行使铸造的自然人 Gen AI 援助手为您的业权能

定制的企业特定生成AI技术使得更快地实现业务目标成为可能，同时产出更具洞察力和原创性的内容。这是公司最大化自身结构化和非结构化数据价值的最有效途径。 2024年诺贝尔科学奖（物理学和化学）授予与人工智能相关的发现，确认了其对现代生活的重要性。根据诺贝尔奖得主盖伊弗·辛顿的说法，与生成式人工智能相关的机器学习方面将“产生巨大影响。它将与工业革命相媲美，但不同的是，它不是在体力上超越人类，而是在智力能力上超越人类。”1 公开数据和增加处理能力不足以带来特定领域的改进以及扩展必要的能力以证明投资的合理性。它们缺乏专门且高质量的数据，无法在公司专业领域内具备专业知识。这类数据被锁在企业防火墙后面，或者对通用型大语言模型（LLM）的训练来说不可用。因此，即使是像ChatGPT或Gemini这样的顶级聊天机器人，基于LLM构建，也可能产生错误的答案或“幻觉”。 尽管生成式AI尚未广泛使用，且已有一些公开报道的生成式AI意外错误案例，因此，组织对将其整合到战略、流程和商业模式中可能带来的潜在益处持谨慎乐观态度。2 相应地，有一些理由认为生成式AI现象值得保持一定的距离审视，但其对企业的基本益处尚未在经济中得到广泛或充分的利用。特定于企业的即定制私有生成式AI，也称为代理AI，可以通过使用透明、可访问的来源和可验证的结果来提高准确性。这种形式具有更强的能力专注于特定领域，并通过针对特定商业领域的精炼数据进行训练，产生上下文相关的结果。代理AI的实施允许在更复杂和高级的情景中扩展使用案例。 虽然大型语言模型（LLMs）具有重塑业务的潜力，但在处理未经过训练的专业领域时会遇到性能极限。用户被警告不要完全信任它们的回答，尤其是涉及独特且组织特定的信息的问题。仅仅通过提供更多训练数据并不能解决这一问题。 1,2,《经济学人》的巴贝奇,2024 年诺贝尔奖 ： AI 的胜利Oct. 9, 2024凯捷研究院利用生成 AI 的价值 ，p. 27 通用大语言模型可以成为提高生产力的有效工具，但它们缺乏具体性降低了输出的相关性和质量。它们倾向于生成通用的结果，这些结果未能充分利用组织自身知识产权和数据的全部潜力，从而应导致可采取的洞察和生产力提升。 蛰伏、隔离且被遗忘。 meanwhile，公司重复发明轮子，浪费时间和预算，错失机会。 为了充分发挥生成式AI对企业生产率和创造力的最大效益，可以在组织自身的完整数据集上，包括结构化和非结构化数据，训练一个定制的语言模型。这种企业级AI代理具有更高的推理能力，在专业领域产生更精炼的回应。 公司自身独有的洞察最有可能催生出独特的创新。据商业智能提供商Gartner称，68%的企业在尝试将AI集成到高度依赖内部数据的工作流程中时遇到困难。3 理想的生成式AI模型能够在整个工作队伍中提升生产效率。例如，它可以简化业务开发团队响应RFP的过程，加快人力资源部门选择合格人才的速度，或提高接触中心客户互动的质量。 定制私有生成型AI使得更快响应商业机会成为可能，能够提供更加深刻和原创的内容。这是公司最大限度发挥其各种形式知识产权价值的最有效方式之一。没有生成型AI的大量数据解释能力，其中许多价值将无法实现。 除了使通用人工智能（Gen AI）成为更有效的业务资源之外，还存在重要的伦理和合规原因倾向于使用自定义私有Gen AI系统。其封闭循环结构允许更加严格的治理、安全协议和持续监控，以使其符合公司自身的伦理和安全指南，并在适用的情况下符合数据隐私和主权要求。 了解用于数据训练的方法是管理法律风险的关键。这些风险是真实的，已有可信的版权和商标侵权案件正在展开。4专有 LLM 由于其严格控制 ，透明来源的培训数据而更安全。 通过在 robust 安全控制和促进伦理人工智能表现的前瞻性保障之间寻求平衡，组织可以在保护其关键资产的同时培养信任并增强运营韧性。 数据安全因运营韧性监管加强而上升至董事会议程的重要位置。自定义私有生成式AI助手使公司能够实施严格的數據安全措施、保留其知识产权的完整所有权，并更清晰地了解潜在的安全漏洞。 The数据摄取框架-提供完整的 Gen AI 价值的关键 为了查询，提高知识管理和领域特定辅助的效率。因此，查询可以通过从正确的文档中获取相关数据并回答最适用的部分来完成，这是针对领域特定应用场景和有效知识管理的关键能力。 在大规模已知数据集上，RAG是一种信息检索系统，可以从现有数据库和文档中挑选出特定的相关数据。与固定不变的LLM相比，RAG模型更具动态性。LLM的优势在于处理具体且定义明确的场景，而RAG则能够进行广泛匹配并提供最新的信息，但精确度较低，因此设置边界条件至关重要。5 自定义私有语言模型（LLM）的关键组件是其数据摄入框架（Data Ingestion Framework，DIF）。DIF对于分析和赋予文档及其他数据集材料意义至关重要，从而影响其生产力。它负责提取、组织并准备数据以供将来检索。DIF 还应用元数据进行本体论目的，确保模型能够在适当的时间访问到正确的信息。目标是更有效地定位所需的信息。 支持使用定制化的检索增强生成（RAG）来辅助训练好的大规模语言模型（LLM），可以提高响应的准确性。其中，LLM是指训练过的AI系统。 大模型系统依赖于多个阶段的“护栏”以确保质量并减轻风险。这些“护栏”还通过消除有害和偏见的输出，使通用人工智能系统与组织价值观保持一致。 中间防护栏随后作为检索过程中的检查点，验证选定数据是否与政策及查询上下文保持一致。 最终输出过滤器会在信息检索完成后但在传递给用户或下游业务流程之前对响应进行评估。该过滤器确保响应符合关键要求，如保密性、适当性（例如，无毒害或有害内容），以及公司政策和监管标准的合规性。此外，它还确认输出满足用户的准确性和相关性期望，作为最终的质量控制步骤。 第一层控制始于输入过滤，该过程检查用户提示的具体内容以确保合规性和风险因素。例如，一个请求敏感策略或方法的查询，如如何重新设计内部流程，可能会无意中暴露机密信息。这在受监管的行业（如金融、医疗保健和国防）尤其重要，在这些行业中，严格的合规标准禁止向外部AI系统或供应商分享敏感数据。 运行大规模语言模型（LLM）的成本如果未经控制可能会急剧上升，这主要是由于它们对密集计算资源和基于令牌的价格模式的高度依赖。这种成本与处理的提示数量以及生成响应的长度直接相关，使得广泛的或复杂的查询变得极其昂贵。据2024年的报告显示，65%的企业难以预测LLM的使用成本，一些公司因缺乏有效的监控和控制而出现了超过30%的意外预算超支。6 总结或特定上下文的输出而非处理整个数据集。这种混合方法可以减少25-35%的计算成本。7 成本控制措施集成到与RAG系统结合的定制大语言模型（LLM）中，并通过token使用监控，使企业能够在无需财务意外的情况下利用生成式AI的力量。通过专注于特定任务的应用和简化的工作流程，组织可以更好地预测开支并使其AI投资与业务优先事项保持一致。 使用自定义LLM结合RAG（Retrieval-Augmented Generation）的一个主要好处是能够将计算负担转移到检索机制上，这些机制运行成本更低。RAG框架可以实时检索企业数据，从而使LLM专注于仅生成内容。 使用针对领域和业务功能量身定制的自定义私有生成 AI 代理的 Gen AI 解决方案示例 银行和保险 研究与开发 医疗保健提供者 Sales 信用备忘录生成 契约监控 可疑活动报告及其他金融犯罪报告提交 演绎书生成 索赔处理，例如法律案包创建 承保助手 通过使用生成式人工智能代理作为投资组合销售执行官来识别交叉销售机会 初次报价RFP/RFQ响应生成客户意图/洞察代理 在财务报告、市场营销、运营和供应链管理中实现自动化数据分析，在减少手动分析时间的基础上提供前瞻性数据驱动的建议。 合成数据生成 进阶药物发现与治疗 新型蛋白质设计 临床试验与研究辅助 longitudinal患者随访摘要 临床试验包生成个性化医学 研究助理代理 用例 - 简化保险承保工作流 一家领先的美国保险公司看到了利用生成式AI改进承保工作流程的机会。他们实施了一个自定义的私有生成式AI模型，分析历史索赔数据、保单数据以及外部风险因素，以制定承保建议。该模型还生成了详细的解释，使承保人员能够更快地做出知情决策。 这将承保案件的处理时间减少了40%，提高了风险评估的准确性，并支持了个性化保险产品的创建。最终，这提升了客户满意度和盈利能力。 capgemini 在数据驱动的企业中展现了激活数据和人工智能潜力的专业能力。基于与超大规模提供商及人工智能创新生态系统的合作伙伴关系，我们帮助客户通过一系列定制化且可扩展的通用人工智能解决方案实现价值并获得竞争优势。 我们通过创建准确且上下文相关的通用人工智能助手来帮助最大化贵企业的数据价值。这些助手利用您自己的数据来满足特定的业务需求，并同时保障数据安全。这些代理通常用于优化客户服务、市场营销、合同管理、内容生成、财务分析等领域，且使用成本可控。 专家联系 Pinaki Bhagat AI 和生成 AI 解决方案领导者 ， 金融服务 副总裁 ， 生成 AI CoE 负责人 ， 金融服务 关于凯捷 capgemini 是一家全球性的业务和技术转型合作伙伴，帮助组织加速向数字化和可持续世界的双重过渡，同时为企业和社会创造实际影响。这是一家拥有340,000多名员工的责任多元化的集团，遍布超过50个国家。凭借其超过55年的深厚底蕴，capgemini 被客户信任，利用技术来解决其全部业务需求。该公司通过从战略与设计到工程的一系列服务和解决方案，利用其在人工智能、云技术和数据领域的市场领先能力，结合深厚的行业专业知识和合作伙伴生态系统，提供端到端的服务。该集团在2023年全球收入为225亿欧元。 得到你想要的未来 | www. capgemini. com