人類社會(huì)的發(fā)展歷史，實(shí)際上就是一個(gè)波瀾壯闊的科技發(fā)展史。
不提第一次工業(yè)革命、第二次工業(yè)革命，回想2010年，社交媒體、智能手機(jī)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等等新生技術(shù)不斷涌現(xiàn)，企業(yè)業(yè)務(wù)從信息化走到數(shù)字化，也就是用數(shù)字化手段實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)，在數(shù)字化世界全盤映射，帶來(lái)極大的效率提升。
時(shí)間繼續(xù)往后推進(jìn)，后來(lái)有小模型的人工智能等新的科技，一直到去年生成式AI的火熱，生成式AI本身的特點(diǎn)，帶給了我們極大的想象空間。
從業(yè)務(wù)角度來(lái)看，第一，企業(yè)可以進(jìn)行業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新，業(yè)務(wù)走向新的市場(chǎng)，換言之來(lái)看，十年前我們?cè)?jīng)提出一個(gè)口號(hào)，說(shuō)業(yè)務(wù)數(shù)字化走到下一步是數(shù)字業(yè)務(wù)化，這一步是有機(jī)會(huì)可以達(dá)到的。
根據(jù)去年麥肯錫提供的數(shù)據(jù)，生成式AI場(chǎng)景帶來(lái)的全球收入應(yīng)該是2.6-4.4萬(wàn)億美元，這是去年估計(jì)的數(shù)據(jù)，到今天大家看了這么多應(yīng)用場(chǎng)景之后，我相信這個(gè)數(shù)字可能要更大。
第二，但凡員工數(shù)超過(guò)5千人以上的企業(yè)，他們都認(rèn)為，未來(lái)18個(gè)月生成式AI會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)或者所處領(lǐng)域產(chǎn)生顛覆性影響。
第三，30%的企業(yè)已經(jīng)在運(yùn)用生成式AI，無(wú)論是嘗試還是大規(guī)模應(yīng)用。
我們今天主要是談的場(chǎng)景，不妨把業(yè)務(wù)場(chǎng)景再往下剝一層，也就是業(yè)務(wù)場(chǎng)景的組建，從我們的生成式AI角度來(lái)看基本上分成兩部分，其一，生成式AI強(qiáng)大在于內(nèi)容的生成，無(wú)論是文生文、文生圖，還是代碼自動(dòng)生成。
其二是自然語(yǔ)言交互，翻譯、歸納總結(jié)、搜索對(duì)話機(jī)器人等，這是非常強(qiáng)大的業(yè)務(wù)場(chǎng)景組建。
如果把這些業(yè)務(wù)場(chǎng)景組建當(dāng)做樂(lè)高的積木，我們?cè)跇?gòu)建業(yè)務(wù)場(chǎng)景的時(shí)候，就有很多的想象空間。
單就營(yíng)銷和客戶體驗(yàn)一個(gè)領(lǐng)域，我們認(rèn)為有火熱的六大場(chǎng)景，舉個(gè)例子，語(yǔ)言內(nèi)容交互，中國(guó)企業(yè)出海最大的兩個(gè)市場(chǎng)，除了北美之外還有兩個(gè)大市場(chǎng)，歐洲和亞太，除了英語(yǔ)是通用語(yǔ)言之外，當(dāng)?shù)氐男≌Z(yǔ)種服務(wù)也是剛需。在生成式AI出現(xiàn)之后，多語(yǔ)言內(nèi)容交互的場(chǎng)景應(yīng)用非常之廣泛。
再如產(chǎn)品的創(chuàng)新，海外市場(chǎng)用戶和中國(guó)本地市場(chǎng)不同，很多企業(yè)尤其做To C端的企業(yè)，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的時(shí)候，必然要顧慮到當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)的消費(fèi)習(xí)慣，甚至人種的膚色等。
傳統(tǒng)做法是在當(dāng)?shù)赝顿Y構(gòu)建一個(gè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)，招募很多的研發(fā)人員做適合當(dāng)?shù)禺a(chǎn)品的設(shè)計(jì)，但生成式AI出現(xiàn)之后，完全可以通過(guò)技術(shù)手段獲取當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)的消費(fèi)習(xí)慣，數(shù)據(jù)分析可以拉回到國(guó)內(nèi)。
換言之，企業(yè)出海不必在海外目標(biāo)市場(chǎng)進(jìn)行投資，可以充分利用生成式AI技術(shù)，使用原有的研發(fā)人員的能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)海外市場(chǎng)的觸達(dá)和投送。
從亞馬遜云科技角度來(lái)看，我們比較喜歡總結(jié)歸納，也方便客戶從這些規(guī)律當(dāng)中找出一個(gè)有效的方法，設(shè)計(jì)你們的場(chǎng)景。
到今天為止，生成式AI在三個(gè)領(lǐng)域可以發(fā)揮很大的作用
第一，增加客戶體驗(yàn)，剛才講到的多語(yǔ)言的翻譯，聊天機(jī)器人，智能助理等等。
第二，激發(fā)員工的生產(chǎn)力，例如設(shè)計(jì)研發(fā)，文本圖像、視頻的自動(dòng)生成、文本摘要等，也能激發(fā)員工的生產(chǎn)力。
第三，提升運(yùn)營(yíng)的效率，例如合同文本的閱讀，過(guò)去都是靠人來(lái)做，就算不對(duì)企業(yè)現(xiàn)在的業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)模式做大規(guī)模改變，我們也可以充分利用好這個(gè)技術(shù)，對(duì)現(xiàn)有的基于人力基礎(chǔ)上的一些工作起到極大的提升。
簡(jiǎn)而言之來(lái)看，三大領(lǐng)域增強(qiáng)客戶體驗(yàn)、激發(fā)員工的生產(chǎn)力以及提高運(yùn)營(yíng)效率這三大領(lǐng)域我們可以做很大部分的場(chǎng)景發(fā)掘。
過(guò)去我們?cè)谶\(yùn)用人工智能技術(shù)，包括數(shù)字化技術(shù)當(dāng)中，機(jī)器做什么，人做什么，這個(gè)邊界線相對(duì)比較清晰，但隨著生成式AI出現(xiàn)，這個(gè)邊界逐漸有所模糊。
結(jié)合我個(gè)人的心得，如果選擇有效的營(yíng)銷場(chǎng)景推進(jìn)，不妨從這個(gè)角度去考慮生成式AI有哪些相對(duì)來(lái)說(shuō)需要模糊性、大規(guī)模進(jìn)行計(jì)算的能力，就是原先傳統(tǒng)相對(duì)比較低端的腦力活動(dòng)，生成式AI是很好的切入口。
做場(chǎng)景最難在哪里？一百個(gè)人有一百個(gè)場(chǎng)景，企業(yè)做場(chǎng)景搞到最后就變成一個(gè)點(diǎn)子公司，每個(gè)人都在老板面前表現(xiàn)，做了多少個(gè)場(chǎng)景，給企業(yè)帶來(lái)多大的效益，所有的東西都變成淺嘗輒止。
真正企業(yè)級(jí)的應(yīng)用要形成一個(gè)閉環(huán)，我們要體系性、工程化的應(yīng)用好生成式AI，這可能是一個(gè)成功之道，既要有點(diǎn)也要有面。
舉一個(gè)實(shí)際發(fā)生的例如，一家海外電商想做海外競(jìng)品的市場(chǎng)定性分析，過(guò)去的競(jìng)品市場(chǎng)分析完全通過(guò)人工，可能有些企業(yè)做過(guò)這種事情，臨近暑假找一些大學(xué)生，扒一堆數(shù)據(jù)過(guò)來(lái)做經(jīng)營(yíng)分析，生成式AI絕大部分情況下可以把人工手段屏蔽掉，效率、成本、結(jié)果上都有很大提升。
海外競(jìng)品市場(chǎng)分析完之后，再把數(shù)據(jù)再反哺到下一步工作，也就是競(jìng)品價(jià)格以及整個(gè)產(chǎn)品功能的分析，過(guò)去更多的是靠企業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富的個(gè)人去做，如果有前面海外市場(chǎng)競(jìng)品分析的數(shù)據(jù)反哺，再加生成式AI的加持，這部分工作也可以有極大提升。
再之后反推過(guò)來(lái)整個(gè)企業(yè)競(jìng)品銷售和銷量分析，也可以擺脫對(duì)人工的依賴，這是第三步的工作。
最后就是消費(fèi)者洞察，消費(fèi)者洞察經(jīng)常是單獨(dú)的一個(gè)個(gè)體的畫(huà)像，如果通過(guò)生成式AI的方式，可以把市場(chǎng)、競(jìng)品、消費(fèi)者三點(diǎn)全部聯(lián)系在一起，實(shí)現(xiàn)一個(gè)非常豐滿的消費(fèi)者洞察，反過(guò)來(lái)，我們?cè)僭O(shè)計(jì)產(chǎn)品對(duì)當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)做營(yíng)銷推廣，這就形成一個(gè)體系性的螺旋式迭代上升的過(guò)程。
這種場(chǎng)景的應(yīng)用就不是霰彈打鳥(niǎo)，不是大家變成點(diǎn)子公司，而是體系化、工程化的往前推進(jìn)。
這里我們給大家介紹AmazonBedrock，是亞馬遜在生成式AI的托管服務(wù)，從某種意義上你可以把他想象成是一個(gè)平臺(tái)，這個(gè)平臺(tái)并不會(huì)只做一個(gè)大模型，無(wú)論是claude3、Llama 3等等所有業(yè)界主流最先進(jìn)的模型都可以在上面跑，企業(yè)角可以選擇一個(gè)最符合業(yè)務(wù)目標(biāo)的模型。
通過(guò)AmazonBedrock，從整個(gè)零售、制造To C端到端的價(jià)值鏈，各個(gè)場(chǎng)景都可以不斷做嘗試，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)化、體系化的創(chuàng)新。
生成式AI創(chuàng)新給大家很多美好的愿景和想象的空間，但生成式AI本身只不過(guò)是個(gè)工具，要把它用好不能光看冰山上的一層，更多是要看底下的內(nèi)功，我們簡(jiǎn)單歸納了六大內(nèi)功。
第一，勇于嘗試。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以及今天的生成式AI時(shí)代，坦白來(lái)講，每個(gè)單獨(dú)的領(lǐng)域只有第一沒(méi)有第二，無(wú)論是小步快跑也好，大膽嘗試也好，一定要走出這一步，不要再等，不要再看別人做得怎么樣。
第二，善用工具，類似于我們亞馬遜云科技Bedrock工具平臺(tái)型的工具，可以給各位業(yè)務(wù)的創(chuàng)新提供一個(gè)想象的翅膀。
第三、夯實(shí)數(shù)據(jù)是一個(gè)必須要做的前奏，所有的企業(yè)不要幻想數(shù)據(jù)還是一團(tuán)糟的情況下，就想用生成式AI彎道超車，最后可能是在彎道上不斷再走彎路。
第四，賦能員工，員工才是真正的創(chuàng)新資源。
第五，落地治理，在今天相對(duì)比較復(fù)雜的國(guó)內(nèi)外的政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境體系下，容不得企業(yè)犯錯(cuò)的，不能讓生成式AI去犯很明顯的商業(yè)和政治性的錯(cuò)誤。
第六，云化生態(tài)，企業(yè)要考慮到的不光是和科技公司進(jìn)行合作，自己的生態(tài)合作伙伴如何利用生態(tài)，如何利用生成式AI形成一個(gè)生態(tài)的正向循環(huán)，這也是我們思考的一個(gè)點(diǎn)。
怎么樣觸發(fā)企業(yè)內(nèi)部的創(chuàng)新，尤其是使能整個(gè)員工，我們用亞馬遜云科技自己的例子，給大家做做一個(gè)參考。
亞馬遜生成式AI解決方案分成三層架構(gòu)，底層對(duì)GPU算力、基礎(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行了基本分裝，分裝完之后用Bedrock平臺(tái)再加上Agent方式，方便我們的客戶尤其客戶的技術(shù)人員直接使用，在往上走有大量開(kāi)箱即用類似于一些業(yè)務(wù)的應(yīng)用。
通過(guò)三層架構(gòu)的方式，把很多生成式AI技術(shù)上難點(diǎn)進(jìn)行了分裝，不止是專業(yè)技術(shù)人員，普通的業(yè)務(wù)人員都可以利用三層架構(gòu)直接實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新。
打個(gè)比方來(lái)看，過(guò)去企業(yè)的創(chuàng)新絕大部分都是靠企業(yè)的研發(fā)部門，一千人的企業(yè)研發(fā)部門可能一百人，如果運(yùn)用到類似這種普惠化創(chuàng)新三層架構(gòu)，企業(yè)每一個(gè)人都是創(chuàng)新的因子，通過(guò)合適的工具，賦能給我們的員工，實(shí)現(xiàn)生成式AI的普惠化。
還有一點(diǎn)就是軟性的文化，亞馬遜秉承兩點(diǎn)原則：
一是客戶至上，幾乎每家企業(yè)都會(huì)講客戶為中心，但是做得好和做得不好相差很大，客戶為中心意義在哪里？本質(zhì)上你要站在客戶角度看我們企業(yè)內(nèi)部，從客戶的思維角度去看他的核心訴求，這樣研發(fā)出來(lái)的產(chǎn)品，做的營(yíng)銷才能真正撓到他心中最癢的這塊地方。
這種思路方式從另外一個(gè)角度來(lái)看，就是亞馬遜一直講的逆向思維法，站在客戶角度以終為始反向再推，我們?cè)偃フ业胶线m的生成式AI的工具，包括定義場(chǎng)景，設(shè)定最小產(chǎn)品構(gòu)成創(chuàng)新，才能回到原點(diǎn)解決核心的業(yè)務(wù)問(wèn)題，為客戶提供真正想要的東西。
秉承客戶為中心，千萬(wàn)不要拿著錘子找釘子，亞馬遜云科技在整個(gè)科技行業(yè)作為領(lǐng)頭兵，已經(jīng)有大量的客戶跟我們攜手走在一起，給大家兩個(gè)信心：
第一，你們不是孤獨(dú)者，已經(jīng)有很多人在往前走，鼓勵(lì)大家大膽應(yīng)用生成式AI。
第二，亞馬遜云科技我們?cè)谶@里承諾愿意做好大家的后盾，幫助大家用好生成式AI走前一步。謝謝大家。
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