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——デジタルインテリジェンスに注力・ビジネスを変える
テクノロジーの発展過程において、大規模なモデルと AI 生成コンテンツ (AIGC) の出現は、新しい時代の到来を示しています。これは、それらがコンピューティング能力とアルゴリズムの進歩を表すだけでなく、エンタープライズ サービス、デジタル化、インテリジェンスに破壊的な変化をもたらすためでもあります。この変化は基盤となるテクノロジーに反映されるだけでなく、ビジネスのロジックと構造にも大きな影響を与えます。
技術的な観点から見ると、コンピューティング能力の向上により、より複雑で大規模なモデルを実行できるようになりました。これにより、企業は前例のないデータ処理と分析を実行して、市場の傾向、ユーザーのニーズ、ビジネスプロセスをより正確に予測して理解できるようになります。もちろん、この機能の向上には代償が伴うわけではありません。大規模なモデルには膨大なデータのサポートが必要であり、このデータをどのように収集、整理、分析するかが現代の企業が直面する重要な課題となっています。
ビジネス ロジックの観点から見ると、大規模モデルと AIGC の適用は大きな変化をもたらし、従来のビジネス プロセスと意思決定構造が再検討され、調整されています。以前は経験と直感に基づいていた意思決定方法は、現在ではデータとモデルの分析に依存するようになりました。これは、企業が市場に受動的に対応するのではなく、大量のデータの分析を通じて市場の発展を積極的に予測し、適応することを意味します。
たとえば、顧客関係管理では、企業は大規模なモデルを使用して顧客データを分析し、対象顧客をより正確に特定し、顧客の行動を予測し、よりパーソナライズされたサービスを顧客に提供できます。サプライチェーン管理では、データの詳細な分析を通じて、企業は市場の需要をより適切に予測し、在庫管理を最適化し、物流効率を向上させることができ、これらすべてにより企業は競争においてより大きな優位性を得ることができます。
マーケティングと広告の観点からも、大規模モデルの適用は企業に新しいアイデアと手法を提供します。従来のマーケティング戦略や広告は、多くの場合、過去の経験や市場調査に基づいています。現在、市場データのリアルタイム分析を通じて、企業はターゲット グループをより正確に特定し、よりターゲットを絞ったマーケティング戦略を策定し、広告戦略をリアルタイムで調整できるようになりました。
もちろん、大規模モデルや AIGC は新しいものであり、エンタープライズ サービスとの統合は始まったばかりです。この変革の過程では、必ずさまざまな問題に遭遇し、多くの課題に直面することになります。
大規模モデル、AIGC、エンタープライズ サービスの組み合わせについて言及すると、すぐに疑問が頭に浮かびます。これは業界変革の本当の機会なのでしょうか、それとも単なるマーケティングの仕掛けなのでしょうか? このようなテクノロジーとエンタープライズ サービスの組み合わせが、市場の競争環境を静かに変えていることは否定できません。企業は、大規模モデルの詳細な分析機能と AIGC のリアルタイム応答メカニズムが、前例のない競争上の優位性を企業にもたらす可能性があることに気づき始めています。しかし、それらの間で最適なバランス ポイントを見つけ、テクノロジの適用が単にトレンドに従うだけでなく、企業の中核となる競争力を真に強化することを保証する方法は、私たちが深く検討する価値のある問題です。
大規模モデルと AIGC をエンタープライズ サービス分野にうまく導入するには、まず次のことを理解する必要があります。エンタープライズ サービスの大規模モデルの品質を決定する重要な要素は何か? それはデータの完全性と正確さでしょうか、それともモデルのトレーニング方法とパラメータの選択でしょうか? それとも、その背後にあるビジネス ロジックとアプリケーション シナリオでしょうか? 明らかに、これには技術的な問題だけでなく、ビジネス プロセス、企業文化、戦略的選択、その他の考慮事項も含まれます。
さらに、複雑化する市場要求に直面して、企業は大型モデルの開発ルートをどのように選択するのでしょうか? より広範な市場のニーズを満たすために標準化された製品を追求するべきでしょうか、それとも特定の顧客の固有のニーズを満たすためにカスタマイズされたソリューションを提供するべきでしょうか? これは企業の戦略的選択だけでなく、将来の市場での位置付けにも関係します。
さらに、大規模なモデルを展開する場合、パブリック クラウドの柔軟性と利便性、またはプライベート展開のセキュリティと制御性を選択する必要がありますか? データ セキュリティとビジネス コンプライアンスがこの選択の中心となる考慮事項であることは間違いありませんが、データ セキュリティとビジネス効率を確保するためにそれらの間の最適なトレードオフを見つける方法は複雑で困難な問題です。
また、企業にとっては、大型モデルを活用しながらいかにビジネスモデルを再構築し、運営コストを抑制し、事業粗利を向上させるかが喫緊の課題となっている。また、エンタープライズ サービス分野における大規模モデルと AIGC の理想的な実装シナリオは何でしょうか? これらのシナリオはどのような共通条件を満たす必要があるのでしょうか? 顧客が大規模モデルの継続的な改善に積極的に参加できるようにするための効率的なフィードバック メカニズムを構築する方法も、私たちが深く議論する必要があるトピックです。
全体として、大規模モデルと AIGC は、エンタープライズ サービスに無数の機会と課題をもたらします。深い議論、批判的思考、継続的なイノベーションによってのみ、これらの先進テクノロジーを最大限に活用して企業と社会に真の価値を生み出すことができます。
この目的を達成するために、データマンは「大規模モデル、AIGC、エンタープライズ サービスの基礎となる開発ロジックの再構築」をテーマにしたオンライン ライブ ディスカッションを企画し、Real Intelligence の創設者兼 CEO、ビジネス セキュリティ製品ラインのゼネラル マネージャーである Sun Linjun 氏を招待しました。 Zhizhichuangyu の He Qingran 氏と、Huayuan のコンピューティング技術ディレクターでデジタル ヒューマン部門の責任者である Jia Haowen 氏がディスカッションに参加しました。
このオンライン ライブ ブロードキャストでは、次のホットなトピックについて議論します。
1. 大型モデルと AIGC + エンタープライズ サービスは、業界変革の機会ですか、それともマーケティングの仕掛けですか? 市場の競争パターンを変えるにはどうすればよいでしょうか?
2. 大規模モデルと AIGC をエンタープライズ サービス分野に導入するにはどうすればよいですか? エンタープライズ サービスの大規模モデルの品質を決定する重要な要素は何ですか?
3. 大規模エンタープライズ サービス モデルの場合、標準化された製品とカスタマイズされたソリューションのどちらを選択する必要がありますか?
4. エンタープライズ サービス分野の大規模モデルがパブリック クラウドで展開されるかプライベート展開で展開されるかにかかわらず、データ セキュリティとビジネス コンプライアンスをどのように確保するか?
5. ビジネスモデルを再構築し、大規模エンタープライズサービスモデルの運営コストを管理し、事業粗利を改善するにはどうすればよいですか?
6. エンタープライズ サービス分野における大規模モデルと AIGC の理想的な実装シナリオは何ですか?また、これらのシナリオが満たす共通の条件は何ですか?
7. AIGC + インテリジェント マーケティング。大規模なコンテンツ制作機能でマーケティング コストを削減し、コンテンツの品質と一貫性を確保するにはどうすればよいですか?
8. AIGC+ インテリジェント カスタマー サービスは、人間と機械によるより自然な質問と回答により、手動介入の頻度を減らします。
9. AIGC+ データ分析。会話分析を使用してデータ分析の基礎となるロジックを再構築します。
10. データ分析において、大規模モデルの「ナンセンス」および「ブラックボックス」問題を解決するにはどうすればよいですか?
11. 顧客が大規模モデルの継続的な改善に積極的に参加できるようにフィードバック メカニズムを構築するにはどうすればよいですか?
Sun Linjun丨Real Intelligence 創設者兼 CEO
Sun Linjun は、吉林大学で数学の学士号を取得し、大連理工大学で人工ニューラル ネットワーク コンピューティングの修士号を取得しており、元アリババの上級アルゴリズム専門家であり、長年ビッグ データ インテリジェンスの分野に深く関わってきました。 10年。
彼は、インテリジェントな意思決定権を保護する顧客サービスとインテリジェント オペレーション センター製品の開発を主導する筋金入りの能力を持っており、かつてはグループの中核事業をサポートするためにアリババの完全性モデル システムの構築を主導しました。インテリジェントな意思決定権保護カスタマー サービス製品により、顧客の権利保護処理の効率と満足度が大幅に向上しました。インテリジェント オペレーション センター製品を開発および展開し、最先端のアルゴリズムを適用して、約 10,000 のサービス リソースの運用とディスパッチを実現します。人々。
2018年に彼はAIテクノロジー企業「リアル・インテリジェンス」を設立し、過去5年間で同社を急速に発展させた。インテルは中国工程院の学者チェン・チュン氏から数億ドルの投資を受け続けている。 、国家ハイテク企業としてだけでなく、世界最高のソフトウェア成熟度を持つCMMI-5レベル認証、CAICT製品能力レベル3+認証など、デジタル・ガバメントなど100以上の栄誉を獲得2020 Digital China Innovation Competition、2021 Best RPA Enterprise、および 2022 Hyper-Automation Pioneer Enterprise のトラックチャンピオンであり、完全に自社開発した国家製品テクノロジーを保有しており、約 300 の独立した知的財産権を有し、主要な「デジタル従業員」となっています。国内AI+RPAトラックの「メーカー」です。
He Qingran丨Chuangyu ビジネス セキュリティ製品ライン ゼネラル マネージャー
He Qingran は、南京大学で学士号、シェフィールド大学で工学の修士号、ジョージア工科大学で科学の修士号を取得しています。現在、彼は Zhichuangyu のビジネス セキュリティ製品ラインの責任者であり、フルスタック アルゴリズム エンジニアです。主に機械学習のアルゴリズム開発やWebアプリケーションのバックエンドサービス開発関連の業務を担当。
彼は、CV および NLP の分野でアルゴリズム アプリケーション実装エンジニアリングの実務に長年携わっており、深層学習アルゴリズム モデルの実装とモバイル/サーバー側の推論パフォーマンスの最適化と展開を得意としています。
Jia Haowen丨花園市コンピューティング技術ディレクター兼デジタルヒューマン部門責任者
Jia Haowen はノースウェスタン工科大学を卒業し、インターネット業界で 10 年以上の勤務経験があり、大規模な分散型クラウドネイティブ システムのアーキテクチャ設計とプロジェクト管理を得意としています。
かつてアリババでアーキテクトを務めた連続起業家である彼は、オンライン バンキング、芝麻信用、華北、吉北、蔡兴柔軟自動化などの多くの驚異的なインターネット製品の研究開発、実装、プロジェクト管理プロセスに参加してきました。
Zhang Yanfei丨Data Monkey 共同創設者兼編集長
Zhang Yanfei は、テクノロジー インターネット業界で 12 年以上のメディア経験があり、iResearch や NetEase などの有名企業でメディア コンテンツと運営を担当し、2015 年にデータ インテリジェンス業界イノベーション サービス メディアを共同設立しました。 - データ元。
Zhang Yanfei は、ビッグデータ、人工知能、クラウド コンピューティング、デジタル マーケティングなどの新技術分野で、テンセント クラウド コミュニティ優秀講師、コトラー コンサルティング グループ名誉コンサルタント、中華圏エフィー賞効果観察者などの栄誉を獲得しています。金融テクノロジー、産業 当社は、インターネットやインテリジェント製造などの分野の第三者機関やメディアで豊富な経験を持っています。
