作者：林嵐，IBM 咨詢大中華區合伙人、大數據與人工智能事業部總經理
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成為核心生產力"已成為企業日益迫切的需求，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，企業管理者們也產生了諸多的困惑。例如，與傳統AI相比，生成式AI適用哪些場景？有了生成式AI還需要專業咨詢機構的支持嗎？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在商業環境中發揮最大的作用？
專業團隊"調教"，最大程度發揮生成式AI的價值
對于AI應用，IBM現在會根據客戶的情況酌情采取不同的實施方法。一種是采用傳統AI落地，這種適用于企業問題非常聚焦，同時要求答案非常精準的情況。比如一個集團性汽車企業要用AI解答嚴肅的人力資源問題，我們用傳統AI的方式提前在數據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散，在特定領域內需要模型不斷進行自我學習和升級優化的情況下，則更加適合采用生成式AI，企業大腦、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，利用大規模計算自動進行數據庫學習，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，不少企業已經發現，傳統AI可以特別準確，但大模型在一開始往往是不夠準確的。企業需要在生成式AI的基礎上建立一個微調層（Fine Tune），然后根據企業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還需要專業團隊提供服務？因為在微調層進行建模工作正是專業咨詢公司能夠發揮專長的地方。在專業團隊的幫助下，生成式AI可以更加充分地發揮其價值。
具體而言，這些價值主要體現在三個層面。
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。但是有了針對企業的特定模型后，用戶再問同樣的問題，生成式AI就會根據用戶提問的上下文、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方式，比如以餅狀圖表現百分比，以餅狀圖體現某個涂料在不同地區的銷量，以折線圖展現一款產品的銷量變化趨勢等等。
第三個層次，是通過生成式AI主動發現問題，并且幫助企業進行深入的洞察分析，同時推進后續工作的完成。管理者打開系統，智能助手就會主動提醒某款產品的銷量問題需要關注，同時觸發智能工作流給銷售經理，銷售經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中跟進問題，進行預警、升級問題等，直到問題100%閉環解決。
這其中的第二、第三個層次，尤其依賴專業團隊的支持，戰略專家、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數據。
加速技術轉化，利用AI為企業增能
IBM始終致力于幫助企業進行數字化轉型，解決AI使用過程中的問題和挑戰。為了滿足企業級AI的需求，IBM基于在AI領域數十年的積累，在今年五月率先發布了企業級 AI 與數據平臺 watsonx，旨在通過可信數據來擴展和加速 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 和機器學習的企業級AI開發平臺（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與數據平臺，IBM同時還可以提供從規劃到落地端到端的AI相關服務，這樣的綜合能力在業界是獨一無二的。我帶領的IBM咨詢大數據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應用。為了加速企業對AI的應用，我們打造了專門的大數據與AI核心方案，其特點可以歸納為——價值引領、行業聚焦、綠色持續。
首先，價值引領是指IBM的生成式AI解決方案能夠超越傳統方案，為客戶創造更大價值。就拿企業最關注的數據資產利用來說，傳統方案是通過BI報表方式收集、加工、整理和呈現數據，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加持的企業大腦解決方案，就可以實現根因分析、智能工作流、企業頭條能力和應用集市等能力，成就智能化業務運轉與數字化的企業運營。
其次，行業聚焦是IBM的大數據與人工智能核心方案的一大亮點。IBM在生成式AI基礎上建立了行業微調模型，聚焦不同行業的需求，例如智能美膚、皮膚健康檢測、煙草煙葉質檢、智能牧場等，持續發展演進，讓客戶站在巨人的肩膀上再上一層樓。聚焦特定行業，精準定位應用場景有助于最大化發揮AI效能，IBM 咨詢的價值就在于能將行業的洞察、對企業業務的認識帶給客戶，激發出新的專業的AI應用場景，最終實現業務價值。
最后，綠色與可持續發展體現在IBM所有的方案中。IBM從1990年開始就發布了綠色白皮書，現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。我們還通過生成式AI和物聯網技術，幫助一個大型集團化煤炭企業客戶分析井下環境的潛在危險，給現場的工人提供實時預警，降低工傷風險?？沙掷m發展是IBM的核心價值，生成式AI將在此領域發揮更大作用。
真實場景中發揮生成式AI潛力，創造實際業務價值
今天，幾乎每家企業都在尋求如何把 AI快速落地到具體的商業場景中，轉化為實實在在的生產力，帶來實際的業務價值。借助價值引領、行業聚焦、綠色持續的大數據和人工智能解決方案，IBM咨詢團隊已經和客戶展開積極的探索。
比如，不少汽車、新能源、零售等行業客戶都在利用企業大腦和智能工作流幫助自己的管理更上一層樓。企業大腦猶如企業的智能中樞，能夠從龐大的業務數據中提取洞察、進行分析，為企業的決策提供指導。企業大腦與智能工作流結合，可基于決策發派任務，自動生成工作流，接受生成式AI提供的解決方案建議，實現業務閉環。
智能工作流和企業大腦的一大價值在于能夠實現跨領域流程的貫通和跨部門的協同分析和決策，大幅降低溝通成本，提升工作效率。比如，IBM咨詢團隊在企業大腦的平臺中為企業用戶提供了數據集市，實現數據共享的全員覆蓋，銷售人員、物流部們等各類業務人員可以像購物一樣將數據添加到購物車中，進行二次分析，并在數據場景廣場發布他們的分析結果。數據集市今3月上線后，已為這家客戶累計了數據集2500+個，頁面瀏覽量達到三萬多個，用戶量2000+，此外，目前由業務用戶們共創建的數據作品累計已將近2000個，數據共享效率提升了30%。
其次，該解決方案可以幫助企業實現線上流程自動生成與流轉，同時實現追蹤鏈路可視化，不僅讓流程更加透明和高效，還能基于生成式AI模型的應用實現自動化異常預警提醒，幫助企業在關鍵時刻迅速響應。我們已經幫助一些客戶將問題的發現時間從過去的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大腦還為企業提供千人千面的工作臺，在保證業務個性化的同時，保留平臺逐步迭代擴張的能力。比如，車企的整車項目經理可以根據自身工作內容定制集成不同系統功能的個性化工作頁面，在同一個頁面上完成車型產品定義動力總成配置、車型產品配置、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點的狀態及風險預警。這幫助企業部門間的業務流轉從電話、郵件轉變為系統上調用，效率提高了大約30%-50%。
另一個正在被企業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品積壓在庫房中，形成非流動庫存的挑戰。傳統的供應鏈控制塔通常依賴預定義規則和模式進行運算，在特定場景下有效，但在復雜、多變的供應鏈環境中顯得力不從心。生成式AI的出現為設計和規劃供應鏈控制塔提供了更多自動化、個性化和創新的手段，幫助企業有效應對上述挑戰。
供應鏈控制塔的具體工作流程是計劃經理登錄控制塔后，通過與智能助手交互，獲取推送的關鍵指標和數據洞察分析結果。如果發現庫存出現亞健康狀態，智能助手能夠實時進行根因分析，并推薦多種解決方案。計劃經理選擇最佳方案后，智能工作流將被觸發，并向計劃員分配任務。計劃員根據解決方案執行操作，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送通知，實現100%閉環管理。
它不僅僅是一個數據展示工具，更是一個集成了感知、分析、預測、決策、執行和學習等多種能力的智能化系統。通過智能預警和智能解決方案推薦，實現了從數據監控到問題解決的全過程管理。在這一過程中，生成式AI發揮著關鍵作用，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據，理解用戶解決問題的模式，創造性地生成全新的解決方案以適應不同情況下的需求，這種創造能力在企業生產環境能夠節省大量的人力和時間成本，對企業而言變得愈發重要。同時，專業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場景的答案，幫助客戶最大化利用數據。IBM作為專業服務團隊，一直與客戶共同成長，始終致力于幫助客戶運營數據和實現業務協作生態，尤其是利用生成式AI實現價值飛躍。
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