作者:林嵐,IBM 咨詢大中華區(qū)合伙人、大數(shù)據(jù)與人工智能事業(yè)部總經(jīng)理
北京2024年1月3日 /美通社/ -- 隨著生成式AI技術(shù)的到來,企業(yè)對AI的應(yīng)用開啟了一個新的篇章,也將迎來新的"黃金時代"。盡管"讓AI成為核心生產(chǎn)力"已成為企業(yè)日益迫切的需求,但實際的落地應(yīng)用卻非一日之功。面對各不相同的應(yīng)用場景和復(fù)雜需求,企業(yè)管理者們也產(chǎn)生了諸多的困惑。例如,與傳統(tǒng)AI相比,生成式AI適用哪些場景?有了生成式AI還需要專業(yè)咨詢機(jī)構(gòu)的支持嗎?他們在AI技術(shù)落地中扮演什么樣的角色?如何才能讓生成式AI在商業(yè)環(huán)境中發(fā)揮最大的作用?
專業(yè)團(tuán)隊"調(diào)教",最大程度發(fā)揮生成式AI的價值
對于AI應(yīng)用,IBM現(xiàn)在會根據(jù)客戶的情況酌情采取不同的實施方法。一種是采用傳統(tǒng)AI落地,這種適用于企業(yè)問題非常聚焦,同時要求答案非常精準(zhǔn)的情況。比如一個集團(tuán)性汽車企業(yè)要用AI解答嚴(yán)肅的人力資源問題,我們用傳統(tǒng)AI的方式提前在數(shù)據(jù)庫中定義好問題類型,然后通過自然語言識別(NLP)把文字轉(zhuǎn)換為一組數(shù)字串向量,將最合適的問題答案匹配和抓取出來。
在用戶的問題非常發(fā)散,在特定領(lǐng)域內(nèi)需要模型不斷進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和升級優(yōu)化的情況下,則更加適合采用生成式AI,企業(yè)大腦、供應(yīng)鏈控制塔、客戶之聲VoC+等就屬于這一類。比如,某化工企業(yè)客戶直接采用生成式AI的方式實施供應(yīng)鏈控制塔,利用大規(guī)模計算自動進(jìn)行數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí),理解其在供應(yīng)鏈方面的專有定義,2周就覆蓋了企業(yè)供應(yīng)鏈相關(guān)的大量問題。
然而,在具體應(yīng)用和落地的過程中,不少企業(yè)已經(jīng)發(fā)現(xiàn),傳統(tǒng)AI可以特別準(zhǔn)確,但大模型在一開始往往是不夠準(zhǔn)確的。企業(yè)需要在生成式AI的基礎(chǔ)上建立一個微調(diào)層(Fine Tune),然后根據(jù)企業(yè)的特定語言和情況建模。面對用戶提出的需求,微調(diào)層會先進(jìn)行一些簡單的預(yù)處理,然后再交給大模型進(jìn)行理解和分析,這樣就可以大大提升生成式AI的可靠性。
這也回答了企業(yè)在應(yīng)用生成式AI時面臨的另一個常見的問題:為什么有了生成式AI還需要專業(yè)團(tuán)隊提供服務(wù)?因為在微調(diào)層進(jìn)行建模工作正是專業(yè)咨詢公司能夠發(fā)揮專長的地方。在專業(yè)團(tuán)隊的幫助下,生成式AI可以更加充分地發(fā)揮其價值。
具體而言,這些價值主要體現(xiàn)在三個層面。
第一個層面,是以問答的方式給用戶提供準(zhǔn)確的符合場景的答案。比如,當(dāng)用戶對生成式AI提問:在一個特定化工企業(yè)中呆滯庫存slow moving的定義是什么?如果沒有微調(diào)層,生成式AI就會給出一個非常通用的答案。但是有了針對企業(yè)的特定模型后,用戶再問同樣的問題,生成式AI就會根據(jù)用戶提問的上下文、公司的特定定義等信息給出更精確的回答:"對于化學(xué)品部門的特定物料——TPU來說,呆滯庫存的定義是滯留三十天以上的物料"。
第二個層面,是根據(jù)用戶需求,綜合多維度信息理解并抓取正確的字段,靈活生成各種圖表,并且自動匹配最適合的圖表呈現(xiàn)方式,比如以餅狀圖表現(xiàn)百分比,以餅狀圖體現(xiàn)某個涂料在不同地區(qū)的銷量,以折線圖展現(xiàn)一款產(chǎn)品的銷量變化趨勢等等。
第三個層次,是通過生成式AI主動發(fā)現(xiàn)問題,并且?guī)椭髽I(yè)進(jìn)行深入的洞察分析,同時推進(jìn)后續(xù)工作的完成。管理者打開系統(tǒng),智能助手就會主動提醒某款產(chǎn)品的銷量問題需要關(guān)注,同時觸發(fā)智能工作流給銷售經(jīng)理,銷售經(jīng)理收到預(yù)警的同時會收到幾種推薦解決方案和歷史使用的百分比,銷售經(jīng)理選取合適的解決方案解決問題,其后智能工作流一直在系統(tǒng)中跟進(jìn)問題,進(jìn)行預(yù)警、升級問題等,直到問題100%閉環(huán)解決。
這其中的第二、第三個層次,尤其依賴專業(yè)團(tuán)隊的支持,戰(zhàn)略專家、供應(yīng)鏈領(lǐng)域?qū)<页颂峁┘夹g(shù)幫助外,還可以更好地指引客戶高效有意義地使用企業(yè)數(shù)據(jù)。
加速技術(shù)轉(zhuǎn)化,利用AI為企業(yè)增能
IBM始終致力于幫助企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,解決AI使用過程中的問題和挑戰(zhàn)。為了滿足企業(yè)級AI的需求,IBM基于在AI領(lǐng)域數(shù)十年的積累,在今年五月率先發(fā)布了企業(yè)級 AI 與數(shù)據(jù)平臺 watsonx,旨在通過可信數(shù)據(jù)來擴(kuò)展和加速 AI 的影響力。其核心組件包括:一個用于新基礎(chǔ)模型、生成式 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)的企業(yè)級AI開發(fā)平臺(watsonx.ai);一個基于開放式架構(gòu)構(gòu)建的湖倉一體解決方案(watsonx.data);以及一個AI治理工具包(watsonx.governance),用于加速構(gòu)建具備可信任、透明和可解釋性的 AI 工作流程。通過選擇一個或多個符合特定業(yè)務(wù)用例和要求的組件,客戶可量身定制 AI 解決方案。
除了擁有這一強(qiáng)大的AI與數(shù)據(jù)平臺,IBM同時還可以提供從規(guī)劃到落地端到端的AI相關(guān)服務(wù),這樣的綜合能力在業(yè)界是獨一無二的。我?guī)ьI(lǐng)的IBM咨詢大數(shù)據(jù)與人工智能部門所負(fù)責(zé)的正是將AI等新技術(shù)轉(zhuǎn)化為客戶的商業(yè)應(yīng)用。為了加速企業(yè)對AI的應(yīng)用,我們打造了專門的大數(shù)據(jù)與AI核心方案,其特點可以歸納為——價值引領(lǐng)、行業(yè)聚焦、綠色持續(xù)。
首先,價值引領(lǐng)是指IBM的生成式AI解決方案能夠超越傳統(tǒng)方案,為客戶創(chuàng)造更大價值。就拿企業(yè)最關(guān)注的數(shù)據(jù)資產(chǎn)利用來說,傳統(tǒng)方案是通過BI報表方式收集、加工、整理和呈現(xiàn)數(shù)據(jù),不僅形式單調(diào),而且無法滿足不斷變化的管理需求。而利用有生成式AI加持的企業(yè)大腦解決方案,就可以實現(xiàn)根因分析、智能工作流、企業(yè)頭條能力和應(yīng)用集市等能力,成就智能化業(yè)務(wù)運轉(zhuǎn)與數(shù)字化的企業(yè)運營。
其次,行業(yè)聚焦是IBM的大數(shù)據(jù)與人工智能核心方案的一大亮點。IBM在生成式AI基礎(chǔ)上建立了行業(yè)微調(diào)模型,聚焦不同行業(yè)的需求,例如智能美膚、皮膚健康檢測、煙草煙葉質(zhì)檢、智能牧場等,持續(xù)發(fā)展演進(jìn),讓客戶站在巨人的肩膀上再上一層樓。聚焦特定行業(yè),精準(zhǔn)定位應(yīng)用場景有助于最大化發(fā)揮AI效能,IBM 咨詢的價值就在于能將行業(yè)的洞察、對企業(yè)業(yè)務(wù)的認(rèn)識帶給客戶,激發(fā)出新的專業(yè)的AI應(yīng)用場景,最終實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值。
最后,綠色與可持續(xù)發(fā)展體現(xiàn)在IBM所有的方案中。IBM從1990年開始就發(fā)布了綠色白皮書,現(xiàn)在的供應(yīng)鏈控制塔方案中也融入了碳排放積分計算能力,已廣泛應(yīng)用于汽車行業(yè)。我們還通過生成式AI和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),幫助一個大型集團(tuán)化煤炭企業(yè)客戶分析井下環(huán)境的潛在危險,給現(xiàn)場的工人提供實時預(yù)警,降低工傷風(fēng)險??沙掷m(xù)發(fā)展是IBM的核心價值,生成式AI將在此領(lǐng)域發(fā)揮更大作用。
真實場景中發(fā)揮生成式AI潛力,創(chuàng)造實際業(yè)務(wù)價值
今天,幾乎每家企業(yè)都在尋求如何把 AI快速落地到具體的商業(yè)場景中,轉(zhuǎn)化為實實在在的生產(chǎn)力,帶來實際的業(yè)務(wù)價值。借助價值引領(lǐng)、行業(yè)聚焦、綠色持續(xù)的大數(shù)據(jù)和人工智能解決方案,IBM咨詢團(tuán)隊已經(jīng)和客戶展開積極的探索。
比如,不少汽車、新能源、零售等行業(yè)客戶都在利用企業(yè)大腦和智能工作流幫助自己的管理更上一層樓。企業(yè)大腦猶如企業(yè)的智能中樞,能夠從龐大的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中提取洞察、進(jìn)行分析,為企業(yè)的決策提供指導(dǎo)。企業(yè)大腦與智能工作流結(jié)合,可基于決策發(fā)派任務(wù),自動生成工作流,接受生成式AI提供的解決方案建議,實現(xiàn)業(yè)務(wù)閉環(huán)。
智能工作流和企業(yè)大腦的一大價值在于能夠實現(xiàn)跨領(lǐng)域流程的貫通和跨部門的協(xié)同分析和決策,大幅降低溝通成本,提升工作效率。比如,IBM咨詢團(tuán)隊在企業(yè)大腦的平臺中為企業(yè)用戶提供了數(shù)據(jù)集市,實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享的全員覆蓋,銷售人員、物流部們等各類業(yè)務(wù)人員可以像購物一樣將數(shù)據(jù)添加到購物車中,進(jìn)行二次分析,并在數(shù)據(jù)場景廣場發(fā)布他們的分析結(jié)果。數(shù)據(jù)集市今3月上線后,已為這家客戶累計了數(shù)據(jù)集2500+個,頁面瀏覽量達(dá)到三萬多個,用戶量2000+,此外,目前由業(yè)務(wù)用戶們共創(chuàng)建的數(shù)據(jù)作品累計已將近2000個,數(shù)據(jù)共享效率提升了30%。
其次,該解決方案可以幫助企業(yè)實現(xiàn)線上流程自動生成與流轉(zhuǎn),同時實現(xiàn)追蹤鏈路可視化,不僅讓流程更加透明和高效,還能基于生成式AI模型的應(yīng)用實現(xiàn)自動化異常預(yù)警提醒,幫助企業(yè)在關(guān)鍵時刻迅速響應(yīng)。我們已經(jīng)幫助一些客戶將問題的發(fā)現(xiàn)時間從過去的3天縮短到僅需1小時,解決問題的時間也從5天減少到了1天。
智能工作流平臺和企業(yè)大腦還為企業(yè)提供千人千面的工作臺,在保證業(yè)務(wù)個性化的同時,保留平臺逐步迭代擴(kuò)張的能力。比如,車企的整車項目經(jīng)理可以根據(jù)自身工作內(nèi)容定制集成不同系統(tǒng)功能的個性化工作頁面,在同一個頁面上完成車型產(chǎn)品定義動力總成配置、車型產(chǎn)品配置、技術(shù)更改申報等所有工作,同時還能借助生成式AI機(jī)器人了解每個車型項目中每個節(jié)點的狀態(tài)及風(fēng)險預(yù)警。這幫助企業(yè)部門間的業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)從電話、郵件轉(zhuǎn)變?yōu)橄到y(tǒng)上調(diào)用,效率提高了大約30%-50%。
另一個正在被企業(yè)關(guān)注和加速應(yīng)用是供應(yīng)鏈控制塔解決方案。在計劃供應(yīng)場景中,供需波動是常見的問題。市場變化可能導(dǎo)致部分產(chǎn)品積壓在庫房中,形成非流動庫存的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈控制塔通常依賴預(yù)定義規(guī)則和模式進(jìn)行運算,在特定場景下有效,但在復(fù)雜、多變的供應(yīng)鏈環(huán)境中顯得力不從心。生成式AI的出現(xiàn)為設(shè)計和規(guī)劃供應(yīng)鏈控制塔提供了更多自動化、個性化和創(chuàng)新的手段,幫助企業(yè)有效應(yīng)對上述挑戰(zhàn)。
供應(yīng)鏈控制塔的具體工作流程是計劃經(jīng)理登錄控制塔后,通過與智能助手交互,獲取推送的關(guān)鍵指標(biāo)和數(shù)據(jù)洞察分析結(jié)果。如果發(fā)現(xiàn)庫存出現(xiàn)亞健康狀態(tài),智能助手能夠?qū)崟r進(jìn)行根因分析,并推薦多種解決方案。計劃經(jīng)理選擇最佳方案后,智能工作流將被觸發(fā),并向計劃員分配任務(wù)。計劃員根據(jù)解決方案執(zhí)行操作,隨后更新工作隊列和工作流進(jìn)度。問題解決后,工作隊列將關(guān)閉并發(fā)送通知,實現(xiàn)100%閉環(huán)管理。
它不僅僅是一個數(shù)據(jù)展示工具,更是一個集成了感知、分析、預(yù)測、決策、執(zhí)行和學(xué)習(xí)等多種能力的智能化系統(tǒng)。通過智能預(yù)警和智能解決方案推薦,實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)監(jiān)控到問題解決的全過程管理。在這一過程中,生成式AI發(fā)揮著關(guān)鍵作用,為供應(yīng)鏈控制塔賦予了更高的智能性。
生成式AI通過不斷學(xué)習(xí)大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),理解用戶解決問題的模式,創(chuàng)造性地生成全新的解決方案以適應(yīng)不同情況下的需求,這種創(chuàng)造能力在企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境能夠節(jié)省大量的人力和時間成本,對企業(yè)而言變得愈發(fā)重要。同時,專業(yè)團(tuán)隊對于微調(diào)層的訓(xùn)練,能夠使得生成式AI提供更加符合不同企業(yè)場景的答案,幫助客戶最大化利用數(shù)據(jù)。IBM作為專業(yè)服務(wù)團(tuán)隊,一直與客戶共同成長,始終致力于幫助客戶運營數(shù)據(jù)和實現(xiàn)業(yè)務(wù)協(xié)作生態(tài),尤其是利用生成式AI實現(xiàn)價值飛躍。
關(guān)于IBM
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