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人民網(wǎng)

如何尋找有潛力的AI賽道:打造數(shù)實融合的行業(yè)大模型

日前,,阿里云宣布將大模型通義千問開源,。圍繞大模型AI,,國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛加入競爭,,AI的影響力也在催化著各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,。

ChatGPT的革命性突破,,離不開海量數(shù)據(jù)的投喂,,以及微軟提供的大量支持,,據(jù)悉GPT-4的參數(shù)超過萬億級別,。在國內(nèi),百度,、騰訊,、華為的大模型都是千億參數(shù)級別。處理這樣量級的數(shù)據(jù),,無疑需要消耗巨大的成本和資源,。通用大模型是巨頭廝殺的戰(zhàn)場,其他公司的機會在哪里呢?相比之下,,深耕行業(yè)的垂直類大模型,,在行業(yè)精準數(shù)據(jù)的加持下,只需十億級別參數(shù)甚至更少的高質(zhì)量數(shù)據(jù),,就能低成本,、精細化地解決細分領域問題。巨頭們也紛紛與有行業(yè)數(shù)據(jù)積累的企業(yè)展開合作,,競逐行業(yè)大模型市場,,這也給了眾多行業(yè)領頭羊加入AI廣闊賽道的機遇。一時間,教育,、法律,、金融等行業(yè)大模型紛紛涌現(xiàn),這些行業(yè)天然與語言,、數(shù)據(jù)緊密相關,,都有大語言模型的用武之地。

另外,,擁有巨大市場份額的零售行業(yè),,或?qū)⑹菍嶓w經(jīng)濟中率先深度結(jié)合AI的行業(yè)之一。在線上,,電子商務擁有數(shù)據(jù)積累以及互聯(lián)網(wǎng),、AI等技術等優(yōu)勢;而線下的實體零售,流程中包含大量的簡單重復型工作,,有海量的數(shù)據(jù)亟待分析,、挖掘和應用,并需要滿足眾多用戶的模糊需求,,大模型在解決此類工作時能體現(xiàn)出很高的價值,,而且實體零售多年來受到電商沖擊和影響,數(shù)字化程度相比很多行業(yè)都更進一步,。

這一行業(yè)也吸引了眾多巨頭入局,,以專為實體零售企業(yè)提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務的“多點Dmall”為例,近期有媒體報道,,多點Dmall已經(jīng)和國內(nèi)外多家一流人工智能公司建立合作,,積極投入智能客服、行業(yè)知識庫,、個性化營銷等零售八大場景的應用開發(fā),,保持每周迭代。以多點為樣本,,我們可以嘗試來分析,,企業(yè)如何抓住機遇發(fā)展垂直行業(yè)大模型。

海量數(shù)據(jù)是核心競爭力之一

首先,,此次AI的質(zhì)變就是來自量變,,行業(yè)大模型雖然比起通用大模型所需的數(shù)據(jù)量大大減少,但自身沒有數(shù)據(jù)來源,,仍然“巧婦難為無米之炊”,。數(shù)據(jù)是決定未來發(fā)展的關鍵生產(chǎn)要素。有能力獲得海量的,、高質(zhì)量的數(shù)據(jù),,是數(shù)字化公司的核心競爭力之一,。

最近在多點Dmall創(chuàng)始人張文中的媒體報道中,他提到“今后面對人工智能革命,會和AIGC進一步緊密結(jié)合,,使傳統(tǒng)零售企業(yè)也成為人類數(shù)字化,、智能化的積極參與者”。多年來,,他一直堅持認為實體零售應該“全面數(shù)字化”,一以貫之,,多點提供的是端到端全渠道零售云解決方案,。也就是說,從消費端到供給端,,整個零售全流程中大量的商品,、顧客等數(shù)據(jù),都能承載在多點的系統(tǒng)之中,,供零售企業(yè)經(jīng)營分析所用,,成為高價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

按商品交易總額計算,,多點Dmall目前是亞洲最大的零售云解決方案服務商,。這也意味著多點能整合國內(nèi)外、各業(yè)態(tài)的零售行業(yè)大數(shù)據(jù),,把數(shù)據(jù)優(yōu)勢體現(xiàn)出來,。

融入行業(yè)最佳實踐解決痛點

為什么實體零售行業(yè)需要AI來解決當前的痛點呢?一是消費者的需求變得多樣化、個性化,,相比過去有更多的用戶,、商品等數(shù)據(jù)需收集,、分析、更新;二是實體零售為滿足消費者需求大多拓展了全渠道,,這種經(jīng)營模式對供應鏈管理的要求更加復雜;三是零售行業(yè)整體陷入存量市場競爭,,對成本控制要求更精細。

行業(yè)大模型的必要性,,在于真正去解決垂直領域的需求,、痛點,除了數(shù)據(jù),,需要將很多的行業(yè)知識和規(guī)則融入模型,,得出更精準有效的決策和答案,在實際業(yè)務中發(fā)揮作用,。

多點從創(chuàng)始人到各部門,,有一批資深零售從業(yè)者有著多年經(jīng)驗,再加上服務了各業(yè)態(tài)零售標桿企業(yè),,例如麥德龍,、711、羅森等,,將最佳行業(yè)實踐結(jié)合在了系統(tǒng)中?,F(xiàn)在將這些沉淀和洞察與最新的AI技術融合,相當于為AI大腦提供了全面和先進的零售業(yè)知識庫,,能讓打造出的行業(yè)大模型會更加實用,。

AI開發(fā)底層能力不可或缺

有了數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素、行業(yè)經(jīng)驗,,開發(fā)行業(yè)大模型最重要的能力還是底層的訓練,、優(yōu)化的方法。雖然有了通用大模型作為基礎,,但公司自身的研發(fā)能力當然不可或缺,。

據(jù)筆者了解,多點和百度,、騰訊等相關團隊的合作都在推進中,,一方面用AIGC技術提升自身的研發(fā)效率,一方面相關應用已經(jīng)在落地測試,,從前端的智能客戶服務,、個性化營銷,到后端的零售商管理能力提升,,都有涉及,。

多點此前的很多產(chǎn)品也都應用了AI及大數(shù)據(jù)等技術。比如商品管理部分的自動訂貨,,可以根據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)和天氣等因素,,預測顧客的購買行為,,從而提前備貨和調(diào)整庫存,可以有效減少庫存積壓和缺貨現(xiàn)象,。有這樣大量的模型,、算法等技術研發(fā)基礎,才能完成精調(diào)的行業(yè)大模型,。

再加上5G,、物聯(lián)網(wǎng)等新技術的發(fā)展,,實體零售將有更多數(shù)據(jù)產(chǎn)生,結(jié)合AI技術可以有更多業(yè)務創(chuàng)新和升級,。未來的實體零售行業(yè),,將是一個高度智能化的行業(yè)。零售即細節(jié),,零售重服務,,AI應用大有可為,,正在加速推動零售業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合,。誰能率先打造出實體零售專屬的行業(yè)大模型,,誰就能抓住數(shù)據(jù)應用的馬太效應,獲得巨大先發(fā)優(yōu)勢,。

如何尋找有潛力的AI賽道:打造數(shù)實融合的行業(yè)大模型

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