观点 | 逸迅科技：AI 2.0时代来临，企业如何加速数字化转型
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作者:小E
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发布时间: 2023-08-11
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7月22日下午，由中国数智发展研究中心DTinsight主办，IBM、神州数码和逸迅科技联合协办的“格物致知 数启未来 —— CxO数据要素沙龙·广州站”，在广州精彩落幕。
7月22日下午，由中国数智发展研究中心DTinsight主办，IBM、神州数码和逸迅科技联合协办的“格物致知 数启未来 —— CxO数据要素沙龙·广州站”，在广州精彩落幕。会上，逸迅科技销售副总裁周诚和研发总监王新义联合发表题为“AI 2.0时代来临，企业如何加速数字化转型”的主题演讲。
周诚首先围绕着AI时代，向与会嘉宾作了分享。他围绕着如何用AI技术帮助企业进行更快速、更高效的数字化转型等话题，并结合三个大模型应用场景进行探讨。AI并不是一个非常新鲜的名词，早在2016年时，AI就已经逐渐出现了，经过多年的发展，今天所讲的AI就是AI2.0时代，或者叫AIGC时代。从AI1.0到AI2.0时代，区别在于：AI1.0是判别式，它基于现有数据，帮助做整理、筛选、分析，以此做一些研判的能力；而AIGC时代是生成式，它可以根据要求、指令，为人们和企业生成图片、内容等，其重点在于生产。研究数据表明，一些发达国家的AI参与度超过了50%，已经在各行各业进行了渗透，无论接受与否，AI时代一定会来临。当前，我国AI应用处于41%，从AI的普及到AI的深度应用，企业正在拥抱AI时代。逸迅科技作为科技企业，有责任也有意愿帮助用户用好大模型，加速完成数化转型。企业作为一个庞大组织体系，规章制度、员工手册、薪酬制度或者报销流程等多而杂乱。对于员工来说，如何快速、准确查询，并且能够看得明白成为企业面临知识管理层面的痛点。这需要企业结合员工需求点进行知识管理，最终能够实现知识的共享和协作。以往,无论是结构化数据，还是非结构化数据，或者是半结构化数据,都会先进行结构化，然后通过数据关系或类知识图谱技术,对数据进行关联和处理。这样做的问题在于，一是非/半结构化数据在处理过程中会有信息损耗；二是NLP技术耗费周期长，且需要足够多的信息样本。现在，LLM技术会基于AIGC大模型，把企业所有文档、规范制度、结构化和非结构化数据，在模型上进行学习和理解，再加上人工标注，缩短建设周期，开发一套交互界面可以与公众号、小程序、钉钉、企业微信等办公软件结合的系统，帮助用户以快速、友好的方式，进行提问找到文档位置，达到类似ChatGPT的效果。此外，AIGC也可以与RPA进行结合，帮助企业开发一套低代码，基于知识库管理的系统。帮助企业员工在系统上实现沟通、问答、查阅以及报销流程等，提升员工优越感和HR工作效率。传统BI工具实施与部署，需要事先做需求分析、数据准备、数据仓库设计、报表设计、ETL过程开发等，一直到上线和部署，步骤之多使得整个过程非常复杂。而基于大模型的低代码解决方案，只需要六个步骤，并且数据准备、数据安全和权限控制等以前步骤是可以复用的。现在，只需要介入模型对数据结构和数据结构之间的关联关系进行学习，使模型理解整个应用数据，可以快速提出问题，模型帮助完成回答，并且可以将接口数值转换成人类理解语言进行回答。基于大模型的低代码解决方案有两大显著特点，首先量节省人力投入，帮助企业建设快速自助的对话式数据探索系统，以最短的时间帮助企业解决数据探索要求；其次基于大模型的低代码解决方案是基于私有云进行建设，即使是数据结构也不会被公有云模型获取。一、减少人工开发。大模型会通过数据挖掘、深度学习技术理解企业业务逻辑及数据集并输出可视化结果，降低人工代码开发成本，释放团队资源；二、缩短开发周期70%。企业用户通过可视化页面对组件进行属性配置，即可完成业务应用的开发，开发时间平均缩短70%左右；三、持续改进和适应性。大模型可以通过持续的训练和优化不断提高性能，并适应不断变化的业务需求和数据环境。相比传统数据分析系统，大模型具有更强的灵活性和适应性，可以随着业务的发展和变化进行相应的调整和改进。随后，逸迅科技研发总监王新义表示，自己主要从技术角度，围绕着NoteBook+AI场景进行专业技术分享。当前数据应用面临着诸多痛点：首先，数据需求得不到满足。80%的数据需求得不到满足，数据的价值有待挖掘；其次，数据分析/数据科学的门槛非常高。严重依赖数据科学家/专业分析师，导致数据分析团队的服务范围受限，许多业务的数据需求无法得到满足；第三，生产效率不高。传统数据分析通常由数据分析师生产数据洞察，但这种模式存在瓶颈，限制了数据分析的广泛应用。当前，我们正处于从PGC时代，到UGC，再到AIGC时代的进程中，在AI的加持下，业务人员可以使用大模型平台，做数据分析，产生数据洞察。但是，目前看，AI技术发展还没有达到准确程度，在专业内容上存在局限性，这成为AIGC时代一大痛点。所以，从PGC时代，到UGC，再到AIGC时代还需要一个过程。如何解决当下的数据面临的痛点和挑战？如何利用AI大模型辅助进行数据分析？如何在数据分析/数据科学领域融合人脑的智慧和AI的智力？我们认为最佳的方式是：NoteBook+AI，是数据科学的新范式。NoteBook是一个组织方式，AI就像一个翅膀，两者合力可以加速提升数据科学过程，降低成本。SmartNoteBook，实际上是NoteBook的企业版，也是对NoteBook的升级，是协作、集成、一站式数据科学/分析环境平台。该平台具有三点创新，第一点，重组了数据组织各角色交互方式。将组织内的业务人员、数据工程师和数据科学家以往的角色进行重组，在同一个平台上进行交流、交互，改善交互方式，优化数据分析；第二点，重塑数据科学过程。统一数据科学和数据工程，从业务理解，到数据准备，再到建模、评估上线。经过不断迭代，统一决策过程，重塑整个数据分析的过程；第三点，重新定义数据科学中人与工具的关系。团队中的各种角色都可以在SmartNoteBook平台上通过工具实现数据报表、分析报告等功能。最后，王新义总结称，SmartNoteBook在数据科学领域做了一些创新，希望通过NoteBook的组织方式(躯干)和AI大模型的魔法能力(翅膀)一起助力企业数据智能应用，帮助企业数字化转型。上海逸迅信息科技有限公司（简称：逸迅科技）成立于2012年，是一家专注于为政府、制造、大交通、能源、运营商等行业提供一站式数智化解决方案的供应商，致力于成为企业专属的数据管家。聚焦数据智能、智慧城市、物联网、智能运维、数字孪生等领域，基于智能的全栈数据产品技术底座，提供数据治理、数据开发、数据分析、数据展现以及数据感知等能力挖掘数据价值，助力数据业务应用及产业落地，辅助业务决策，加快数字化及数智化转型速度。
