DeepSeek迅猛發(fā)展，大模型應(yīng)用卻為何概念先行、落地滯后？
DeepSeek-V3和R1大模型發(fā)布以來(lái)，以開(kāi)源和高性價(jià)比的特點(diǎn)大大降低企業(yè)使用大模型的門(mén)檻，掀起大模型部署熱潮。當(dāng)前，各行業(yè)積極接入大模型端口，大幅提升自身運(yùn)營(yíng)效率。
如今，社媒每日新增UGC數(shù)據(jù)量級(jí)在10億級(jí)別，包含大量文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)類型，蘊(yùn)藏著巨大的商業(yè)價(jià)值，也帶來(lái)了數(shù)據(jù)處理及標(biāo)注的復(fù)雜性。借助大模型，品牌可以從10億級(jí)的多模態(tài)UGC中，聆聽(tīng)真實(shí)的消費(fèi)者聲音，洞察目標(biāo)興趣圈層、發(fā)現(xiàn)海量增長(zhǎng)機(jī)會(huì)、規(guī)避潛在經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)：
了解目標(biāo)用戶的生活方式及興趣圈層，為企業(yè)營(yíng)銷話題、媒體、內(nèi)容等提供參考；
從海量消費(fèi)者反饋及聲音中挖掘爆款元素，打造下一個(gè)爆款產(chǎn)品；
在負(fù)面帖子發(fā)布初期就及時(shí)警報(bào)，將危機(jī)扼殺在萌芽階段；
了解競(jìng)品動(dòng)態(tài)及用戶評(píng)價(jià)，做到知己知彼，提前布局。
然而，盡管AI大模型在通用領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大能力，具體產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景的復(fù)雜性和專業(yè)性使其實(shí)際落地時(shí)面臨顯著的適配難題，讓AI的企業(yè)落地存在 “概念先行、落地滯后” 的特征。Gartner數(shù)據(jù)顯示，平均只有48%的生成式AI項(xiàng)目進(jìn)入生產(chǎn)階段，從生成式 AI 原型到生產(chǎn)需要8個(gè)月。
AI大模型在具體行業(yè)的推廣應(yīng)用仍受制于可靠性、穩(wěn)定性、深度應(yīng)用成本高企、生態(tài)支撐相對(duì)薄弱等難題。多模態(tài)數(shù)據(jù)的特性，要求模型具備跨模態(tài)融合能力，現(xiàn)有大模型難以滿足。同時(shí)，大模型在面對(duì)新場(chǎng)景和處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)也常因缺乏行業(yè)知識(shí)而輸出與現(xiàn)實(shí)不符的“幻覺(jué)”或不可靠結(jié)論，難以確保行業(yè)應(yīng)用中的可靠性與穩(wěn)定性。
在單日數(shù)據(jù)量突破億級(jí)的智能時(shí)代，DeepSeek等大模型技術(shù)本應(yīng)成為挖掘商業(yè)價(jià)值的 “掘金鏟”，但由于諸多不準(zhǔn)確性與實(shí)施困難，企業(yè)在應(yīng)用大模型時(shí)趨于謹(jǐn)慎，多數(shù)企業(yè)陷入 “數(shù)據(jù)沉睡、技術(shù)空轉(zhuǎn)” 的困境，阻礙著AI大模型的行業(yè)應(yīng)用落地。
慧科訊業(yè)一體化AI結(jié)構(gòu)，助力大模型應(yīng)用落地，全面實(shí)現(xiàn)從“工具輔助”到“自主協(xié)同”的范式躍遷
作為3年前ChatGPT的最早期應(yīng)用者，慧科訊業(yè)Wisers是國(guó)內(nèi)最早將DeepSeek進(jìn)行商業(yè)應(yīng)用的技術(shù)公司，比業(yè)界提前8個(gè)月實(shí)現(xiàn)全面集成DeepSeek。在2024年初借助早期版DeepSeek的開(kāi)源技術(shù)孵化蒸餾了自己的行業(yè)化模型，并開(kāi)始規(guī)?；逃?。
作為最早一批將LLM技術(shù)應(yīng)用到踐行的企業(yè)，慧科訊業(yè)對(duì)大模型的商業(yè)應(yīng)用有三大發(fā)現(xiàn)：
第一，企業(yè)Know-how價(jià)值被低估。業(yè)務(wù)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)處理可沉淀積累成資產(chǎn)，承接新技術(shù)落地，對(duì)企業(yè)AI應(yīng)用提效有著巨大的價(jià)值。
第二，企業(yè)的真實(shí)成本消耗不在單點(diǎn)效率上，反而是在不同環(huán)節(jié)的協(xié)作上。
第三，技術(shù)落地需要“X + AI”，而不是“AI + X”，即拋開(kāi)過(guò)往的適配AI的輸入輸出的工作方式，而是技術(shù)向業(yè)務(wù)工作流更進(jìn)一步。
AI Agent（人工智能代理或智能體）是一種能夠感知環(huán)境、進(jìn)行決策和執(zhí)行動(dòng)作的智能實(shí)體。AI Agent通過(guò)大模型理解用戶需求，將復(fù)雜任務(wù)拆解為可執(zhí)行的子步驟，并調(diào)用工具完成任務(wù)。在Gartner的發(fā)布2025年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)中，將“代理型AI（Agentic AI）”列在第一位。Gartner預(yù)測(cè)，到2028年，至少15%的日常工作決策將由代理型AI自主做出，而2024年這一比例為0%。
慧科訊業(yè)獨(dú)有的一體化人工智能架構(gòu)，通過(guò)技術(shù)閉環(huán)，可將多模態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為戰(zhàn)略性、可操作的商業(yè)洞察。相比傳統(tǒng)AI賦能業(yè)務(wù)的邏輯，慧科訊業(yè)一體化 AI Agent存在本質(zhì)區(qū)別，這種差異體現(xiàn)在業(yè)務(wù)鏈路、數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用場(chǎng)景三方面從“工具輔助”到“自主協(xié)同”的范式躍遷。
業(yè)務(wù)鏈路：從單點(diǎn)提效到全程把控
傳統(tǒng) AI 往往優(yōu)化業(yè)務(wù)鏈條中的單個(gè)環(huán)節(jié)，如數(shù)據(jù)撈取、數(shù)據(jù)打標(biāo)處理、業(yè)務(wù)模型等實(shí)施單點(diǎn)突破。如果想要增加維度，還需要工程師重新訓(xùn)練模型。因此，傳統(tǒng)的AI落地應(yīng)用時(shí)，單點(diǎn)突破的方式可能會(huì)忽略端到端的效果以及不同環(huán)節(jié)的聯(lián)動(dòng)問(wèn)題。
慧科訊業(yè)一體化AI Agent從數(shù)據(jù)識(shí)別創(chuàng)建、知識(shí)圖譜建立處理、分析與洞察、任務(wù)執(zhí)行與保障四大層面，針對(duì)整個(gè)業(yè)務(wù)流程全程把控，充分提效。
數(shù)據(jù)處理：從單一打標(biāo)到Know-how沉淀
傳統(tǒng) AI 數(shù)據(jù)處理的輸出是一客一議的客戶定制的打標(biāo)方案。面對(duì)同一批網(wǎng)媒數(shù)據(jù)和社媒數(shù)據(jù)，會(huì)根據(jù)不同的客戶的打標(biāo)要求和標(biāo)準(zhǔn)分別處理，數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘有限。
基于慧科訊業(yè)累積27年豐富客戶服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，慧科訊業(yè)一體化AI結(jié)合積累的數(shù)據(jù)處理案例，將過(guò)往的數(shù)據(jù)處理沉淀至行業(yè)知識(shí)圖譜（VKG）。后續(xù)承接新項(xiàng)目時(shí)，不再“平地起高樓”，而是“站在巨人肩上”。行業(yè)Know-how加持的數(shù)據(jù)處理精準(zhǔn)度及效率均得到極大提升，并已在過(guò)往茶飲、汽車(chē)、電子、母嬰、美妝等眾多行業(yè)客戶實(shí)戰(zhàn)中得到了印證。
應(yīng)用場(chǎng)景：從“人工驅(qū)動(dòng)”到“人機(jī)協(xié)同”
在針對(duì)客戶自身及競(jìng)品的產(chǎn)品口碑、活動(dòng)營(yíng)銷等分析場(chǎng)景的交付中，傳統(tǒng)AI支持的工作流里依賴人工做最后的交付，對(duì)AI輔助的結(jié)果進(jìn)行處理及整合。
慧科訊業(yè)一體化AI Agent不僅是對(duì)話工具，更是具備自主決策和操作能力的“數(shù)字助手”。一體化AI Agent會(huì)根據(jù)用戶實(shí)時(shí)的活動(dòng)和新品場(chǎng)景做不同類型分析的調(diào)整，通過(guò)自主規(guī)劃和采取行動(dòng)實(shí)現(xiàn)用戶定義的目標(biāo)。為未來(lái)真正實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同，AI Agent成為分擔(dān)和補(bǔ)充人類工作的虛擬勞動(dòng)力帶來(lái)了可能性。
慧科訊業(yè)一體化AI Agent，將先進(jìn)LLM技術(shù)充分賦能應(yīng)用，AI重構(gòu)商業(yè)洞察邏輯
慧科訊業(yè)一體化AI架構(gòu)，通過(guò)“多模態(tài)數(shù)據(jù)智能引擎 + Agent驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化工作流”，幫助企業(yè)理解并拆解復(fù)雜的商業(yè)分析需求，在速度、深度與可信度上重構(gòu)商業(yè)洞察的生成邏輯。
一問(wèn)一答，解決復(fù)雜工作
慧科訊業(yè)一體化AI架構(gòu)立足于慧科訊業(yè)自研媒介大數(shù)據(jù)挖掘分析模型(Wisers Industry LLM)，其效果及效率方面在業(yè)界遙遙領(lǐng)先。其準(zhǔn)確率高，可對(duì)標(biāo)Deepseek R1 Level，同為行業(yè)最高水平；同時(shí)性能優(yōu)勢(shì)顯著，反應(yīng)更加敏捷，處理每個(gè)調(diào)用平均時(shí)長(zhǎng)僅為通用LLM的1/20。
使用者只需通過(guò)與慧科訊業(yè)一體化AI Agent對(duì)話，即可基于預(yù)設(shè)分析場(chǎng)景及歷史查詢結(jié)果，通過(guò)AI生成品牌表現(xiàn)總覽報(bào)告，將數(shù)小時(shí)工作縮短至一問(wèn)一答間。
深度洞察，一鍵即可觸達(dá)
傳統(tǒng)的深度洞察需求往往依靠分析師人工梳理數(shù)據(jù)、提煉洞察，慧科訊業(yè)一體化AI Agent支持深度分析一鍵抵達(dá)，實(shí)時(shí)人機(jī)協(xié)同交互，將傳統(tǒng)AI的 “被動(dòng)執(zhí)行” 層面進(jìn)化為 “主動(dòng)服務(wù)” 的跨越。
如針對(duì)某品牌的新品調(diào)研需求，慧科訊業(yè)一體化AI Agent在接收 “分析某品牌用戶口碑” 指令后，會(huì)自動(dòng)進(jìn)行多個(gè)步驟，以生成深度洞察報(bào)告：
拆解品牌-品類-產(chǎn)品獲取搜索關(guān)鍵詞；
從數(shù)據(jù)湖定向撈取原始數(shù)據(jù)，聲量、情感和基于VKG的主體打標(biāo)信息；
針對(duì)關(guān)注品類獲取對(duì)應(yīng)品類的維度框架并作對(duì)應(yīng)分析；
基于數(shù)據(jù)做預(yù)設(shè)和不同指標(biāo)的量化分析；
生成基于數(shù)據(jù)深度分析的洞察報(bào)告。
全流程閉環(huán)，滿足業(yè)務(wù)需求
慧科訊業(yè)一體化AI Agent從業(yè)務(wù)側(cè)出發(fā)，實(shí)現(xiàn)從底層數(shù)據(jù)到上層業(yè)務(wù)應(yīng)用的全流程閉閉環(huán)。通過(guò)多Agent工作流支持的多個(gè)自有平臺(tái)，將海量行業(yè)信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化情報(bào)與前瞻性洞察，輔助企業(yè)關(guān)鍵決策。
慧科訊業(yè)以數(shù)據(jù)融合，動(dòng)態(tài)本體構(gòu)建（Dynamic Ontology）及人工智能為核心， 構(gòu)建的一體化AI Agent多層級(jí)架構(gòu)的操作系統(tǒng)平臺(tái)，洞察億萬(wàn)消費(fèi)者聲音，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，讓消費(fèi)者真實(shí)聲音成為產(chǎn)品創(chuàng)新、品牌營(yíng)銷與戰(zhàn)略決策的基石。
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