大模型的出现，通过赋予生成式AI应对复杂任务的泛化能力，拓宽了企业服务的能力边界，实现了服务价值的提升。生成式AI的主要能力方向集中在创意内容生成、信息查询提炼和自然语言交互三个领域，通过与营销获客、产品研发、服务运营、战略管理等各种不同的场景叠加，可以发挥出不同的价值。这意味着不论哪个细分赛道的企业服务厂商，都有机会把握生成式AI的机遇，实现服务边界的拓展与服务价值的提升。
一、大模型赋予企业服务新动力
大模型在企业服务领域的落地路径包括从通用大模型到企业级应用的转变，结合领域专业知识以降低模型幻觉，提高对特定任务的适应性。大模型的部署及服务模式包括云上智能算力提供算力资源供给、调度、分配的一站式模型服务平台，以及基于MaaS平台的模型训练、推理、部署和应用。
1、大模型在企业服务领域的落地路径
从通用大模型到企业级应用，领域专业知识是关键壁垒。将行业专业知识、企业私有数据与大模型相结合，可以有效降低模型幻觉，提高对特定任务的适应性，更加符合专业性强的场景诉求。
在预训练、微调和RAG（检索增强生成）环节选择性地引入领域专业知识，如首先通过预训练获得具有丰富专业知识的基础模型，然后通过微调使其适应特定的行业或任务，最后结合RAG来增强模型对特定查询的理解和回答能力。
云上智能算力提供算力资源供给、调度、分配到一站式模型服务平台。大模型的部署应用存在较高的技术和资金门槛，因而训练通用大模型、行业大模型只会是少数企业的选择，更多的企业会考虑以商用模型或开源模型为基础部署自有的大模型应用。
2、大模型与传统技术结合提升效率
首先，大模型可以与思维链或多智能体结合，将单一逻辑推理问题分解为多个步骤，提升对复杂问题的解决能力，以及模型的可解释性。其次，在大模型模块之外的其他非大模型能力范畴的模块，可以选择合适的技术手段与大模型协同，共同构建系统性工程。
大模型在以下领域具有应用潜力：汽车行业、文旅行业、游戏娱乐、医疗健康、金融、制造、零售等行业。这些领域的企业可以通过大模型技术提升服务质量、优化业务流程、增强客户体验，以及开发新产品和服务。
3、大模型应用平衡成本与收益
综合评定短期与长期投入产出，明晰其能力边界，构建系统性工程。建议企业结合自身发展战略、资源与技术的就绪程度，首先明确是将大模型作为战略方向，还是作为试点/孵化项目。
首先，不应仅仅关注短期财务指标，而应将目标收益预期放长至2-3年。其次，在落地应用大模型时，应从场景出发系统性设计工作流，确保在适合大模型的模块充分发挥其价值，并协同各种技术手段共同解决问题。最后，大模型技术的长期效益体现在单位推理成本的降低，这将支撑大模型成为重要的生产力工具，并可能在模型性能进一步突破后，实现多模态+复杂任务处理，为企业带来新的业务增长。
4、大模型能力边界的评估标准
以业务场景为中心设计整体工作流，针对大模型在语言交互、内容生成和信息提炼方面的优势能力，明确需要应用大模型的关键模块。设计适合大模型的工作流，可以考虑引入思维链（Chain of Thought, CoT）或利用多智能体，将单一逻辑推理问题分解为多个步骤，提升对复杂问题的解决能力，以及模型的可解释性。同时在其他非大模型能力范畴的模块，选择合适的技术手段与大模型协同，共同构建系统性工程。
二、AI Agent重塑企业服务
AI Agent通过选择性综合大模型和多种先进算法，具备独立思考、工具调用能力等特征的系统，能够自我学习、反思，并为用户提供流程性操作或精准答案。AI Agent的应用包括面向C端的独立Agent搭建平台和面向B端的原生或业务辅助模式，广泛应用于代码辅助开发、营销、人力资源管理等场景。AI Agent在企业服务中的具体案例如为延锋彼欧打造的i-benefits即时激励平台，通过AI技术提升员工激励和满意度。
AI Agent能够帮助企业提高服务效率，降低成本，提升客户体验，从而增强企业的市场竞争力。AI Agent通过以下方式提升企业服务的效率：
- 记忆能力：AI Agent具备记忆功能，能够理解和检索信息，并辅助规划组件。这有助于企业快速获取所需的历史数据和经验，减少重复工作和决策时间。
- 规划能力：AI Agent能够进行自我反思和任务分解，这意味着它可以自主地制定和调整工作计划，优化任务分配，提高工作效率。
- 工具调用能力：AI Agent可以根据需求寻找和调用合适的工具，这包括外部工具API、数据库查询、自动化脚本等，从而自动化执行复杂的业务流程。
- 智能交互：AI Agent可以与人类用户进行自然语言交互，提供更直观和人性化的服务体验，减少沟通成本和提高用户满意度。
- 任务自动化：AI Agent能够执行预设的任务流程，减少人工干预，特别是在需要重复性和标准化操作的场景中，如数据录入、报告生成等。
- 实时响应：AI Agent可以实时监控业务数据和系统状态，快速响应用户请求和系统变化，提高服务响应速度。
- 学习和适应：AI Agent能够通过机器学习不断优化其性能和决策过程，随着时间的推移，它能更好地理解企业需求，提供更精准的服务。
- 集成能力：AI Agent可以与其他企业系统集成，实现数据共享和业务协同，提高整个企业运作的效率。
三、人工智能革新数据治理
人工智能（AI）与数据治理的深度结合体现在AI优化数据治理流程，提升数据治理的整体效能和准确性，同时加强数据质量管理和风险防控。此外，数据治理还可以提升数据质量，增强数据合规性与安全性，从而为AI的应用提供结构化、高质量的数据基础，确保算法训练和模型决策的准确性和可靠性。
- 数据质量管理与风险防控：AI在数据分类、异常检测、模式识别等方面的能力，有助于加强数据质量管理和风险防控。
- 数据驱动决策的智能化水平提升：AI与数据治理的结合，提升了数据驱动决策的智能化水平，使决策更加准确和高效。
- 构建可信、可持续的智能系统：两者的结合为构建可信、可持续的智能系统奠定了基础，确保了系统的稳定性和可靠性。
- 数据特征维度优化：AI可以帮助减少重复性特征工程的精力投入，提升数据特征维度，优化模型拟合效果。
- 数据安全与隐私保护：设计保护隐私数据的诸多环节，实现数据合规性，确保数据在使用过程中的安全性。
- 模型迭代优化：模型基于数据变化实时更新迭代，拟合效果优化达到持续且自动化，提高了数据治理的效率和准确性。
在当今数据驱动的时代，数据管理效率对于企业的决策和业务流程至关重要。人工智能技术可以显著提高数据管理的效率，帮助企业更好地利用数据资源，提升业务竞争力。人工智能（AI）技术为数据管理提供了强大的工具和方法，以下是一些途径：
- 自动化数据收集与清洗：AI可以自动从多个数据源收集数据，并进行清洗和预处理，减少人工干预，提高数据质量和准确性。
- 智能数据分析：利用AI技术，如机器学习和深度学习，可以对数据进行深度分析，发现数据中的模式和趋势，为决策提供支持。
- 预测性分析：AI可以通过历史数据分析，预测未来的业务趋势和潜在问题，帮助企业提前做好准备。
- 实时数据监控：AI可以实时监控数据流，及时发现异常情况，减少数据丢失和错误。
- 数据可视化：AI可以帮助将复杂的数据转化为直观的图表和报告，使数据更容易理解和分析。
- 智能决策支持：AI可以根据数据分析结果，提供智能化的决策建议，帮助企业做出更有效的决策。
- 数据安全管理：AI可以帮助检测和预防数据泄露和滥用，提高数据的安全性。
- 数据存储优化：AI可以优化数据存储策略，减少存储空间的浪费，提高数据访问速度。
- 数据治理：AI可以帮助建立数据治理框架，确保数据的准确性、一致性和完整性。
- 自助式数据分析：AI可以提供自助式数据分析工具，使业务用户能够自行分析数据，无需依赖数据分析师。
四、产品选型探讨：一体化和垂直化
一体化服务通常由在特定领域拥有广泛影响力的厂商提供，这些厂商的产品或服务覆盖了多个细分领域或垂直行业。他们的客户群体往往规模较大，对服务的需求多样化，并且不同功能板块之间存在一定的相互依赖和联系。
相比之下，垂直化服务则专注于某一功能板块或垂直行业，由专门的厂商提供产品或服务。这些厂商的客户群体可能包括规模增长到一定程度的企业，这些企业的某个功能板块的任务量激增，或者他们需要将功能板块运转流程/内容与垂直行业的专业知识紧密结合。
一体化服务与垂直化服务的主要区别在于它们的服务范围和目标客户群体。一体化服务提供的产品或方案涵盖了多个细分领域的功能板块，或者是针对多个垂直行业专用的产品/方案。这种服务通常面向大型、规模较大的企业，这些企业的需求往往涉及多个业务领域，因此需要一站式的全面服务。
相比之下，垂直化服务则是针对某个特定的功能板块或垂直行业提供专门的产品/方案，它更适合那些偏好一站式采购、减少解决方案/产品选择的人力与时耗的企业。这些企业可能在某个功能板块的任务量激增，或者他们的业务运转流程/内容的设计需要与垂直行业的专业知识紧密结合。
垂直化服务的主要客户群体是那些需求企业偏好一站式采购，减少解决方案/产品选择的人力与时耗的企业。这些企业可能在某个功能板块的任务量激增，或者他们的业务运转流程/内容的设计需要与垂直行业的专业知识紧密结合。
从以上一体化和垂直化在供应商特征和客户群体特征上的差异来看，需求侧应综合企业的成长阶段、采购偏好等因素选择一体化或垂直化产品。一体化解决方案难以应对需求企业功能板块运转流程/内容的设计，需要与垂直行业“know-how”紧密结合。
对于一体化服务的质量评估，可以通过以下几个方面进行：首先，考察服务是否能够覆盖多个细分领域的功能板块，或者是否针对多个垂直行业提供了专用的产品/方案。其次，分析服务是否能够吸引大型、规模较大的企业客户，因为这些企业通常需要全面的服务来解决复杂的业务需求。最后，评估服务的综合性和专业性，以及是否能够根据客户需求提供定制化的解决方案。
结语
总体来看，大模型通过其强大的数据处理和泛化能力，能够为企业提供更加智能和个性化的服务，如生成式AI的应用，从而提升服务效率和价值。首先，企业需要综合评估大模型在短期内的投入产出与长期收益的可能性。大模型虽然在短期内可能成本较高，但长期来看，随着推理成本的降低，它将成为重要的生产力工具。
其次，企业应明确大模型的能力边界，不要将可以用传统技术手段解决的问题全部交由大模型处理。而应从场景出发，系统性设计工作流，确保大模型在适合它的模块中发挥最大价值。
最后，企业还需要利用大模型重构关键模块，并考虑引入思维链或多智能体，将复杂问题分解为多个步骤，以提高问题解决能力和模型的可解释性。同时，在其他非大模型能力范畴的模块，选择合适的技术手段与大模型协同，共同构建一个系统性工程。
来源：2024年中国企业服务研究报告，艾瑞咨询，本篇针对全文由生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。下载2024年中国企业服务产业图谱请关注我们的微信公众号“idtzed”，对话框内发送“241022”获取链接。
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