車庫創(chuàng)新團隊由一群充滿創(chuàng)造力和技術(shù)能力的專業(yè)人員組成,旨在幫助客戶解決技術(shù)難題并開拓新的領(lǐng)域。
以下文章內(nèi)容和客戶實踐由該團隊的大中華區(qū)主管魚棟、華北地區(qū)高級經(jīng)理張珣,以及資深架構(gòu)師馬健、徐清、李鵬,數(shù)據(jù)科學(xué)家陳維彥,資深業(yè)務(wù)顧問高飛和甘麗為共同完成。“混合”AI 是各企業(yè)在未來道路上的推進器,團隊的分享將為我們解鎖這一領(lǐng)域的無限潛力。
基于企業(yè)級 AI 打造的智能客服、智能顧問、數(shù)據(jù)建模等場景已是廣泛現(xiàn)實。但其在自然語言理解、多輪對話、應(yīng)答準確性及數(shù)據(jù)語料維護便捷方面表現(xiàn)一直欠佳,這也是不能被大規(guī)模推廣和使用的重要原因。當(dāng) ChatGPT、GPT-4、PaLM2 等大模型 (LLM) 橫空出世,新一輪 AI 平臺革命浪潮再起。如何讓各種大模型為企業(yè)所用,既能有效滿足企業(yè)數(shù)據(jù)安全可控的要求,又能達到生成內(nèi)容合規(guī)準確的需求。
“IBM 認為轉(zhuǎn)向人工智能的企業(yè)需要擁有一個完整的技術(shù)堆棧,使他們能夠跨整個組織來訓(xùn)練、調(diào)整和部署 AI 模型,包括基礎(chǔ)模型和機器學(xué)習(xí)功能,具備可信的數(shù)據(jù)、速度和治理 —— 所有這些都能在一個地方并能在任何云環(huán)境下運行。構(gòu)建一個基于混合云的混合AI生態(tài)架構(gòu)成為企業(yè)的首選?!?/p>
為此 IBM 于 5 月 10 日 2023 年度 Think 大會上宣布推出 IBM watsonx,它集成了 IBM Foundation Models、開源大模型以及先進的數(shù)據(jù)處理平臺,能夠讓企業(yè)利用可信數(shù)據(jù)及生成式 AI 能力來擴展和加速領(lǐng)先的 AI 影響力,形成屬于企業(yè)自己的 AI 優(yōu)勢積累。
那么如何利用新一代 AI 技術(shù)的優(yōu)勢去解決目前業(yè)務(wù)問題,并進一步加速企業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展?找到合適的場景至關(guān)重要。一起來看 IBM 車庫創(chuàng)新團隊如何與大型金融客戶 3 周內(nèi)快速共創(chuàng),從一個想法到實現(xiàn)業(yè)務(wù)場景落地。
準確理解客戶需求:
這家國內(nèi)的大型金融機構(gòu), 是創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的引領(lǐng)者,已將許多智能化技術(shù)應(yīng)用到了營銷、風(fēng)控、客服及運營等領(lǐng)域支撐了諸多業(yè)務(wù)場景。然而該客戶在應(yīng)用過程中遇到一些瓶頸,產(chǎn)生了以下重要訴求:
1. 如何引入新型 AI 技術(shù)、快速靈活配置出業(yè)務(wù)需要的專業(yè)智能助手,滿足快速上線的要求;
2. 如何解決大量人工統(tǒng)計報表效率問題,比如從大量 pdf,圖片,文本等管理文件中用 AI 技術(shù)提煉抽取關(guān)鍵信息,形成自動統(tǒng)計分析報告,并通過自然語言交互方式隨時提供給業(yè)務(wù)決策者;
3. 從技術(shù)角度上,如何確保企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)安全可控、用戶交互過程中敏感信息管理、自然語言交互理解高效、專業(yè)問題回答準確性保障,知識庫查詢以及語料配置維護簡潔易用等;
三個星期從一個想法到完成場景落地:
首先,雙方在為期半天的設(shè)計思維工作坊上探討明確了核心業(yè)務(wù)需求,并共同定義出了MVP(最小可行產(chǎn)品)。客戶選擇了內(nèi)部場景使用的“新發(fā)卡業(yè)務(wù)”作為試點,作為實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)的初步嘗試。IBM 車庫創(chuàng)新團隊的專家依據(jù)已有的成熟經(jīng)驗和技術(shù)特長即刻在三天內(nèi)進行架構(gòu)設(shè)計和原型開發(fā),一周半后完成在云環(huán)境中的部署、并完成大語言模型的 API 集成、移動前端整合、網(wǎng)絡(luò)聯(lián)通等工作。后續(xù)的一周半通過跟客戶的聯(lián)調(diào)聯(lián)測開發(fā)了隊列功能解決大語言模型排隊等候問題,語料訓(xùn)練問題,圖片視頻等文檔展示問題。全程僅用 3 周就完成了 MVP 的落地實現(xiàn)。總的來說,最終的方案通過以下的兩個階段迭代,來持續(xù)提升客戶業(yè)務(wù)效果:
第一階段:通過結(jié)合IBM Watson Assistant、Watson Discovery 和大語言模型,幫助客戶優(yōu)化專有業(yè)務(wù)的知識問答,以及專業(yè)業(yè)務(wù)流程互動查詢。同時,自動化地與大語言模型服務(wù)集成,從而提供完整和強大外部知識庫解決方案,為業(yè)務(wù)人員提供更多的知識。
第二階段,通過 IBM Foundation Models(大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型)中多模態(tài)技術(shù)幫助客戶進行報告的內(nèi)容識別和統(tǒng)計分析。讓智能客服助手從僅僅作為輔助工作升級為業(yè)務(wù)核心,從而賦能企業(yè)節(jié)省大量時間和不必要的人力資源消耗。
在這個快速構(gòu)建,服務(wù)于大型金融機構(gòu)創(chuàng)新研發(fā)的活動中,IBM 團隊充分展示了“合作共創(chuàng)”的理念。每一個敏捷迭代周期,都邀請客戶快速確認,快速反饋。同時,在創(chuàng)新的過程當(dāng)中,我們也快速跟進及完善客戶進一步的需求。以此,我們看到:IBM 車庫創(chuàng)新團隊創(chuàng)新這種形式不僅在行動上幫助企業(yè)實現(xiàn)混合 AI 的創(chuàng)新場景落地,除此之外,我們也希望以更多的這種“共創(chuàng)”的形式去實現(xiàn) IBM 向客戶的技能與創(chuàng)新文化的轉(zhuǎn)移,塑造更有溫度的客戶體驗。
相信、釋放共創(chuàng)的力量:
IBM 資深業(yè)務(wù)專家高飛說:“企業(yè)打造混合 AI 生態(tài)平臺能力勢在必行?;谌?Watson 在內(nèi)的企業(yè)級 AI 簡單靈活配置能力和數(shù)據(jù)可控能力,結(jié)合 Foundation models(包含開源模型)能力,依托混合云或私有部署架構(gòu)共同賦能企業(yè)創(chuàng)新是一條可以探索之路?!蓖瑫r,她表示基于此種模式,未來應(yīng)用場景方面可廣泛應(yīng)用于客戶服務(wù),統(tǒng)計分析自助服務(wù),工單查詢,流程查詢處理,營銷助手、客戶經(jīng)理助手、風(fēng)控合規(guī)經(jīng)理助手、反欺詐/反洗錢領(lǐng)域助手等。 “以這種新型的人機交互模式, 對外幫助企業(yè)重塑客戶互動,洞察客戶的需求,調(diào)動企業(yè)各方面的資源,實現(xiàn)客戶的自助式服務(wù),提高客戶滿意度。對內(nèi)幫助內(nèi)部用戶可以打破原有業(yè)務(wù)壁壘,整合多源知識庫,實現(xiàn)內(nèi)外知識企業(yè)級共享,改善員工體驗,提高工作效率,助力企業(yè)轉(zhuǎn)型。”
未來借助 IBM watsonx 平臺,客戶能夠滿足其組織在五個關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域的需求:第一,與客戶和員工互動和交談;第二,自動化業(yè)務(wù)工作流程和內(nèi)部流程;第三,自動化 IT 流程;第四,防范威脅;第五,實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。
各行各業(yè)的伙伴,都可借助 IBM 車庫創(chuàng)新團隊和創(chuàng)新方法論來共同探索更多的 AI 場景和落地實踐。
IBM 大中華區(qū)車庫創(chuàng)新團隊主管魚棟表示:“IBM 車庫創(chuàng)新團隊 (IBM Client Engineering) 是一個‘示范和創(chuàng)新團隊’,無論企業(yè)是處于發(fā)展瓶頸期、團隊更迭建設(shè)期、發(fā)掘新商機探索期,IBM 車庫創(chuàng)新團隊能夠支持企業(yè)加速新想法的驗證,共同創(chuàng)造、共同執(zhí)行、共同運營,并將每一個階段產(chǎn)出作為下一階段的輸入,真正幫助企業(yè)執(zhí)行、擴展和管理多個轉(zhuǎn)型計劃?!⒅厣虡I(yè)效果、敏捷快速落地’是 IBM 車庫創(chuàng)新的兩大突出特征。在加速混合云和人工智能技術(shù)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新落地的實踐中,IBM 車庫創(chuàng)新方法論給企業(yè)帶來一個敏捷創(chuàng)新的新窗口。”
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原文標(biāo)題:AI 時代奇點已至,三個星期能做啥?— IBM 創(chuàng)新車庫攜手企業(yè)客戶實現(xiàn)“混合”AI 創(chuàng)新場景落地
文章出處:【微信號:IBMGCG,微信公眾號:IBM中國】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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