1.金融行業(yè)

生成和決策兩類金融大模型,已在銀行、證券等金融機構中實現(xiàn)落地。金融行業(yè)積淀了包括金融交易數(shù)據(jù)、客戶信息在內的海量數(shù)據(jù),良好的數(shù)據(jù)基礎為AI大模型的落地應用提供條件。AI大模型在金融領域的應用分為生成式和決策式兩類。

生成式應用是內容、觀點以及想法的輸出,可以用在智能對話機器人、金融產(chǎn)品營銷廣告等場景中,大模型的實踐方法是從海量數(shù)據(jù)中基于特定概率提取出有效信息或可靠答案。

決策類應用是根據(jù)市場數(shù)據(jù)或特定規(guī)則來進行決策,并根據(jù)決策結果采取相應行動,如進行自動化交易、智能貸款、投研助手等。自動化決策對結果的準確性、實時性和可解釋性要求非常高,因此,決策式大模型比生成式大模型在金融領域的落地難度更大。

2.泛消費領域

AI 大模型生成式應用包含智能客服機器人、廣告營銷、營銷數(shù)字人等。

智能客服機器人具有強大的語言理解能力和文本生成能力,能快速理解客戶的需求、解答咨詢,提供更為個性化和貼心的服務方案。

消費品企業(yè)使用客服機器人對消費問題進行回復來降低人工溝通成本,趣味式互動亦能提升顧客體驗。當前,國內消費互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)如美團、阿里和騰訊已相繼布局客服機器人。

以往,消費品企業(yè)需要耗費大量的時間精力制作品牌廣告,也面臨著廣告投放效率不佳的問題。AI大模型能夠在分鐘級內針對各式消費群體快速輸出千人千面的營銷內容,如文案、圖片、視頻等,更針對性和更深層次地觸達目標人群,從而降低廣告制作成本。

3.能源行業(yè)

AI 大模型在電力行業(yè)的最佳落地場景是智能調度和智能巡檢。AI大模型的提效功能體現(xiàn)在電力調度方面,電力系統(tǒng)大模型通過“虛擬電廠”智能管理系統(tǒng),對電力需求量進行精準預測,起到“削峰填谷”的作用,實現(xiàn)電力智能調度。

AI大模型的減負效果則體現(xiàn)在智能巡檢方面,多數(shù)地區(qū)的變電設備運維和檢修工作至今仍沿襲人工等傳統(tǒng)巡檢方式,導致眾多安全隱惠難以消除。

視覺大模型通過智慧能源綜合管理系統(tǒng),為發(fā)、輸變配、用電的全業(yè)務流程提供智能巡檢解決方案,實現(xiàn)設備缺陷自動化排查、設備狀態(tài)智能監(jiān)控,有效發(fā)現(xiàn)異常問題并及時解決。

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