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——Focus sur l'intelligence numérique · Changer le business
Dans le processus de développement technologique, l’émergence de grands modèles et de contenus générés par l’IA (AIGC) marque l’avènement d’une nouvelle ère. Non seulement parce qu’ils représentent un progrès en matière de puissance de calcul et d’algorithmes, mais aussi parce qu’ils entraînent des changements disruptifs dans les services d’entreprise, la numérisation et l’intelligence. Ce changement ne se reflète pas seulement dans la technologie sous-jacente, mais affecte également profondément la logique et la structure de l'entreprise.
D'un point de vue technique, avec l'amélioration de la puissance de calcul, nous sommes désormais capables d'exécuter des modèles plus complexes et plus grands. Cela permet aux entreprises d'effectuer un traitement et une analyse de données sans précédent pour prédire et comprendre plus précisément les tendances du marché, les besoins des utilisateurs et les processus commerciaux. Bien entendu, cette capacité accrue n’est pas sans prix. Les grands modèles nécessitent un énorme support de données, et la manière de collecter, organiser et analyser ces données est devenue une tâche importante à laquelle sont confrontées les entreprises modernes.
Du point de vue de la logique métier, l'application de grands modèles et de l'AIGC a entraîné de profonds changements, et les processus métier et les structures décisionnelles traditionnelles sont réexaminés et ajustés. Les méthodes de prise de décision qui reposaient autrefois sur l’expérience et l’intuition s’appuient désormais davantage sur l’analyse de données et de modèles. Cela signifie que les entreprises ne réagissent plus passivement au marché, mais prédisent et s'adaptent de manière proactive aux évolutions du marché grâce à l'analyse de grandes quantités de données.
Par exemple, dans la gestion de la relation client, les entreprises peuvent utiliser de grands modèles pour analyser les données client afin de localiser plus précisément les clients cibles, de prédire le comportement des clients et de fournir aux clients des services plus personnalisés. Dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, grâce à une analyse approfondie des données, les entreprises peuvent mieux prévoir la demande du marché, optimiser la gestion des stocks et améliorer l'efficacité logistique, ce qui donne aux entreprises un plus grand avantage concurrentiel.
En termes de marketing et de publicité, l'application de grands modèles offre également aux entreprises de nouvelles idées et méthodes. Les stratégies de marketing et de publicité traditionnelles sont souvent basées sur des expériences passées et des études de marché. Désormais, grâce à l'analyse en temps réel des données de marché, les entreprises peuvent localiser plus précisément les groupes cibles, formuler des stratégies marketing plus ciblées et ajuster leurs stratégies publicitaires en temps réel.
Bien entendu, les grands modèles et l’AIGC sont une nouveauté et leur intégration avec les services d’entreprise ne fait que commencer. Dans ce processus de transformation, nous serons certainement confrontés à divers problèmes et à de nombreux défis.
Lorsque nous évoquons la combinaison de grands modèles, d’AIGC et de services d’entreprise, une question immédiate nous vient à l’esprit : s’agit-il d’une réelle opportunité de changement pour l’industrie, ou s’agit-il simplement d’un stratagème marketing ? Il est indéniable que la combinaison de ces technologies et des services d’entreprise modifie discrètement le paysage concurrentiel du marché. Les entreprises commencent à réaliser que les capacités d'analyse approfondie des grands modèles et le mécanisme de réponse en temps réel de l'AIGC peuvent apporter aux entreprises des avantages concurrentiels sans précédent. Cependant, comment trouver le meilleur équilibre entre eux et garantir que l'application de la technologie ne se contente pas de suivre la tendance, mais qu'elle améliore véritablement la compétitivité de base de l'entreprise est une question qui mérite notre examen approfondi.
Pour réussir à introduire les grands modèles et l'AIGC dans le domaine des services d'entreprise, nous devons d'abord comprendre : Quels sont les facteurs clés qui déterminent la qualité des grands modèles de services d'entreprise ? S'agit-il de l'intégrité et de l'exactitude des données, ou de la méthode de formation et de la sélection des paramètres du modèle ? Ou s’agit-il de la logique métier et des scénarios d’application qui se cachent derrière ? Évidemment, cela implique non seulement des questions techniques, mais également des processus commerciaux, une culture d’entreprise, des choix stratégiques et d’autres considérations.
Par ailleurs, face à des exigences de marché de plus en plus complexes, comment les entreprises choisissent-elles la voie de développement de leurs grands modèles ? Devrions-nous rechercher des produits standardisés pour répondre aux besoins plus larges du marché, ou proposer des solutions personnalisées pour répondre aux besoins uniques de clients spécifiques ? Il ne s’agit pas seulement des choix stratégiques de l’entreprise, mais aussi de son futur positionnement sur le marché.
De plus, pour le déploiement de grands modèles, devriez-vous choisir la flexibilité et la commodité du cloud public, ou la sécurité et la contrôlabilité du déploiement privé ? La sécurité des données et la conformité de l'entreprise sont sans aucun doute les considérations centrales de ce choix, mais trouver le meilleur compromis entre elles pour garantir la sécurité des données et l'efficacité de l'entreprise est une question complexe et difficile.
En outre, pour les entreprises, comment reconstruire leur modèle économique, contrôler leurs coûts d'exploitation et améliorer leur bénéfice brut tout en utilisant de grands modèles est également un problème urgent à résoudre. Et quels sont les scénarios de mise en œuvre idéaux pour les grands modèles et l’AIGC dans le domaine des services d’entreprise ? À quelles conditions communes ces scénarios doivent-ils répondre ? Comment créer un mécanisme de retour d'information efficace pour garantir que les clients peuvent participer activement à l'amélioration continue des grands modèles est également un sujet que nous devons discuter en profondeur.
Dans l’ensemble, les grands modèles et l’AIGC apportent d’innombrables opportunités et défis aux services d’entreprise. Ce n'est que par des discussions approfondies, une réflexion critique et une innovation continue que nous pourrons tirer pleinement parti de ces technologies avancées pour créer une réelle valeur pour les entreprises et la société.
À cette fin, Dataman a prévu une discussion en direct en ligne sur le thème « Large Model, AIGC, Reconstructing the Underlying Development Logic of Enterprise Services » et a invité Sun Linjun, fondateur et PDG de Real Intelligence, et directeur général de la gamme de produits de sécurité d'entreprise. de Zhizhichuangyu He Qingran et Jia Haowen, directeur de la technologie informatique et chef de la division Digital Human de Huayuan, sont venus participer à la discussion.
Dans cette diffusion en direct en ligne, les sujets d'actualité suivants seront abordés :
1. Les grands modèles et les services aux entreprises AIGC+ sont-ils une opportunité de mutation industrielle ou un gadget marketing ? Comment changer le modèle de concurrence sur le marché ?
2. Comment introduire les grands modèles et l'AIGC dans le domaine des services d'entreprise ?Quels sont les facteurs clés qui déterminent la qualité des grands modèles de services d'entreprise ?
3. Pour les modèles de services des grandes entreprises, devrions-nous opter pour des produits standardisés ou des solutions personnalisées ?
4. Que le grand modèle dans le domaine des services d'entreprise soit déployé dans un cloud public ou privé, comment garantir la sécurité des données et la conformité de l'entreprise ?
5. Comment reconstruire le modèle économique, contrôler les coûts d'exploitation des modèles de services des grandes entreprises et améliorer la marge brute des entreprises ?
6. Quels sont les scénarios de mise en œuvre idéaux pour les grands modèles et l'AIGC dans le domaine des services d'entreprise, et à quelles conditions communes ces scénarios remplissent-ils ?
7. AIGC + marketing intelligent, comment réduire les coûts marketing avec des capacités de production de contenus à grande échelle et garantir la qualité et la cohérence des contenus ?
8. Le service client intelligent AIGC+ réduit la fréquence des interventions manuelles avec des questions et réponses homme-machine plus naturelles
9. Analyse des données AIGC+, utilisant l'analyse conversationnelle pour reconstruire la logique sous-jacente de l'analyse des données
10. En analyse de données, comment résoudre les problèmes de « non-sens » et de « boîte noire » des grands modèles ?
11. Comment construire un mécanisme de feedback afin que les clients puissent participer activement à l'amélioration continue des grands modèles ?
Sun Linjun丨Fondateur et PDG de Real Intelligence
Sun Linjun est titulaire d'un baccalauréat en mathématiques de l'Université de Jilin et d'une maîtrise en informatique de réseaux neuronaux artificiels de l'Université de technologie de Dalian. Il est un ancien expert senior en algorithmes chez Alibaba et est profondément impliqué dans le domaine de l'intelligence des mégadonnées depuis plus de 10 années.
Il a la capacité indiscutable de présider au développement d'un service client intelligent de protection des droits de prise de décision et de produits de centre d'opérations intelligents. Il a déjà pris la tête de la construction du système de modèle d'intégrité d'Alibaba pour soutenir l'activité principale du groupe. de produits de service client de protection des droits de décision intelligents, ce qui a considérablement amélioré l'efficacité et la satisfaction du traitement de la protection des droits des clients. Incuber et déployer des produits de centre d'opérations intelligents et appliquer des algorithmes de pointe pour réaliser avec succès l'exploitation et la répartition des ressources de service pendant près de 10 000 personnes.
En 2018, il a fondé la société de technologie d'IA « Real Intelligence » et a conduit l'entreprise à se développer rapidement au cours des cinq dernières années : elle a successivement reçu des centaines de millions d'investissements de l'académicien Chen Chun de l'Académie chinoise d'ingénierie, Intel , etc., ainsi qu'une entreprise nationale de haute technologie et CMMI-5 avec la maturité logicielle la plus élevée au monde. Certification de niveau, certification de capacité de produit CAICT niveau 3+, etc. ; a remporté plus de 100 distinctions telles que le gouvernement numérique Champion du concours d'innovation en Chine numérique 2020, de la meilleure entreprise RPA 2021 et de l'entreprise pionnière de l'hyper-automatisation 2022 ; et possède une technologie de produit nationale entièrement auto-développée. Avec près de 300 droits de propriété intellectuelle indépendants, il est devenu le principal « employé numérique » " fabricant dans le domaine national AI+RPA.
He Qingran丨Directeur général de la gamme de produits de sécurité commerciale de Chuangyu
He Qingran est titulaire d'une licence de l'Université de Nanjing, d'une maîtrise en ingénierie de l'Université de Sheffield et d'une maîtrise en sciences de la Georgia Tech University. Actuellement, il est responsable de la gamme de produits de sécurité commerciale de Zhichuangyu et ingénieur en algorithmes full-stack. Principalement responsable du développement d'algorithmes d'apprentissage automatique et des travaux liés au développement de services back-end d'applications Web.
Il a de nombreuses années de pratique en ingénierie de mise en œuvre d'applications d'algorithmes dans les domaines du CV et du NLP, et est bon dans la mise en œuvre de modèles d'algorithmes d'apprentissage en profondeur ainsi que dans l'optimisation et le déploiement des performances d'inférence côté mobile/serveur.
Jia Haowen丨Directeur de la technologie informatique et chef de la division humaine numérique de Huayuan
Jia Haowen est diplômé de la Northwestern Polytechnical University et possède plus de dix ans d'expérience professionnelle dans l'industrie Internet. Il est doué dans la conception d'architecture et la gestion de projets de systèmes à grande échelle, distribués et cloud natifs.
Entrepreneur en série qui a autrefois été architecte chez Alibaba, il a participé aux processus de R&D, de mise en œuvre et de gestion de projet de nombreux produits Internet phénoménaux tels que les services bancaires en ligne, Zhima Credit, Huabei, Jiebei et Cainiao Flexible Automation.
Zhang Yanfei丨Co-fondateur et rédacteur en chef de Data Monkey
Zhang Yanfei a plus de 12 ans d'expérience dans les médias dans l'industrie technologique de l'Internet. Elle a été responsable du contenu et des opérations médiatiques dans des sociétés bien connues telles que iResearch et NetEase. En 2015, elle a cofondé le service d'innovation de l'industrie de l'intelligence des données media - Données Yuan.
Zhang Yanfei a remporté des distinctions telles que Tencent Cloud Community Outstanding Lecturer, Kotler Consulting Group Honorary Consultant, Greater China Effie Award Effectiveness Observer, etc., dans de nouveaux domaines technologiques tels que le big data, l'intelligence artificielle, le cloud computing, ainsi que le marketing numérique, technologie financière, industrie Nous avons une riche expérience dans les organisations tierces et les médias dans des domaines tels que l'Internet et la fabrication intelligente.
