沙利文联合头豹发布《2023年中国AI技术变革企业服务白皮书》，深度洞察AI技术在企业服务领域所带来的深远变革，深入理解AI技术如何推动企业服务的发展、应用和升级

本篇白皮书重点关注人工智能相关技术在广泛的企业服务领域所带来的变革应用研究，通过调研2022-2023年中国AI技术变革企业服务产业链、核心技术以及应用场景，洞察中国AI技术如何为企业服务带来发展与应用方面的升级和延边，同时分析行业规模、落地应用、未来趋势，提供AI变革企业服务场景应用的理解和解读。

产业数字化是数字经济增长的引擎，通过与创新数字技术的深度融合，其规模和深度迅速提升，成为数字经济中的核心角色

产业数字化在数字经济中持续主导，与不断创新的数字技术紧密融合，其规模和深度迅速提升，成为数字经济增长的引擎。在数字经济的舞台上，产业数字化坚定地占据主导地位，与数字技术的创新密切交织。随着数字技术的快速进步，互联网、大数据、人工智能等正与实体经济紧密融合，使得产业数字化在驱动数字经济增长方面显得愈加关键。2022年，中国数字产业化规模达到8.8万亿元，占据数字经济比重达到18.3%。这个数字不仅见证了数量级的迅猛增长，更突显了产业数字化正朝着质量提升的道路前行。与此同时，2022年，产业数字化规模攀升至39.3万亿元，其在数字经济中的比重高达81.7%。预计到2025年，整个数字经济市场规模将达到55.7万亿元。这些数据不仅凸显了产业数字化在纵深发展上的蓬勃进展，更强调了其在数字经济引擎中的核心地位，不仅在规模扩张方面保持着引领性，还在质量升级和深度创新方面发挥着愈发重要的作用，从而为整体经济增长展现出越来越显著的影响。

AI赋能企业服务架构，分为基础层、模型层、AIGC工具层和企业服务层四个板块，AI大模型在企业服务领域为不同行业提供广泛的产品和服务

AI赋能企业服务架构包括基础层、模型层、能力层、和企业服务层，其中核心技术层融合AI技术和大型模型，为各行业提供产品和服务。目前，AI变革企业服务正处于商业化落地阶段，大型科技公司致力于构建多模态大模型以实现模型即服务（MaaS），而垂直行业则专注于特定领域的微调和训练，提供定制化的产品和服务，推动AI技术和大模型的深度融合创新。

AI算力、数据和算法构成人工智能发展的关键三要素，为技术和产业提供了不可或缺的支持，其中，高质量数据和算法突破是实现人工智能大规模应用的关键

AI算力包括AI芯片、智算中心、AI云中心等，为人工智能技术和产业发展提供了强有力的算力支撑。当前，以深度学习为代表的人工智能技术需对海量数据进行处理和训练，对算力提出了较高的要求；数据是人工智能技术应用和发展的基石。人工智能的大规模应用需要利用海量数据对模型进行训练，没有高质量的数据集就没有人工智能的大规模应用；算法是产生人工智能的直接工具，AI算法的突破是推动机构人工智能发展的核心要素。

AI大模型的涌现性、扩展性和复合性实现了对传统AI技术的突破，为各行各业带来了巨大的发展潜力，降低了AI开发门槛、提高了模型精度和泛化能力，同时提高了内容生成的质量和效率

首先，AI大模型能够降低AI开发门槛。传统的AI技术通常需要大量的数据和计算资源，而AI大模型通过自身的学习能力，可以在一定程度上自动地学习和提取数据中的特征，从而降低了AI开发的难度。这使得更多的开发者和企业能够更容易地利用AI技术来解决问题。其次，AI大模型可以提高模型的精度和泛化能力。由于AI大模型具有丰富的表示能力，它可以在训练过程中学习到更多的特征和规律，从而提高模型在处理各种任务时的准确性。此外，AI大模型还可以通过迁移学习等方法，将在一个任务上学到的知识应用到其他任务上，从而提高模型的泛化能力。再者，AI大模型可以提高内容生成的质量和效率。在自然语言处理、图像识别等领域，AI大模型可以根据输入的信息生成更加丰富、准确的内容。这不仅可以提高用户体验，还可以降低企业的运营成本。例如，在新闻撰写、广告创意等方面，AI大模型可以帮助企业快速生成高质量的内容。最后，AI大模型实现了对传统AI技术的突破。传统的AI技术通常局限于某一特定领域或任务，而AI大模型通过其强大的学习能力，可在多个领域和任务之间进行泛化。这使得AI大模型具有更广泛的应用前景，有望推动AI技术在各个领域的广泛应用。总之，AI大模型通过其涌现性、扩展性、复合性等特征，实现了对传统AI技术的突破。这使得AI大模型在降低开发门槛、提高模型精度和泛化能力、提高内容生成质量和效率等方面具有多种价值，为各行各业带来了巨大的发展潜力。

企业服务大模型充分利用知识助手、数据洞察分析和情感交互等创新技术，为智能营销、运营、客户服务和数字员工等四大核心业务场景提供高效的赋能，提升企业在市场竞争中的敏捷性和创新力

企业服务大模型赋能智能营销：企业服务大模型在客户关系管理、客户画像洞察、内容生成、智能推荐以及决策洞察等五个方向上实现了创新应用。特别是在内容生成领域，大模型的基础能力为营销提供了强大支持，成为最具潜力的研究方向。在实际营销场景中，这种能力有效地满足了文本和图片生成的需求，极大地提高了文案与海报的创作效率。通过将高度执行力和广泛应用相结合，它为营销活动提供了杰出的支持。例如，中关村科金凭借其大模型技术优势和客户服务经验，在中国智能营销行业中，通过提供具体服务分类，将其列为CDP客户数据平台和私域运营代表。这使得他们能够为客户提供精准、高效的智能营销解决方案

企业服务大模型赋能智能运营： 智能运营将数据转化为业务洞察，支持智能决策和服务优化，实现运营效率提升和客户体验改善，通过人与机器的合作达到最佳效果，精准触达客户，实时反馈市场需求，提高客户满意度和竞争力。

企业服务大模型赋能智能客服： 企业服务大模型在智能客服领域具有明显优势，能够自动回答问题、解决问题并提供支持，从而有效减轻了人工客服的压力。举例来说，中关村科金利用其大模型的优势，采用低部署成本和标准化解决方案，为企业提供了快速实现智能客服系统的机会。这不仅为企业节约了成本，提高了效率，还使得它们在市场竞争中取得了明显的优势。通过这种智能客服系统，企业得以更高效地与客户互动，提供稳定而高效的客户服务。

企业服务大模型赋能数字员工：企业服务大模型借助高度知识储备的虚拟助手，优化智能营销、运营和客服领域的互动体验，引导个性化产品推荐、实时运营监测以及自动化客服问答，从而协助企业实现更智能、高效的运营模式。

企业知识库对于企业的发展具有重要的意义，其可帮助企业更好地管理和利用知识资源，从而提高企业的竞争力和运营效率

首先，企业知识库的设立使企业得以系统记录和整合各类知识资产，包括技术、市场、产品和客户信息等。这使得企业能够更有效地管理和充分利用这些资源。其次，企业知识库为企业提供卓越的技术支持。例如，结合智能搜索和大型语言模型，企业能够快速响应用户的问题，提供精准解答。最后，建立企业知识库能够提高企业的运营效率。它通过知识管理减少了重复性工作，使得企业能够更迅速地完成任务，同时也削减了成本。以中关村科金ChatPilot知识助手为例，它具备高效、准确和拓展性的特点，突破了传统企业知识库的限制。它能够迅速准确地获取信息，实现知识的整合、构建、问答和推荐等功能，在多个业务领域实现智能化的创新应用。这帮助员工迅速获取准确信息，节省了大量文档检索时间，提高了工作效率。

企业服务大模型在智能营销、企业运营、智能客服和数字员工业务细分领域的赋能，全面提升了业务效能、客户体验和运营效率

智能营销业务领域：企业服务大模型在智能营销领域赋能客户关系管理、客户数据平台、营销自动化和营销内容生成。它支持全渠道引流、精准目标人群圈定、自动化工作流配置，还能自动生成营销文案，提升市场竞争力和增长效率。

智能运营业务领域：企业服务大模型在智能运营中具有实时反馈数据、人机共同决策和可视化抽象数据等优势。这些优点有助于企业了解市场和客户需求、优化运营策略、提高用户满意度，提升品牌价值。

智能客服业务领域：企业服务大模型在智能客服业务领域赋能多个关键方面，包括在线客服、语音客服、智能质检以及辅助机器人。通过在线客服，它实现了客户问题的实时回答、自动办理业务以及提供陪伴式闲聊对话。在语音客服方面，它能够应用于智能账单营销催收、消息通知以及客户问题咨询的回答。智能质检方面，大模型支持多种客服产品质量检测，同时还能智能检测内容的合规性。辅助机器人则在业务流程导航、坐席话术推荐、实时后台监控以及辅助客服人员等方面提供卓越支持，实现了客户服务效率的提升与优化。

数字员工业务领域：企业服务大模型借助多模态交互和服务引导，进一步提升数字员工的服务体验。数字员工在外部能够塑造一致的企业形象IP，内部则充当卓越的员工，提升知识问答的交互体验。

AI大模型对各类产业产生的影响程度不同，在服务型产业中能够实现显著成本降低，但在制造型和基础源头型产业中的影响较小。此外，AI技术落地前景取决于技术应用的价值空间和部署可行性

AI大模型对各行业影响不同，服务型和媒介型产业成本下降，而产品型和制造型影响较小，成功应用取决于潜在价值和可行性。AI大模型对各类产业的影响程度各不相同。在服务型产业中，AI能够实现5.8%的显著成本降低，主要集中在客户营销、客户运营、客服服务等获取和转化客户的成本方面，具有高替代潜力。在媒介型产业中，成本降低比例为2.8%，主要表现在销售渠道管理和营销内容等关键领域。对于产品型产业，AI有望减少1.6%的成本，这些企业通常在产品研发设计和市场营销方面投入较多，因此未来将通过自动生成产品模型、外观设计以及宣传材料来重塑工作模式。然而，在制造型和基础源头型产业中，AI大模型的渗透率相对较小，成本下降幅度仅为0.5%。AI大模型技术的未来发展前景取决于两个核心要素。首先，应该充分认识到该技术的应用潜力，即通过提升效率来实现成本节约的幅度。其次，针对不同行业，必须考虑企业快速采纳和部署这项技术的可行性。此外，实现AI大模型技术的大规模普及还需要考虑其他关键因素。首先，行业的数字化水平将直接关系到该技术的应用成熟度和可行性。其次，任务容错率，即技术在处理错误或异常情况时的稳定性。最后，安全合规要求将决定技术在不同行业中的可行性，因为某些行业对数据隐私和安全有着极高的要求。

深度见解：随着大模型技术成熟，GPT-4将点燃AI发展浪潮，引起社会高度关注，未来大模型有望在各领域广泛应用并实现商业化，推动企业服务创新和提效

从2018年OpenAl提出的参数为1.17亿的GPT算法，到2020年推出参数为1,750亿的GPT-3，参数实现了116倍的增长，跨足千亿级大模型，对2019年的NLP模型构成巨大冲击。随后，OpenAI推出基于GPT-3.5Turbo模型，具备更大参数和更高精度，进一步普及了人工智能。今年，OpenAl在3月15日发布了多模态预训练大模型GPT-4，其技术原理和训练机制与GPT-3.5相似，但引发了公众对AI的极大热情。GPT-4经过升级，提升了ChatGPT的图像识别能力、文字限制扩展至2.5万字、专业性回答的准确性以及风格变换能力。与以往模型相比，GPT-4最显著的创新之一是其多模态能力。

语言大模型的助力下，垂直领域的应用呈现出更高的专业性、高质量的产出以及在特定任务上的卓越表现。目前，这些应用已广泛渗透到金融、政务、交通、医疗、教育等领域。行业大模型在高度渗透的应用领域取得成功的原因在于其拥有丰富高质量的数据、强烈的技术需求和创新要求，以及规范的商业环境。此外，这些领域对客观、理性建议的需求也激励大模型提供更准确、更有逻辑的解决方案，以满足高级决策和战略制定的要求。这一成功不仅推动了行业的发展，也为大模型应用提供了新的机遇和动力。

AI大模型对各类产业的影响程度各不相同。在服务型产业中，AI能够实现5.8%的显著成本降低，主要集中在客户营销、客户运营、客户服务等获取和转化客户的成本方面，具有高替代潜力。在媒介型产业中，成本降低比例为28%，主要表现在销售渠道管理和营销内容等关键领域。对于产品型产业，AI有望减少1.6%的成本，这些企业通常在产品研发设计和市场营销方面投入较多，因此未来将通过自动生成产品模型、外观设计以及宣传材料来重塑工作模式。然而，在制造型和基础源头型产业中，AI大模型的渗透率相对较小，成本下降幅度仅为0.5%。

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