Medios de servicio de innovación de la industria de inteligencia de datos
——Centrarse en la inteligencia digital · Negocios cambiantes
En el proceso de desarrollo de la tecnología, la aparición de grandes modelos y contenidos generados por IA (AIGC) marca el advenimiento de una nueva era. Esto no se debe sólo a que representan avances en la potencia informática y los algoritmos, sino también a que traen cambios disruptivos a los servicios empresariales, la digitalización y la inteligencia. Este cambio no sólo se refleja en la tecnología subyacente, sino que también afecta profundamente la lógica y la estructura del negocio.
Desde una perspectiva técnica, con la mejora de la potencia informática, ahora podemos ejecutar modelos más complejos y más grandes. Esto permite a las empresas realizar procesamiento y análisis de datos sin precedentes para predecir y comprender con mayor precisión las tendencias del mercado, las necesidades de los usuarios y los procesos comerciales. Por supuesto, esta mayor capacidad tiene un precio. Los modelos grandes requieren un enorme soporte de datos, y cómo recopilar, organizar y analizar estos datos se ha convertido en una tarea importante que enfrentan las empresas modernas.
Desde una perspectiva de lógica empresarial, la aplicación de grandes modelos y AIGC ha provocado cambios profundos, y los procesos comerciales tradicionales y las estructuras de toma de decisiones están siendo reexaminados y ajustados. Los métodos de toma de decisiones que solían basarse en la experiencia y la intuición ahora se basan más en el análisis de datos y modelos. Esto significa que las empresas ya no responden pasivamente al mercado, sino que predicen y se adaptan proactivamente a la evolución del mercado mediante el análisis de grandes cantidades de datos.
Por ejemplo, en la gestión de relaciones con los clientes, las empresas pueden utilizar modelos grandes para analizar los datos de los clientes para localizar con mayor precisión a los clientes objetivo, predecir el comportamiento de los clientes y brindarles servicios más personalizados. En la gestión de la cadena de suministro, mediante un análisis en profundidad de los datos, las empresas pueden predecir mejor la demanda del mercado, optimizar la gestión de inventario y mejorar la eficiencia logística, todo lo cual brinda a las empresas una mayor ventaja en la competencia.
En términos de marketing y publicidad, la aplicación de grandes modelos también proporciona a las empresas nuevas ideas y métodos. Las estrategias de marketing y publicidad tradicionales a menudo se basan en experiencias pasadas e investigaciones de mercado. Ahora, mediante el análisis en tiempo real de los datos del mercado, las empresas pueden localizar con mayor precisión los grupos objetivo, formular estrategias de marketing más específicas y ajustar las estrategias publicitarias en tiempo real.
Por supuesto, los modelos grandes y AIGC son cosas nuevas y su integración con los servicios empresariales apenas ha comenzado. En este proceso de transformación, definitivamente encontraremos varios problemas y enfrentaremos muchos desafíos.
Cuando mencionamos la combinación de grandes modelos, AIGC y servicios empresariales, inmediatamente nos viene a la mente una pregunta: ¿Es ésta una oportunidad real para un cambio en la industria o es sólo un truco de marketing? Es innegable que la combinación de dicha tecnología y servicios empresariales está cambiando silenciosamente el panorama competitivo del mercado. Las empresas están comenzando a darse cuenta de que las capacidades de análisis en profundidad de los modelos grandes y el mecanismo de respuesta en tiempo real de AIGC pueden brindar ventajas competitivas sin precedentes a las empresas. Sin embargo, cómo encontrar el mejor punto de equilibrio entre ellos y garantizar que la aplicación de la tecnología no sea sólo para seguir la tendencia, sino para mejorar verdaderamente la competitividad central de la empresa es una cuestión que merece nuestra consideración en profundidad.
Para introducir con éxito modelos grandes y AIGC en el campo de servicios empresariales, primero debemos comprender: ¿Cuáles son los factores clave que determinan la calidad de los modelos grandes de servicios empresariales? ¿Es la integridad y precisión de los datos, o el método de entrenamiento y la selección de parámetros del modelo? ¿O es la lógica empresarial y los escenarios de aplicación detrás de esto? Obviamente, esto implica no sólo cuestiones técnicas, sino también procesos de negocio, cultura corporativa, elecciones estratégicas y otras consideraciones.
Además, ante las demandas del mercado cada vez más complejas, ¿cómo eligen las empresas la ruta de desarrollo de sus grandes modelos? ¿Deberíamos buscar productos estandarizados para satisfacer las necesidades más amplias del mercado o proporcionar soluciones personalizadas para satisfacer las necesidades únicas de clientes específicos? No se trata sólo de las decisiones estratégicas de la empresa, sino también de su futuro posicionamiento en el mercado.
Además, para la implementación de modelos grandes, ¿debería elegir la flexibilidad y conveniencia de la nube pública o la seguridad y controlabilidad de la implementación privada? La seguridad de los datos y el cumplimiento empresarial son, sin duda, las consideraciones centrales de esta elección, pero cómo encontrar el mejor equilibrio entre ellos para garantizar la seguridad de los datos y la eficiencia empresarial es una cuestión compleja y desafiante.
Además, para las empresas, cómo reconstruir sus modelos de negocios, controlar los costos operativos y mejorar las ganancias brutas del negocio utilizando modelos grandes también es un problema urgente que debe resolverse. ¿Y cuáles son los escenarios de implementación ideales para modelos grandes y AIGC en el campo de servicios empresariales? ¿Qué condiciones comunes deben cumplir estos escenarios? Cómo construir un mecanismo de retroalimentación eficiente para garantizar que los clientes puedan participar activamente en la mejora continua de modelos grandes también es un tema que debemos discutir en profundidad.
En general, los grandes modelos y AIGC aportan innumerables oportunidades y desafíos a los servicios empresariales. Sólo mediante un debate profundo, un pensamiento crítico y una innovación continua podremos aprovechar al máximo estas tecnologías avanzadas para crear valor real para las empresas y la sociedad.
Con este fin, Dataman planificó una discusión en vivo en línea con el tema " Modelo grande, AIGC, reconstrucción de la lógica de desarrollo subyacente de los servicios empresariales " e invitó a Sun Linjun, fundador y director ejecutivo de Real Intelligence, y gerente general de la línea de productos de seguridad empresarial. de Zhizhichuangyu He Qingran y Jia Haowen, director de tecnología informática y jefe de la División Humana Digital de Huayuan, asistieron a la discusión.
En esta transmisión en vivo en línea, se discutirán los siguientes temas candentes:
1. ¿Son los grandes modelos y los servicios empresariales AIGC+ una oportunidad de cambio industrial o un truco de marketing? ¿Cómo cambiar el patrón de competencia del mercado?
2. ¿Cómo introducir modelos grandes y AIGC en el campo de servicios empresariales? ¿Cuáles son los factores clave que determinan la calidad de los modelos grandes de servicios empresariales?
3. Para los modelos de servicios empresariales grandes, ¿deberíamos tomar el camino de productos estandarizados o soluciones personalizadas?
4. Ya sea que el modelo grande en el campo de servicios empresariales se implemente en la nube pública o en la implementación privada, ¿cómo garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento comercial?
5. ¿Cómo reconstruir el modelo de negocio, controlar los costos operativos de los modelos de servicios de grandes empresas y mejorar el beneficio bruto empresarial?
6. ¿Cuáles son los escenarios de implementación ideales para modelos grandes y AIGC en el campo de servicios empresariales, y qué condiciones comunes cumplen estos escenarios?
7. AIGC + marketing inteligente, ¿cómo reducir los costos de marketing con capacidades de producción de contenido a gran escala y garantizar la calidad y consistencia del contenido?
8. El servicio de atención al cliente inteligente AIGC+ reduce la frecuencia de la intervención manual con preguntas y respuestas más naturales entre humanos y máquinas.
9. Análisis de datos AIGC+, utilizando análisis conversacional para reconstruir la lógica subyacente del análisis de datos.
10. En el análisis de datos, ¿cómo resolver los problemas de "tonterías" y "cajas negras" de los modelos grandes?
11. ¿Cómo construir un mecanismo de retroalimentación para que los clientes puedan participar activamente en la mejora continua de modelos grandes?
Sun Linjun丨Fundador y director ejecutivo de Real Intelligence
Sun Linjun tiene una licenciatura en matemáticas de la Universidad de Jilin y una maestría en computación de redes neuronales artificiales de la Universidad Tecnológica de Dalian. Es un ex experto senior en algoritmos de Alibaba y ha estado profundamente involucrado en el campo de la inteligencia de big data durante más de 10 años.
Tiene la gran capacidad para liderar el desarrollo de productos de centros de operaciones inteligentes, protección de derechos de toma de decisiones inteligentes, servicio al cliente. Una vez tomó la iniciativa en la construcción del sistema modelo de integridad de Alibaba para respaldar el negocio principal del grupo. Presidió el desarrollo de productos de servicio al cliente de protección de derechos de toma de decisiones inteligentes, que mejoraron en gran medida la eficiencia y satisfacción del procesamiento de protección de derechos del cliente. Incubar e implementar productos de centros de operaciones inteligentes y aplicar algoritmos de vanguardia para realizar con éxito la operación y el envío de recursos de servicio para casi 10,000 gente.
En 2018, fundó la empresa de tecnología de inteligencia artificial "Real Intelligence" y ha llevado a la empresa a desarrollarse rápidamente en los últimos cinco años: ha recibido sucesivamente cientos de millones de inversiones del académico Chen Chun de la Academia China de Ingeniería, Intel. , etc., así como una empresa nacional de alta tecnología y CMMI-5 con la mayor madurez de software del mundo. Certificación de nivel, certificación de nivel 3+ de capacidad de producto CAICT, etc.; ganó más de 100 honores como el Gobierno Digital Campeón de la competencia de innovación digital de China de 2020, la mejor empresa de RPA de 2021 y la empresa pionera en hiperautomatización de 2022; y cuenta con tecnología de producto nacional totalmente autodesarrollada. Con casi 300 derechos de propiedad intelectual independientes, se ha convertido en el principal "empleado digital". "fabricante en el ámbito nacional AI+RPA.
He Qingran丨Gerente general de la línea de productos de seguridad empresarial de Chuangyu
He Qingran tiene una licenciatura de la Universidad de Nanjing, una maestría en ingeniería de la Universidad de Sheffield y una maestría en ciencias de la Universidad Tecnológica de Georgia. Actualmente, es el responsable de la línea de productos de seguridad empresarial de Zhichuangyu y un ingeniero de algoritmos completo. Principalmente responsable del desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático y trabajos relacionados con el desarrollo de servicios back-end de aplicaciones web.
Tiene muchos años de práctica en ingeniería de implementación de aplicaciones de algoritmos en los campos de CV y PNL, y es bueno en la implementación de modelos de algoritmos de aprendizaje profundo y en la optimización e implementación del rendimiento de inferencia móvil/del lado del servidor.
Jia Haowen丨Director de Tecnología Informática y Jefe de la División Humana Digital de Huayuan
Jia Haowen se graduó de la Universidad Politécnica de Northwestern y tiene más de diez años de experiencia laboral en la industria de Internet. Es bueno en el diseño de arquitectura y la gestión de proyectos de sistemas nativos de la nube, distribuidos y a gran escala.
Un emprendedor en serie que alguna vez trabajó como arquitecto en Alibaba, ha participado en los procesos de I+D, implementación y gestión de proyectos de muchos productos fenomenales de Internet, como Online Banking, Zhima Credit, Huabei, Jiebei y Cainiao Flexible Automation.
Zhang Yanfei 丨 Cofundador y editor jefe de Data Monkey
Zhang Yanfei tiene más de 12 años de experiencia en medios en la industria tecnológica de Internet. Ha sido responsable de contenido y operaciones de medios en empresas reconocidas como iResearch y NetEase. En 2015, cofundó el servicio de innovación de la industria de inteligencia de datos media. - Datos Yuan.
Zhang Yanfei ha ganado honores como Profesor Destacado de la Comunidad Tencent Cloud, Consultor Honorario de Kotler Consulting Group, Observador de Efectividad del Premio Effie de la Gran China, etc., en nuevos campos tecnológicos como big data, inteligencia artificial, computación en la nube y marketing digital. tecnología financiera, industria Tenemos una rica experiencia en organizaciones de terceros y medios en campos como Internet y la fabricación inteligente.
