IBM 陳科典：以行業(yè)和技術(shù)專長加速場景落地，助企業(yè)化 AI 為生產(chǎn)力

8 月 22 日，IBM 在北京召開“企業(yè)級 AI 的未來——IBM watsonx 大中華區(qū)發(fā)布會”，宣布新一代 AI 與數(shù)據(jù)平臺 IBM watsonx 在中國市場落地。這個(gè)開放式 AI 技術(shù)平臺將賦能企業(yè)使用可信數(shù)據(jù)，負(fù)責(zé)任、規(guī)?；貥?gòu)建、應(yīng)用和擴(kuò)展領(lǐng)先的 AI 技術(shù)，提升競爭力。

會上，IBM Consulting（IBM 咨詢）大中華區(qū)總裁陳科典作為 IBM 企業(yè)級 AI “講師團(tuán)（發(fā)言人）”成員，分享了自己對于企業(yè)級 AI 的見解與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，并回應(yīng)了媒體感興趣的問題。

陳科典表示，在 AI 的不斷發(fā)展和演進(jìn)中，企業(yè)會不斷產(chǎn)生新的 AI 需求，而 IBM Consulting 具備從戰(zhàn)略到運(yùn)營的端到端咨詢服務(wù)能力和團(tuán)隊(duì)，可通過“授人以漁”幫助企業(yè)全方位構(gòu)建 AI 能力。同時(shí)他強(qiáng)調(diào)，對于企業(yè)級的生成式 AI 來說，必須具備三大要素：即 AI 必須是可信的，是企業(yè)就緒的，同時(shí)是開放和可擴(kuò)展的，IBM 也將遵循這些原則，依托 IBM watsonx 產(chǎn)品快速發(fā)掘大規(guī)模應(yīng)用場景，與中國客戶全方位共創(chuàng)可執(zhí)行、可落地的企業(yè)級 AI 解決方案，將 AI 實(shí)實(shí)在在地轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力。

IBM Consulting（IBM 咨詢）大中華區(qū)總裁 陳科典

以下是對其發(fā)言的整理：

精準(zhǔn)定位場景讓 AI 發(fā)揮更大作用

Arvind Krishna 在 2020 年上任 IBM CEO 時(shí)就為 IBM 提出了一個(gè)非常清晰的定位與戰(zhàn)略：IBM 是一家 AI（人工智能）與混合云公司。這個(gè)定位充分印證了他的遠(yuǎn)見卓識，因?yàn)樗呀?jīng)前瞻性地看到了 AI 將是企業(yè)必備的能力。同時(shí)這個(gè)定位還包涵了一個(gè)另重要的信息，那就是 AI 和 混合云并不是兩個(gè)相互孤立的技術(shù)領(lǐng)域，因?yàn)?，想要?AI 發(fā)揮最大的的能力，一個(gè)好的混合云架構(gòu)是至關(guān)重要的。

他上任初期的另一個(gè)決定就是在 2021 年 10 月重新定義了 IBM 的咨詢業(yè)務(wù) ，成立了 IBM consulting 品牌。從此 IBM 業(yè)務(wù)簡化成兩大板塊，IBM Consulting 和 IBM Technology（IBM 科技），這讓兩個(gè)事業(yè)部既能互補(bǔ)，同時(shí)也能更獨(dú)立地和生態(tài)伙伴合作，壯大我們的業(yè)務(wù)。這次簡化后的效果非常顯著，我們已經(jīng)連續(xù) 8 個(gè)季度實(shí)現(xiàn)正增長。

其中 IBM Consulting 和 IBM Technology 互補(bǔ)最成功的當(dāng)然是我們的 AI 和混合云相關(guān)主力產(chǎn)品——IBM Consulting 是 IBM Watson AI 和紅帽混合云產(chǎn)品最大的咨詢實(shí)施伙伴。而自從生成式 AI 問世以來，IBM Consulting 也大量參與了 watsonx 產(chǎn)品的研發(fā)，從而讓 watsonx 能更快地為企業(yè)增能。

為了讓大家可以直觀地認(rèn)識到 IBM Watson 的 AI 力量。 我想和大家分享我們在溫布爾登網(wǎng)球賽中的 AI 應(yīng)用案例。

溫網(wǎng)可謂是大滿貫賽事中粉絲數(shù)字（線上）互動的標(biāo)桿。粉絲互動對體育賽事而言如此重要，乃至于成為所有賽事主辦方最看重的 KPI，原因就在于它是賽事的重要變現(xiàn)手段——只有粉絲互動多，黏性高，賽事才能獲得更多贊助和轉(zhuǎn)播費(fèi)等收益。也因此，粉絲互動是溫網(wǎng)等賽事主辦方希望應(yīng)用包括 AI 等技術(shù)來不斷提升的方面。IBM 作為溫網(wǎng)官方技術(shù)合作伙伴已有 34 個(gè)年頭，對此貢獻(xiàn)頗多。在 2022 年溫網(wǎng)首輪，7 屆賽會冠軍小威廉姆斯對戰(zhàn)第一次獲得溫網(wǎng)正賽資格的 24 歲法國姑娘哈默尼·譚。比賽前，大多數(shù)網(wǎng)球迷都預(yù)測小威將晉級，但是 IBM Watson 預(yù)測哈莫尼的贏面為 53%。結(jié)果讓球迷們大跌眼鏡，小威苦戰(zhàn) 3 小時(shí)不敵哈莫尼，IBM Watson 實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確預(yù)測！

時(shí)間來到2023年法網(wǎng)期間，對于球迷高度關(guān)注的法網(wǎng)男單決賽，此時(shí)已經(jīng)升級為IBM watsonx的IBM Watson AI再次準(zhǔn)確預(yù)測了結(jié)果；對比之下，它的預(yù)測甚至擊敗了專長于此的一些體育博彩公司，這就是它的厲害之處。同樣值得一提的是，到了2023年watsonx的時(shí)代，IBM還啟動了基于生成式AI的比賽視頻精彩解說，這進(jìn)一步提升了球迷的觀賽體驗(yàn)。

那么 IBM 的 AI 精準(zhǔn)分析是如何實(shí)現(xiàn)的呢？

其實(shí)，在精準(zhǔn)預(yù)測背后，IBM 分析了上百萬的數(shù)據(jù)點(diǎn)，結(jié)合了大量內(nèi)外部數(shù)據(jù)，包括主觀數(shù)據(jù)和客觀數(shù)據(jù)，例如運(yùn)動員過去幾年在所有比賽中的表現(xiàn)，一發(fā)準(zhǔn)確度和得分率、球速等非?？陀^的技術(shù)數(shù)據(jù)，同時(shí)我們也會對海量的媒體報(bào)道進(jìn)行抓取分析，提取這些報(bào)道里提到的一些非客觀的數(shù)據(jù)，比如說受傷和康復(fù)情況，還有運(yùn)動員精神狀態(tài)、承壓能力等。

IBM 將這些數(shù)據(jù)放在混合云架構(gòu)上進(jìn)行 AI 綜合分析，從而得出對運(yùn)動員和比賽的洞察，也通過這個(gè)功能，讓溫網(wǎng)球迷互動變得更有趣，豐富觀賽體驗(yàn)。在這個(gè)過程中，IBM 作為混合云與 AI 公司的優(yōu)勢就體現(xiàn)出來了。因?yàn)檫@些海量數(shù)據(jù)是在不同的平臺上存儲的，既有溫布爾登官方的私有云，也有公有云（甚至多個(gè)公有云），更有外部網(wǎng)站的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)都必須被構(gòu)建在良好的架構(gòu)上進(jìn)行分析。這就是為什么說要發(fā)揮 AI 威力，建好混合云架構(gòu)至關(guān)重要。

從溫網(wǎng)這個(gè)例子也不難看出，我們精準(zhǔn)找到了運(yùn)用 AI 與球迷互動的合適的應(yīng)用場景。事實(shí)上，精準(zhǔn)定位 AI 應(yīng)用場景對發(fā)揮 AI 效能是極其關(guān)鍵的。而 IBM Consulting 的價(jià)值就在于能將對行業(yè)的洞察、對企業(yè)業(yè)務(wù)的認(rèn)識帶給客戶，激發(fā)出新的專業(yè)的 AI 應(yīng)用場景，最終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值。

構(gòu)建企業(yè)自身能力，讓 AI 更好地增能

我們相信，AI 的力量可以將企業(yè)能力成倍數(shù)級擴(kuò)大，也就是說我們用 AI 為企業(yè)增能。而同時(shí)應(yīng)該看到的是， AI 增能有一個(gè)重要的前提，那就是企業(yè)自身需要具備良好的相關(guān)能力，包括人才，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以及架構(gòu)的能力等。如果說 AI 能夠幫助企業(yè)增能 10 倍，那么最基本的企業(yè)自身 AI 能力不能是 0，必須將它提到 1，增能后就是 10，提到 2，增能后是 20……

IBM Consulting 可以提供從戰(zhàn)略到運(yùn)營的端到端服務(wù)，幫助企業(yè)去同步建造自身的 AI 的能力，讓 AI 更好地為其增能。

在 AI 的不斷發(fā)展和演進(jìn)中，企業(yè)會產(chǎn)生許多新的需求。 目前，從業(yè)務(wù)方向來看，我們優(yōu)先推薦的 AI 應(yīng)用場景在人力資源和客戶關(guān)懷領(lǐng)域；而技術(shù)層面則可以將生成式 AI 運(yùn)用到應(yīng)用開發(fā)以及 AI 助力的智能運(yùn)維領(lǐng)域。這些場景已經(jīng)在全球的合作案例中被證實(shí)擁有高表現(xiàn)和影響力，其中利用 AI 讓 HR 的工作效率提升了 40%，70% 的客服中心問題有效地被 AI 聊天機(jī)器人解決，而 AI 支撐的應(yīng)用程序現(xiàn)代化更是帶來了 30% 的生產(chǎn)力提升。

我們在中國大陸也有相應(yīng)的 AI 用例。例如，從去年 12 月份開始，我們就運(yùn)用生成式 AI 手段幫助某客戶去提升生產(chǎn)力。該客戶 IT 系統(tǒng)有 300 多個(gè)子系統(tǒng)，每天需要應(yīng)對的運(yùn)維工單有 7000-8000 個(gè)，數(shù)量非常龐大。我們用了兩個(gè)月時(shí)間為該客戶選定了生成式 AI 模型，成功搭建架構(gòu)后，又用 4 個(gè)月時(shí)間使用過去兩年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了訓(xùn)練，經(jīng)過一個(gè)月的用戶測試，最終達(dá)到了客戶滿意的效果。

現(xiàn)在，該企業(yè)客戶計(jì)劃在 9 月中全面開放這一 AI 賦能的客戶服務(wù)系統(tǒng)給相關(guān)用戶。這次涵蓋的是該客戶全部 300 多個(gè)子系統(tǒng)中的約 150 個(gè)，初步估計(jì)能夠?qū)崿F(xiàn) 60% 的生產(chǎn)力提升。經(jīng)過后續(xù)調(diào)試后，我們將把剩余子系統(tǒng)也加入進(jìn)來。

當(dāng)前，AI 還在快速發(fā)展和演進(jìn)中，我們的團(tuán)隊(duì)也會借鑒 IBM Consulting 全球人工智能卓越中心的新場景來為中國的客戶提供最新的解決方案。現(xiàn)在這個(gè)中心擁有 1000 多名生成式 AI 專家，并計(jì)劃根據(jù)我們過去在 AI 和自動化服務(wù)中積累的經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建一個(gè)以 watsonx 為中心的方法論，積極為客戶構(gòu)建和部署 watsonx。

共創(chuàng)和試點(diǎn)，助國內(nèi)客戶加速 AI 落地

我們認(rèn)為，企業(yè)級的生成式 AI 想成功落地，必須具備三大要素， 即 AI 必須是可信的，是企業(yè)就緒的，是開放和可擴(kuò)展的。當(dāng)然，我們的 watsonx 在設(shè)計(jì)時(shí)就遵循了這些原則。然而 AI，尤其是生成式 AI 發(fā)展如此之快，也必然會帶來許多爭議，尤其是涉及風(fēng)險(xiǎn)、合規(guī)和道德方面的，這些對企業(yè)來說都是不得不重視的。我想強(qiáng)調(diào)的是，我們的顧問在幫助客戶建立 AI 能力和推動落地時(shí)，都是秉著 IBM 可信 AI 原則去思考和執(zhí)行的。

另外據(jù)我們的觀察，中國的客戶都非常具有創(chuàng)造力，所以應(yīng)用場景的思考對他們來說往往不是問題。對他們而言，企業(yè)級 AI 落地真正的挑戰(zhàn)其實(shí)是底層的數(shù)據(jù)方面。所以很多客戶還需要先在數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)架構(gòu)等方面進(jìn)行投入，如果數(shù)據(jù)不行的話，通過 AI 產(chǎn)生出來的東西也是有問題的。這方面是很多企業(yè)在過去快速成長的階段沒有真正思考過的。

為了幫助中國客戶加速 AI 的真正落地，IBM Consulting 現(xiàn)已推出 watsonx 體驗(yàn)式客戶共創(chuàng)服務(wù)，專注于有價(jià)值的場景選擇和設(shè)計(jì)原型，并進(jìn)行嘗試和落地。我們將為客戶提供為期半天的戰(zhàn)略工作坊，幫助客戶了解生成式 AI 和 IBM 對于企業(yè)級 AI 的見解，IBM 售前客戶工程團(tuán)隊(duì)將引入 IBM 車庫創(chuàng)新方法論，與客戶共創(chuàng)，并幫助企業(yè)制定適合它們的人工智能商業(yè)戰(zhàn)略。之后，我們將會開展為期四周針對特定應(yīng)用場景的項(xiàng)目試點(diǎn)，這時(shí) IBM 的軟件專家也將加入我們，和售前客戶工程團(tuán)隊(duì)一起，與客戶車庫共創(chuàng)，為客戶提供軟件技術(shù)支持。如果其他感興趣的客戶也愿意用少量投入進(jìn)行場景 PoC（概念驗(yàn)證），建議選擇時(shí)考慮這幾個(gè)原則：1.核心業(yè)務(wù)，2.長期痛點(diǎn)，3.通過生成式 AI 解決痛點(diǎn)問題，帶來效益。如果真正聚焦效益，無論投入大小，都是值得的。

需要指出的是，大模型雖然有算力強(qiáng)大、上線時(shí)間短的特點(diǎn)，也具有飄忽、不完全準(zhǔn)確的特點(diǎn)，我們需要在大模型基礎(chǔ)上建立微調(diào)層，解決行業(yè)特定、企業(yè)特定的問題。IBM一直是2B領(lǐng)域保持領(lǐng)先的企業(yè)，我們在中國有完備的大模型平臺，融合了watsonx和多家中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭的開源方案，同時(shí)針對醫(yī)療、零售、煙草、汽車、新能源等行業(yè)，以及企業(yè)大腦、供應(yīng)鏈、客戶服務(wù)、HR等業(yè)務(wù)方向建立了很多行業(yè)微調(diào)模型資產(chǎn)，這是IBM最大的與眾不同之處和亮點(diǎn)。后續(xù)我們會在大模型基礎(chǔ)上陸續(xù)發(fā)布行業(yè)解決方案。而我們的中國認(rèn)知資產(chǎn)研究院一直致力于中國本土方案和資產(chǎn)的研發(fā)，比如我們的大模型平臺是watsonx和開源的結(jié)合，在此之上的微調(diào)模型完全為中國市場定制，包括智能美膚、皮膚健康檢測、煙草煙葉質(zhì)檢、智能牧場、貨架巡檢、車漆缺陷分析、動態(tài)車書、汽車備件動態(tài)庫存優(yōu)化、發(fā)動機(jī)故障檢測、智能客服、客戶之聲、HR機(jī)器人、金融貸款風(fēng)險(xiǎn)分析、銀行客戶現(xiàn)金流分析、銀行個(gè)性化金融產(chǎn)品推薦等特定場景，而且還在不斷演進(jìn)之中。

通過這些，我們希望與更多中國客戶全方位共創(chuàng)，加速推出可執(zhí)行、可落地的企業(yè)級 AI 解決方案，以符合倫理的方式將 AI 實(shí)實(shí)在在地轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力。

關(guān)于 IBM

IBM 是全球領(lǐng)先的混合云、人工智能及企業(yè)服務(wù)提供商，幫助超過 175 個(gè)國家和地區(qū)的客戶，從其擁有的數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)洞察，簡化業(yè)務(wù)流程，降低成本，并獲得行業(yè)競爭優(yōu)勢。金融服務(wù)、電信和醫(yī)療健康等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的超過 4000 家政府和企業(yè)實(shí)體依靠 IBM 混合云平臺和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM 在人工智能、量子計(jì)算、行業(yè)云解決方案和企業(yè)服務(wù)方面的突破性創(chuàng)新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業(yè)誠信、透明治理、社會責(zé)任、包容文化和服務(wù)精神的長期承諾是 IBM 業(yè)務(wù)發(fā)展的基石。

了解更多信息，請?jiān)L問：https://www.ibm.com/cn-zh

END 往期回顧

→七星數(shù)據(jù)攜手 IBM，以經(jīng)濟(jì)高效的安全解決方案賦能中小微企業(yè)

→IBM 推出 watsonx 的生成式 AI 功能，加速實(shí)現(xiàn)主機(jī)應(yīng)用現(xiàn)代化

?

點(diǎn)擊“閱讀原文”，獲取更多內(nèi)容