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中关村科金得助智能-小得
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2024-05-17 11:17:24
作者：超能AI
阅读量：1717
文章目录
2022年ChatGPT的诞生被看作是AI大模型技术的“iPhone时刻”，也象征着AI普惠时代的真正到来。大模型持续引领全球AI大模型技术突飞猛进，特别是中国的AI市场。
2023年，我国AI领域“百模大战”的硝烟还未完全消散，2024年就马不停蹄地开启了新一轮大模型应用的竞逐赛，越来越多的企业踏上了大模型技术的落地之路。根据国家互联网信息办公室最新公布的生成式人工智能备案信息，截至2024年3月，我国共有117个生成式人工智能服务完成了备案。
应用为王
四大难题制约大模型落地
尽管众多技术厂商入局，但现实情况是，企业在大模型落地过程中，依然面临诸多难题待解。
人才短缺，链路割裂，是制约大模型落地的关键。受限于专业人才的稀缺性，企业难以独立开发适应业务需求的大模型。即使克服人才短缺的问题，在传统的开发模式下，模型训练、部署和应用往往分开进行，这使得企业在完成模型训练后，还需要投入大量的人力和物力来进行应用的开发和部署。
模型训练难，成本投入高，企业转型力不从心。参数规模达10亿级别的模型训练并非易事，直接训练和部署大模型需要巨大的计算资源和资金投入。《2024年人工智能指数报告》显示，OpenAI的GPT-4训练成本预估7800万美元，而谷歌Gemini Ultra计算成本预估1.91亿美元；相比之下，2017年发布的Transformer模型训练成本仅为900美元。
业务对接难，复用性差，大模型走向业务的最后一公里面临多重要求。传统AI应用与企业系统对接难度大，往往需要改造现有系统平台与之适应；应用烟囱式开发导致对接业务线多、沟通成本高、流程耦合性高、交付周期长。如何高效将大模型集成到业务系统，如何为业务人员提供易用的入口，都是实施过程中无法忽略的问题。
数据处理难度及数据安全隐患，也阻碍着企业应用重塑升级进程。传统数据处理和分析往往难以应对庞大的数据，加之数据泄露和攻击事件频发，数据安全和隐私保护成为一大隐患。
如果不解决这些企业客户关注的痛点，大模型就只能是没有钉子可砸的锤子，AI普惠也就无从谈起。
技术驱动
四大核心能力降低大模型落地门槛
作为领先的对话式AI技术解决方案提供商，中关村科金洞察大模型应用痛点，研发了一站式大模型训推及应用开发平台PowerAgent，以低门槛低依赖、低成本高效率、场景化高安全、定制化懂行业四大核心能力，让更多企业更快、更好地用上大模型。
低门槛低依赖
组合式AI能力与一体化设计双管齐下，降低人才路径依赖
低成本高效率
训练推理与集群调度两相结合，大幅降低模型开发落地成本
场景化高安全
场景化数据处理与安全模型开发框架携手并进，为企业转型升级保驾护航
定制化懂行业
行业Know-How与定制扩展互为补充，化解业务接入与适应难题
标杆引领
某头部券商大模型投顾助手应用案例
客户服务痛点局限客户经理高质展业
国内某券商龙头企业在客户经理服务客户的场景下主要面临以下痛点：
1、客户经理自身素质不同，服务质量存在差异；头部客户经理的优秀话术难以沉淀。
2、客户经理为客户推荐资产配置组合，过程相对比较生硬，合规性差且成功率低。
3、希望引入大模型但早期没有构建独立自主的AI中台，相关技术算法人员储备不足。
一站构建大模型全流程落地技术方案
1、大模型领域化训练：依托PowerAgent构建金融专属大模型，更好地对证券术语、研报、数据做意图理解、要素抽取和内容生成。
2、投顾助手提炼沟通话术：结合服务数百家金融机构的海量营销话术积累，大模型训练个性化沟通话术，提升投顾场景话术采用率。
3、话术质量智能质检：通过小模型+大模型多能力，形成智能质检组合拳。
低门槛高收益项目技术亮点真实显著
1、开发成本低周期短：通过PowerAgent平台SFT微调将大模型金融领域化训练时长缩短60%，画布编排让开发时长缩短50%，项目交付缩短40%。
2、AI能力复用快：公司多业务共用一套平台，底层AI能力复用度高，多业务系统共享底层能力，避免重复开发。
3、变更成本低：PowerAgent场景化配置能力，可快速变更相关AI应用配置，比定制化开发提效40%。
4、支撑信创要求：整个系统支持国产信创环境，满足GPU+CPU的异构计算需求。
展业成功率提升20%业务应用价值高
1、提升营销话术质量：通过大模型分析客户投资偏好，自动生成投资组合，结合研报生成针对性的对客话术。
2、提高展业效率：大模型直接生成对客沟通文案，相对人工节约90%时间，展业效率显著提高。
3、展业合规性及成功率提升：大模型辅助智能质检产品，辅助提升展业合规性，提升20%展业成功率。
未来已来，AI技术因其智能化、易用性深入社会各个方面，“人人皆可成为开发者”也有望照进现实。中关村科金一站式大模型训推及应用开发平台PowerAgent将依托多年AI技术积累，发挥低成本、低门槛、强行业Know-How等核心优势，为企业提供更多元化、更高效的解决方案，持续推动大模型在企业营销、服务、运营、管理、工具智能等维度的应用落地。
客服中心日均通话量动不动就数千通甚至上万通。然而质检人员每日最多仅能够精确复核30条录音，这使得多数企业的实际抽检率远远达不到标准。传统人工抽检模式好似探查冰山的一角，给企业合规以及服务质量管理带来巨大的“盲区”。大量隐藏风险只能被动等待客户投诉才暴露。质检系统如何实现100%全量覆盖，正成为企业合规管理最紧迫的问题。
伴随监管合规要求不断持续收紧，以及客户体验期望迅速快速提升，传统的人工抽检质检模式已然完全根本无法适配企业精细化管理的核心关键需求。抽检覆盖率不足3%，存在违规问题事后才进行追溯，质检标准随着执行人而产生波动等这些共性痛点，正在倒逼各领域主体转向智能化的质控方案。智能质检系统应用场景有哪些？
在银行数字化转型当中培训评估反馈周期滞后得严重，培训结束后，常常要数周乃至数月时间，才能够观测到业务表现出现变化，进而拉长了培训优化的节奏，使得无法快速构建起“训练—评估—改进”的闭环体系。
某头部人力咨询机构，其全球业务覆盖数十个国家和地区，日常承载海量企业HR端多元咨询需求，当业务规模持续扩张，原有客服体系短板快速显现。最终，该机构引入得助智能客服系统完成全面升级，交出了远超业界平均水平的亮眼答卷。
保险监管“全面双录”政策加快落地，陕西、辽宁等多个地方推行人身险销售整个流程录音录像，再加上银行代销新规的严格要求，传统那种“人工盯、手动录”的双录模式，正把险企拽进效率与合规的双重困境之中。
信贷行业监管不断朝着更加严格的方向发展，催收投诉涌现频繁，违规处罚也是频发不断。监管对此有清晰明确的要求，传统的电催模式特别容易触碰监管红线。一套科学高效的 贷后质检管理方案已成为合规经营的生命线。得助智能质检系统以AI大模型技术为核心，为信贷机构提供从通话质检、话术合规到客户洞察的全链路智能化方案，帮助机构在合规高压下提质降本、防范风险。
专家一对一服务
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