【可分享版】Convertlab王琤-新型AI應用：助力企業加速構建智能化運營能力.pdf

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1、新型AI技術加速構建企業智能化運營能力王琤|聯合創始人 兼 首席產品官|Convertlab|新一代AI技術對企業運營的深刻影響C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|國內外基礎大模型發展已經進入充分競爭階段大模型訓練成本快速下降，供應充足，無法形成寡頭壟斷。企業選擇多，使用成本逐步下降。閉源和開源大模型差距縮小，互有優勢，各占據相當市場份額。國內大模型成熟度快速提升，部分國內大模型提供私有部署模式，企業無需擔心數據隱私和數據出境問題?；A大模型和AI應用耦合度較低，大模型切換成本低，企業擁有切換大模型的選擇權。Convertlab對基礎大模型生

2、態發展的觀點“C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|AI大模型技術對企業“專業工作崗位”的深刻影響：低成本方式大規模獲得畢業生基礎大模型 通識能力通識能力基礎大模型+標準標準業務能力業務能力基礎大模型+定制業務能力+企業專有知識+接入企業系統/業務流程程序員視頻編導市場部編輯.超低成本經過標準職業培訓的畢業生超低成本懂企業、懂業務、會協作的資深員工低成本GPTsAI Hub基礎大模型+標準業務能力基礎大模型 飽覽群書+通識能力企業最需要的C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|新型AI應用將在企業

3、運營各方面產生價值來源：2023 企業數字化年度指南-紅杉中國各行業企業認為以下業務場景最適合應用新型AI技術 市場營銷與銷售內容創作與編輯客戶服務與支持研發與創新辦公效率AI應用的重點業務領域C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|人和AI協同的三種形式AI Embedded 模式AI Copilot 模式AI Agent 模式人AI人AI人AIAIAIAIComposite AgentAgentAgentAgentAgentAgentAgent推薦模式任務任務單任務復雜任務C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A

4、 R K E T|新型AI應用，促進企業組織和生產力運營效率大幅提升企業員工新型AI應用個體增強模式協同增強模式產生“超級個體”產生“超級組織”未來的若干年，AI Copilot成為主要人與AI協作模式企業爭相讓每個員工、每個業務流和AI有效協同個人需要學習與AI協作，升級為“超級個體”企業整體 AI Copilot 化程度成為新競爭力CO-CREATION TO WIN THE MARKET|我們的斷言企業級新型AI應用即將迎來爆發大幅提升企業運營效率,加速企業數字化轉型|企業級新型AI應用加速企業智能化運營C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E

5、T|Open AI GPTs StoreMindOS MarketplaceAI應用，不等于企業級AI應用C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|企業需要什么樣的新型AI應用？12345以智能客服為例以智能客服為例6借助大模型等AI技術，具有良好的語言能力和智能決策能力了解企業特定業務領域的信息和相關知識提供各種有效互動的方式（對話、動態交互界面、數據接口等）能夠與企業的其他IT系統和內部業務流程進行集成具備完整的效果評估和質量管理體系可以根據功能需求和成本考量，匹配最合適的基礎大模型其他企業級要求，包括安全合規、日志存檔、權限管控等7新型AI應

6、用的7大特征 非常了解公司的產品和服務信息，半個“產品專家”了解公司客戶服務流程，知道優質的服務是怎么樣的，還能夠內部協作。情商高，非常擅長用各種方式溝通，待人接物經驗豐富，能夠處理突發情況。盡可能直接解決客戶問題，遇到復雜問題及時轉交其他團隊跟進 服務質量意識強，確保服務內容的專業性和準確性。C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|特征 1：了解企業特定業務領域的信息和相關知識用戶意圖識別+相關性推理知識召回難點：相關性、優先級排序、采納數量上限1.用戶最近購買過鞋子的訂單有哪些？2.購買的商品的退換貨政策是什么？3.類似情況歷史處理經驗是什么

7、？生成回復顧客智能客服智能客服我買的鞋尺碼不對可以把訂單號，或者鞋子的名稱發給我嗎？您最近購買過一雙36碼的女鞋，但是已經過了我們15天退換貨時間了,真的很抱歉。我會幫您轉人工坐席繼續處理。內容規范化知識嵌入新型企業知識庫知識抽取知識結構創建客戶訂單信息退換貨政策類似情況工單記錄文檔PDFWordPPT網頁網站企業wiki傳統KB結構數據Excel數據庫現有業務系統數據庫 虛擬“知識庫”商品主數據訂單主數據工單數據C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|特征 2：借助大模型等AI技術，具有可靠且智能的決策能力較高的執行確定性系統運行成本低極強的自

8、適應性和泛化能力不斷探索與發現更多策略的可能性技術體系較新，尚需時間積累最佳實踐有幾率產生推理謬誤新型機器決策 AI推理傳統機器決策 基于預設規則優勢劣勢具有額外的推理算力成本相同的規則和邏輯可以應用到不同的使用場景較低的人工維護成本技術體系和生態較為成熟缺乏“舉一反三”的泛化能力復雜決策需要大量的規則數量，維護量大相似的邏輯因細微差別需要重復維護規則規則+AI推理的混合決策系統：智能編排C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|特征 3：提供各種有效互動的方式（對話、動態交互界面、數據輸出等）1、動態交互界面2、開放接口供第三方調用AI 應用微信

9、公眾號獨立Web應用嵌入官網小程序AppWebC O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|特征 4：與企業的其他IT系統和內部業務流程進行集成查訂單（訂單系統）查會員檔案（會員系統）送優惠券（會員系統）創建工單（客服系統）AI應用需要穩定可靠的和企業已有系統進行集成C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|核心能力 5：完整的效果評估和質量管理體系知識質量工具質量推理質量體驗質量整體評估召回精度測試知識命中質量評估知識庫豐富度評估選擇準確性測試調用可靠性測試異常處理可靠性測試并發性能測試基礎模型能力評測基

10、于知識的推理評測多步驟推理評測多輪互動測試動態交互測試整體準確率測試用戶驗收測試性能測試安全測試終端兼容性測試C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|核心能力 6：根據功能需求和成本考量，選擇最合適的基礎大模型 Convertlab 已支持的國內外主流在線大模型Convertlab為企業級AI應用專門設計了大模型評測體系模型正確性全面性可讀性綜合評分GPT-43.193.194.0086.55智譜華章 turbo3.033.154.0084.86智譜華章 pro3.083.054.0084.44GPT-3.53.073.054.0084.38Mi

11、nimax pro3.053.103.9384.03智譜華章 std3.033.004.0083.61Minimax1.802.674.0070.56某超大型模型（開發版）0.450.482.7130.32模型國內/國外可私部價格水平OpenAI GPT-4 Turbo不可用無私部高OpenAI GPT-3.5 Turbo不可用無私部中文心一言ERNIE-Bot可用無私部中智譜華章 Turbo可用可私部低通義千問 Turbo可用無私部低星火認知 v3.0可用無私部中Minimax可用無私部中 Convertlab 已支持的國內外主流離線模型模型國內/國外可私部百川2可用可私部ChatGLM3可

12、用可私部書生浦語可用可私部Qwen可用可私部Llama2可用可私部部分評測結果 基于專業領域知識庫的問答質量評測|普通的生成式AI應用新型 AI應用VS.生成字數有限長度不夠不受控僅強調創意缺乏企業知識注入內容泛泛作為復雜任務進行處理生成足夠長度且可靠的內容Copilot人機協同模式隨時對AI產出調優經過充分學習懂得企業相關知識C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|Convertlab AI Hub的能力優勢支持GTP模型家族支持國內模型家族支持開源模型家族提供企業定制化服務提供企業私有化部署支持從文件提取知識支持從外接數據庫提取知識支持簡單智

13、能體設計支持智能體流程設計支持function calling支持智能應用市場支持客制化智能應用交互方式支持生成式智能應用交互方式AI HubGPT Builder|案例介紹|某大型工業制造企業：營銷文案標注項目背景四層嵌套、七類標簽標簽系統復雜標簽元數據缺失人工持續投入，重復勞動待標注文案已兩萬篇以上，人工標注效率低持續占用業務/運營人員工作時間標注準確率低評判標準不同意人為錯誤概率高Before 傳統人工流程After AI流程 每20篇文章 1小時，準確率 50%20篇文章 80%營銷文案人工標注低效，標準不一，準確度低特征洞察標簽推理多模態識別歸檔AI Hub行業標簽電子器械行業活動標

14、簽線下沙龍業務線標簽業務線A-電氣產品標簽產品A-開關完成對文章打標簽AI Hub解決方案關鍵點：讓AI學會glossary、業務線、產品目錄、行業方案等知識模型微調，讓只具備世界知識的模型，也具備工業品知識提供完整的迭代流程管理，靈活應對業務變化1.2.3.|案例介紹|某大型快消企業：構建數據治理應用Before 傳統人工流程After AI輔助流程 50位業務分析師/工程師/管理人員 2千萬 預算LLM 投入數據平臺，LLM平臺，知識庫等+500位外聘人員/管理人員 5千萬 預算項目背景數據文件多樣、結構復雜數據生產與消費關系錯綜數據采集延遲嚴重，無法支持業務場景數據字典確實/錯誤數據紛繁

15、復雜，數字營銷第一步就面臨挑戰AI Hub解決方案關鍵點：AI自動探查數據源，并生成數據字典識1.2.3.20+上游數據10000+ETL任務隊列20+內部業務系統60+PBStep 1確定源系統全量探查方法Step 2數據探查計劃及分工Step 3探查工具準備及連通性測試Step 6數據質量分析及匯報Step 5完成數據探查報告Step 4數據質量探查Step 7OneID及客戶主檔案設計Step 8數據ETL映射邏輯設計Step 9數據同步方案設計數據治理一般步驟Step 2數據探查計劃及分工Step 3探查工具準備及連通性測試Step 6數據質量分析及匯報Step 5完成數據探查報告St

16、ep 4數據質量探查Step 8數據ETL映射邏輯設計其中6步已交由AI完成，滲透率66%+10+智能體構建類型工廠流水線，每個智能體專注于流水線上的特定任務（共享一個知識庫）“審核型”角色的智能體，大幅降低人工審核質量的工作|案例介紹|某大型家電零售企業：企微智能客服After AI輔助流程 15%+門店銷售轉化率提升項目背景商品品類繁多，精英銷售人員不足，難以支撐大量商品的售賣推薦AI Hub解決方案關鍵點：學習企業產品知識庫，了解產品知識1.2.3.學習金牌銷售沉淀的營銷話術AI識別用戶問題的真正意圖，精準匹配產品門店數量多、SKU多、商品信息多：3萬+門店，2.6萬+SKU銷售人員能力

17、參差不齊，難以判斷溝通時機、溝通內容轉化效率低培訓難度大，人員流動性大，培養優秀員工的周期長、成本高個性化：結合客戶多維畫像，生成話術有個性實時性：即刻響應客戶發言，對話高效有溫度高質量：融合品牌專屬知識，服務專業有質量【自動生成】溝通內容根據客戶畫像和聊天內容，智能推薦話術，高效溝通【自定義生成】溝通內容輸入關鍵內容，生成個性話術，提升服務質量|一體化營銷云企業營銷工具的中臺樞紐營銷云是一個中臺樞紐串聯起企業數字化營銷的全鏈路、全場景、全角色、全工具“Marketing Cloud（CMC）提供企業數字化基礎設施滿足從公域到私域的用戶運營需求客戶數據平臺（CDP）同意與偏好管理平臺（Cons

18、ent&Preference Management）隱私計算平臺（Privacy Enhancing Computation）自動化營銷平臺（MA）智能廣告平臺銷售協同與線索管理平臺開放擴展平臺一體化營銷云產品矩陣關于Convertlab：一體化營銷云解決方案提供商+企業級AI應用供應商|我們營銷云產品 Convertlab Marketing Cloud 已全面智能化升級數據層新一代數據平臺，實現全域數據的安全、高效、智能化管理應用層數智驅動的全新應用，以元數智驅動為架構基礎交互層實時感知外部世界和外部世界智動交互1st 渠道數據1st 業務數據3rd 外部數據媒體管理|AdTech代理人賦

19、能|Augmented Selling內容自動化短信彩信郵件APP微信企微短視頻直播主流電商主流媒體官網個性化溝通和客戶體驗會員管理插件活動管理|MA隱私增強計算同意與偏好管理數據采集&行為分析客戶數據管理|CDP數據智能&模型倉庫湖倉一體全渠道數據接入One ID客戶畫像數據集市客戶群組數據治理商品購買預測權益敏感預測人群聚類畫像客戶流失預測多方安全計算聯邦學習匿蹤查詢安全計算引擎線索管理線索檔案營銷工具員工激勵等級&積分指標&規則權益營銷活動管理實時決策引擎A/B Testing消息中心客戶洞察渠道分發自動化執行引擎全渠道分發設計模板程序化創意內容素材庫效果衡量DMPDSP媒體直投RTA引

20、擎數據監測效果分析應用擴展內容模板擴展算法模型擴展分析報表擴展開發者體驗插件生命周期管理應用市場官網公眾號小程序企業微信APP門店會員POS訂單商品運營商航旅支付數據服務授權采集規則引擎同意率優化系統集成埋點解決方案數據看板報表中心反作弊監測通用數據模型AI Copilot for CMC全產品線AI Foundation|大語言模型賦能能力內置于各產品線營銷全流程智能化全新智能交互體驗智能Agent供給服務 合成式AI基礎大模型Clab領域知識庫企業私有知識庫安全合規調用機制跨領域智能Agent體系-自然語言交互-特定領域專家-全能營銷支持知識層落地基于大模型的AI Foundation知識層持續創新，持續更新整體業務體系跨產品超級應用超級AI應用 API驅動企業現有業務系統|感謝聆聽，歡迎交流掃碼了解更多AI干貨