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　　隨著生成式AI技術(shù)的到來，企業(yè)對(duì)AI的應(yīng)用開啟了一個(gè)新的篇章，也將迎來新的"黃金時(shí)代"。盡管"讓AI成為核心生產(chǎn)力"已成為企業(yè)日益迫切的需求，但實(shí)際的落地應(yīng)用卻非一日之功。面對(duì)各不相同的應(yīng)用場(chǎng)景和復(fù)雜需求，企業(yè)管理者們也產(chǎn)生了諸多的困惑。例如，與傳統(tǒng)AI相比，生成式AI適用哪些場(chǎng)景？有了生成式AI還需要專業(yè)咨詢機(jī)構(gòu)的支持嗎？他們?cè)贏I技術(shù)落地中扮演什么樣的角色？如何才能讓生成式AI在商業(yè)環(huán)境中發(fā)揮最大的作用？

　　企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用迎來“黃金時(shí)代”， 專業(yè)咨詢助力是實(shí)現(xiàn)價(jià)值飛躍的關(guān)鍵

　　專業(yè)團(tuán)隊(duì)"調(diào)教"，最大程度發(fā)揮生成式AI的價(jià)值

　　對(duì)于AI應(yīng)用，IBM現(xiàn)在會(huì)根據(jù)客戶的情況酌情采取不同的實(shí)施方法。一種是采用傳統(tǒng)AI落地，這種適用于企業(yè)問題非常聚焦，同時(shí)要求答案非常精準(zhǔn)的情況。比如一個(gè)集團(tuán)性汽車企業(yè)要用AI解答嚴(yán)肅的人力資源問題，我們用傳統(tǒng)AI的方式提前在數(shù)據(jù)庫(kù)中定義好問題類型，然后通過自然語言識(shí)別（NLP）把文字轉(zhuǎn)換為一組數(shù)字串向量，將最合適的問題答案匹配和抓取出來。

　　在用戶的問題非常發(fā)散，在特定領(lǐng)域內(nèi)需要模型不斷進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和升級(jí)優(yōu)化的情況下，則更加適合采用生成式AI，企業(yè)大腦、供應(yīng)鏈控制塔、客戶之聲VoC+等就屬于這一類。比如，某化工企業(yè)客戶直接采用生成式AI的方式實(shí)施供應(yīng)鏈控制塔，利用大規(guī)模計(jì)算自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)，理解其在供應(yīng)鏈方面的專有定義，2周就覆蓋了企業(yè)供應(yīng)鏈相關(guān)的大量問題。

　　然而，在具體應(yīng)用和落地的過程中，不少企業(yè)已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)AI可以特別準(zhǔn)確，但大模型在一開始往往是不夠準(zhǔn)確的。企業(yè)需要在生成式AI的基礎(chǔ)上建立一個(gè)微調(diào)層（Fine Tune），然后根據(jù)企業(yè)的特定語言和情況建模。面對(duì)用戶提出的需求，微調(diào)層會(huì)先進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的預(yù)處理，然后再交給大模型進(jìn)行理解和分析，這樣就可以大大提升生成式AI的可靠性。

　　這也回答了企業(yè)在應(yīng)用生成式AI時(shí)面臨的另一個(gè)常見的問題：為什么有了生成式AI還需要專業(yè)團(tuán)隊(duì)提供服務(wù)？因?yàn)樵谖⒄{(diào)層進(jìn)行建模工作正是專業(yè)咨詢公司能夠發(fā)揮專長(zhǎng)的地方。在專業(yè)團(tuán)隊(duì)的幫助下，生成式AI可以更加充分地發(fā)揮其價(jià)值。

　　具體而言，這些價(jià)值主要體現(xiàn)在三個(gè)層面。

　　第一個(gè)層面，是以問答的方式給用戶提供準(zhǔn)確的符合場(chǎng)景的答案。比如，當(dāng)用戶對(duì)生成式AI提問：在一個(gè)特定化工企業(yè)中呆滯庫(kù)存slow moving的定義是什么？如果沒有微調(diào)層，生成式AI就會(huì)給出一個(gè)非常通用的答案。但是有了針對(duì)企業(yè)的特定模型后，用戶再問同樣的問題，生成式AI就會(huì)根據(jù)用戶提問的上下文、公司的特定定義等信息給出更精確的回答："對(duì)于化學(xué)品部門的特定物料——TPU來說，呆滯庫(kù)存的定義是滯留三十天以上的物料"。

　　第二個(gè)層面，是根據(jù)用戶需求，綜合多維度信息理解并抓取正確的字段，靈活生成各種圖表，并且自動(dòng)匹配最適合的圖表呈現(xiàn)方式，比如以餅狀圖表現(xiàn)百分比，以餅狀圖體現(xiàn)某個(gè)涂料在不同地區(qū)的銷量，以折線圖展現(xiàn)一款產(chǎn)品的銷量變化趨勢(shì)等等。

　　第三個(gè)層次，是通過生成式AI主動(dòng)發(fā)現(xiàn)問題，并且?guī)椭�企業(yè)進(jìn)行深入的洞察分析，同時(shí)推進(jìn)后續(xù)工作的完成。管理者打開系統(tǒng)，智能助手就會(huì)主動(dòng)提醒某款產(chǎn)品的銷量問題需要關(guān)注，同時(shí)觸發(fā)智能工作流給銷售經(jīng)理，銷售經(jīng)理收到預(yù)警的同時(shí)會(huì)收到幾種推薦解決方案和歷史使用的百分比，銷售經(jīng)理選取合適的解決方案解決問題，其后智能工作流一直在系統(tǒng)中跟進(jìn)問題，進(jìn)行預(yù)警、升級(jí)問題等，直到問題100%閉環(huán)解決。

　　這其中的第二、第三個(gè)層次，尤其依賴專業(yè)團(tuán)隊(duì)的支持，戰(zhàn)略專家、供應(yīng)鏈領(lǐng)域?qū)＜页�了提供技術(shù)幫助外，還可以更好地指引客戶高效有意義地使用企業(yè)數(shù)據(jù)。

　　加速技術(shù)轉(zhuǎn)化，利用AI為企業(yè)增能

　　企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用迎來“黃金時(shí)代”， 專業(yè)咨詢助力是實(shí)現(xiàn)價(jià)值飛躍的關(guān)鍵

　　IBM始終致力于幫助企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，解決AI使用過程中的問題和挑戰(zhàn)。為了滿足企業(yè)級(jí)AI的需求，IBM基于在AI領(lǐng)域數(shù)十年的積累，在今年五月率先發(fā)布了企業(yè)級(jí) AI 與數(shù)據(jù)平臺(tái) watsonx，旨在通過可信數(shù)據(jù)來擴(kuò)展和加速 AI 的影響力。其核心組件包括：一個(gè)用于新基礎(chǔ)模型、生成式 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)的企業(yè)級(jí)AI開發(fā)平臺(tái)（watsonx.ai）；一個(gè)基于開放式架構(gòu)構(gòu)建的湖倉(cāng)一體解決方案（watsonx.data）；以及一個(gè)AI治理工具包（watsonx.governance），用于加速構(gòu)建具備可信任、透明和可解釋性的 AI 工作流程。通過選擇一個(gè)或多個(gè)符合特定業(yè)務(wù)用例和要求的組件，客戶可量身定制 AI 解決方案。

　　除了擁有這一強(qiáng)大的AI與數(shù)據(jù)平臺(tái)，IBM同時(shí)還可以提供從規(guī)劃到落地端到端的AI相關(guān)服務(wù)，這樣的綜合能力在業(yè)界是獨(dú)一無二的。我?guī)ьI(lǐng)的IBM咨詢大數(shù)據(jù)與人工智能部門所負(fù)責(zé)的正是將AI等新技術(shù)轉(zhuǎn)化為客戶的商業(yè)應(yīng)用。為了加速企業(yè)對(duì)AI的應(yīng)用，我們打造了專門的大數(shù)據(jù)與AI核心方案，其特點(diǎn)可以歸納為——價(jià)值引領(lǐng)、行業(yè)聚焦、綠色持續(xù)。

　　首先，價(jià)值引領(lǐng)是指IBM的生成式AI解決方案能夠超越傳統(tǒng)方案，為客戶創(chuàng)造更大價(jià)值。就拿企業(yè)最關(guān)注的數(shù)據(jù)資產(chǎn)利用來說，傳統(tǒng)方案是通過BI報(bào)表方式收集、加工、整理和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，不僅形式單調(diào)，而且無法滿足不斷變化的管理需求。而利用有生成式AI加持的企業(yè)大腦解決方案，就可以實(shí)現(xiàn)根因分析、智能工作流、企業(yè)頭條能力和應(yīng)用集市等能力，成就智能化業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)與數(shù)字化的企業(yè)運(yùn)營(yíng)。

　　其次，行業(yè)聚焦是IBM的大數(shù)據(jù)與人工智能核心方案的一大亮點(diǎn)。IBM在生成式AI基礎(chǔ)上建立了行業(yè)微調(diào)模型，聚焦不同行業(yè)的需求，例如智能美膚、皮膚健康檢測(cè)、煙草煙葉質(zhì)檢、智能牧場(chǎng)等，持續(xù)發(fā)展演進(jìn)，讓客戶站在巨人的肩膀上再上一層樓。聚焦特定行業(yè)，精準(zhǔn)定位應(yīng)用場(chǎng)景有助于最大化發(fā)揮AI效能，IBM 咨詢的價(jià)值就在于能將行業(yè)的洞察、對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)的認(rèn)識(shí)帶給客戶，激發(fā)出新的專業(yè)的AI應(yīng)用場(chǎng)景，最終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值。

　　最后，綠色與可持續(xù)發(fā)展體現(xiàn)在IBM所有的方案中。IBM從1990年開始就發(fā)布了綠色白皮書，現(xiàn)在的供應(yīng)鏈控制塔方案中也融入了碳排放積分計(jì)算能力，已廣泛應(yīng)用于汽車行業(yè)。我們還通過生成式AI和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，幫助一個(gè)大型集團(tuán)化煤炭企業(yè)客戶分析井下環(huán)境的潛在危險(xiǎn)，給現(xiàn)場(chǎng)的工人提供實(shí)時(shí)預(yù)警，降低工傷風(fēng)險(xiǎn)。可持續(xù)發(fā)展是IBM的核心價(jià)值，生成式AI將在此領(lǐng)域發(fā)揮更大作用。

　　真實(shí)場(chǎng)景中發(fā)揮生成式AI潛力，創(chuàng)造實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值

　　今天，幾乎每家企業(yè)都在尋求如何把 AI快速落地到具體的商業(yè)場(chǎng)景中，轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在的生產(chǎn)力，帶來實(shí)際的業(yè)務(wù)價(jià)值。借助價(jià)值引領(lǐng)、行業(yè)聚焦、綠色持續(xù)的大數(shù)據(jù)和人工智能解決方案，IBM咨詢團(tuán)隊(duì)已經(jīng)和客戶展開積極的探索。

　　比如，不少汽車、新能源、零售等行業(yè)客戶都在利用企業(yè)大腦和智能工作流幫助自己的管理更上一層樓。企業(yè)大腦猶如企業(yè)的智能中樞，能夠從龐大的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中提取洞察、進(jìn)行分析，為企業(yè)的決策提供指導(dǎo)。企業(yè)大腦與智能工作流結(jié)合，可基于決策發(fā)派任務(wù)，自動(dòng)生成工作流，接受生成式AI提供的解決方案建議，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)閉環(huán)。

　　智能工作流和企業(yè)大腦的一大價(jià)值在于能夠?qū)崿F(xiàn)跨領(lǐng)域流程的貫通和跨部門的協(xié)同分析和決策，大幅降低溝通成本，提升工作效率。比如，IBM咨詢團(tuán)隊(duì)在企業(yè)大腦的平臺(tái)中為企業(yè)用戶提供了數(shù)據(jù)集市，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享的全員覆蓋，銷售人員、物流部們等各類業(yè)務(wù)人員可以像購(gòu)物一樣將數(shù)據(jù)添加到購(gòu)物車中，進(jìn)行二次分析，并在數(shù)據(jù)場(chǎng)景廣場(chǎng)發(fā)布他們的分析結(jié)果。數(shù)據(jù)集市今3月上線后，已為這家客戶累計(jì)了數(shù)據(jù)集2500+個(gè)，頁(yè)面瀏覽量達(dá)到三萬多個(gè)，用戶量2000+，此外，目前由業(yè)務(wù)用戶們共創(chuàng)建的數(shù)據(jù)作品累計(jì)已將近2000個(gè)，數(shù)據(jù)共享效率提升了30%。

　　其次，該解決方案可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)線上流程自動(dòng)生成與流轉(zhuǎn)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)追蹤鏈路可視化，不僅讓流程更加透明和高效，還能基于生成式AI模型的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化異常預(yù)警提醒，幫助企業(yè)在關(guān)鍵時(shí)刻迅速響應(yīng)。我們已經(jīng)幫助一些客戶將問題的發(fā)現(xiàn)時(shí)間從過去的3天縮短到僅需1小時(shí)，解決問題的時(shí)間也從5天減少到了1天。

　　智能工作流平臺(tái)和企業(yè)大腦還為企業(yè)提供千人千面的工作臺(tái)，在保證業(yè)務(wù)個(gè)性化的同時(shí)，保留平臺(tái)逐步迭代擴(kuò)張的能力。比如，車企的整車項(xiàng)目經(jīng)理可以根據(jù)自身工作內(nèi)容定制集成不同系統(tǒng)功能的個(gè)性化工作頁(yè)面，在同一個(gè)頁(yè)面上完成車型產(chǎn)品定義動(dòng)力總成配置、車型產(chǎn)品配置、技術(shù)更改申報(bào)等所有工作，同時(shí)還能借助生成式AI機(jī)器人了解每個(gè)車型項(xiàng)目中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。這幫助企業(yè)部門間的業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)從電話、郵件轉(zhuǎn)變?yōu)橄到y(tǒng)上調(diào)用，效率提高了大約30%-50%。

　　另一個(gè)正在被企業(yè)關(guān)注和加速應(yīng)用是供應(yīng)鏈控制塔解決方案。在計(jì)劃供應(yīng)場(chǎng)景中，供需波動(dòng)是常見的問題。市場(chǎng)變化可能導(dǎo)致部分產(chǎn)品積壓在庫(kù)房中，形成非流動(dòng)庫(kù)存的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈控制塔通常依賴預(yù)定義規(guī)則和模式進(jìn)行運(yùn)算，在特定場(chǎng)景下有效，但在復(fù)雜、多變的供應(yīng)鏈環(huán)境中顯得力不從心。生成式AI的出現(xiàn)為設(shè)計(jì)和規(guī)劃供應(yīng)鏈控制塔提供了更多自動(dòng)化、個(gè)性化和創(chuàng)新的手段，幫助企業(yè)有效應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)。

　　供應(yīng)鏈控制塔的具體工作流程是計(jì)劃經(jīng)理登錄控制塔后，通過與智能助手交互，獲取推送的關(guān)鍵指標(biāo)和數(shù)據(jù)洞察分析結(jié)果。如果發(fā)現(xiàn)庫(kù)存出現(xiàn)亞健康狀態(tài)，智能助手能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行根因分析，并推薦多種解決方案。計(jì)劃經(jīng)理選擇最佳方案后，智能工作流將被觸發(fā)，并向計(jì)劃員分配任務(wù)。計(jì)劃員根據(jù)解決方案執(zhí)行操作，隨后更新工作隊(duì)列和工作流進(jìn)度。問題解決后，工作隊(duì)列將關(guān)閉并發(fā)送通知，實(shí)現(xiàn)100%閉環(huán)管理。

　　它不僅僅是一個(gè)數(shù)據(jù)展示工具，更是一個(gè)集成了感知、分析、預(yù)測(cè)、決策、執(zhí)行和學(xué)習(xí)等多種能力的智能化系統(tǒng)。通過智能預(yù)警和智能解決方案推薦，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)監(jiān)控到問題解決的全過程管理。在這一過程中，生成式AI發(fā)揮著關(guān)鍵作用，為供應(yīng)鏈控制塔賦予了更高的智能性。

　　生成式AI通過不斷學(xué)習(xí)大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，理解用戶解決問題的模式，創(chuàng)造性地生成全新的解決方案以適應(yīng)不同情況下的需求，這種創(chuàng)造能力在企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境能夠節(jié)省大量的人力和時(shí)間成本，對(duì)企業(yè)而言變得愈發(fā)重要。同時(shí)，專業(yè)團(tuán)隊(duì)對(duì)于微調(diào)層的訓(xùn)練，能夠使得生成式AI提供更加符合不同企業(yè)場(chǎng)景的答案，幫助客戶最大化利用數(shù)據(jù)。IBM作為專業(yè)服務(wù)團(tuán)隊(duì)，一直與客戶共同成長(zhǎng)，始終致力于幫助客戶運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)和實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)協(xié)作生態(tài)，尤其是利用生成式AI實(shí)現(xiàn)價(jià)值飛躍。