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1、新型AI技术加速构建企业智能化运营能力王琤|联合创始人 兼 首席产品官|Convertlab|新一代AI技术对企业运营的深刻影响C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|国内外基础大模型发展已经进入充分竞争阶段大模型训练成本快速下降，供应充足，无法形成寡头垄断。企业选择多，使用成本逐步下降。闭源和开源大模型差距缩小，互有优势，各占据相当市场份额。国内大模型成熟度快速提升，部分国内大模型提供私有部署模式，企业无需担心数据隐私和数据出境问题。基础大模型和AI应用耦合度较低，大模型切换成本低，企业拥有切换大模型的选择权。Convertlab对基础大模型生

2、态发展的观点“C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|AI大模型技术对企业“专业工作岗位”的深刻影响：低成本方式大规模获得毕业生基础大模型 通识能力通识能力基础大模型+标准标准业务能力业务能力基础大模型+定制业务能力+企业专有知识+接入企业系统/业务流程程序员视频编导市场部编辑.超低成本经过标准职业培训的毕业生超低成本懂企业、懂业务、会协作的资深员工低成本GPTsAI Hub基础大模型+标准业务能力基础大模型 饱览群书+通识能力企业最需要的C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|新型AI应用将在企业

3、运营各方面产生价值来源：2023 企业数字化年度指南-红杉中国各行业企业认为以下业务场景最适合应用新型AI技术 市场营销与销售内容创作与编辑客户服务与支持研发与创新办公效率AI应用的重点业务领域C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|人和AI协同的三种形式AI Embedded 模式AI Copilot 模式AI Agent 模式人AI人AI人AIAIAIAIComposite AgentAgentAgentAgentAgentAgentAgent推荐模式任务任务单任务复杂任务C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A

4、 R K E T|新型AI应用，促进企业组织和生产力运营效率大幅提升企业员工新型AI应用个体增强模式协同增强模式产生“超级个体”产生“超级组织”未来的若干年，AI Copilot成为主要人与AI协作模式企业争相让每个员工、每个业务流和AI有效协同个人需要学习与AI协作，升级为“超级个体”企业整体 AI Copilot 化程度成为新竞争力CO-CREATION TO WIN THE MARKET|我们的断言企业级新型AI应用即将迎来爆发大幅提升企业运营效率,加速企业数字化转型|企业级新型AI应用加速企业智能化运营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应用，不等于企业级AI应用C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|企业需要什么样的新型AI应用？12345以智能客服为例以智能客服为例6借助大模型等AI技术，具有良好的语言能力和智能决策能力了解企业特定业务领域的信息和相关知识提供各种有效互动的方式（对话、动态交互界面、数据接口等）能够与企业的其他IT系统和内部业务流程进行集成具备完整的效果评估和质量管理体系可以根据功能需求和成本考量，匹配最合适的基础大模型其他企业级要求，包括安全合规、日志存档、权限管控等7新型AI应

6、用的7大特征 非常了解公司的产品和服务信息，半个“产品专家”了解公司客户服务流程，知道优质的服务是怎么样的，还能够内部协作。情商高，非常擅长用各种方式沟通，待人接物经验丰富，能够处理突发情况。尽可能直接解决客户问题，遇到复杂问题及时转交其他团队跟进 服务质量意识强，确保服务内容的专业性和准确性。C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|特征 1：了解企业特定业务领域的信息和相关知识用户意图识别+相关性推理知识召回难点：相关性、优先级排序、采纳数量上限1.用户最近购买过鞋子的订单有哪些？2.购买的商品的退换货政策是什么？3.类似情况历史处理经验是什么

7、？生成回复顾客智能客服智能客服我买的鞋尺码不对可以把订单号，或者鞋子的名称发给我吗？您最近购买过一双36码的女鞋，但是已经过了我们15天退换货时间了,真的很抱歉。我会帮您转人工坐席继续处理。内容规范化知识嵌入新型企业知识库知识抽取知识结构创建客户订单信息退换货政策类似情况工单记录文档PDFWordPPT网页网站企业wiki传统KB结构数据Excel数据库现有业务系统数据库 虚拟“知识库”商品主数据订单主数据工单数据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技术，具有可靠且智能的决策能力较高的执行确定性系统运行成本低极强的自

8、适应性和泛化能力不断探索与发现更多策略的可能性技术体系较新，尚需时间积累最佳实践有几率产生推理谬误新型机器决策 AI推理传统机器决策 基于预设规则优势劣势具有额外的推理算力成本相同的规则和逻辑可以应用到不同的使用场景较低的人工维护成本技术体系和生态较为成熟缺乏“举一反三”的泛化能力复杂决策需要大量的规则数量，维护量大相似的逻辑因细微差别需要重复维护规则规则+AI推理的混合决策系统：智能编排C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|特征 3：提供各种有效互动的方式（对话、动态交互界面、数据输出等）1、动态交互界面2、开放接口供第三方调用AI 应用微信

9、公众号独立Web应用嵌入官网小程序AppWebC O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|特征 4：与企业的其他IT系统和内部业务流程进行集成查订单（订单系统）查会员档案（会员系统）送优惠券（会员系统）创建工单（客服系统）AI应用需要稳定可靠的和企业已有系统进行集成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：完整的效果评估和质量管理体系知识质量工具质量推理质量体验质量整体评估召回精度测试知识命中质量评估知识库丰富度评估选择准确性测试调用可靠性测试异常处理可靠性测试并发性能测试基础模型能力评测基

10、于知识的推理评测多步骤推理评测多轮互动测试动态交互测试整体准确率测试用户验收测试性能测试安全测试终端兼容性测试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：根据功能需求和成本考量，选择最合适的基础大模型 Convertlab 已支持的国内外主流在线大模型Convertlab为企业级AI应用专门设计了大模型评测体系模型正确性全面性可读性综合评分GPT-43.193.194.0086.55智谱华章 turbo3.033.154.0084.86智谱华章 pro3.083.054.0084.44GPT-3.53.073.054.0084.38Mi

11、nimax pro3.053.103.9384.03智谱华章 std3.033.004.0083.61Minimax1.802.674.0070.56某超大型模型（开发版）0.450.482.7130.32模型国内/国外可私部价格水平OpenAI GPT-4 Turbo不可用无私部高OpenAI GPT-3.5 Turbo不可用无私部中文心一言ERNIE-Bot可用无私部中智谱华章 Turbo可用可私部低通义千问 Turbo可用无私部低星火认知 v3.0可用无私部中Minimax可用无私部中 Convertlab 已支持的国内外主流离线模型模型国内/国外可私部百川2可用可私部ChatGLM3可

12、用可私部书生浦语可用可私部Qwen可用可私部Llama2可用可私部部分评测结果 基于专业领域知识库的问答质量评测|普通的生成式AI应用新型 AI应用VS.生成字数有限长度不够不受控仅强调创意缺乏企业知识注入内容泛泛作为复杂任务进行处理生成足够长度且可靠的内容Copilot人机协同模式随时对AI产出调优经过充分学习懂得企业相关知识C O-C R E A T I O NT OW I NT H EM A R K E T|Convertlab AI Hub的能力优势支持GTP模型家族支持国内模型家族支持开源模型家族提供企业定制化服务提供企业私有化部署支持从文件提取知识支持从外接数据库提取知识支持简单智

13、能体设计支持智能体流程设计支持function calling支持智能应用市场支持客制化智能应用交互方式支持生成式智能应用交互方式AI HubGPT Builder|案例介绍|某大型工业制造企业：营销文案标注项目背景四层嵌套、七类标签标签系统复杂标签元数据缺失人工持续投入，重复劳动待标注文案已两万篇以上，人工标注效率低持续占用业务/运营人员工作时间标注准确率低评判标准不同意人为错误概率高Before 传统人工流程After AI流程 每20篇文章 1小时，准确率 50%20篇文章 80%营销文案人工标注低效，标准不一，准确度低特征洞察标签推理多模态识别归档AI Hub行业标签电子器械行业活动标

14、签线下沙龙业务线标签业务线A-电气产品标签产品A-开关完成对文章打标签AI Hub解决方案关键点：让AI学会glossary、业务线、产品目录、行业方案等知识模型微调，让只具备世界知识的模型，也具备工业品知识提供完整的迭代流程管理，灵活应对业务变化1.2.3.|案例介绍|某大型快消企业：构建数据治理应用Before 传统人工流程After AI辅助流程 50位业务分析师/工程师/管理人员 2千万 预算LLM 投入数据平台，LLM平台，知识库等+500位外聘人员/管理人员 5千万 预算项目背景数据文件多样、结构复杂数据生产与消费关系错综数据采集延迟严重，无法支持业务场景数据字典确实/错误数据纷繁

15、复杂，数字营销第一步就面临挑战AI Hub解决方案关键点：AI自动探查数据源，并生成数据字典识1.2.3.20+上游数据10000+ETL任务队列20+内部业务系统60+PBStep 1确定源系统全量探查方法Step 2数据探查计划及分工Step 3探查工具准备及连通性测试Step 6数据质量分析及汇报Step 5完成数据探查报告Step 4数据质量探查Step 7OneID及客户主档案设计Step 8数据ETL映射逻辑设计Step 9数据同步方案设计数据治理一般步骤Step 2数据探查计划及分工Step 3探查工具准备及连通性测试Step 6数据质量分析及汇报Step 5完成数据探查报告St

16、ep 4数据质量探查Step 8数据ETL映射逻辑设计其中6步已交由AI完成，渗透率66%+10+智能体构建类型工厂流水线，每个智能体专注于流水线上的特定任务（共享一个知识库）“审核型”角色的智能体，大幅降低人工审核质量的工作|案例介绍|某大型家电零售企业：企微智能客服After AI辅助流程 15%+门店销售转化率提升项目背景商品品类繁多，精英销售人员不足，难以支撑大量商品的售卖推荐AI Hub解决方案关键点：学习企业产品知识库，了解产品知识1.2.3.学习金牌销售沉淀的营销话术AI识别用户问题的真正意图，精准匹配产品门店数量多、SKU多、商品信息多：3万+门店，2.6万+SKU销售人员能力

17、参差不齐，难以判断沟通时机、沟通内容转化效率低培训难度大，人员流动性大，培养优秀员工的周期长、成本高个性化：结合客户多维画像，生成话术有个性实时性：即刻响应客户发言，对话高效有温度高质量：融合品牌专属知识，服务专业有质量【自动生成】沟通内容根据客户画像和聊天内容，智能推荐话术，高效沟通【自定义生成】沟通内容输入关键内容，生成个性话术，提升服务质量|一体化营销云企业营销工具的中台枢纽营销云是一个中台枢纽串联起企业数字化营销的全链路、全场景、全角色、全工具“Marketing Cloud（CMC）提供企业数字化基础设施满足从公域到私域的用户运营需求客户数据平台（CDP）同意与偏好管理平台（Cons

18、ent&Preference Management）隐私计算平台（Privacy Enhancing Computation）自动化营销平台（MA）智能广告平台销售协同与线索管理平台开放扩展平台一体化营销云产品矩阵关于Convertlab：一体化营销云解决方案提供商+企业级AI应用供应商|我们营销云产品 Convertlab Marketing Cloud 已全面智能化升级数据层新一代数据平台，实现全域数据的安全、高效、智能化管理应用层数智驱动的全新应用，以元数智驱动为架构基础交互层实时感知外部世界和外部世界智动交互1st 渠道数据1st 业务数据3rd 外部数据媒体管理|AdTech代理人赋

19、能|Augmented Selling内容自动化短信彩信邮件APP微信企微短视频直播主流电商主流媒体官网个性化沟通和客户体验会员管理插件活动管理|MA隐私增强计算同意与偏好管理数据采集&行为分析客户数据管理|CDP数据智能&模型仓库湖仓一体全渠道数据接入One ID客户画像数据集市客户群组数据治理商品购买预测权益敏感预测人群聚类画像客户流失预测多方安全计算联邦学习匿踪查询安全计算引擎线索管理线索档案营销工具员工激励等级&积分指标&规则权益营销活动管理实时决策引擎A/B Testing消息中心客户洞察渠道分发自动化执行引擎全渠道分发设计模板程序化创意内容素材库效果衡量DMPDSP媒体直投RTA引

20、擎数据监测效果分析应用扩展内容模板扩展算法模型扩展分析报表扩展开发者体验插件生命周期管理应用市场官网公众号小程序企业微信APP门店会员POS订单商品运营商航旅支付数据服务授权采集规则引擎同意率优化系统集成埋点解决方案数据看板报表中心反作弊监测通用数据模型AI Copilot for CMC全产品线AI Foundation|大语言模型赋能能力内置于各产品线营销全流程智能化全新智能交互体验智能Agent供给服务 合成式AI基础大模型Clab领域知识库企业私有知识库安全合规调用机制跨领域智能Agent体系-自然语言交互-特定领域专家-全能营销支持知识层落地基于大模型的AI Foundation知识层持续创新，持续更新整体业务体系跨产品超级应用超级AI应用 API驱动企业现有业务系统|感谢聆听，欢迎交流扫码了解更多AI干货