜大模型,而是追求更加务实的应用,从赤兔大模型发布不到半年里,已经落地在大型金融企业客户中,在降本增效方面的价值已初步显现。

“大小模型配合”路径探索

《北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书(2023年)》显示,截至2023年10月,我国10亿参数规模以上的大模型厂商及高校院所共计254家,分布于20余个省市/地区。据不完全统计,已公开发布的大模型超过80个。记者观察到,这些AI大模型定位不尽相同,既有对标ChatGPT的通用大模型,又有面向特定行业领域的垂直模型,当然大模型与行业垂直模型之间并不完全对立。

容联云AI研究院院长刘杰详解了赤兔大模型的落地路径,在智能性上,通过检索增强、会话分析、逻辑推理、数据分析等多维度深度理解分析,实现全面的沟通会话智能。在可控性上,快速对业务上的各种规定要求进行对齐,明确各个知识模块的范围界定,只处理业务角色相关问题,保证安全可控。在投产比上,通过“大小模型配合”构建更适合业务规模的AI底座。

对于企业客户重点关注的“投产比”,刘杰解释,通用大模型看起来有非常多的能力,但在实际业务中并非所有场景都需要大模型的能力,在这种情况下使用大模型反而要消耗更多的资源。基于此,要利用AI大模型能力的上限,而在AI大模型底座层面,容联云并没有完全摒弃多年服务客户积累沉淀的小模型,而是采取“大小模型配合”的完善机制,来完成必要的工作流程,以及对上层能力的输出。“简单理解,AI赋能业务发展的流程,如同公司这种人类组织一样,每个人扮演着不同的角色,在整个能力和业务场景中,大模型、小模型也在发挥不同的作用,通过协作输出能力。”

值得一提的是,容联云与华为云达成了深度合作共识,容联云成为华为云的生态合作伙伴,双方将结合华为5G、大数据、鲲鹏、昇腾、大模型等技术,共同创新行业大模型和场景化应用,打造云上客服联合解决方案。

(编辑:吴清 校对:燕郁霞)


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