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对话天润云CEO吴强,未来所有企业都要用AI重构一遍 | AIGC入局者栏目

2023/10/11 14:00
来源:Live800
作者:Live800

文章摘要

“AI原生时代”元年,所有企业都需要基于AI技术重构一遍,以此实现自我革新。

       近日,铅笔道联合知乎,与天润云(又称“天润融通”)创始人兼CEO吴强先生深度交流,大模型如何提升客户联络效率以帮助企业完成变革。

       吴强认为:“丰富、专业的语料决定了大模型的能力,企业生产过程中积累的知识是训练行业大模型的稀缺财富。”

NO.1大模型落地仅需三步

       通用大模型通常都是由通用语料训练而来,只能理解通俗范畴内的内容。但面对行业、企业垂直场景下的特定语料就显得捉襟见肘了。

       比如同一个词语,硬件行业和软件行业表达的意思可能完全不一样。尤其是“工单节点”、“召回率”这些专业术语,通用大模型很难理解得准确。因此大模型如果想真正实现商业化落地,选择垂直行业的大模型(以下简称,行业大模型)是必经之路。

       吴强告诉我们,“训练行业模型的目的之一是增强其对特定行业或领域的知识理解和精准度。与通用大模型相比,其可以更好地适应某个特定的业务场景或行业特征,以便提供更准确的信息和解决方案。”

       好的行业大模型必须包含以下三个重要条件:

       丰富的行业语料积累

       先进的模型调优方法

       深刻的行业与客户业务理解

       只有完成以上步骤才能使行业大模型达到最基本的“能用”水平。

       “但要注意,行业大模型是不能拿来直接用的,落地到企业的业务场景中还需要其他关键步骤做支撑。”吴强补充道。

NO.2大模型+企业知识+客户联络=企业增长

企业知识有三个最重要的形态

       第一,是历史上消耗大量精力完成的已结构化的数据。第二,是与客户沟通过程中的数据。第三,是大量的产品文档手册、管理手册等。这三部分用专业术语概括起来就是原始知识、会话知识、企业文档。企业知识工程的搭建基础正是从这三大类开始。

       吴强说道:企业有了大模型之后可以全面接手企业知识,这包括知识的分析、提取、去重、聚合、美化、生成等,再与企业业务系统高效连接就可以实现“问答、搜索、流转全智能一体化”、“知识自动抽取与高效维护”、“客户洞察驱动业务优化”等,实现一次建设、全面降本的目的。

客户联络场景主要有四个关键要素

       其中人是核心,流程、数据和知识去辅助人来完成联络工作。过去企业主要靠培训解决效率提升问题,但通过培训带来的效果并不是很理想,始终无法快速的把高水平员工的能力传播到整个团队。

       现在,利用大模型构建出企业知识工程之后,无论是标准流程引导(SOP,Standard Operating Procedure)、多语言对话、话术推荐、工单流转、提供情绪价值等工作都可以利用大模型完成。相当于每个员工都有了一个智能助理(Copilot),极大提高了线索转化率、售后满意度、企业内部运行效率等。

       基于17年的深耕与众多行业实践经验,天润融通提出了企业的增长公式:

       “大模型+企业知识+客户联络=企业增长”

       吴强介绍道:“只有具备准确且一定规模的知识积累,人工智能才是可靠的。知识底座不扎实,就会导致上层所有应用都不稳定。但过去企业经常回避这个问题。比如针对常见的‘电脑黑屏问题’,用户都至少能有50种不同的问法,而且即使问法解决了,用户的情绪也不同,需要给予的反馈也不同。”

       “所以天润融通在研发大模型落地应用的过程中,就把重心转到帮助企业做知识工程。只要把‘知识工程’建设好,不论是实现客户联络的会话分析还是全智能的接待、营销、服务以及全流程辅助等,都会很容易”。

NO.3大模型很容易变为“空中楼阁”

       通用大模型由于内容精准度不高,甚至常常答非所问而饱受诟病。行业大模型要想真正为企业业务赋能,就必须克服这个问题。

       吴强告诉我们,“在训练行业大模型过程中,如果它回答不了当前问题,就要教它通过反问来理解提问者的动机。如果反问也没有用,就要继续使用其它策略来提升大模型理解能力。”

       比如银行客服“催收场景”中,欠账的人通常不会直接说“我不还”,而是用“我现在没空”等语焉不详的答复来搪塞客服。人工客服很容易就能理解对方的真实意图,但大模型则需要借助对行业语料的理解洞悉这句话背后的真实含义。

       理解了真实含义之后,基于大模型的智能客服就可以接着追问对方,催收的策略可以因对方实际情况进行随机调整。

       但要注意形成商业落地与业务场景闭环的门槛要远远高于训练大模型。只要有足够语料,几个月时间就能训练出大模型,但要想形成商业落地、业务价值呈现,没有丰富的行业实践和专业服务团队是不行的。

       举例来说:行业大模型相当于学习了行业知识,但用行业知识解决问题,还需要实践训练。比如法律专业的大学生毕业后,并不能直接担任律师。

       吴强在采访中也特别强调,每个业务场景背后的关键是由大模型应用的灵活性策略与专业服务团队做支撑的。

NO.4未来所有企业都要用AI重构一遍

       纵观历史,每一项新技术的出现都将对各行业带来颠覆性变革。未来每家企业都会有一个专有大模型帮助企业建设知识工程,实现营销、销售、服务的全周期客户联络智能化。

       企业从自主研发大模型再到应用落地的成本都非常高昂,并且其中还需要涉及到培养优秀的技术团队、大模型技术产品化落地、与现有业务系统全面连接、持续运营等复杂问题。

       因此从成本、应用效果、长期性与专业服务等方面考量,选择天润融通这样具备行业Know-How、客户联络产品体系完整、解决方案成熟、团队专业的服务商是绝佳选择。

       吴强表示,天润融通从来都不追风口,在新技术应用上,始终“慢半拍”。这样就有足够时间探索与观察新技术是否可靠,而不是把客户当成小白鼠盲目试错。而在落地应用上又遵循“快半拍”的原则,在确定新技术可靠后,迅速地把探索成果转化出来,让创新技术实现客户业务价值提升。

       总来的说是:先一步探索,稳一步观察,快一步落地。

       未来,天润融通将以提升企业 “创造客户、经营客户”的能力为目标,持续不断进行产品和技术创新,帮助企业通过更好经营客户,实现可持续业务增长。

       如果说前几年是“云原生时代”,那么2023年可以被称为“AI原生时代”元年。未来所有企业都需要基于AI技术重构一遍,以此实现自我革新。吴强掷地有声地表达了AI在未来将产生的重要影响。

 

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