24小时咨询热线： 4006666666 企业模型：我国To B商场的一道曙光
发布时间：2025-05-08 点此：621次
01.百丽时髦的前沿考虑与实践
很少有人知道，在国内300多个城市具有近万家门店的百丽时髦集团，曾有必定规划的专业的货品运营团队跟进产品“订购、补货、调货”等一系列的事务运营动作。
这支团队的作业，是收拾百丽时髦全国一切鞋款的出售、库存等信息，然后量化呈现每一双鞋的生命周期——哪款卖得好；哪款滞销；哪个城市偏心什么鞋款……依托这些汗牛充栋的数据，为门店供给货品操作的依据和事务主张。
这是一项极为重要的作业。百丽时髦旗下具有约20个品牌，关于这样的大型时髦鞋服集团来说，库存优化和供应链办理，是品牌久远开展的生命线。
给数据赋予智能，是个较为杂乱、耗时耗力的工程，在曩昔，这项作业便是“建模”：层层方针的叠加、杂乱的运算、一起对数据逻辑和维度的界说……才干拼出一双鞋的进销存轨道，通过人工收拾成信息和常识，才干做出事务决议计划。虽有机器辅佐，但说这是人力密集型工种，也不过火。
这项作业，未来将逐步交给AI。
从2021年开端，百丽时髦开端与数据智能根底设施供给商滴普科技协作，一套名为“丽影”的数据运用体系诞生。2022年末，跟着ChatGPT引领的生成式AI爆火，通过多年建造的数据实时湖仓渠道在AI大模型的加持下，将展现出更强壮的出产力。
大模型的呈现，让滴普科技团队感到振奋，理由很简略，曩昔企业上线数据渠道后，还需求必定的人力来收拾关于“Know How”的文档，再依据文档来开发各种表格和模型，为事务决议计划供给支撑。而现在，这些“Know How”通过大模型练习后，有了了解事务推理和主动化生成代码的才干，从体系验证的视点，“彻底跑通了！”
而这种大模型的自生成才干，正是现在最盛行的“AI Agent”。
所谓Agent，能够了解为一颗无需人为驱动、会依据上下文灵敏运用东西的“人工大脑”。举个游戏场景的比方：斯坦福大学曾推出一款“虚拟AI小镇”，其中有十余个身份各异的Agent居民，玩家能够与这些Agent自在攀谈，AI则会依据玩家行为，自主构建游戏副本。
放在To B场景内，AI Agent更会带来巨大的事务价值。
关于企业来说，大模型是“大脑”，Agent便是“手”，以货品运营中的“补货”操作为例，当店员输入主张补货指令时，Agent就能主动生成SQL查询代码，先识别出供货方针、归纳运算缺货量等；然后对接到ERP后台，通过调用体系API，通过运用体系操作将货品调配到指定区域。
有点难了解？不要紧，关于运用者来说，只需在查找框敲打出简略的文字指令：“XX产品的补货主张是什么？”之后，交给AI即可。
11月28日，在36氪举行的WISE2023 商业之王大会上，滴普科技董事长兼CEO赵杰辉谈到：“关于企业来说，环绕数据渠道建造以及依据数据完结智能化开展是一个十分正确的方向。虽然在曩昔的十年里，许多人在这个方向上遇到了很大的挑战和困难。可是，跟着大模型在本年开端实在落地并与许多工业相结合，这件作业可能会迎来一个新的起点。”
为了让更多企业具有大模型才干，滴普科技于本年9月发布了企业大模型Deepexi，依照不同的职业方针和常识体系，为企业建立相应的出产范畴数据模型、供应链运营办理范畴模型、财经办理范畴模型、双碳范畴模型等等，既有“脑”，也有“手”，让企业的数据财物发挥出实在的智能价值。一起配套滴普科技训推一体机Fast5000E集群算力、实时智能湖仓渠道FastData数据才干，完好灵敏完结人工智能在工业端的运用落地。
02. 大模型，我国To B商场的曙光
大模型年代到来之前，大多企业都无法具有实在的数据智能。
曩昔十年，大部分“智能”数据渠道，仅供给中心方针的筛查，比方XX鞋款上星期卖了多少双、还剩多少库存；可假如想问机器，爆款排名？事务操作主张？机器就毫无招架之力，由于关于所谓的“智能体系”来说，单是了解“爆款”这个词的界说，就已经是一个难以逾越的技能难题了。
也正因没有到达实在的“智能”，市面上不少“大数据产品”在企业界部形同虚设，这也让主抓数字化的CIO/CTO们感到焦虑。
“许多大集团的数字化负责人，花了许多钱买数据渠道东西，最终发现，除了大屏加报表，底子没有深化的事务价值。假如要依据数据构成事务模型，需求投入不少的数据开发工程师进行开发，这会让项目毛利压力很大”，关于企业数字化过程中的恶疾，赵杰辉画龙点睛。
赵杰辉曾在华为、阿里云担任高管，2018年，他建立滴普科技，依据长时刻身处企业服务一线的深化调查，赵杰辉将我国的企业服务分红三个阶段：
首要是标品东西年代。跟着Hadoop为代表的大数据根底技能的广泛运用，巨子企业得以进行超大规划的离线数据处理，“大数据智能”展现出雏形，尝到甜头的企业开端很多购入种种数据底座、中台东西。
可只要东西，并不能发生价值。
这便有了下一阶段：重服务年代。企业服务，最大的难度在于客户场景千千万，单一产品很难满意一切客户需求，这就需求很多售前、工程师的人物参加，他们要前往客户事务一线，摸清楚客户供应链、库存调度、产品出售等实践特性，才干将数据东西在客户实在的事务场景下发挥作用。
问题仍然存在，企服公司从售卖东西，到“东西+服务”，客户的确有了更强的取得感，可关于技能供给方来说，服务，意味着本钱——很多的工程师出场，昂扬的人/天布置费用，动辄按年计的施行周期，让本来打着智能标签的数字化项目，成了人力密集型工种，也拖垮了很多企业服务公司的毛利。
这也让我国的企业服务职业，现在走进了一个怪圈：只卖标品，客户不认；做重服务，厂商亏本。
纵观近两年的企业服务商场，不论是一级商场的融资规划，仍是二级商场企服公司的上市境遇，都只能用“低谷”来描绘。
而大模型的呈现，成了我国企业服务商场，在黑私自的一线曙光。
03. 实在的数据智能：一起数据渠道+AI Agent+算力
在描绘大模型带来的巨大改造之前，咱们先来考虑一个问题，曩昔的数据渠道，为什么无法实在发挥价值？
假如说大模型和数据运用是高楼大厦，企业的数据财物便是地基，想要大厦建得稳，地基就要结实。
从前，企业数据财物的现实状况并不尽善尽美。特别比方电网这样的大企业，内部体系错综杂乱，想要核算电费，几百个体系都有各自的核算口径；这就需求企业先一起内部方针，构成一起的数据渠道。
其次，在大模型问世之前，数据渠道的了解才干十分有限，也便是说，机器还不行“聪明”。前文提到过，想让数据渠道有更机警的反响决议计划才干，需求机器了解什么叫“爆款”、给出详细的补货主张——这种自然言语了解才干，在适当长一段时刻内都是约束数据智能的阻止。
现在，跟着大模型带来的智能出现，机器变得愈加聪明，再加上比方Llama这样的开源大模型广泛运用，下降了开发者运用大模型的门槛，上述问题被逐个方便的处理，从前捆绑我国企业服务商场的魔咒，正在被逐步解开。
“我国的企业服务商场，实在的落脚点便是一起的数据渠道加上AI Agent以及算力，数据渠道让企业服务有一个根底的数据底座，AI Agent能让数据事务价值灵敏地完结，算力为大模型供给了坚实的根底支撑。”赵杰辉指出了一条明晰的开展途径。
继续多年的数字化转型浪潮，也让企业的数据办理才干明显提高。以滴普科技供给的实时智能湖仓渠道FastData为例，其包括了企业多事务数据集成、实时核算存储、开发办理一体化渠道、数据剖析标签办理等模块，能够一站式处理企业数据剖析的一切需求，给企业的数字化交给一个安定的“地基”。
而在AI Agent东西层面，大模型也为数据智能带来新的机会，比尔盖茨11月初曾撰文称：“Agent 不只将改动人们与核算机的互动方法，还将推翻软件职业，引发自从咱们从键入指令到点击图标以来核算机范畴的最大改造。”
为了尽早将大模型融入产品，从2022年末，滴普科技就开端着手研制AI Agent产品，通过半年多的时刻打磨，现在已推出“FastAGI智能体渠道”产品，能够完结Text-to-SQL（即通过文字主动生成查询指令，比方查询爆款）；Text to API（即通过文字指令主动拉取ERP等接口，完结比方“补货”这样的事务动作）等功用。
简略来说，滴普科技的AI Agent产品，便是使用眼下大言语模型的技能打破，完结交互式精确检索数据/方针，生成丰厚数据图表，还能够主动调用体系API完结事务需求；一起，依据语义了解才干、个性化与自适应等中心才干，通过常识提取、安排、生成要害常识工程，完结企业常识的精准检索及问答，供给专业、高效、精确的智能问答体会。
滴普打造的双碳模型，能够定位剖析企业碳因子，智能生成碳脚印陈述
比较传统IT的数据产品，赵杰辉告知36氪，滴普科技的这套一起数据渠道（FastData）+AI Agent东西（FastAGI），有着巨大的改造含义。
首要，大模型赋予了数据渠道更快的布置才干。赵杰辉谈到了国内某市的文旅办理部门的数据渠道事例，曩昔把这类客户的数据渠道建立完结后，需求收拾事务逻辑、搭SQL、调试参数……至少要3-5个月才干初见成效；现在有了大模型交融的数据东西，只需求稍加收拾客户的事务逻辑，2-3周就能落地产品，“和客户聊起来会更简略”。
其次，数据渠道+AI Agent东西的形式，让从前人力密集型的大数据作业得以“减负”；一起，大模型产品的易用性，还能够让数字化产品下放到门店，让一线店长也能享受到数字化的盈利。
不只如此，百丽时髦的店长们通过与机器的数据交互，还能让百丽时髦的大模型学会店长的考虑形式与行为逻辑，然后迭代得愈加聪明，生长为胜任的“数字店长助理”。
跟着大模型功用的逐步强壮，其背面的算力支撑显得尤为重要。
不久前，两边就大模型训推一体机Fast5000E达到项目协作，一起进行工业立异实践，成为业界第一批完结职业落地的项目之一。Fast5000E是滴普科技与华为昇腾一起发布的一款AI服务器，搭载滴普科技Deepexi，能够为企业落地大模型供给练习与推理算力一体化处理计划，是滴普科技在算力层面的重要布置。
04. 打破执念，正视服务的价值
依照惯例的我国企业服务思路：当一家To B 厂商构建起一套标准化产品，不论是数据渠道仍是AI Agent东西，一个惯性的做法是：扩展标品的出售额，削减定制化服务，以此做高项目收入和赢利。
可一味寻求标准化、削减服务，便是企业服务正确的落地方法吗？
答案是否定的。
“国内企业服务商场，总有一种执念，便是必定要做标准化，咱们要放下这个执念。”在承受36氪专访时，赵杰辉口气坚决，“服务便是必不可少的！”他说。
需求特别点出的是，赵杰辉这儿说的“服务”，不再是消耗高额人力本钱的劳动密集型服务，而是更灵敏、更智能、更懂客户的服务。
换言之，企业服务商场需求正视的现状，不是要不要定制化，而是怎么把定制化变得更灵敏。
怎么破除我国To B范畴“服务与毛利”难两全的魔咒？答案仍然是：大模型。
首要，在大模型的加持下，从前需求花费昂扬本钱，请很多工程师做的数据归类、标示；逻辑收拾、方针界说等作业，大模型在简略练习下即可自行运作。前文提及的某市文旅数据渠道的灵敏上线，便是大模型落地灵敏的实在写照。
服务的功率提高，能够直接对应到人力本钱的下降。据36氪了解，滴普科技本年的合同和收入比较上一年翻了一倍，毛利还比上一年提高了15%。
再者，跟着大模型参数量的“卷”，职业里千亿等级的大模型已层出不穷，可关于单个企业来说，参数量并不是越大越好，而是越匹配场景，越有功率。
“不是说模型越大越好，模型大意味着算力本钱高；咱们为企业事务打造小而精的范畴模型，不只本钱低，功率更高。”赵杰辉谈到。
这也是滴普科技打造企业模型的原因。依据企业事务场景侧需求，滴普发布的企业大模型Deepexi，包括了出产范畴数据模型，供应链运营办理范畴模型、财经办理范畴模型、双碳范畴模型等。
“企业模型”的产品形状，也更契合企业客户在数字化转型中“小步快跑”的需求：先从单个范畴下手，灵敏跑出作用，总结经历，再延伸至其他环节，这样既确保大模型落地的作用更简略被看到，全体的数字化计划也更有性价比。
规划化的仿制性，也是滴普科技大模型产品的又一特征。
出产、供应链、财经办理、双碳……从称号就能看出，企业之间的范畴语料是相似的。就拿供应链运营办理范畴模型里的“补货主张”场景为例，“鞋王”百丽时髦能够用，其他零售品牌制造商也能够用。也便是说，滴普的企业大模型Deepexi只需通过简略调试，便能够适配不同类型的企业客户。
产品的标准化打磨好了，服务仍旧重要，只不过，服务的侧重点，转向了对企业事务的了解。
大模型的调优，需求高质量的场景数据，更需求精准的prompt（提示词），想要企业模型更契合事务运转规则，就需求职业专家依据对事务流的深化了解，“喂”给机器适宜的prompt，才干将企业模型练习成抱负状况。
依据对职业的深入洞悉与丰厚的数字化转型经历，滴普科技打造了以数据智能为中心的事务价值立异服务DIC，DIC团队由各职业范畴的专家构成，协助企业完善数据根底设施建造，并依据赋能各职业数字化转型的经历沉积职业数据，进一步构建职业常识库。
“企业服务的逻辑开端简化了。现在企业数字化，便是做大局智能化建造，不光是一个东西的事，而是数据渠道+AI。”赵杰辉对36氪总结道。
商业国际里，每个职业都有本身不同阶段的开展曲线，每个周期也会诞生相应的一致。现在，咱们站在AI迸发的当口，万事万物都从底层发生改造性改变，企业服务范畴的从业者们，也需求新的指引，新的磕碰。企业模型，正在给我国To B商场，带来新的曙光。
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