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    從典型落地案例看生成式AI用戶旅程

    作者: 時間:2023-11-07 來源:IDC 收藏

    于近日發(fā)布了2023年第三季度落地進展報告《從典型落地案例看采用旅程,3Q23》(Doc # CHC50345123),通過4個典型案例來分析用戶采用的考量、應用場景、落地路線和決策流程。


    國家開放大學:

    國家開放大學是教育部直屬的,以促進終身學習為使命、以現(xiàn)代信息技術為支撐、以“互聯(lián)網+”為特征、面向全國開展開放教育的新型高等學校。其主要業(yè)務即開展大規(guī)模線上教育,學校采用“數(shù)字化優(yōu)先”戰(zhàn)略,以數(shù)字化方式服務師生以及開展日常業(yè)務管理。學校信息技術部門高度重視數(shù)字化技術的采用,在2014年即開始探索基于數(shù)據(jù)驅動的教學管理、教學評價,推動教學改革,如今對于數(shù)據(jù)驅動高校內部已經形成共識。在AI方面,從2021年開始,學校在英語口語訓練專業(yè)開始引入AI應用,至今仍在持續(xù)運行。

    應用場景

    ●   智能客服方向:代替客服人員回答學生非學術的問題。

    ●   白澤智慧學伴:以大模型為底座,基于對視頻課程中的文本理解,對用戶提出的問題快速給出答案,并定位答案出處,方便用戶快速查找和學習知識點。

    ●   在計算機和法學專業(yè),由生成式AI系統(tǒng)學習課程知識,為學生出題,批改作業(yè),循序漸進幫助學生提高技能。雙方希望能在第三季度正式對該項目開始試點。

    在生成式AI領域,國家開放大學一方面探索建設基于大模型的新底座,另一方面也在試點多個生成式AI的應用場景。通過生成式AI的應用,學校希望能真正提高學生的滿意度,這也是對國家開放大學而言,衡量生成式AI最重要的指標。

    阿斯利康:將數(shù)字化技術融入業(yè)務創(chuàng)新

    阿斯利康從全球到中國,都十分重視數(shù)字化技術的投入。在中國,阿斯利康既有專門的IT部門負責企業(yè)內部數(shù)字化建設,也成立了商業(yè)化創(chuàng)新部以利用數(shù)字化技術探索新的模式。阿斯利康重視將人工智能、大數(shù)據(jù)技術融入到業(yè)務創(chuàng)新,希望做一家醫(yī)療平臺,而不是傳統(tǒng)藥企。

    阿斯利康的目標不是簡單的數(shù)字化,更多的是“transform the patient care”,和內外部的合作伙伴,實現(xiàn)transformation care。在生成式AI領域,阿斯利康希望全面升級數(shù)據(jù)底座、算力底座以及核心AI技術,為用戶打造生成式AI的沉浸式體驗。

    ●   隨著大模型、ChatGPT技術的不斷成熟,阿斯利康計劃將生成式AI融入到2030計劃中,一是通過生成式AI助力運營提升效率和業(yè)務創(chuàng)新,二是通過生成式AI支持新藥研發(fā)和新藥伴隨數(shù)字產品的開發(fā)。

    ●   核心是強調數(shù)字化解決方案能夠更好地嵌入到醫(yī)院的診療流程。例如在篩查環(huán)節(jié),肺結節(jié)、乳腺結節(jié)等AI影像系統(tǒng)會輔助判斷高危患者;在診療環(huán)節(jié),基于知識圖譜和AI算法的問診和管理,增強患者管理的智能化、個性化, 幫助醫(yī)療體系進一步優(yōu)化。阿斯利康強調利用生成式AI與醫(yī)院的診療流程進行強關聯(lián)。

    ●   同時,也會密切關注生成式AI的模型對于新藥開發(fā)過程的賦能和運用。包括:

    a.健康大數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)治理過程提效的賦能;

    b.疾病和臨床相關知識圖譜和大模型的迭代和升級;

    c.新型數(shù)字健康產品開發(fā)過程中,生成式AI 做為構建用戶體驗的基本元素;

    d.臨床試驗流程執(zhí)行中用戶體驗提升方案的探索。

    某銀行在營銷服務場景引入生成式AI

    該銀行總行信用卡中心重視數(shù)字化與AI的投入,由信息科技部主導,在電話客服、公眾號客服以及APP渠道等所有客戶交互的入口,都在加大智能化的投入。針對大模型、生成式AI技術,該銀行信用卡中心也在啟動相關的測試,部分場景已經投產使用,并且逐步擴大使用規(guī)模。

    應用場景

    ●   電話營銷:例如,推薦辦理信用卡。

    ●   電商業(yè)務:針對優(yōu)質用戶推薦商品,拓展信用卡銷售業(yè)務。

    ●   還款業(yè)務:資管部門進行還款提醒。

    在上述場景中,AI通過意圖理解、情緒判斷等推薦話術,輔助客服以及銷售與用戶的交互。例如,語義和意圖的理解上,AI基于客戶和客服溝通的歷史記錄上,提取關注的主題,更好的進行產品推薦。再例如對于分期業(yè)務,可以通過歷史數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)客戶關注的是利率還是還款時間?好的銷售會如何解決這個問題?大模型會識別最優(yōu)答案并推薦給員工。關于客戶的情緒,是比較平和,還是很滿意的接受,還是不滿意?大模型根據(jù)客戶的反饋和評價情況給員工推薦最優(yōu)的銷售方案。

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    中國研究總監(jiān)盧言霞表示,目前國內很多生成式AI的應用正處于試點階段,預計到2024年第一季度,將會有一批應用能夠部署上線。企業(yè)都應該盡早考慮哪些場景可以引入生成式AI,并對其生成的結果給與一定的包容,才能盡早利用其競爭優(yōu)勢。


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    關鍵詞: 生成式AI IDC

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