【導讀】8月22日，IBM在北京召開(kāi)"企業(yè)級AI的未來(lái)——IBM watsonx大中華區發(fā)布會(huì )"，宣布新一代AI與數據平臺IBM watsonx在中國市場(chǎng)落地。這個(gè)開(kāi)放式AI技術(shù)平臺將賦能企業(yè)使用可信數據，負責任、規?；貥嫿?、應用和擴展領(lǐng)先的AI技術(shù)，提升競爭力。
會(huì )上，IBM Consulting（IBM 咨詢(xún)）大中華區總裁陳科典作為IBM企業(yè)級AI "講師團（發(fā)言人）"成員，分享了自己對于企業(yè)級AI的見(jiàn)解與實(shí)踐經(jīng)驗，并回應了媒體感興趣的問(wèn)題。
陳科典表示，在A(yíng)I的不斷發(fā)展和演進(jìn)中，企業(yè)會(huì )不斷產(chǎn)生新的AI需求，而 IBM Consulting具備從戰略到運營(yíng)的端到端咨詢(xún)服務(wù)能力和團隊，可通過(guò)"授人以漁"幫助企業(yè)全方位構建AI能力。同時(shí)他強調，對于企業(yè)級的生成式AI來(lái)說(shuō)，必須具備三大要素：即AI必須是可信的，是企業(yè)就緒的，同時(shí)是開(kāi)放和可擴展的， IBM也將遵循這些原則，依托IBM watsonx產(chǎn)品快速發(fā)掘大規模應用場(chǎng)景，與中國客戶(hù)全方位共創(chuàng )可執行、可落地的企業(yè)級AI解決方案， 將AI實(shí)實(shí)在在地轉化成生產(chǎn)力。
IBM Consulting（IBM 咨詢(xún)）大中華區總裁 陳科典
以下是對其發(fā)言的整理：
精準定位場(chǎng)景讓AI發(fā)揮更大作用
Arvind Krishna在2020年上任IBM CEO時(shí)就為IBM提出了一個(gè)非常清晰的定位與戰略：IBM是一家AI（人工智能）與混合云公司。這個(gè)定位充分印證了他的遠見(jiàn)卓識，因為他已經(jīng)前瞻性地看到了AI將是企業(yè)必備的能力。同時(shí)這個(gè)定位還包涵了一個(gè)另重要的信息，那就是AI 和 混合云并不是兩個(gè)相互孤立的技術(shù)領(lǐng)域，因為，想要讓 AI發(fā)揮最大的的能力，一個(gè)好的混合云架構是至關(guān)重要的。
他上任初期的另一個(gè)決定就是在2021年10月重新定義了IBM 的咨詢(xún)業(yè)務(wù) ，成立了 IBM consulting品牌。從此IBM 業(yè)務(wù)簡(jiǎn)化成兩大板塊，IBM Consulting 和 IBM Technology（IBM 科技），這讓兩個(gè)事業(yè)部既能互補，同時(shí)也能更獨立地和生態(tài)伙伴合作，壯大我們的業(yè)務(wù)。這次簡(jiǎn)化后的效果非常顯著(zhù)，我們已經(jīng)連續8個(gè)季度實(shí)現正增長(cháng)。
其中IBM Consulting 和IBM Technology 互補最成功的當然是我們的AI和混合云相關(guān)主力產(chǎn)品——IBM Consulting是 IBM Watson AI和紅帽混合云產(chǎn)品最大的咨詢(xún)實(shí)施伙伴。而自從生成式 AI 問(wèn)世以來(lái)，IBM Consulting 也大量參與了watsonx 產(chǎn)品的研發(fā)，從而讓watsonx能更快地為企業(yè)增能。
為了讓大家可以直觀(guān)地認識到IBM Watson的AI力量。 我想和大家分享我們在溫布爾登網(wǎng)球賽中的AI應用案例。
溫網(wǎng)可謂是大滿(mǎn)貫賽事中粉絲數字（線(xiàn)上）互動(dòng)的標桿。粉絲互動(dòng)對體育賽事而言如此重要，乃至于成為所有賽事主辦方最看重的KPI，原因就在于它是賽事的重要變現手段——只有粉絲互動(dòng)多，黏性高，賽事才能獲得更多贊助和轉播費等收益。 也因此，粉絲互動(dòng)是溫網(wǎng)等賽事主辦方希望應用包括AI等技術(shù)來(lái)不斷提升的方面。IBM作為溫網(wǎng)官方技術(shù)合作伙伴已有34個(gè)年頭，對此貢獻頗多。在2022年溫網(wǎng)首輪，7屆賽會(huì )冠軍小威廉姆斯對戰第一次獲得溫網(wǎng)正賽資格的24歲法國姑娘哈默尼·譚。比賽前，大多數網(wǎng)球迷都預測小威將晉級，但是IBM Watson預測哈莫尼的贏(yíng)面為53%。結果讓球迷們大跌眼鏡，小威苦戰3小時(shí)不敵哈莫尼，IBM Watson實(shí)現了準確預測！
時(shí)間來(lái)到2023年法網(wǎng)期間，對于球迷高度關(guān)注的法網(wǎng)男單決賽，此時(shí)已經(jīng)升級為IBM watsonx的IBM Watson AI再次準確預測了結果；對比之下，它的預測甚至擊敗了專(zhuān)長(cháng)于此的一些體育博彩公司，這就是它的厲害之處。同樣值得一提的是，到了2023年watsonx的時(shí)代，IBM還啟動(dòng)了基于生成式AI的比賽視頻精彩解說(shuō)，這進(jìn)一步提升了球迷的觀(guān)賽體驗。
那么IBM的AI精準分析是如何實(shí)現的呢？
其實(shí)，在精準預測背后，IBM 分析了上百萬(wàn)的數據點(diǎn)，結合了大量?jì)韧獠繑祿?，包括主觀(guān)數據和客觀(guān)數據，例如運動(dòng)員過(guò)去幾年在所有比賽中的表現，一發(fā)準確度和得分率、球速等非?？陀^(guān)的技術(shù)數據，同時(shí)我們也會(huì )對海量的媒體報道進(jìn)行抓取分析， 提取這些報道里提到的一些非客觀(guān)的數據，比如說(shuō)受傷和康復情況，還有運動(dòng)員精神狀態(tài)、承壓能力等。
IBM將這些數據放在混合云架構上進(jìn)行AI綜合分析，從而得出對運動(dòng)員和比賽的洞察，也通過(guò)這個(gè)功能，讓溫網(wǎng)球迷互動(dòng)變得更有趣，豐富觀(guān)賽體驗。在這個(gè)過(guò)程中，IBM作為混合云與AI公司的優(yōu)勢就體現出來(lái)了。因為這些海量數據是在不同的平臺上存儲的，既有溫布爾登官方的私有云，也有公有云（甚至多個(gè)公有云），更有外部網(wǎng)站的數據。這些數據都必須被構建在良好的架構上進(jìn)行分析。這就是為什么說(shuō)要發(fā)揮AI威力，建好混合云架構至關(guān)重要。
從溫網(wǎng)這個(gè)例子也不難看出，我們精準找到了運用AI與球迷互動(dòng)這個(gè)合適的應用場(chǎng)景。事實(shí)上，精準定位AI應用場(chǎng)景對發(fā)揮AI效能是極其關(guān)鍵的。而IBM Consulting的價(jià)值就在于能將對行業(yè)的洞察、對企業(yè)業(yè)務(wù)的認識帶給客戶(hù)，激發(fā)出新的專(zhuān)業(yè)的AI應用場(chǎng)景，最終實(shí)現業(yè)務(wù)價(jià)值。
構建企業(yè)自身能力，讓AI更好地增能
我們相信，AI的力量可以將企業(yè)能力成倍數級擴大，也就是說(shuō)我們用AI為企業(yè)增能。而同時(shí)應該看到的是， AI增能有一個(gè)重要的前提，那就是企業(yè)自身需要具備良好的相關(guān)能力，包括人才，數據基礎，以及架構的能力等。如果說(shuō)AI能夠幫助企業(yè)增能10倍，那么最基本的企業(yè)自身AI能力不能是0，必須將它提到1，增能后就是10，提到2，增能后是20……
IBM Consulting可以提供從戰略到運營(yíng)的端到端服務(wù)，幫助企業(yè)去同步建造自身的AI的能力，讓AI更好地為其增能。
在A(yíng)I的不斷發(fā)展和演進(jìn)中，企業(yè)會(huì )產(chǎn)生許多新的需求。 目前，從業(yè)務(wù)方向來(lái)看，我們優(yōu)先推薦的AI應用場(chǎng)景在人力資源和客戶(hù)關(guān)懷領(lǐng)域；而技術(shù)層面則可以將生成式AI運用到應用開(kāi)發(fā)以及AI助力的智能運維領(lǐng)域。這些場(chǎng)景已經(jīng)在全球的合作案例中被證實(shí)擁有高表現和影響力，其中利用AI讓HR的工作效率提升了40%，70%的客服中心問(wèn)題有效地被AI聊天機器人解決，而AI支撐的應用程序現代化更是帶來(lái)了30%的生產(chǎn)力提升。
我們在中國大陸也有相應的AI用例。例如，從去年12月份開(kāi)始，我們就運用生成式AI手段幫助某客戶(hù)去提升生產(chǎn)力。該客戶(hù)IT系統有300多個(gè)子系統，每天需要應對的運維工單有7000-8000個(gè)，數量非常龐大。我們用了兩個(gè)月時(shí)間為該客戶(hù)選定了生成式AI模型，成功搭建架構后，又用4個(gè)月時(shí)間使用過(guò)去兩年的數據進(jìn)行了訓練，經(jīng)過(guò)一個(gè)月的用戶(hù)測試，最終達到了客戶(hù)滿(mǎn)意的效果。
現在，該企業(yè)客戶(hù)計劃在9月中全面開(kāi)放這一AI賦能的客戶(hù)服務(wù)系統給相關(guān)用戶(hù)。這次涵蓋的是該客戶(hù)全部300多個(gè)子系統中的約150個(gè)，初步估計能夠實(shí)現60%的生產(chǎn)力提升。經(jīng)過(guò)后續調試后，我們將把剩余子系統也加入進(jìn)來(lái)。
當前，AI還在快速發(fā)展和演進(jìn)中，我們的團隊也會(huì )借鑒 IBM Consulting全球人工智能卓越中心的新場(chǎng)景來(lái)為中國的客戶(hù)提供最新的解決方案?，F在這個(gè)中心擁有 1000 多名生成式 AI 專(zhuān)家，并計劃根據我們過(guò)去在A(yíng)I和自動(dòng)化服務(wù)中積累的經(jīng)驗，構建一個(gè)以watsonx為中心的方法論，積極為客戶(hù)構建和部署watsonx。
共創(chuàng )和試點(diǎn)，助國內客戶(hù)加速AI落地
我們認為，企業(yè)級的生成式AI想成功落地，必須具備三大要素，即AI必須是可信的，是企業(yè)就緒的，是開(kāi)放和可擴展的。當然，我們的watsonx在設計時(shí)就遵循了這些原則。然而AI，尤其是生成式AI發(fā)展如此之快，也必然會(huì )帶來(lái)許多爭議，尤其是涉及風(fēng)險、合規和道德方面的，這些對企業(yè)來(lái)說(shuō)都是不得不重視的。我想強調的是，我們的顧問(wèn)在幫助客戶(hù)建立AI能力和推動(dòng)落地時(shí)，都是秉著(zhù)IBM可信AI原則去思考和執行的。
另外據我們的觀(guān)察，中國的客戶(hù)都非常具有創(chuàng )造力，所以應用場(chǎng)景的思考對他們來(lái)說(shuō)往往不是問(wèn)題。對他們而言，企業(yè)級AI落地真正的挑戰其實(shí)是底層的數據方面。所以很多客戶(hù)還需要先在數據清理和數據架構等方面進(jìn)行投入，如果數據不行的話(huà)，通過(guò)AI產(chǎn)生出來(lái)的東西也是有問(wèn)題的。這方面是很多企業(yè)在過(guò)去快速成長(cháng)的階段沒(méi)有真正思考過(guò)的。
為了幫助中國客戶(hù)加速AI的真正落地，IBM Consulting 現已推出watsonx體驗式客戶(hù)共創(chuàng )服務(wù)，專(zhuān)注于有價(jià)值的場(chǎng)景選擇和設計原型，并進(jìn)行嘗試和落地。我們將為客戶(hù)提供為期半天的戰略工作坊，幫助客戶(hù)了解生成式 AI和 IBM 對于企業(yè)級AI的見(jiàn)解，IBM售前客戶(hù)工程團隊將引入IBM車(chē)庫創(chuàng )新方法論，與客戶(hù)共創(chuàng )，并幫助企業(yè)制定適合它們的人工智能商業(yè)戰略。之后，我們將會(huì )開(kāi)展為期四周針對特定應用場(chǎng)景的項目試點(diǎn)，這時(shí)IBM的軟件專(zhuān)家也將加入我們，和售前客戶(hù)工程團隊一起，與客戶(hù)車(chē)庫共創(chuàng )，為客戶(hù)提供軟件技術(shù)支持。如果其他感興趣的客戶(hù)也愿意用少量投入進(jìn)行場(chǎng)景PoC（概念驗證），建議選擇時(shí)考慮這幾個(gè)原則：1.核心業(yè)務(wù)，2.長(cháng)期痛點(diǎn)，3.通過(guò)生成式AI解決痛點(diǎn)問(wèn)題，帶來(lái)效益。如果真正聚焦效益，無(wú)論投入大小，都是值得的。
需要指出的是，大模型雖然有算力強大、上線(xiàn)時(shí)間短的特點(diǎn)，也具有飄忽、不完全準確的特點(diǎn)，我們需要在大模型基礎上建立微調層，解決行業(yè)特定、企業(yè)特定的問(wèn)題。IBM一直是2B領(lǐng)域保持領(lǐng)先的企業(yè)，我們在中國有完備的大模型平臺，融合了watsonx和多家中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭的開(kāi)源方案，同時(shí)針對醫療、零售、煙草、汽車(chē)、新能源等行業(yè)，以及企業(yè)大腦、供應鏈、客戶(hù)服務(wù)、HR等業(yè)務(wù)方向建立了很多行業(yè)微調模型資產(chǎn)，這是IBM最大的與眾不同之處和亮點(diǎn)。后續我們會(huì )在大模型基礎上陸續發(fā)布行業(yè)解決方案。而我們的中國認知資產(chǎn)研究院一直致力于中國本土方案和資產(chǎn)的研發(fā)，比如我們的大模型平臺是watsonx和開(kāi)源的結合，在此之上的微調模型完全為中國市場(chǎng)定制，包括智能美膚、皮膚健康檢測、煙草煙葉質(zhì)檢、智能牧場(chǎng)、貨架巡檢、車(chē)漆缺陷分析、動(dòng)態(tài)車(chē)書(shū)、汽車(chē)備件動(dòng)態(tài)庫存優(yōu)化、發(fā)動(dòng)機故障檢測、智能客服、客戶(hù)之聲、HR機器人、金融貸款風(fēng)險分析、銀行客戶(hù)現金流分析、銀行個(gè)性化金融產(chǎn)品推薦等特定場(chǎng)景，而且還在不斷演進(jìn)之中。
通過(guò)這些，我們希望與更多中國客戶(hù)全方位共創(chuàng )，加速推出可執行、可落地的企業(yè)級AI解決方案，以符合倫理的方式將AI實(shí)實(shí)在在地轉化成生產(chǎn)力。
稿源：美通社
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