1.金融行業(yè)

生成和決策兩類金融大模型,已在銀行、證券等金融機(jī)構(gòu)中實現(xiàn)落地。金融行業(yè)積淀了包括金融交易數(shù)據(jù)、客戶信息在內(nèi)的海量數(shù)據(jù),良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)為AI大模型的落地應(yīng)用提供條件。AI大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用分為生成式和決策式兩類。

生成式應(yīng)用是內(nèi)容、觀點以及想法的輸出,可以用在智能對話機(jī)器人、金融產(chǎn)品營銷廣告等場景中,大模型的實踐方法是從海量數(shù)據(jù)中基于特定概率提取出有效信息或可靠答案。

決策類應(yīng)用是根據(jù)市場數(shù)據(jù)或特定規(guī)則來進(jìn)行決策,并根據(jù)決策結(jié)果采取相應(yīng)行動,如進(jìn)行自動化交易、智能貸款、投研助手等。自動化決策對結(jié)果的準(zhǔn)確性、實時性和可解釋性要求非常高,因此,決策式大模型比生成式大模型在金融領(lǐng)域的落地難度更大。

2.泛消費領(lǐng)域

AI 大模型生成式應(yīng)用包含智能客服機(jī)器人、廣告營銷、營銷數(shù)字人等。

智能客服機(jī)器人具有強(qiáng)大的語言理解能力和文本生成能力,能快速理解客戶的需求、解答咨詢,提供更為個性化和貼心的服務(wù)方案。

消費品企業(yè)使用客服機(jī)器人對消費問題進(jìn)行回復(fù)來降低人工溝通成本,趣味式互動亦能提升顧客體驗。當(dāng)前,國內(nèi)消費互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)如美團(tuán)、阿里和騰訊已相繼布局客服機(jī)器人。

以往,消費品企業(yè)需要耗費大量的時間精力制作品牌廣告,也面臨著廣告投放效率不佳的問題。AI大模型能夠在分鐘級內(nèi)針對各式消費群體快速輸出千人千面的營銷內(nèi)容,如文案、圖片、視頻等,更針對性和更深層次地觸達(dá)目標(biāo)人群,從而降低廣告制作成本。

3.能源行業(yè)

AI 大模型在電力行業(yè)的最佳落地場景是智能調(diào)度和智能巡檢。AI大模型的提效功能體現(xiàn)在電力調(diào)度方面,電力系統(tǒng)大模型通過“虛擬電廠”智能管理系統(tǒng),對電力需求量進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測,起到“削峰填谷”的作用,實現(xiàn)電力智能調(diào)度。

AI大模型的減負(fù)效果則體現(xiàn)在智能巡檢方面,多數(shù)地區(qū)的變電設(shè)備運維和檢修工作至今仍沿襲人工等傳統(tǒng)巡檢方式,導(dǎo)致眾多安全隱惠難以消除。

視覺大模型通過智慧能源綜合管理系統(tǒng),為發(fā)、輸變配、用電的全業(yè)務(wù)流程提供智能巡檢解決方案,實現(xiàn)設(shè)備缺陷自動化排查、設(shè)備狀態(tài)智能監(jiān)控,有效發(fā)現(xiàn)異常問題并及時解決。

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