都在聊大模型场景,谁真搞懂了业务?

钛媒体

4周前

钛媒体特别关注到了一些场景,例如首旅用大模型为6300家酒店客房精准定价;大模型智能体应用“闺蜜AI医生”,女性用户问答准确率达80%;借助大模型技术,货运物流智能接单效率提升75%;基于大模型的深基坑风险管理Agent,提高管控效率和准确率;大模型落地场外衍生品交易场景,撮合成功率增长3倍,等等创新场景。

新的场景,就是大家的共同答案。

“消费者买的不是钻头,而是墙上的那个洞。”现代营销学奠基人之一——西奥多·莱维特对于场景的洞察常看常新。

场景理论自诞生以来,经历了从社会学视角到媒介传播,再到数字时代的演变,其内涵和应用也随之发生了深刻的变化,如今的「场景」又成了大家口中的高频词汇。

如果将时间线稍稍放长,便能发现场景和技术的映照关系。

一个场景包含了在特定时间、地点、条件下,用户如何与其他用户、系统、服务、产品交互,以完成特定的任务或达成特定的目标。

而当任一要素变化时,场景的稳态被打破,也就需要构建新的场景逻辑。当下最大的变量就是技术,近几十年的技术变迁超过过去几百年,不同的场景都在剧烈变化,同样的场景也在一次次重建。

以常见的交易场景为例,从线下的一手交钱、一手交货,变成了线上浏览购买、一触即达,十八世纪最优秀的商人,到了二十一世纪也难以成功。技术变革把人、货、场、媒体、时间、空间、渠道分割为碎片化状态,但总有一种新工具把这些游离的碎片黏合起来。

这个新工具是什么?

2024 ITValue Summit 数字价值年会上进行了「创新场景50」系列榜单发布,得到了业界的广泛关注,原因无他,所有人都想知道,在以大模型为代表的AI技术冲击下,该如何塑造新的场景,榜单给出了一些干货。

钛媒体历时两年创设了《创新场景50》栏目,见证近年来各方对“场景”的需求越来越清晰,在经过广泛案例征集后,我们又从方案匹配度与重要性、方案创新程度、客户痛点解决完成度、可量化价值等多维度,去审视这一轮的新场景。

好的创新场景,值得被大家看到。透过本届「创新场景50」系列榜单,钛媒体发现了几个趋势,首先是大模型场景的两极分化,浅层、实验性、内部场景居多,深层、规模化、外部场景较少。

一方面,过去一年,大模型从参数竞赛卷到应用层面,AI在企业端的渗透率快速提升,麦肯锡的调研也证明了这一点,AI 在企业侧的渗透率从 55% 增长到 72%,增长了 17 个百分点,如果把 AI 缩小到 GenAI 的范围,过去一年从 33% 增长到 65%,增长了一倍。

另一方面,大模型场景的落地还局限在企业内部,并且集中在知识库、客服、BI、代码等领域,绝大多数企业还处于概念验证或小规模测试部署的阶段,大模型的价值得到部分兑现,但还不够深。

钛媒体特别关注到了一些场景,例如首旅用大模型为6300家酒店客房精准定价;大模型智能体应用“闺蜜AI医生”,女性用户问答准确率达80%;借助大模型技术,货运物流智能接单效率提升75%;基于大模型的深基坑风险管理Agent,提高管控效率和准确率;大模型落地场外衍生品交易场景,撮合成功率增长 3 倍,等等创新场景。

他们的共同特点是规模部署、外部赋能,当大多数大模型应用还是浅尝辄止,这些创新场景已经有了足够的空间,产生了可见、可量化的效果,也由此进入了「创新场景50」系列榜单。

其次,我们明显看到了中大型企业和政府等行业的进展,在宏观经济的逆周期,以及所处行业环境的大背景下,更多企业迫于外力加速了创新场景的实践,论投入产出比,论直接和间接效果,数字化投入带来的回报都在优先级之列。

以往有些企业的数字化进展不快,抱着现有的现金流以稳为主,或涉及数据安全,或因为商业模式等原因,很长一段时间较为封闭,在数字化、智能化层面的探索徐徐图进,缺少紧迫性。

也有一些企业早就认识到了数字化的重要性,但是重一些的创新场景需要长时间的运作,对于决策者的认知和操作有所要求,特别是贯穿上下游、联接相邻业务的问题,数字化失败的风险更高,而数字化成功的标准模糊。

这些领域的典型特点是有大量的应用场景,聚焦在各自业务领域的核心环节,当解决了动力问题之后,较容易催生出可见价值的用例。当然,这类创新场景和企业自身特点结合较强,如何复制是另一个问题,但在通用平台平和能力层面,能给同类企业予以启发。

例如钛媒体一直跟踪的百丽,针对大型零售企业补货协同难,用“补货群” 提效实现数据找人;再如平安证券打破原有“笨重”架构,微卡片平台提升大型企业敏捷性;同样地,还有整车制造龙头企业排产智能决策,综合成本节约数千万元/年;城配物流安全运营管理,“三晒两抓”实现出险率降低40%等。

最后,通过长时间跟踪创新场景的过程可以发现,场景创新其实一直都在发生,应当成为企业的数字化惯性,而不是数字化冲动,不论创新场景的大和小、深和浅,及早实践最重要。

如前文所述,场景的任意要素都处于动态变化之中,譬如算力、算法、数据,每一个组成创新场景的单元都需要资源和时间,企业不要等到革命性技术来了才开始做场景和应用,那样往往得不偿失。

对于企业来说,创新场景的基础如何打好,是一个长线工程。小的场景汇聚成大的场景,信息化、数字化更好的企业,明显能够打造出更好的创新场景。以金融行业为例,每个环节都有足够的数据,通过客户需求反推出场景,这就避免了大量场景无法成行的尴尬处境,这有赖于企业日常的持续创新。

例如智能iPaaS全域集成解决方案,通过智能体、插件和工作流的集成,加速了AI能力的落地;车企智算中心建设,智能驾驶模型训练速度提升200倍以上,这是业务高效开展的必要条件;云原生AI大数据一体化平台,加速内容行业快速落地大模型和RAG检索增强能力。

回到最初的问题,这个新工具是什么?新的场景,就是大家的共同答案。

场景是一个连接器,把被技术变革的人和商业重新连接起来,等达到一个新的稳态之后,也就说明大多数企业都找到了应对AI时代的方式,《创新场景50》栏目将与行业共同见证这一旅程。

「关于创新场景50」

场景不是案例,它更加精准、也更加抽象。数字化就是创新场景的不断叠加和迭代。

在此背景下,钛媒体重磅推出「创新场景50」评选,每年遴选并解读50个全行业与业务深度融合的创新性场景及其解决方案,并在钛媒体年度ITValue Summit 数字价值年会上隆重颁奖、深度交流。

目前场景正在征集中,更精准的解读、更广泛的曝光、更强大的品牌势能,欢迎你提出问题,更欢迎你留下解决的方法和工具。点击文末阅读原文投递更多场景信息


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英伟达创始人黄仁勋:智能体和机器人将成为各行业基础。#AI#AGI#黄仁勋#英伟达#智能体#机器人#钛媒体#钛媒体AGI

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万水千山总是情,点个在看行不行

钛媒体特别关注到了一些场景,例如首旅用大模型为6300家酒店客房精准定价;大模型智能体应用“闺蜜AI医生”,女性用户问答准确率达80%;借助大模型技术,货运物流智能接单效率提升75%;基于大模型的深基坑风险管理Agent,提高管控效率和准确率;大模型落地场外衍生品交易场景,撮合成功率增长3倍,等等创新场景。

新的场景,就是大家的共同答案。

“消费者买的不是钻头,而是墙上的那个洞。”现代营销学奠基人之一——西奥多·莱维特对于场景的洞察常看常新。

场景理论自诞生以来,经历了从社会学视角到媒介传播,再到数字时代的演变,其内涵和应用也随之发生了深刻的变化,如今的「场景」又成了大家口中的高频词汇。

如果将时间线稍稍放长,便能发现场景和技术的映照关系。

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而当任一要素变化时,场景的稳态被打破,也就需要构建新的场景逻辑。当下最大的变量就是技术,近几十年的技术变迁超过过去几百年,不同的场景都在剧烈变化,同样的场景也在一次次重建。

以常见的交易场景为例,从线下的一手交钱、一手交货,变成了线上浏览购买、一触即达,十八世纪最优秀的商人,到了二十一世纪也难以成功。技术变革把人、货、场、媒体、时间、空间、渠道分割为碎片化状态,但总有一种新工具把这些游离的碎片黏合起来。

这个新工具是什么?

2024 ITValue Summit 数字价值年会上进行了「创新场景50」系列榜单发布,得到了业界的广泛关注,原因无他,所有人都想知道,在以大模型为代表的AI技术冲击下,该如何塑造新的场景,榜单给出了一些干货。

钛媒体历时两年创设了《创新场景50》栏目,见证近年来各方对“场景”的需求越来越清晰,在经过广泛案例征集后,我们又从方案匹配度与重要性、方案创新程度、客户痛点解决完成度、可量化价值等多维度,去审视这一轮的新场景。

好的创新场景,值得被大家看到。透过本届「创新场景50」系列榜单,钛媒体发现了几个趋势,首先是大模型场景的两极分化,浅层、实验性、内部场景居多,深层、规模化、外部场景较少。

一方面,过去一年,大模型从参数竞赛卷到应用层面,AI在企业端的渗透率快速提升,麦肯锡的调研也证明了这一点,AI 在企业侧的渗透率从 55% 增长到 72%,增长了 17 个百分点,如果把 AI 缩小到 GenAI 的范围,过去一年从 33% 增长到 65%,增长了一倍。

另一方面,大模型场景的落地还局限在企业内部,并且集中在知识库、客服、BI、代码等领域,绝大多数企业还处于概念验证或小规模测试部署的阶段,大模型的价值得到部分兑现,但还不够深。

钛媒体特别关注到了一些场景,例如首旅用大模型为6300家酒店客房精准定价;大模型智能体应用“闺蜜AI医生”,女性用户问答准确率达80%;借助大模型技术,货运物流智能接单效率提升75%;基于大模型的深基坑风险管理Agent,提高管控效率和准确率;大模型落地场外衍生品交易场景,撮合成功率增长 3 倍,等等创新场景。

他们的共同特点是规模部署、外部赋能,当大多数大模型应用还是浅尝辄止,这些创新场景已经有了足够的空间,产生了可见、可量化的效果,也由此进入了「创新场景50」系列榜单。

其次,我们明显看到了中大型企业和政府等行业的进展,在宏观经济的逆周期,以及所处行业环境的大背景下,更多企业迫于外力加速了创新场景的实践,论投入产出比,论直接和间接效果,数字化投入带来的回报都在优先级之列。

以往有些企业的数字化进展不快,抱着现有的现金流以稳为主,或涉及数据安全,或因为商业模式等原因,很长一段时间较为封闭,在数字化、智能化层面的探索徐徐图进,缺少紧迫性。

也有一些企业早就认识到了数字化的重要性,但是重一些的创新场景需要长时间的运作,对于决策者的认知和操作有所要求,特别是贯穿上下游、联接相邻业务的问题,数字化失败的风险更高,而数字化成功的标准模糊。

这些领域的典型特点是有大量的应用场景,聚焦在各自业务领域的核心环节,当解决了动力问题之后,较容易催生出可见价值的用例。当然,这类创新场景和企业自身特点结合较强,如何复制是另一个问题,但在通用平台平和能力层面,能给同类企业予以启发。

例如钛媒体一直跟踪的百丽,针对大型零售企业补货协同难,用“补货群” 提效实现数据找人;再如平安证券打破原有“笨重”架构,微卡片平台提升大型企业敏捷性;同样地,还有整车制造龙头企业排产智能决策,综合成本节约数千万元/年;城配物流安全运营管理,“三晒两抓”实现出险率降低40%等。

最后,通过长时间跟踪创新场景的过程可以发现,场景创新其实一直都在发生,应当成为企业的数字化惯性,而不是数字化冲动,不论创新场景的大和小、深和浅,及早实践最重要。

如前文所述,场景的任意要素都处于动态变化之中,譬如算力、算法、数据,每一个组成创新场景的单元都需要资源和时间,企业不要等到革命性技术来了才开始做场景和应用,那样往往得不偿失。

对于企业来说,创新场景的基础如何打好,是一个长线工程。小的场景汇聚成大的场景,信息化、数字化更好的企业,明显能够打造出更好的创新场景。以金融行业为例,每个环节都有足够的数据,通过客户需求反推出场景,这就避免了大量场景无法成行的尴尬处境,这有赖于企业日常的持续创新。

例如智能iPaaS全域集成解决方案,通过智能体、插件和工作流的集成,加速了AI能力的落地;车企智算中心建设,智能驾驶模型训练速度提升200倍以上,这是业务高效开展的必要条件;云原生AI大数据一体化平台,加速内容行业快速落地大模型和RAG检索增强能力。

回到最初的问题,这个新工具是什么?新的场景,就是大家的共同答案。

场景是一个连接器,把被技术变革的人和商业重新连接起来,等达到一个新的稳态之后,也就说明大多数企业都找到了应对AI时代的方式,《创新场景50》栏目将与行业共同见证这一旅程。

「关于创新场景50」

场景不是案例,它更加精准、也更加抽象。数字化就是创新场景的不断叠加和迭代。

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