5 个关键业务用例
跨越不同的业务领域。这些人工智能驱动的工具超越了单纯的技术进步；他们正在重塑企业与客户互动的方式，简化复杂的运营，并鼓励新形式的创新。我们现在将探讨这些模型产生深远影响的五个关键用例。
1. 客户支持助手
对话式人工智能的第一个也是最直观的应用在于客户参与。通过将这些模型集成到客户生命周期的各个阶段，企业可以明显增强与客户的互动。
让我们探讨一下实现这一目标：
1） 订单处理——对话式人工智能可以将传统的订单处理流程转变为交互式、高效且用户友好的体验。通过以自然语言理解和处理客户请求，这些模型可以促进无缝订单下达、定制与确认。
2） 客户支持——人工智能驱动的聊天界面是客户咨询和支持的第一联系点。通过利用大型语言模型，企业可以提供即时、准确的 24*7 支持。这不仅可以缩短响应时间，还可以确保所提供支持质量的一致性。
3） 投诉管理- 处理客户的不满和投诉是客户服务的一个重要方面。对话式人工智能可以有效地分类投诉，提供即时响应，并将复杂问题上报给人类代表。这种方法有助于管理客户的期望，并通过确保及时有效地解决他们的问题来提高满意度。
现在已经可以逐步添加功能。其可能的功能范围很广，从使用 RAG-Pipelines 的 FAQ-Bot 到培训支持人员，协助自己的支持论坛数据。通过正确的训练数据，支持机器人可以实现可靠的推理能力并解决个人层面的客户投诉等。
在这些领域中，对话式人工智能不仅仅是一种沟通工具，更是一种工作工具。它是一项战略资产，可以提高客户参与度、运营效率与整体客户满意度。
2. 人工智能驱动的数据接口
这是科幻小说中经常设想的概念，即人工智能与数据管理的集成，正在企业环境中迅速成为现实。传统的数据处理方法需要丰富的数据存储结构知识、SQL 技能和大量时间，但这种方法正在不断发展。
1） 轻松的数据检索和聚合
大语言模型为与公司数据交互提供了革新型的用户界面。
通过自然语言指令，这些模型可以轻松收集和聚合数据，从而简化你的组织内部流程。想象一下，通过简单的查询请求复杂数据的便利性，例如 「显示产品 X 过去五年中按季度计算的平均投诉解决时间。」
通过大语言模型处理的此类查询可以在几秒钟内产生所需之结果。
2） 智能集成和隐私保护
为了有效实施，明智地集成访问权限至关重要。所有公司内部表都应在 RAG（检索增强生成） 路由过程中进行完整描述。
一旦数据库被集成并且其结构被全面记录，可以确保敏感数据不会直接暴露给模型。例如，模型可以生成 SQL 查询并根据其结构选择数据库，而实际的数据检索和聚合则在安全的环境中进行。该设置可确保敏感信息仅可供最终用户使用，而大语言模型则无法使用，特别是在不需要以自然语言输出的情况下。
授予大语言模型特定的访问权限，例如通用的分析数据检索 （例如计数查询），可以进一步简化操作。这使得企业能够利用大语言模型的力量进行数据分析，而不会影响数据安全和隐私。
3. 人工智能辅助人力资源
基于客户交互和数据接口中应用的原则，常见的实现是 HR 文档接口。诸如 「今年我还剩多少假期？」 之类的问题。或 「我的部门有哪些消防安全预防措施？」
这些都可以由人工智能驱动的人力资源助手有效地处理。
传统的员工调查经常面临匿名与诚实方面的挑战。而基于人工智能的 「数字意见箱」 能够提取和分析反馈，可以更准确地了解员工满意度并主动解决问题。投诉可以重新表述为建设性批评，团队可以立即参与评估的情况。
而这款人工智能助手可以成为每位员工的 「好友」，提供一个平台来讨论或解决社交环境中难以沟通的问题。它可以与个人待办事项列表和项目板集成，生成每日绩效报告，而无需项目负责人可能无意中施加的压力。这位人工智能教练可以协助设定每日、每周或每月的个人目标，只关注员工个人的发展。
组织内的员工可以讨论心理健康、沟通绩效下降并匿名解决问题，从而提出可行的建议。这种方法可以帮助在工作情况升级之前减轻情绪负担，解决潜在的倦怠问题，更有建设性地调解升级，并尽早解决问题。
4. 非结构化数据处理
在不断发展的业务数据管理领域，配备多模式功能的大型语言模型 (LLM) 被证明是不可或缺的。
他们将非结构化输入转换为结构化格式的能力改变了游戏规则。从发票、订单、电子邮件，甚至餐巾纸上的草图，大语言模型的文本提取能力已经超越了传统的 OCR（光学字符识别） 系统。
无论是非正式信件、扫描的 PDF 还是 Excel 表格，大语言模型都擅长提取数据并使之符合组织的 ERP（企业资源规划） 系统的要求。在手动打字仍然是常态的流程中，集成模型系统可以快速降低成本。
大语言模型可以非常可靠地识别丢失的信息或不正确的条目。可以自动生成电子邮件来联系客户、供应商或服务提供商以进行澄清或更正。这种主动方法可确保数据准确性并节省大量时间。
即使是简单的抽象也能被大语言模型有效地处理。例如，如果输入产品名称而不是产品编号，则模型可以自行进行必要的抽象或创建注释以供工作人员查看。它甚至可以直接联系潜在客户进行澄清。这种数据处理的自动化和智能化水平不仅简化了流程，还提高了准确性与效率。
5. 全能：多智能体助理
数字代理的想法代表了从单纯的人工智能教练到成熟的数字工作者的演变。
我们想象一下，为每个员工配备一个人工智能代理团队，能够执行复杂的任务并无缝协作，就像微软的 AutoGen 以其令人印象深刻的结果所展示的那样。
通过为大语言模型配备各种工具，包括创建和改进这些工具的能力，这些代理可以处理不同的请求。从创建产品 X 季度业绩演示到与销售团队安排圣诞派对，潜在的应用是巨大的。
为这样的全能代理，开发可靠的系统比以前的用例更具挑战性。
它涉及具有众多代理角色的复杂流程。当今的大语言模型常常难以 「跳出框框思考」 并掌握更大的背景。任务需要被分解为组件，信息传输受到上下文窗口的限制。即使具有较大上下文窗口的模型也可能会丢失早期输入的信息。例如，在创建演示文稿时，代理可能会无意中复制上一张幻灯片中已制作的图表。
选择正确的工具至关重要。
对于演示文稿创建，必须在代理工具包中详细描述公司设计模板。关于何时使用特定幻灯片 （幻灯片 X 与幻灯片 Y） 的决定需要明确的指导方针。每项任务还应包括质量保证流程。代理网络必须定义并迭代审查质量测试。用户查询应该始终是可能的，鼓励代理避免满足于简单化的解决方案。
为了最大限度地减少开发时间，自学习系统架构是有益的。重点应该放在完善递归反馈过程上，而不是预先定义每个任务。例如生成的演示文稿可能包含重复的幻灯片、缺少评估或模板使用不正确。
用户反馈应该在代理协作系统内产生学习效果。识别流程弱点并更新代理简报至关重要。成功执行的任务应作为蓝图存储在矢量数据库中，允许代理网络在未来类似的任务中引用这些任务。
这无疑是最复杂的应用程序，但成功实施后，它也会提供最显着的性能改进。早期的实验可能很有价值，但考虑等待多智能体协作框架的进一步发展也是谨慎的做法。
结语
正如我们通过这五个创新用例所探索的那样，大型语言模型在改变业务流程方面的潜力不仅巨大，而且已经成为现实。从增强客户互动和简化数据接口到彻底改变人力资源、改进
数据维护以及开创数字全能助理的概念，法学硕士正在重新定义企业的运营方式。
虽然完全集成这些人工智能驱动的解决方案可能会带来挑战，特别是在复杂性和隐私问题方面，但回报有望是可观的。成功利用这些模型的企业可以提高效率、准确性，甚至实现工作场所文化和员工满意度的转变。
当我们站在这场人工智能商业革命的边缘时，对于组织来说，这是一个探索、实验和采用这些技术的激动人心的时刻。商业的未来不仅在于采用新技术，还在于创造性地、负责任地适应新技术。
通过紧跟人工智能和大型语言模型的进步脉搏，企业不仅可以保持领先地位，还可以为塑造未来做出贡献，让技术和人类的聪明才智相结合，创造前所未有的价值和机会。
