这种智能体的概念在许多产品上已经有所应用,比如钉钉推出的数字助理,就是以知识+技能+工作流的方式构建出具备实际工作能力的数字助理,借助钉钉已有的各类小应用和工具,为智能体提供了实际的执行能力。 1. AI 应用能力-价值 高效,这种效率不仅包括单一环节的工作效率提升,也包含业务流程效率的提升。利用AI的信息收集-快速处理-输出执行,相比人工的方式更加高效,特别是对于海量信息的理解和再输出、数据的处理,量。 能力的赋予(升维),结合AI的理解-决策-执行能力,优秀工作者。
的能力能够通过这一方式“结构
化”,变成一项可以高效复用的能力。这种赋予可以体现在内容的创作、策略决策的赋予等。在内容创作上,借助AI工具,只需要提示与需求简述即可快速输出内容,让内容输出创作这件事情的门槛降低、效率和质量更高,本质上也是内容创作技能的赋予。策略或决策上的赋予,借助AI的决策能力、工作能力和优秀实践的。
借助即时消息功能,企业可以快速 whatsapp 号码数据 响应客户的查询和反馈。号码数据可以无缝集成到其他营销渠道中,从而增强整体战略。通过个性化消息传递,通常会提高转化率和客户忠诚度。管理号码数据需要遵守数据保护法规,确保客户隐私。他们的受众并创建针对特定客户需求的定制活动。
策略积累,通过计算、调整,可
以应用更优的策略或优化工作流,比如 改进网站设计的 8 个步骤 智能策略的引入,对唤醒沉睡客户、提升潜在客户转化等的应用; 团队协作及“对齐”,这里的对齐指的是信息对齐、能力对齐。在信息对齐上,比如企业知识库、业务智能助手,可通过在各个工作或对客服务场景提供统一来源的企业信息数据,同时,基于企业数据库、素材库的营销AIGC应用,也可以确保内部的素材输出口径的一致和基础再创作。在能力对齐上,其实前述提到的场景以及智能工作流中,AI应用能力的输出本身就是一定程度的员工工作能力的输出,包括在一些培训业务上的智能陪练等应用,也对团队能力对齐上有帮助; 服务的提升,在一些智能客服、服务场景上的应用,信息和能力的对齐、更灵活的理解和输出能力,可以提升服务质量,系统代替人工响应的方式,可以提升响应速度,智能营销策略、智能产品/资配推荐等的引入,可以提升服务的专属定制属性,千人千面、个性化专属服务,特别是在情感陪伴场景上的可塑造性、专属及私隐性质,是人工难以替代的; 新的洞察或方法,随着open-AI最新推理模型的发布,大模型的推理能力又有了非常大的提升,这种强大的推理能力。
结合智能体的反思批判和修
复能力,相比人类更强大的数据和信息处 电话号码 sa 理能力,未来很可能会创造出超越人类原有智慧的新的洞察(拭目以待!) 2. 应用价值评估 当然,对于目前掀起的各式的AI应用尝试,也必须提前做好评估,其实本质上也是产品方案。
前期的评估和定位,回归产品
最本质的问题,依然是带着场景和问题去找到解决方案,而不是拿着AI这个锤子去找钉子,在积极探索应用的同时,也需要进行思考和评估: 这个场景本身是否具备足够的应用价值,对用户来说属于什么类型的需求(期望-需求评估模型)?和业务/绩效目标关联性如何?PMF高吗? 通过AI 应用来解决的方式,是不可替代的吗?是。
否有其他的方式也可以达到相
似的目标 在使用AI之前,一般可以通过什么方式解决?使用AI之后带来多少价值,投入产出比如何?|价值-成本|是否足够大? 由于AI的输出和处理依然具备不确定性,需要考虑是否具备风险,风险的可控边界如何? 四、AI 落地构建 随着AI大模型的能力迭代,AI的能力似乎赋予了大家无差别的能力起点,在这个过程中,金融业务方如何更好进行应用的构建?什么才是积累壁垒的关键?这些问题,需要先理解大模型与业务平台。
之间的构建关系,以及业务平台
作为中间层的角色。这一过程,其实也就是结合AI本身的能力和价值,结合业务场景进行应用构建。 信息处理加工,包括信息结构化、形式转化、意图加工等,其中也包括对用户输入侧的场景信息、以及对用户侧做了便捷工具的整合加工; 业务逻辑或规则加工处理,比如出于金融领域合规要求对输入和输出端的安全控制; 提供数据/工具/工作流,辅助构建[认知/行动能力],也是落地应用过程中可以构建壁垒的环节。
和关键资源其中的数据不仅指
广泛意义的金融数据库,也包括行为数据,以及多样的知识库(资讯、研报等动态知识库、FAQ知识库、通识知识库、企业内部知识库等); 五、金融AI应用场景 带着前面我们对AI的能力、应用价值以及跟平台之间的应用关系的思考,以这个视角来看,目前金融行业中的一些应用场景。这些应用场景不仅仅是单一的AI能力的构建,而是结合业务场景的需要,综合地利用AI的多项能力,最大化地发挥应用的价值。