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作者：林嵐，IBM 咨詢大中華區(qū)合伙人、大數(shù)據(jù)與人工智能事業(yè)部總經(jīng)理
北京2024年1月3日 /美通社/ -- 隨著生成式AI技術的到來，企業(yè)對AI的應用開啟了一個新的篇章，也將迎來新的"黃金時代"。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，但實際的落地應用卻非一日之功。面對各不相同的應用場景和復雜需求，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適用哪些場景？有了生成式AI還需要專業(yè)咨詢機構的支持嗎？他們在AI技術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？
專業(yè)團隊"調教"，最大程度發(fā)揮生成式AI的價值
對于AI應用，IBM現(xiàn)在會根據(jù)客戶的情況酌情采取不同的實施方法。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，同時要求答案非常精準的情況。比如一個集團性汽車企業(yè)要用AI解答嚴肅的人力資源問題，我們用傳統(tǒng)AI的方式提前在數(shù)據(jù)庫中定義好問題類型，然后通過自然語言識別（NLP）把文字轉換為一組數(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，在特定領域內需要模型不斷進行自我學習和升級優(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的方式實施供應鏈控制塔，利用大規(guī)模計算自動進行數(shù)據(jù)庫學習，理解其在供應鏈方面的專有定義，2周就覆蓋了企業(yè)供應鏈相關的大量問題。
然而，在具體應用和落地的過程中，不少企業(yè)已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)AI可以特別準確，但大模型在一開始往往是不夠準確的。企業(yè)需要在生成式AI的基礎上建立一個微調層（Fine Tune），然后根據(jù)企業(yè)的特定語言和情況建模。面對用戶提出的需求，微調層會先進行一些簡單的預處理，然后再交給大模型進行理解和分析，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)在應用生成式AI時面臨的另一個常見的問題：為什么有了生成式AI還需要專業(yè)團隊提供服務？因為在微調層進行建模工作正是專業(yè)咨詢公司能夠發(fā)揮專長的地方。在專業(yè)團隊的幫助下，生成式AI可以更加充分地發(fā)揮其價值。
具體而言，這些價值主要體現(xiàn)在三個層面。
第一個層面，是以問答的方式給用戶提供準確的符合場景的答案。比如，當用戶對生成式AI提問：在一個特定化工企業(yè)中呆滯庫存slow moving的定義是什么？如果沒有微調層，生成式AI就會給出一個非常通用的答案。但是有了針對企業(yè)的特定模型后，用戶再問同樣的問題，生成式AI就會根據(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："對于化學品部門的特定物料——TPU來說，呆滯庫存的定義是滯留三十天以上的物料"。
第二個層面，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)品的銷量變化趨勢等等。
第三個層次，是通過生成式AI主動發(fā)現(xiàn)問題，并且?guī)椭髽I(yè)進行深入的洞察分析，同時推進后續(xù)工作的完成。管理者打開系統(tǒng)，智能助手就會主動提醒某款產(chǎn)品的銷量問題需要關注，同時觸發(fā)智能工作流給銷售經(jīng)理，銷售經(jīng)理收到預警的同時會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)中跟進問題，進行預警、升級問題等，直到問題100%閉環(huán)解決。
這其中的第二、第三個層次，尤其依賴專業(yè)團隊的支持，戰(zhàn)略專家、供應鏈領域專家除了提供技術幫助外，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)。
加速技術轉化，利用AI為企業(yè)增能
IBM始終致力于幫助企業(yè)進行數(shù)字化轉型，解決AI使用過程中的問題和挑戰(zhàn)。為了滿足企業(yè)級AI的需求，IBM基于在AI領域數(shù)十年的積累，在今年五月率先發(fā)布了企業(yè)級 AI 與數(shù)據(jù)平臺 watsonx，旨在通過可信數(shù)據(jù)來擴展和加速 AI 的影響力。其核心組件包括：一個用于新基礎模型、生成式 AI 和機器學習的企業(yè)級AI開發(fā)平臺（watsonx.ai）；一個基于開放式架構構建的湖倉一體解決方案（watsonx.data）；以及一個AI治理工具包（watsonx.governance），用于加速構建具備可信任、透明和可解釋性的 AI 工作流程。通過選擇一個或多個符合特定業(yè)務用例和要求的組件，客戶可量身定制 AI 解決方案。
除了擁有這一強大的AI與數(shù)據(jù)平臺，IBM同時還可以提供從規(guī)劃到落地端到端的AI相關服務，這樣的綜合能力在業(yè)界是獨一無二的。我?guī)ьI的IBM咨詢大數(shù)據(jù)與人工智能部門所負責的正是將AI等新技術轉化為客戶的商業(yè)應用。為了加速企業(yè)對AI的應用，我們打造了專門的大數(shù)據(jù)與AI核心方案，其特點可以歸納為——價值引領、行業(yè)聚焦、綠色持續(xù)。
首先，價值引領是指IBM的生成式AI解決方案能夠超越傳統(tǒng)方案，為客戶創(chuàng)造更大價值。就拿企業(yè)最關注的數(shù)據(jù)資產(chǎn)利用來說，傳統(tǒng)方案是通過BI報表方式收集、加工、整理和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，不僅形式單調，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，就可以實現(xiàn)根因分析、智能工作流、企業(yè)頭條能力和應用集市等能力，成就智能化業(yè)務運轉與數(shù)字化的企業(yè)運營。
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。IBM在生成式AI基礎上建立了行業(yè)微調模型，聚焦不同行業(yè)的需求，例如智能美膚、皮膚健康檢測、煙草煙葉質檢、智能牧場等，持續(xù)發(fā)展演進，讓客戶站在巨人的肩膀上再上一層樓。聚焦特定行業(yè)，精準定位應用場景有助于最大化發(fā)揮AI效能，IBM 咨詢的價值就在于能將行業(yè)的洞察、對企業(yè)業(yè)務的認識帶給客戶，激發(fā)出新的專業(yè)的AI應用場景，最終實現(xiàn)業(yè)務價值。
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)在的供應鏈控制塔方案中也融入了碳排放積分計算能力，已廣泛應用于汽車行業(yè)。我們還通過生成式AI和物聯(lián)網(wǎng)技術，幫助一個大型集團化煤炭企業(yè)客戶分析井下環(huán)境的潛在危險，給現(xiàn)場的工人提供實時預警，降低工傷風險?？沙掷m(xù)發(fā)展是IBM的核心價值，生成式AI將在此領域發(fā)揮更大作用。
真實場景中發(fā)揮生成式AI潛力，創(chuàng)造實際業(yè)務價值
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)場景中，轉化為實實在在的生產(chǎn)力，帶來實際的業(yè)務價值。借助價值引領、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咨詢團隊已經(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)務數(shù)據(jù)中提取洞察、進行分析，為企業(yè)的決策提供指導。企業(yè)大腦與智能工作流結合，可基于決策發(fā)派任務，自動生成工作流，接受生成式AI提供的解決方案建議，實現(xiàn)業(yè)務閉環(huán)。
智能工作流和企業(yè)大腦的一大價值在于能夠實現(xiàn)跨領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咨詢團隊在企業(yè)大腦的平臺中為企業(yè)用戶提供了數(shù)據(jù)集市，實現(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)務人員可以像購物一樣將數(shù)據(jù)添加到購物車中，進行二次分析，并在數(shù)據(jù)場景廣場發(fā)布他們的分析結果。數(shù)據(jù)集市今3月上線后，已為這家客戶累計了數(shù)據(jù)集2500+個，頁面瀏覽量達到三萬多個，用戶量2000+，此外，目前由業(yè)務用戶們共創(chuàng)建的數(shù)據(jù)作品累計已將近2000個，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)實現(xiàn)線上流程自動生成與流轉，同時實現(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模型的應用實現(xiàn)自動化異常預警提醒，幫助企業(yè)在關鍵時刻迅速響應。我們已經(jīng)幫助一些客戶將問題的發(fā)現(xiàn)時間從過去的3天縮短到僅需1小時，解決問題的時間也從5天減少到了1天。
智能工作流平臺和企業(yè)大腦還為企業(yè)提供千人千面的工作臺，在保證業(yè)務個性化的同時，保留平臺逐步迭代擴張的能力。比如，車企的整車項目經(jīng)理可以根據(jù)自身工作內容定制集成不同系統(tǒng)功能的個性化工作頁面，在同一個頁面上完成車型產(chǎn)品定義動力總成配置、車型產(chǎn)品配置、技術更改申報等所有工作，同時還能借助生成式AI機器人了解每個車型項目中每個節(jié)點的狀態(tài)及風險預警。這幫助企業(yè)部門間的業(yè)務流轉從電話、郵件轉變?yōu)橄到y(tǒng)上調用，效率提高了大約30%-50%。
另一個正在被企業(yè)關注和加速應用是供應鏈控制塔解決方案。在計劃供應場景中，供需波動是常見的問題。市場變化可能導致部分產(chǎn)品積壓在庫房中，形成非流動庫存的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的供應鏈控制塔通常依賴預定義規(guī)則和模式進行運算，在特定場景下有效，但在復雜、多變的供應鏈環(huán)境中顯得力不從心。生成式AI的出現(xiàn)為設計和規(guī)劃供應鏈控制塔提供了更多自動化、個性化和創(chuàng)新的手段，幫助企業(yè)有效應對上述挑戰(zhàn)。
供應鏈控制塔的具體工作流程是計劃經(jīng)理登錄控制塔后，通過與智能助手交互，獲取推送的關鍵指標和數(shù)據(jù)洞察分析結果。如果發(fā)現(xiàn)庫存出現(xiàn)亞健康狀態(tài)，智能助手能夠實時進行根因分析，并推薦多種解決方案。計劃經(jīng)理選擇最佳方案后，智能工作流將被觸發(fā)，并向計劃員分配任務。計劃員根據(jù)解決方案執(zhí)行操作，隨后更新工作隊列和工作流進度。問題解決后，工作隊列將關閉并發(fā)送通知，實現(xiàn)100%閉環(huán)管理。
它不僅僅是一個數(shù)據(jù)展示工具，更是一個集成了感知、分析、預測、決策、執(zhí)行和學習等多種能力的智能化系統(tǒng)。通過智能預警和智能解決方案推薦，實現(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)揮著關鍵作用，為供應鏈控制塔賦予了更高的智能性。
生成式AI通過不斷學習大量非結構化數(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)省大量的人力和時間成本，對企業(yè)而言變得愈發(fā)重要。同時，專業(yè)團隊對于微調層的訓練，能夠使得生成式AI提供更加符合不同企業(yè)場景的答案，幫助客戶最大化利用數(shù)據(jù)。IBM作為專業(yè)服務團隊，一直與客戶共同成長，始終致力于幫助客戶運營數(shù)據(jù)和實現(xiàn)業(yè)務協(xié)作生態(tài)，尤其是利用生成式AI實現(xiàn)價值飛躍。
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