首届生成智能产业峰会《竹间智能企业知识对话与生成之路》演讲

2023-03-23

3月20日,中国信息通信研究院在京召开“万物智生 百业赋能”首届生成智能产业峰会。竹间智能总裁兼COO孙彬先生受邀出席,发表《竹间智能企业知识对话与生成之路》主题演讲,深入探讨企业依托生成式AI和大语言模型实现知识对话的必要性、难点和落地路径。

 

 

 

 

 

以知识为核心的企业对话智能

 

 

为什么企业需要建立自己的知识对话系统?这是由ChatGPT带来的最重要的启示之一。孙彬先生指出,ChatGPT通过“对话”这种最贴近人们日常生活的交互方式,可以帮助用户获得所需信息并辅助完成工作,让用户通过多轮对话直观地感受到其强大的生成能力。在未来,“对话”可能成为企业操作系统的核心交互方式。然而,另一方面,ChatGPT背后的大型语言模型并非万能,它同样存在缺陷——如果缺乏足够的知识,就无法有效地回答问题;没有足够的知识,就无法辅助人们学习,并输出高质量的文章。因此,知识和对话是两个不可或缺的要素。

 

近年来,许多企业纷纷展开数字化转型,已取得一定进展,然而也面临新的挑战。众所期待的数据驱动方式能提高业务与管理效率,但在数字化进程中,大量数据和知识却持续积累,其中大部分仍“冻结”在各类文档中。那么我们应如何处理和应用这些资源呢?若能将企业员工及文档所蕴含的分散知识有效整合并传递出来,实现在前端和后端之间的自由流通,这将不仅有助于为内部和外部人员提供服务,还能助推决策制定过程。

 

 

目前,大型AI模型技术的快速发展为企业知识对话的普及提供了有利条件,因为这些模型可以在知识构建流程中发挥重要作用。然而,实现这一目标的前提是建立一个可靠的AI知识库,该知识库能够帮助企业员工完成问答、写作和学习任务,并跨越不同场景推动智能化。例如,在营销和服务领域实现人机协同,提供标准化和统一的培训,确保各个部门可以进行横向的知识查询、比对和更新,从而促进企业的生产、经营和管理水平的提升。

 

通过这种方式,无论是一线员工还是企业领导层,都可以利用生成式AI技术显著提高工作效率,并在此过程中实现成本的降低。因此,建立一个可靠的AI知识库对于企业来说非常重要,它可以帮助企业更好地应对当前的竞争环境,并为未来的发展奠定坚实的基础。

 

孙彬先生现场演示了竹间产品如何“解冻”企业知识并构建知识对话的过程:将文档上传至竹间AI知识库,通过自动模型抽取关键内容,迅速创建数字员工。此后,用户便可通过对话方式获取相关信息和数据。这就仿佛拥有一位精通企业知识的ChatGPT对话机器人,助力释放文本知识的巨大潜能,并赋能服务、营销、销售、行政、IT等关键部门。

 

 

如今,绝大多数AIGC产品主要针对C端市场,但实际上B端市场同样拥有众多专业写作需求,这正是竹间智能即将推出的Magic Writer所关注的领域。孙彬先生在演讲中提前分享了一些关键信息:Magic Writer能协助知识工作者迅速撰写各种工作和业务所需文章,不断产出高质量内容,从而提升企业人均效益和产值,增强竞争力。敬请关注我们近期的新品发布,以获取更多详细信息。

 

落地实践之道

 

人们对ChatGPT的潜力充满期待,然而从产业应用的角度来看,要让行业和企业客户都能利用这类先进技术,必须拥有一流的产品和工程实力。孙彬先生强调:技术并不能解决所有问题,对于产业界而言,关键在于如何使客户能够快速、便捷、低代码地利用知识驱动业务流程。这才是真正的核心竞争力

 

竹间智能长期致力于自然语言处理(NLP)在产业实践的各个方面,深度专注于知识和交互领域。在短文本NLP方面,竹间智能致力于研究人机对话;在长文本NLP方面,竹间智能则探索机器阅读和知识生成。经过多年努力,竹间智能在行业中与众多客户共同建立了大量项目,将丰富的产业需求融入竹间四大AI平台,并推出了一系列可灵活组合的标准产品,如Bot Factory、Emoti Coach、Emoti Mate、Emoti Knows、Emoti Salesmate等。

 

孙彬先生认为,只有为企业客户提供一个稳定、工程化、易用、支持定制的平台,才能真正实现大模型在各个行业的广泛应用。

 

 

过去,竹间智能创建了许多行业垂直的小模型,如今结合大模型的双引擎,将实现全方位的质变。在短文本NLP领域,人机对话将表现出更强的逻辑性和理解能力;在长文本NLP领域,无论是知识抽取还是构建,其水平都将提升一个数量级。当大模型与小模型形成闭环时,将加速企业知识对话链路的发展,并从多个层面提升数字员工的生产效率和质量

 

除了产品外,竹间智能还成功落地了众多知识对话项目,涵盖企业级对话平台、销售助手、知识库、人机训练系统等,覆盖不同行业领域。例如,竹间为领先的地产公司打造了一站式企业服务平台,在这个统一平台上创建了20多个机器人,连接各部门,共享信息,积累知识,为数十万员工提供智能对话服务,解决了响应缓慢、功能有限、数据孤岛、烟囱式建设等问题。竹间还为国际知名品牌定制过人机训练系统,使销售人员能利用碎片时间完成对话练习,提高销售技巧,并保持对外知识输出的一致性。此外,竹间为大型车企提供销售助手,在与客户沟通时自动推荐销售话术,引导服务流程,绘制客户画像,借助会话智能提升成交率和客户留存率。这些知识对话场景的成功实践,都建立在AI知识库的坚实基础之上。

 

孙彬先生总结道:“大型语言模型仅仅是模型,要真正将其转化为产品,并落地到客户那里,成为解决方案,仍然有很长的路要走。因此,在ToB领域,将大型模型转化为能解决行业痛点的方案才是关键。我们希望与更多企业携手并进,共同开拓企业知识对话的AI之路。

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