中新經(jīng)緯2月27日電 題：生成式AI如何提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率和收益？

　　作者 竇德景 復(fù)旦大學(xué)特聘教授

　　在當(dāng)下數(shù)字化快速發(fā)展的背景下，生成式AI正逐漸成為眾多企業(yè)尋求內(nèi)部運(yùn)營(yíng)優(yōu)化與收益增長(zhǎng)的關(guān)鍵力量。摩根士丹利預(yù)測(cè)，生成式AI2025年就能實(shí)現(xiàn)正回報(bào)，2028年收入有望突破萬(wàn)億美元。

　　生成式AI能夠創(chuàng)造大量的商業(yè)化應(yīng)用場(chǎng)景，盡管目前大模型公司大多還在貼錢(qián)提供服務(wù)，且尚未有完全依靠其自身實(shí)現(xiàn)大規(guī)模盈利的APP，但這并不妨礙它對(duì)生產(chǎn)效率的巨大推動(dòng)。以GPT-5為例，它被普遍視為達(dá)到通用人工智能(AGI)的重要標(biāo)志。這一突破性的發(fā)展為企業(yè)與各行各業(yè)的深度融合提供了強(qiáng)大基礎(chǔ)，接下來(lái)如何基于此進(jìn)行優(yōu)化和落地應(yīng)用，才是各企業(yè)需要重點(diǎn)思考的問(wèn)題。

　　首先，從水平應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，生成式AI對(duì)各類(lèi)行業(yè)的內(nèi)部運(yùn)營(yíng)效率提升有著立竿見(jiàn)影的效果，并有助于提高收益。以人力資源管理為例，筆者曾負(fù)責(zé)的項(xiàng)目是為某企業(yè)打造社保知識(shí)機(jī)器人。這一項(xiàng)目的目標(biāo)是為企業(yè)員工解答社保方面的常見(jiàn)問(wèn)題，如不同地區(qū)的社保政策、補(bǔ)繳政策等。在項(xiàng)目初期選用了一個(gè)開(kāi)源的、參數(shù)為60億的某模型，這是出于對(duì)客戶(hù)有限的預(yù)算的考慮。原本這個(gè)開(kāi)源模型在回答社保政策相關(guān)問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)并不專(zhuān)業(yè)。然而，筆者在僅經(jīng)過(guò)5小時(shí)的微調(diào)和1萬(wàn)次訓(xùn)練后，就將這個(gè)開(kāi)源小模型成功訓(xùn)練成了能夠?qū)�業(yè)解答社保政策問(wèn)題的智能系統(tǒng)。這一成功案例足以證明生成式AI可以以較低的成本和較短的時(shí)間投入，為企業(yè)的人力資源管理帶來(lái)顯著的效率提升，減輕人工負(fù)擔(dān)，讓人力資源部門(mén)可以將更多精力投入到更具創(chuàng)造性和戰(zhàn)略性的工作中，間接為企業(yè)創(chuàng)造效益。

　　其次，在業(yè)務(wù)稽核領(lǐng)域，特別是在隱私號(hào)對(duì)話(huà)場(chǎng)景中的應(yīng)用。以電商外賣(mài)行業(yè)為例，外賣(mài)小哥與客戶(hù)之間的對(duì)話(huà)偶爾會(huì)產(chǎn)生矛盾，甚至可能出現(xiàn)違規(guī)騷擾等嚴(yán)重問(wèn)題。對(duì)于隱私號(hào)提供商而言，及時(shí)發(fā)現(xiàn)這些問(wèn)題至關(guān)重要。傳統(tǒng)的稽核方式往往依賴(lài)于人工審查和基于規(guī)則的設(shè)備，不僅效率低下，而且容易出現(xiàn)漏網(wǎng)之魚(yú)。但在引入生成式AI大模型后，其對(duì)對(duì)話(huà)內(nèi)容的分析準(zhǔn)確率和問(wèn)題召回率都得到了極大程度的提高。這意味著潛在的風(fēng)險(xiǎn)能夠更早被識(shí)別并解決，從而避免了可能的法律糾紛、客戶(hù)投訴以及品牌形象受損等問(wèn)題。從收益的角度來(lái)看，這為企業(yè)減少了潛在的損失，保障了平臺(tái)的穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)，同時(shí)提升了客戶(hù)滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度。

　　另外，在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)方面，大模型的應(yīng)用也給企業(yè)帶來(lái)了新的機(jī)遇。眾多企業(yè)都需要開(kāi)展VOC(Voice of Customer)工作。以往，企業(yè)需要依賴(lài)大量的年輕人來(lái)完成對(duì)產(chǎn)品上市后的客戶(hù)反饋收集和整合工作，這個(gè)過(guò)程耗時(shí)且容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)偏差。而現(xiàn)在，生成式AI憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和整合能力，可以更快速、準(zhǔn)確地收集相關(guān)信息和數(shù)據(jù)，并以更清晰的方式表達(dá)觀點(diǎn)，為企業(yè)提供有價(jià)值的客戶(hù)洞察。通過(guò)對(duì)客戶(hù)需求的及時(shí)把握和精準(zhǔn)決策，企業(yè)能夠優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制定更貼合市場(chǎng)需求的營(yíng)銷(xiāo)策略，從而提高產(chǎn)品的市場(chǎng)占有率和企業(yè)盈利能力。

　　最后，許多企業(yè)也在探索利用大模型來(lái)替代一些銷(xiāo)售助手的工作。在實(shí)際操作中，大模型的效果顯著，不僅能夠在與客戶(hù)的交互中提供準(zhǔn)確、專(zhuān)業(yè)的解答，還能根據(jù)客戶(hù)的需求和特點(diǎn)為其提供個(gè)性化的保險(xiǎn)方案推薦，大大縮短了銷(xiāo)售周期，降低銷(xiāo)售成本，提高了銷(xiāo)售轉(zhuǎn)化率。例如一家藥企，每年在中國(guó)有3000多名醫(yī)藥代表，新藥上市時(shí)需對(duì)代表進(jìn)行培訓(xùn)，以往整個(gè)培訓(xùn)過(guò)程需一年時(shí)間，且花費(fèi)大量人力和資源。運(yùn)用生成式AI模擬醫(yī)生與醫(yī)藥代表的對(duì)話(huà)，培訓(xùn)效率和效果大幅提升，顯著節(jié)省了時(shí)間和成本。生成式AI憑借其強(qiáng)大的功能，從多個(gè)維度為企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)營(yíng)帶來(lái)了巨大變革。雖然目前的商業(yè)應(yīng)用尚在探索盈利階段，但從提升運(yùn)營(yíng)效率和降低成本的層面，為企業(yè)帶來(lái)了顯著的收益，在各個(gè)行業(yè)的落地應(yīng)用也將為企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展提供有力支撐。(中新經(jīng)緯APP)

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