1.金融行业

生成和决策两类金融大模型,已在银行、证券等金融机构中实现落地。金融行业积淀了包括金融交易数据、客户信息在内的海量数据,良好的数据基础为AI大模型的落地应用提供条件。AI大模型在金融领域的应用分为生成式和决策式两类。

生成式应用是内容、观点以及想法的输出,可以用在智能对话机器人、金融产品营销广告等场景中,大模型的实践方法是从海量数据中基于特定概率提取出有效信息或可靠答案。

决策类应用是根据市场数据或特定规则来进行决策,并根据决策结果采取相应行动,如进行自动化交易、智能贷款、投研助手等。自动化决策对结果的准确性、实时性和可解释性要求非常高,因此,决策式大模型比生成式大模型在金融领域的落地难度更大。

2.泛消费领域

AI 大模型生成式应用包含智能客服机器人、广告营销、营销数字人等。

智能客服机器人具有强大的语言理解能力和文本生成能力,能快速理解客户的需求、解答咨询,提供更为个性化和贴心的服务方案。

消费品企业使用客服机器人对消费问题进行回复来降低人工沟通成本,趣味式互动亦能提升顾客体验。当前,国内消费互联网企业如美团、阿里和腾讯已相继布局客服机器人。

以往,消费品企业需要耗费大量的时间精力制作品牌广告,也面临着广告投放效率不佳的问题。AI大模型能够在分钟级内针对各式消费群体快速输出千人千面的营销内容,如文案、图片、视频等,更针对性和更深层次地触达目标人群,从而降低广告制作成本。

3.能源行业

AI 大模型在电力行业的最佳落地场景是智能调度和智能巡检。AI大模型的提效功能体现在电力调度方面,电力系统大模型通过“虚拟电厂”智能管理系统,对电力需求量进行精准预测,起到“削峰填谷”的作用,实现电力智能调度。

AI大模型的减负效果则体现在智能巡检方面,多数地区的变电设备运维和检修工作至今仍沿袭人工等传统巡检方式,导致众多安全隐惠难以消除。

视觉大模型通过智慧能源综合管理系统,为发、输变配、用电的全业务流程提供智能巡检解决方案,实现设备缺陷自动化排查、设备状态智能监控,有效发现异常问题并及时解决。

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