2024爱分析·大模型应用实践报告
报告综述
人工智能大模型，作为当前全球人工智能技术发展的重要方向，通过在海量数据上运用强大算力资源进行训练，展现出超越传统AI模型的卓越性能和广泛赋能能力。大模型的快速发展已引起各行各业的广泛关注，特别是在政府、医院、学校、企业等领域建立了初步认知。许多需求群体开始设立专项预算、开放业务场景，探索大模型的试点应用。
通过试点应用，需求群体逐渐认识到大模型在提高工作效率、优化业务流程、提升决策质量等方面的巨大潜力。因此，普遍期望在未来继续增加相关预算，深化大模型与实际业务的融合。
在众多应用场景中，数据分析和知识库/智能客服成为2024年关注度最高的两个领域，被认为是企业落地大模型的重要途径。调研数据显示，计划在2024年应用大模型的企业中，有78%侧重于数据分析场景，有70%关注知识库/智能客服场景。
市场洞察
在深入研究大模型的应用市场时，发现企业在落地过程中面临多个挑战，这些挑战贯穿从规划、立项、选型、实施到运营的全流程。以下是三个重点挑战及其解决方案：
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大模型项目与企业战略一致性问题：
- 挑战：大模型项目通常由高层推动，但在汇报过程中，往往缺乏将项目与企业战略紧密结合的环节。
- 解决方案：通过战略解码过程，确保大模型项目能与企业战略保持一致。这包括从公司级战略目标到部门级KPI目标的层层分解，确保大模型项目能够准确反映企业战略需求。
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设定大模型业务收益的难题：
- 挑战：大模型项目负责人在设定业务收益时，往往难以找到有效且可行的收益项，导致内部难以达成共识。
- 解决方案：从管理层出发，探索大模型如何为管理层带来价值，以此设定业务收益。通过分析管理层的需求和关注点，选择最能体现大模型价值的场景进行落地。
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提升数据分析结果准确率的挑战：
- 挑战：在数据分析场景中，生成结果的准确率较低，尤其是面对复杂问题时。
- 解决方案：通过语义增强配置和引入Agent方式来解决语义对齐问题和任务拆解问题。语义增强配置有助于将业务数据指标语义化，而Agent则具备规划拆解能力，通过调用插件执行子任务，提升整体准确率。
数据分析市场
- 准确性提升：借助大模型，实现更准确的意图理解和SQL生成，以及深度分析的优化。企业关注点从“可用”转向“好用”，旨在提高数据分析的准确率和深度。
- 解决方案：通过语义层构建和匹配、宽表构建与大模型结合等方式，确保准确率的同时，推动数据分析从浅层描述到深层理解的转变。
知识库/智能客服市场
- 冷启动加速：利用大模型技术降低知识库构建时间，通过自动分类、实体关系抽取等手段，减少对人工依赖。
- 全流程赋能：在投诉管理、电话接入、投诉处理、定责结案、诉后分析等各个环节，大模型实现全流程赋能，提升用户体验和服务效率。
案例分析
- 国有银行案例：AI赋能提升理财经理业务收益30倍，通过自动化、AI技术和大模型，解决客户洞悉、短名单精准定位和营销效率问题，显著提升业绩。
- 股份制银行案例：利用大模型等数智技术优化消费者权益保护流程，实现降诉效果显著，通过智能化技术解决消保审查、投诉处理等痛点，提升消费者保护机制的效率和效果。
结论
大模型的应用实践展示了其在提升企业效率、优化业务流程、改善用户体验等方面的巨大潜力。通过解决关键挑战，如保持战略一致性、设定有效业务收益和提升数据分析准确率，以及通过创新技术解决冷启动问题和全流程赋能，企业可以更有效地落地大模型，实现业务的长远发展。案例表明，通过与专业厂商合作，利用大模型技术进行针对性的训练或微调，企业能够显著提升数据分析和客户服务的水平，实现业务的快速增长和优化。
