平台+AI:全面拥抱大模型的商业创新,打造企业数字化「柔性供应链」 | D3演讲实录

发布时间:2023-04-07作者:DataStory


马斯克曾说:“高生产率解决诸多问题。”


在社会化内卷的大环境下,借助数智化“降本增效”已是不争事实。AI技术日新月异、大量信息繁杂涌现,无数原来烟囱式的模式亟需变革,平台与AI之间怎样融合,才能发挥更大的功效?


在刚结束的数说故事「REMIX——重组数字未来,创享无限可能」D3智能营销峰会上,数说故事CTO李旭日发表了以《平台+AI:塑造企业数字化服务的柔性供应链》为主题的精彩演讲,重磅介绍了数说故事基于各类先进的大数据底层技术,加上8年来积累的行业和场景经验,打造的“数据+技术+生态”的企业数字化「柔性供应链」平台,还向我们介绍了数说故事深度集成AIGC大模型能力,打造的基于Social Listening场景的指令优化大模型,并重磅发布了社媒洞察小助手——小智Insight。

◎数说故事CTO 李旭日


打造高效数字化「柔性供应链」平台

助力企业实现跨越式发展

面对瞬息万变的国内外环境,现代企业和品牌面临着多重难题,如消费升级、流量红利消失、大环境压力围困的存量博弈以及消费触点变化等。面对这些问题,企业到底要怎么做才能实现跨越式发展?为此,数说故事CTO李旭日提出:“打造一个高效的数字化「柔性供应链」平台。高生产率必须要有高效的平台,通过这个平台来降低技术门槛,让更多业务人员能深度参与企业数字化转型。同时,需要集群力思考如何提高管理信息化水平,避免技术问题干扰数字化转型,以提升企业市场竞争力和可持续发展。”


顺着这个思路,数说故事打造了「模块化装配车间」。在数据集成方面,这个平台内置了一方数据、二方数据、三方数据的连接器,只要通过简单的配置就可以打通全域的数据。


此外,我们的「模块化装配车间」还能实现数据开箱即用,将数据处理操作模块化和拖拉拽相结合,让处理流程高效易用。同时,平台内置了领先的技术能力,如NLP、图像、音视频处理、智能推荐模型以及选址模型等多项模型,截止目前,通过此平台共进行了超过一千次领域模型和行业模型的迭代,将深度推动数字化转型的进程。


数说故事还进一步结合了AI的能力,通过普通绘图软件高效智能生成图表,利用新的图像识别技术以及多模态技术,加快应用系统的搭建。「模块化装配车间」通过可视化操作和模块化操作去做一些复用。戳下方视频看看业务专家是如何自由创作的。


「模块化装配车间」做到柔性的“ 秘密 ”:最核心的本质是保持高的生产力。基于「模块化装配车间」能助力企业达到数据开箱即用,智能触手可及,开放生态共荣,以及高效所见所得。


深度集成AIGC大模型能力

聚力超级洞察

谈及“平台+AI”,数说故事CTO李旭日表示:“今年有一个绕不开的话题就是ChatGPT。以ChatGPT为主导的大模型,如果在商业领域的话,我们认为大模型能给数说故事带来这几方面的能力,第一个是翻译,第二个是分类,第三个是生成,第四个是总结,第五个是对话。”

ChatGPT在中国的落地还面临三个大的问题,第一个是成本的问题,第二个是政策的问题,第三个就是私有化部署的问题。所以从长期来看,我们要有一个自主可控的大模型,是国内企业的必需项,同时这也是数说故事当前的技术使命。


当前,大模型最核心的要素有三个,一个是数据,第二个是模型,第三个是场景。数据方面,我们有千亿级别的商业数据,场景方面,我们为500+家头部企业提供服务,覆盖日化美妆、食品饮料、连锁零售、3C互联网、汽车制造、广告营销等10余个行业。在学术资源方面,我们一直坚持产学研一体化的发展思路,保持着与idea研究院、中山大学还有复旦大学等,国内顶尖高校和科研院所有深度合作。


在整个商业创新领域,数说故事将会关注实时数据、商业知识、增量训练,还有商业场景几个方面。同时,把存量库的数据、知识图谱的数据、行业的数据整合到一起,最终再依托大模型的探索与实践,提供一个拥有海量知识储备,超强AIGC算法能力,能对互联网的实时数据进行分析提炼,帮助大家更快地获取目标信息,高效进行商业问题洞察,综合性的商业智能问答产品—— 小智insight


此外,融合行业解决方案在产品创新、品牌资产管理、内容创新等业务场景,赋能数说雷达带来智能事件分析、观点聚类等一站式的超级洞察升级。通过集成了大模型能力,实现图表与解读联动,可以为品牌洞察显著减少时间成本。


在这个挑战与机遇并存的乌卡时代,变化才是唯一的不变,适应变化要么极致简约,要么极致复杂,而我们选择前者,我们希望通过拥抱最新AI技术,基于数说故事打造的“数据+技术+生态”的柔性供应链企业数字化超级平台,更快速交付客户满意的制品,助力企业/品牌实现业务+技术一体化。


以上为数说故事CTO李旭日的部分演讲实录内容,更多精彩分享,下方扫码收看直播回放。

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