采寫/陳紀英
編輯/萬天南
炫酷的參數比拼,殘酷的百模大戰,是ai大模型的盡頭嗎?
這一波大模型風潮中贏麻了的微軟,做法恰恰相反,其相繼與openai和meta旗下大模型合作,戰略重心放在了卷應用上。
這與百麗時尚的看法不謀而合:ai的價值終點,不止在技術創新上,更在落地於業務應用上。
其實,在這波ai大模型起風之前,百麗時尚就對ai青睞已久。早在2022年,百麗時尚內部確立的升級架構圖中,“最上面一層就是ai”。
不止設想,已經落地。
2023年11月,在百麗時尚的“數字化工作台”——釘釘群里,ai助理“商品數字員工”正式“入職”,“未來數萬名員工,人人都可以配一個ai助理”,這是百麗時尚的藍圖。
受益於ai的,也不止百麗這樣的大型鞋服企業。
芯片行業龍頭艾為電子,其ic智能客服可以7x24小時實時回答客戶各種關於芯片的專業問題;作為中小企業代表的有零有食,則在“ai+低代碼”探索上快人一步,實現了“客戶拜訪跟進”等銷售信息的自動填報與數據分析,走向更低成本更高質量的增長。
這些探索,印證了釘釘總裁葉軍的一個論斷,2024年,“不是大模型唱主角”,“c端ai原生產品以及b端ai產品,會成為主角”。
據葉軍預測,未來三年,將有1000萬個ai助理在釘釘上產生。
大象也能起舞,鞋王輕盈“智變”
百麗時尚對ai大模型的應用,既務遠,又務實。
作為中國鞋王,百麗時尚手握約20個自有品牌及合作品牌,近10000家門店遍布全國300多個城市。
於百麗時尚而言,必須做到“心中有數”,才能動態管理貨物進、存、出、補,持續優化供應鏈。
但面對如此浩瀚的終端,實時跟蹤銷量和庫存,殊為不易。
早些年間,數據統計要依賴於總部發布郵件給大區,然後到省區、城市、門店,層層下發,再一層層向上彙報。漫長繁瑣的流程下,匯總統計一次數據,起碼要耗上3-5天。
2019年是個轉折點。彼時,百麗時尚全國所有大區的it人員,聚集到了釘釘群里,利用後者的表格在線編輯功能,實現各類業務相關數據的在線匯總,只需兩個小時,就能完成全國萬店的數據統計工作。
無論是3天,還是兩小時,統計總歸是滯後的,也是要耗費人力的。
如今,百麗時尚可以隨時調用ai,查詢10000多家門店以及每個店員的銷量業績,“店長可以隨時追問誰是門店銷冠;哪雙鞋賣得最好、哪雙鞋銷量增長最快等數據,ai也能實時相告”。
在百麗時尚,ai不止“識數”,還能協助推進流程,高效便捷地幫助完成系統操作,前面提到的百麗“商品數字員工”就是一例。
訂補迭模式下,庫存高效流轉,需要實時核對收發數據。
過去,一旦出現商品收發差異(發貨數目與收貨數目不符)時,百麗時尚數據管理人員需要介入並拉通收發方甚至第三方人員,進行溝通定責。
現在,當需要主動認責時收發方可以直接和ai數字員工發起對話,從數據核對,到主動認責,再到認責修正,以及單據完結,一整套流程行雲流水,ai都能全盤接手,不僅解放了人力,還大幅提高了業務效率。
上述嘗試跑通後,百麗時尚打算把ai落地拓展到單據執行跟進、調貨補貨等更多場景。
點狀應用,對於把ai確定為集團數字化轉型戰略重要方向的百麗時尚而言,只是開始。在百麗時尚的ai暢想中,替代人力、輔助決策、提升組織效率等,都在未來清單之中。
目前百麗時尚的數萬名員工中,很多都是一線人員,過去要耗費大量精力去學習各種數字化工具,“既要懂貨懂人,還要懂數懂工具,對一線門店人員來說,有些吃力”,百麗內部人士向《財經故事薈》透露。
而有了ai輔助,一線員工不用迷失在工具海洋里,只需在必要時調取相應ai應用,可以省出更多精力時間,專註在服務顧客上。
舉例來說,當百麗門店的某個鞋款缺貨時,過去銷售可能要登陸系統、輸入貨號查找庫存、打電話申請調貨等,耗時又耗力;有了ai助理的話,只要說句話,就能讓它幫忙查庫存,幫忙溝通調貨,幫忙下單給顧客送上門等。
於組織而言,從頂層來看,ai技術可以突破個體局限性和人腦算力不足,支撐組織體系全面、高效、動態、實時的分析決策,還能秉持公司戰略意志輔助終端智能決策。
類似百麗時尚這樣的大公司,在ai的助力之下,可以更容易實現一杆子插到底,最終極致化提升組織運轉效率。
站在數字化和ai的舞台上,大象也能輕盈起舞。
遇事不決問ai
於企業而言,標準化的好產品不難,但個性化的好服務不易。
以問答這一遍布售前、售中、售後的高頻交互場景來說,就槽點不斷——人工客服要麼不夠專業,自動客服又常常表現“智障”。
而客服問答環節的質量,又直接關係到潛在用戶(客戶)的轉化、復購等。
對於上述痛點,芯片公司艾為電子深有體會。其芯片產品sku上千,涉及四十多種子類別,涵蓋不同領域的專業知識,而且,每款產品參數也高達幾十個,客服想要回復得足夠快速、準確、專業,殊為不易。
如果客服全部由經驗豐富技術專家擔任,一方面,可能會大幅提升招聘、培訓成本;另一方面芯片產品更新迭代很快,人工客服的學習能力未必未必與時俱進跟得上。客服的傳統做法是,在官網下載產品文檔,然後再到海量信息中尋找參數答案,自然難以做到即時專業的響應。
為此,2023年,艾為電子與釘釘一起打造了艾為專屬模型,以此為基礎,搭建了“ai智能客服”,可以7×24小時回答客戶問題。
相比之下,傳統問答機器人無法理解上下文意思,只能採取被動機制,被觸發關鍵詞時,才能給出提前設置好的標準答案,難免答非所問。
而艾為的ai智能客服,則能理解上下文對話,生成回答更為自然精準,也無需依靠人工頻繁維護關鍵詞和問答庫,既能提升用戶體驗,也能極致降低成本。
當智能客服在問答中,識別高潛客戶時,還能提醒產品顧問第一時間接入對話。後者可以根據智能客服總結的顧客諮詢摘要,跟進需求,鎖定商機,拉動轉化。
智能問答不僅能化身智能客服,還能變身企業內部的“老師傅”,培訓、賦能員工。
三菱電梯的一線人員,過去在現場遇到維修難題時,需要臨時翻資料,或者詢問相關專家,但這種模式既耗時耗人,還影響客戶體驗。
現在,三菱維修人員遇到難題,可以直接請教ai,後者不僅可以實時作答,還標註了答案的權威來源,精準率更高,維修人員省力省心,客戶也能省時;不止維修人員,一線員工同樣可以遇事不決問ai,在群里@問答機器人,就能隨時得到答案。
如今,包括智能客服在內的智能問答,已經成為ai大模型最快落地的場景之一。根據沙利文預測,智能客服預計到2027年規模有望增長至181.3億元,五年內複合增長率可達到20%以上。
ai+低代碼,中小企業也能玩轉
與百麗時尚等巨頭在ai布局上,眼望十年,深謀遠慮不同。
中小企業在ai探索上,偏重小輕快准解決實際需求。ai疊加低代碼,則給了中小微企業輕量級、低成本登上ai高列的普惠機會。
零售公司有零有食總部位於福建晉江,當地it人才稀缺,公司it部門只有區區幾位技術員。為此,有零有食捷徑通幽,基於低代碼模式,在釘釘上完成了數字化系統的打造。
今年4月,隨着釘釘開啟全面智能化,以及後續宜搭(釘釘旗下低代碼平台) ai等智能化產品的陸續上線,近水樓台的有零有食又迅速跟上,進一步通過ai解放了生產力。
有零有食此次的切入口是在銷售流程的ai化改造上。
過去,一線銷售在拜訪前、拜訪後,都需要進入釘釘的宜搭平台,打開“客戶拜訪”系統以及“客戶管理/客戶拜訪計劃…”等表單,然後手動填報相關信息。
但銷售原本應該奔波在一線,繁瑣低效的錄入,導致銷售不得不壓縮拜訪客戶的時間和精力。而對於管理者而言,想要了解銷售拜訪客戶的進展,也只能訪問公司crm系統,入口步驟多、數據查詢不方便。
為此,借力釘釘宜搭上搭建的ai助理,有零有食的銷售們通過對話形式,即可完成客戶拜訪的計劃制定、自動填報、檢查執行等,提升了工作效率,也能留出更多精力用戶客戶拜訪和服務上。
公司管理者同樣受益,通過對話形式,即可迅速跟蹤銷售團隊進展。
比如管理者可以直接發問,“幫我看下截至目前團隊內s級客戶還有多少個沒有拜訪過?”“幫我查看下xxx銷售拜訪了多少客戶”等,ai助手便會即時以指標卡或列表等形式,反饋有零有食低代碼系統里的相關數據,讓管理者一目了然。
根據gartner預測,到2023年結束,全球低代碼市場規模預計將達到269億美元;到2025年,預計有70%的企業數字化應用,將都由低代碼平台構造。
尤其是對中小微企業而言,“ai+低代碼”堪稱“最佳cp”,ai是“大腦”,低代碼則是“手和腳”。
有零有食對此的探索,尚處於初級階段;未來,ai與低代碼更深度的結合,是“自然語言下達需求,ai獨立完成開發”,屆時,任何一個業務人員,都可以隨時根據業務需求,幾句話、幾十秒就能變更、生產、調用相關應用。
以戰代練,ai應用有何啟示?
從前述百麗時尚等案例來看,ai已經開始滲透到企業運轉的各個流程和環節里。
企業對ai應用的嗷嗷待哺,也印證了微軟的戰略選擇。
與微軟不謀而合,立志“全面智能化”的釘釘,也沒有卷自研大模型,“卡也沒囤,回歸到根本,是讓大模型產生價值”。
葉軍很篤定,“在生產、供應、銷售、設計、管理研發等過程中,把大模型真正應用下去,才有價值。”
而從橫向來看,ai大模型,有助於實現數智化平權,大中小微企業都能找到應用之道。
過去,企業數字化的進程,很多程度上取決於管理者的數字化思維、企業員工的數字化素養,企業的資金投入規模等。
金山辦公總裁章慶元曾對外提出過一個“二八法則”,80%的用戶只使用了20%的數字化工具的功能,另外八成功能用戶弄不懂、學不會、用不好,在傳統企業與中小微企業,這一癥結尤為凸顯。
而ai大模型的應用,則極大降低了一線人員的“上車門檻”,大中小微企業可以按需“智”變。
釘釘也正在力圖降低企業“智”變的門檻。在1月9日的發布會上,釘釘正式對外發布了定價980元/年的創業版,並向1萬家新註冊企業提供1年的免費使用支持,降低開放平台傭金最高100%返佣等。
葉軍解釋,上述舉動是“希望每一個人、每一家企業都能低門檻地創造ai超級助理,推動智能化普惠。”
而從前述公司的ai探索中,也能總結出共性方法論。
一方面,要登上ai高列,企業的內部驅動,與平台的外部推動,缺一不可。
即便頭部巨頭,手握充足的資金和高級人才團隊,想要完全從0到1自研ai,也是不可承受之重,周期太長來不及,成本太高不划算,因此,眾多企業才選擇了和釘釘、滴普等外部夥伴共創。
今年8月 22 日,釘釘將智能化底座(ai paas)開放給生態夥伴和客戶,計劃用大模型幫助生態上下游把產品全面ai化,多款智能化場景方案和智能化行業方案陸續上線,這是釘釘智能化已全面進入生態層的起點。
1月9日,釘釘7.5 又推出 ai 助理等產品,每個人、每家企業都可以定製個性化的、專屬的超級助理,這標誌着釘釘ai戰略開啟了b端、c端雙線並行的全面化普及。
截止目前,已有超過70 萬家企業在釘釘上落地智能化應用。
另一方面,ai玩得轉的前提,其實是數據和業務的在線化。
以前述公司為例,無論是艾為的智能客服,還是三菱的智能老師傅,都是把企業內部與相關行業的專業知識庫,接入釘釘ai paas層能力,才能孵化、調優企業專有的ai應用,讓ai從“通用”升級到“懂行”。
而百麗時尚能在ai落地上快人幾步,也離不開長期持續投入的數字化基建。
因此,在數字化上跑得更快,積累更深的企業,在ai轉型時往往更為得心應手。僅以釘釘平台為例,截止到2023年年末,就有高達2500萬家企業,在此跑通數字化轉型,而他們在ai探索上,可謂近水樓台。
ai的布局,同樣具備很強的先發效應。企業以戰代練,平台以戰代訓,積累的大量數據、行業konwhow可以餵養和孵化ai,而ai落地探索中沉澱的新數據,又能反向推動ai能力的迭代升級,最終形成正向增長的飛輪。
因此,於企業而言,儘快躬身入局,而非猶疑觀望,才是優選項。