深入解读《生成式AI商业落地白皮书》(附下载链接)

叶锦鲤 2024-10-14 14:01:01 阅读 98

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这份《生成式AI商业落地白皮书》是由字节跳动旗下的火山引擎团队联合Rolling AI共同制作的一份重要文档。它旨在为商业领袖,尤其是那些在企业决策层的CXO们(如CEO、CIO、CFO等),提供一份关于生成式人工智能(Gen-AI)在商业领域应用的全面指南。这份白皮书不仅是一份技术文档,更是一份战术指南,帮助企业理解并把握生成式AI带来的转型机遇。

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1

生成式AI的

崛起与现状

近年来,生成式AI技术在全球范围内迎来了爆发式的增长。特别是在过去的一年,随着模型推理成本的显著降低(降至原来的1%),这种极低的成本使得大语言模型的商业化应用变得更加可行,不仅对大型企业有利,也为中小企业提供了前所未有的机会,生成式AI的商业化应用变得更加可行。这一变革不仅降低了企业的尝试和运营成本,还加速了生成式AI在各个领域的普及。

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C端层面,从GitHub的项目数据和AI APP用户数量来看,生成式AI的应用需求正在迅速攀升,成为推动企业数字化转型的重要动力。

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B端层面来看,中国企业的生成式AI应用逐渐进入全面发展期。以上图表中可以观察到,尚未尝试AI和AI转型成功的企业都是极少数,大部分企业已经在转型探索的过程中了。先发的中国先发企业的生成式AI项目,将为企业带来平均 10% 的成本缩减。

而生成式AI的落地的关键环节,是其应用场景,在CIO/CDO的心目中的最有价值场景在以下列出。值得一提的是,这些场景在十多年前最早提到AI的时候便已经存在,如今仍是CIO/CDO“心目中”的应用场景,可见这些场景在近几年仍未找到成熟的落地方案。 

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2

生成式AI的多行业应用:

从创新到实践

白皮书展示了多个生成式AI的成功应用案例,涵盖了广泛的行业和场景,其中一些特定的行业和职能已经逐渐将AI应用在工作当中。

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一些特定的职能对于AI有着天然的结合点。例如销售领域因为生成式内容和个性化定制的需求巨大,吸引了 62% 的企业投入生成式 AI 技术;而营销领域的应用率更高,达到了 63%。营销领域的大量需求体现在营销文本、素材、图像,甚至视频的生产,这些都是最契合生成式AI原生能力的场景。

而在某些行业中,AI的加持会为传统的业务场景提供强有力的工具支持。例如:汽车行业,行驶过程中对AI有天然的需求;医药行业,工作过程伴随大量的非结构化的文本任务和知识检索,使得生成式AI可以大幅提效。

根据白皮书中提到的消费,金融,教育等等9个行业近百个应用场景,笔者统计出词云图,可以推测出生成式AI目前主要业务场景,以及对AI的利用方式。

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3

生成式AI落地的挑战:

从理论到实践的艰难转型

尽管生成式AI展现了广阔的应用前景,但在实际落地过程中,企业面临着六大主要挑战:

创新价值的评估:如何证明AI的使用能够带来切实的经济效益?用AI比不用AI更好?是当前企业更关注的问题,也是最根本的难题。AI只是实现自动化的一种手段,必须在精确的场景中应用,才能为企业创造实际价值。60%的CIO期待AI能带来直接的经济收益,对于这一点,书中提到需要将目光放长远,不要期望AI的价值立竿见影。因此,首先要摆正态度,其次,要在独特的行业中寻找价值,将AI与领域知识密切结合,AI项目的更大价值,不仅在于解决眼前的业务问题,更在于推动企业构建自己的数据资产。这将是AI带来的竞争壁垒。

场景选择难,失败率高:AI就像一根钉子,它能发挥多大价值,取决于它钉在哪里。许多企业因为选择了困难的甚至错误的场景,导致创新团队陷入不断过度承诺和低于期待交付的恶性循环中。因此,AI项目选定的业务场景是否具备业务价值,有哪些具体且明确的业务流程,该流程是否可以使用AI嵌入,都是要在事先搞明白的。

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AI基础架构慢,如何完成快速启动的落地:AI应用是建立在一定基础上的,不仅体现在计算机技术上,还常见于复杂的企业业务流程,AI专业人才的建设等。

AI项目落地准备:首先心态层面,大多数CEO对生成式AI抱有过度乐观的态度,认为只要有AI加持,一切问题就迎刃而解,殊不知AI落地过程充满挑战与风险。高层不切实际的预期往往会导致执行路线的错位和项目结果的不满。

既要规划,也要速赢,如何快速补齐能力差距:由于要对AI的利用抱有长远的目标,就需要对其做好规划,并且统筹短期回报和长期目标,通常要通过专业团队,补齐落地能力。

如何形成自下而上的全民创新环境:这里其实隐含了一个前提,若想自下而上,必须先要自上而下,高层需要引导员工,激励员工,留给员工更多空间进行创新,由此才能形成全面开花的AI创新文化。

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4

生成式AI落地的

最佳实践

为了帮助企业更好地落地生成式AI技术,白皮书提出了大模型切入的八步走策略。虽然这一策略概念化和抽象化,但它为企业提供了一个清晰的路径,帮助他们在实施AI技术时更加有条不紊。不同企业和行业的需求各异,因此,具体的解决方案需要根据企业的实际情况进行调整和优化。

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另外,白皮书中提到了AI成熟度框架的概念,从“知识,流程,数字化应用,商业,科技,人才,文化”七个维度,进行企业的AI落地阶段的划分。

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5

未来展望:

生成式AI技术的发展趋势

展望未来,生成式AI在企业转型中的重要性将继续提升,主要趋势包括:

科技演进:企业从小规模试验入手,逐步构建稳定的AI中台,并基于长期AI技术路线图,搭建端到端AI架构,奠定未来十年AI发展的基础。

商业价值:AI技术从局部业务流程优化开始,逐步扩展至关键业务链条,最终推动业务模式的全面创新,释放出企业的整体商业价值。

人才发展:企业通过全员AI启蒙,逐步培养跨领域复合型人才,将AI领导力融入组织核心,最终实现人才体系的全面升级。

智能应用:从AI工具赋能到智能Agent的深度参与,企业逐步实现人机协作的新模式,推动智能化应用的全面升级。

流程升级:企业通过单点优化积累数据,逐步实现端到端自动化流程,并在数字孪生技术的支持下,最终实现流程的全局自适应优化。

知识赋能:企业将知识作为智能应用的基石,通过构建知识中台和全局治理,逐步将知识转化为核心数字资产,支撑AI规模化落地。

最后

生成式AI的商业落地正处于快速发展阶段。企业应当在长期的战略布局中,积极探索和应用AI技术,以充分实现其创新潜力和商业价值,只有通过科学的规划和持续的投入,才能真正让生成式AI为企业带来可持续的竞争优势。且需要抓住时机,因为待到AI发展成为像水电一样的基础设施一样,就不会再为企业创造创新红利。

* 点击文末 “阅读原文” 下载完整版白皮书(提取码:3t9f)

附录

案例分享

白皮书中提到的14个案例,分布在不同行业不同领域中,在企业内部或面对客户时一定程度上解决了问题,提升了效率;而在不同领域不同场景中,对AI的利用方式和目的也有相似之处,笔者尝试对其进行分类总结(见下图),以下为案例分享,具体内容详见白皮书文档。

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1. 消费零售

- 案例1: 飞鹤“3+3+2”战略蓝图 AI 能力中台建设

- 案例2: 海底捞 x 豆包大模型智慧洞察用户需求

在消费零售领域,企业通过AI能力中台和大模型的部署,实现了供应链预测和客户需求洞察的提升。这些技术变革使企业在复杂的业务环境中提升了服务响应效率、客户满意度,以及企业内部的技术适应性和创新能力。通过前瞻性技术部署和智能分析优化,企业能够更好地满足消费者的个性化需求,并在市场竞争中保持领先地位。

2. 金融

- 案例3: 海尔消金携手火山引擎,共建消费金融大模型

在金融领域,AI与大模型的结合帮助企业在风控、业务效率和服务质量上取得了显著提升。通过建设消费金融垂直行业的大模型,并加强数据安全和合规性,金融企业实现了大多数业务场景的智能化,进一步优化了整体运营效率和客户服务质量。

3. 汽车

- 案例4: 捷途汽车 x 豆包大模型打造智能客服“AI 小捷”

- 案例5: 汽车销售顾问的强大助手“SalesCopilot”

在汽车行业,AI和大模型技术被广泛应用于智能客服和销售辅助领域。通过自动化客户服务和智能营销,企业不仅提升了服务效率,还实现了精准的市场洞察与产品开发。这些变革帮助汽车销售人员增强了产品知识和服务技能,从而显著提高了销售转化率和客户满意度。

4. 医疗大健康

- 案例6: 北京协和医院基于豆包大模型和 HiAgent 研发智能运维助手和 HIS 指南针

- 案例7: 方舟健客 x 豆包大模型的医学科普短视频生产实践

在医疗大健康领域,AI和大模型助力医院和医疗机构在信息运维、内容生产等方面实现了效率和质量的双重提升。通过智能运维助手和医学科普内容的自动化生成,医疗行业不仅减少了人力依赖,还优化了复杂场景的交互效率,提升了医护人员和患者的体验。

5. 智能终端

- 案例8: OPPO × 火山引擎通过大模型强化手机终端识别、理解和响应用户需求的能力

- 案例9: 华硕与火山引擎合作将大模型集成至“豆叮 AI 助手”

在智能终端领域,AI和大模型技术的应用主要集中在用户交互、内容处理和个性化服务上。通过强化终端设备的识别和响应能力,企业提升了客户交互体验,并显著优化了成本效率。这些技术进步帮助企业在激烈的市场竞争中维持了优势地位。

6. 教育和科研

- 案例10: 面向生物医学领域打造一站式、智能化 AI 操作系统 Bio-OS

- 案例11: 火山引擎助力南开大学打造“AI + 教育”新生态

在教育和科研领域,大模型被用于提升教学资源整合、科研数据处理和智能化科研支持。通过AI驱动的文献知识挖掘系统和智慧校园建设,教育和科研机构显著提升了教学质量和科研效率,促进了校园管理的智能化。

7. 企业服务

- 案例12: 大模型改善企业信息搜索体验

- 案例13: 豆包大模型助力晓多科技“AI 训练场”与“全渠道智能知识库”智能化

- 案例14: G7 易流联合豆包大模型打造“智能接单”机器人

在企业服务领域,AI和大模型技术帮助企业改进了信息搜索、客户沟通和数据处理的效率。通过简化操作流程、增强模型并发处理能力,企业不仅提升了客户服务的智能化水平,还实现了销售转化率的显著提升,同时缩短了客服培训周期,逐渐将成本中心转变为价值中心。

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各案例概要笔者已总结为思维导图,供有需要的伙伴查看参考:

https://www.mubu.com/doc/gnNVDl2uEx

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