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“人工智能+” 应该怎么“＋”？
2024年政府工作报告中，“人工智能+”作为新的发展战略被正式提出。那么，人工智能要“+”什么，又该怎么“+”呢？
当年的互联网，已经展现过“+”的力量了。引用网上的一段话来说就是：
“互联网+电信，就是微信，颠覆运营商牌照，
互联网+金融，就是支付宝，颠覆银行牌照，
互联网+出租车，就是滴滴，颠覆出租牌照，
互联网+报纸，就是公众号，颠覆刊号和书号，
互联网+电视，就是抖音，颠覆公映许可证批号。”
如今我们已经来到“人工智能+”的元年，尽管与互联网+比起来，现在对产业还远远称不上颠覆，但人工智能的影响力已经全面渗透到业务的前中后台，初步展现出“人工智能+”的威力。
在中后台，能够提质增效。比如在互联网领域，利用人工智能实现代码的自动生成能提高程序员的工作效率。在制造业领域，利用人工智能的视觉系统，能提高产品缺陷检测的效率。
在前台，带来发展的增量。此前，一些金融机构只能实现浅层交互，比如大量发送通知类的信息提醒用户信用卡还款。而当下的生成式AI，打开了新的增长空间。
比如百融云创在大模型基座之上运行的Voice GPT，可以实现低于500毫秒级的响应，在多轮次对话中对于客户的语音识别准确率能达到99%以上，在意识、感情和情绪的表达上，几乎与真人无异。
同时，人工智能的技术特点之一是无限量的供给能力，它一旦可以跟一名用户实现高质量交互后，理论上就能以极低的成本跟成千上万名用户对话，当前百融云创Voice GPT每天通话可达3000万通。优异的技术表现，使得Voice GPT应用场景大大拓宽，通过Voice GPT可助力机构直接促成资产交易，提高社会资源的合理分配和利用。
当前，以大模型为代表的新一代人工智能技术风起云涌。一大批机构都在积极接入大模型，但有时效果却不尽如人意。究其原因是因为人工智能价值和作用的发挥，并非是孤立的。
比如资产运营这个场景，如果企业只是接入一个大模型基本上很难发挥作用。在具体作业环境中，我们首先要对海量的用户进行精准分析，根据特性进行分层分类。进而，构建营销响应模型，判断哪些用户响应程度高，哪些压根就不会有响应。同时，根据企业自身拥有的各类资源制定策略，确定哪些用户是需要活动触达，哪些用户是需要电话触达，针对不同的用户要搭配怎样的话术等。然后再接入大模型与客户进行多模态的交互，比如通过AIGC生成文案、图片和视频进行产品营销，通过智能语音与客户进行交互，促成交易的达成。最后，根据不同渠道用户的反馈结果进行复盘和反馈，进而去优化整个流程的每一个环节。
可以看到，当深入到具体的场景中，单有技术突破还不够，还需要综合化的工程能力，这背后涉及到垂直产业的行业特性、市场规模、用户习惯等等问题。“人工智能+”不是一个简单的加法，而是与千行百业的融合发展，需要用实际的需求撬动技术的杠杆。正如恩格斯所说:“社会一旦有技术上的需要,这种需要就会比十所大学更能把科学推向前进。”
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快照生成时间：2024-03-14 18:45:01
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