自2006年,科学家模拟人类神经元提出了神经网络的深度学习算法以来,决策式AI便以席卷之势漫延到各个领域。决策式AI拉开了AI上半场的序幕,它只是完成了部分任务。对于产业而言,决策式AI主要作用于中间作业环节,面对的是产业客户而非终端用户。以金融产业为例,百融云创通过决策式AI帮助金融机构,掌握几十万乃至更多数量级客户实时分析能力,辅助其决策。在某银行的合作中,助力其将审批时长从几个小时大幅压缩到几分钟以内。在营销场景下,百融云创通过决策式AI为金融机构提供科学建议,比如触达用户的方式到底是用APP推送、发短信,还是上门服务。但无论是用户分析还是营销策略的制定,后续采取怎样的行动完全取决于金融机构的偏好,可以说,百融云创决策式AI为金融机构提供的仅是决策的参考,是对中间环节的赋能,对业务结果的影响是间接的。

 而以大模型、AIGC为代表的生成式AI技术的崛起,为决策式AI补齐了最后一块拼图。生成式AI最大的优势就是其强大的交互能力,通过语音、文字还是视频等多模态的交互,AI直接与广大的个人用户“碰面”了。

 百融云创将决策式AI和生成式AI进行串联,将AI能力从中间作业环节延伸至最终效果环节,让AI在垂直行业变得可用、可见、可感知。比如在财富管理领域,一名线下客户经理的管户数量是有上限的,有90%以上的客户无法触及。百融云创通过决策式AI对用户进行数智化洞察,制定完善的营销和运营策略,然后结合生成式AI所生成的文字和语音与用户进行深度交互。在某国有大行的合作中,在决策式AI与生成式AI的协作下,一名客户经理每天只需花不到60分钟就能完成3000条以上的个性化消息推送,与客户进行1万次以上的深度对话,而以往被忽略掉的长尾客群也得到了“私人订制”般的服务。

 决策式AI和生成式AI的完美搭配,对于垂直产业而言,强大的知识分析能力和内容生成能力将兼而得之。尤其在金融产业,由于两种AI技术的融合,中间层和业务层得以贯通,产品营销、投资顾问、财富管理等环节将迎来一个前所未有的利好。推而广之,在整个大的资产运营领域,一个全新的增量市场也将被打开。