從典型落地案例看生成式AI用戶旅程

國家開放大學是教育部直屬的，以促進終身學習為使命、以現(xiàn)代信息技術(shù)為支撐、以“互聯(lián)網(wǎng)+”為特征、面向全國開展開放教育的新型高等學校。其主要業(yè)務(wù)即開展大規(guī)模線上教育，學校采用“數(shù)字化優(yōu)先”戰(zhàn)略，以數(shù)字化方式服務(wù)師生以及開展日常業(yè)務(wù)管理。學校信息技術(shù)部門高度重視數(shù)字化技術(shù)的采用，在2014年即開始探索基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的教學管理、教學評價，推動教學改革，如今對于數(shù)據(jù)驅(qū)動高校內(nèi)部已經(jīng)形成共識。在AI方面，從2021年開始，學校在英語口語訓練專業(yè)開始引入AI應(yīng)用，至今仍在持續(xù)運行。

●   智能客服方向：代替客服人員回答學生非學術(shù)的問題。

●   白澤智慧學伴：以大模型為底座，基于對視頻課程中的文本理解，對用戶提出的問題快速給出答案，并定位答案出處，方便用戶快速查找和學習知識點。

●   在計算機和法學專業(yè)，由生成式AI系統(tǒng)學習課程知識，為學生出題，批改作業(yè)，循序漸進幫助學生提高技能。雙方希望能在第三季度正式對該項目開始試點。

在生成式AI領(lǐng)域，國家開放大學一方面探索建設(shè)基于大模型的新底座，另一方面也在試點多個生成式AI的應(yīng)用場景。通過生成式AI的應(yīng)用，學校希望能真正提高學生的滿意度，這也是對國家開放大學而言，衡量生成式AI最重要的指標。

阿斯利康從全球到中國，都十分重視數(shù)字化技術(shù)的投入。在中國，阿斯利康既有專門的IT部門負責企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化建設(shè)，也成立了商業(yè)化創(chuàng)新部以利用數(shù)字化技術(shù)探索新的模式。阿斯利康重視將人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)融入到業(yè)務(wù)創(chuàng)新，希望做一家醫(yī)療平臺，而不是傳統(tǒng)藥企。

阿斯利康的目標不是簡單的數(shù)字化，更多的是“transform the patient care”，和內(nèi)外部的合作伙伴，實現(xiàn)transformation care。在生成式AI領(lǐng)域，阿斯利康希望全面升級數(shù)據(jù)底座、算力底座以及核心AI技術(shù)，為用戶打造生成式AI的沉浸式體驗。

●   隨著大模型、ChatGPT技術(shù)的不斷成熟，阿斯利康計劃將生成式AI融入到2030計劃中，一是通過生成式AI助力運營提升效率和業(yè)務(wù)創(chuàng)新，二是通過生成式AI支持新藥研發(fā)和新藥伴隨數(shù)字產(chǎn)品的開發(fā)。

●   核心是強調(diào)數(shù)字化解決方案能夠更好地嵌入到醫(yī)院的診療流程。例如在篩查環(huán)節(jié)，肺結(jié)節(jié)、乳腺結(jié)節(jié)等AI影像系統(tǒng)會輔助判斷高?；颊?；在診療環(huán)節(jié)，基于知識圖譜和AI算法的問診和管理，增強患者管理的智能化、個性化, 幫助醫(yī)療體系進一步優(yōu)化。阿斯利康強調(diào)利用生成式AI與醫(yī)院的診療流程進行強關(guān)聯(lián)。

●   同時，也會密切關(guān)注生成式AI的模型對于新藥開發(fā)過程的賦能和運用。包括:

a.健康大數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)治理過程提效的賦能；

b.疾病和臨床相關(guān)知識圖譜和大模型的迭代和升級；

c.新型數(shù)字健康產(chǎn)品開發(fā)過程中，生成式AI 做為構(gòu)建用戶體驗的基本元素；

d.臨床試驗流程執(zhí)行中用戶體驗提升方案的探索。

該銀行總行信用卡中心重視數(shù)字化與AI的投入，由信息科技部主導，在電話客服、公眾號客服以及APP渠道等所有客戶交互的入口，都在加大智能化的投入。針對大模型、生成式AI技術(shù)，該銀行信用卡中心也在啟動相關(guān)的測試，部分場景已經(jīng)投產(chǎn)使用，并且逐步擴大使用規(guī)模。

●   電話營銷：例如，推薦辦理信用卡。

●   電商業(yè)務(wù)：針對優(yōu)質(zhì)用戶推薦商品，拓展信用卡銷售業(yè)務(wù)。

●   還款業(yè)務(wù)：資管部門進行還款提醒。

在上述場景中，AI通過意圖理解、情緒判斷等推薦話術(shù)，輔助客服以及銷售與用戶的交互。例如，語義和意圖的理解上，AI基于客戶和客服溝通的歷史記錄上，提取關(guān)注的主題，更好的進行產(chǎn)品推薦。再例如對于分期業(yè)務(wù)，可以通過歷史數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)客戶關(guān)注的是利率還是還款時間？好的銷售會如何解決這個問題？大模型會識別最優(yōu)答案并推薦給員工。關(guān)于客戶的情緒，是比較平和，還是很滿意的接受，還是不滿意？大模型根據(jù)客戶的反饋和評價情況給員工推薦最優(yōu)的銷售方案。