AIGC向商业化迈进，ToB企业需融合通用能力做场景化服务

近日，由亿欧·TE产服主办，北京市科委、中关村管委会、中国国际科技促进会元宇宙委员会指导的2023 AIGC技术应用创新峰会举办，容联云受邀出席本次峰会。在峰会圆桌论坛，容联七陌AI产品负责人刘倩与亿欧TE产服咨询与研究总监、TE产业分析师吴勇及多位行业专家围绕“基于生成式人工智能技术和应用的商业化“ 进行深入探讨。

｜吴勇（主持人）：低代码有了AIGC能力之后，其实可以更快的去跨界到标准化SaaS服务的范畴里面，甚至可以去重构他们的逻辑或者快速生成SaaS的应用，这个其实是对于刘总您比如说在客服的领域会不会形成很剧烈的冲击呢？

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刘倩：随着AIGC的到来，其实大家对于信息化的对称成为了一个现实。过去To B的服务商更多的是基于客户的痛点提供给建议的解决方案，随着AIGC热度的上升，尤其对ChatGPT的讨论，其实每一个人都在畅想着AIGC的未来，那同样的企业在采购To B供应的服务也会提出更高的要求，希望有基于AIGC模型的应用，到客服领域也是一样的，尤其是AIGC，像ChatGPT聊天，可能有这种对话式的智能机器人，客户就会提出更高的要求，能不能也使用大模型带来更具有逻辑性，更能够思考的，更加拟人化交流的体验，还能解决客户的问题。所以我们必须深度思考产品与AIGC技术在产业中的结合，提供更有价值的产品。

”

｜吴勇（主持人）：对于智能客服，您觉得AIGC技术对于产品或服务上哪些剧烈的冲击呢？

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刘倩：从以下几个方面展开来说吧。首先是对现有产品矩阵的升级改造。比如说文本机器人、语音机器人和智能座席辅助之类的，以前虽然说都是数字化AI，但是它的能力相比大模型AIGC的这种还点差距的。把AIGC接进来其实是提升了产品的整个交付系统搭建的效率。以前会涉及到大量的人工知识的整理，可能是人力，也可能是用以前小模型的AI去整理，效果都不是特别好，通过新的大模型的技术能力，效率非常高，以前按天、周来计算的，现在以分钟、小时这样来计算的。

另一点是对于客户体验方面的提升，以前经常讲千人千面服务，是基于各种小模型去做一些抽离、计算、标注各方面很多配置，那有了这个大模型AIGC的助力，基于历史记录生成画像就能实现。

第三个冲击，客服管理系统智能化自动化升级，以前需要点点点点的操作完成，以后可能真的就是会在我们客服系统上做一个智能助手，帮助管理者来使用这个系统，对它说一句话，帮我查一下最近的报表、分析一下客服最近质量的变化，真正的实现智能化自动化。

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｜吴勇（主持人）：面对海量的企业级、消费级的场景应用，一定会爆发出更多的困难和痛点，那从你们第一线的经验来看，在B端这一块面临的困难和痛点有哪些？咱们是怎么去跨越它的？

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刘倩：其实从新技术的出现再到商业化的落地会经历一个非常漫长的阶段。对于冲在第一线的企业来说本身以解决客户业务痛点为使命，那所面临的困难是未来所有的企业都会变成AI的企业，所有的企业的应用本身都会基于新技术去构建”大量客户需求与产品应用成熟度的冲突，有一种叫摸着石头过河。以解决企业客户实际需求出发，将这种大模型的通用能力和特定行业专业场景下垂直能力快捷方便地进行融合，形成在特定领域的规模适宜性能优秀的AI产品，同时是以“解决用户需求问题”而非“解决用户文字上问的问题”为AI算法的核心决策策略，这也是新技术走向商业化、产品化唯一方式。

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｜吴勇（主持人）：最后一个问题，比如说现在AIGC能力其实都是看向美国的，那美国的产品现在通过API接口的方式其实也是可以很快的为我们国内的市场去所用的，那这个时候我们国内的整个市场的繁荣起来一定会有大量的国产化的AIGC的能力，咱们怎么去跟国外的产品去PK，怎么去获得制胜的先机呢。

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刘倩：我们不可否认的是现在国产化的AIGC跟国外有一定差距的，无论是技术，还是资本的投入都有一定的差距。但是我认为，国内的AIGC技术不一定非要去跟国外的去比，为什么呢？其实新技术最终的发展是造福，对企业来说是效率的提升，业务可能会发生一些变革，带来更大的价值，但最终落地到是人类组织的每一个人，我们每一个人都在受益，不必拘泥于如何操作。我们会持续投入到行业垂直大模型的研发中，真正整合去做到落地垂直行业、垂直场景中，创造价值。

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AIGC时代商业市场风云变幻，作为国内AIGC领域应用层服务商，将大模型的通用能力和特定行业应用场景相融合，形成在特定领域的规模适宜性能优秀的AI产品，以“行业解决方案”形式服务于企业级应用，为产业商业化和企业数智化发展贡献力量。

随着政策完善，供给侧产品的发展，对于AIGC市场也有了深刻认知，整个数字化转型市场将很快全面步入AIGC时代，商业的进化还在持续让我们拭目以待……