引言
在數字化的浪潮中，企業界迎來了一個全新的轉折點——數智化時代。這不僅是一次技術的飛躍，更是一場深刻的業務與思維的革命。企業IT部門作為這場革命的前沿陣地，正面臨著前所未有的挑戰與機遇。
數智化轉型并非易事，它要求企業不僅要擁抱新技術，更要在戰略層面達成共識，以及構建起端到端的AI解決方案。企業IT部門如何確保技術投入轉化為實際的業務價值？如何獲得來自高層的支持？如何在眾多供應商中甄選那些最為可靠的合作伙伴？這些問題，正是本文所要探討的。企業正加速邁向數智化的新時代，智能化已成為企業IT部門的核心任務。愛分析的調研結果揭示了一個顯著的趨勢：過去三年中，頭部企業對數據中臺、數據平臺、數據底座和數據治理等項目給予了高度重視，其中43%的企業已經建成或正在建設相關系統。然而，相比之下，僅有14%的企業完成了或正在建設AI系統。這一現狀正在迅速改變。企業在2023年底制定2024年及未來的IT規劃時，紛紛提升對AI建設的重視程度和預算投入，56%的頭部企業計劃啟動AI項目，AI建設已成為企業IT部門的首要任務，一些企業甚至將其提升為公司級戰略。圖表1：2021-2026頭部企業各類IT項目建設提及率頭部企業的IT建設動向，往往預示著整個行業的發展方向。中小企業亦將緊隨其后，逐步擁抱AI技術。企業對AI的具體需求日益明確，愛分析的調研結果歸納出三大核心需求：①無大模型，不AI；②達成AI價值的共識；③端到端的AI解決方案。大模型是指通過在海量數據上依托強大算力資源進行訓練后能完成大量不同下游任務的模型。2023年以來，ChatGPT 引爆全球大模型市場。不同于以往的IT技術，大模型吸引的人群更加廣泛，不僅吸引 CIO、CTO 等技術管理者的關注，CEO、CMO 等非技術類管理者同樣期待大模型在業務中發揮價值。據愛分析數據顯示，2023年中國大模型市場規模約為50億元人民幣，預計到2024年將激增至120億元。Gartner的報告預測，到2026年，超過80%的企業將在生產環境中采用生成式AI的API、模型，并部署啟用生成式AI的應用。而大模型正是生成式AI 的核心。大模型引領新一輪AI浪潮，缺少大模型的企業AI規劃容易受到來自企業各方的共同質疑, 難以成立。以大模型為核心的AI項目天然備受關注。一般情況下，這類AI項目自上而下推動，由董事長或CEO等企業一把手宣布“大模型必須落地”的任務。該任務無論分配到哪個團隊，都會啟動一個以大模型為主題的項目，并展開一系列匯報工作。在匯報過程中，企業一把手詢問的首個問題往往是大模型項目與公司戰略的關聯。但是，在大多數匯報中，項目負責人的回答僅局限于大模型技術和應用，例如“大模型+知識庫”賦予一線員工的能力提升、“大模型+數據分析”提高了業務人員使用數據的便捷性等。這些價值與企業戰略間并無必然聯系，即大模型項目與企業戰略之間沒有必然聯系，進而導致大模型項目難以順利過審。例如，某大型化學用品公司CIO向總經理匯報2024年度IT項目規劃和預算情況，但匯報并不順利，重點問題在于大模型項目的業務價值沒有打動總經理。面對大模型和AI人才的短缺，以及缺乏最佳實踐經驗的挑戰，企業普遍選擇“外采”作為解決方案。企業要有效利用大模型，需要考慮算力、數據治理、模型、工具鏈、應用、安全、運維和信創等多個方面。目前，企業更傾向與提供端到端AI解決方案的廠商合作，主要有四項收益。一是減輕工作復雜度，避免“一對多”的合作方式牽扯管理層和IT部門過多精力；二是提升項目成功率，防止供應商的產品、服務之間存在割裂導致最終結果受影響；三是便于后續的模型與應用運維工作；四是企業更快、更好地實現AI能力內化，擺脫對廠商的依賴，這也是企業普遍看重的一項收益。
02、廠商需要具備三項能力，來滿足企業的智能化需求隨著企業對智能化需求的不斷增長，廠商的角色不再局限于提供單一的技術或產品，而是需要成為企業智能化轉型的全面合作伙伴。為了滿足這一日益增長的市場需求，廠商必須具備三項核心能力：深刻理解并應用大模型技術，豐富的客戶服務經驗以及構建強大的AI生態系統。能力要求1 大模型賦能廠商產品和解決方案，實現整體升級在智能化轉型的浪潮中，大模型已成為企業不可或缺的技術支撐。相應地，廠商必須利用大模型對自身的產品和解決方案進行革新，以確保在新時代的競技場上保持競爭力。Gartner的研究表明，到2026年，超過70%的ISV將在其軟件產品中嵌入生成式AI的能力。當前，大模型市場正處于快速發展階段，但同時也存在質量參差不齊的問題。市場上涌現出一批大模型的先行者，如華勝天成、拓爾思、中科聞歌等，它們不僅推出了創新產品，而且通過與客戶的深度合作，成功實施了一系列典型案例。相對地，一些廠商仍停留在概念階段，缺乏實際產品和應用案例，無法滿足企業的實際需求。愛分析通過對近百家大型企業的調研發現，大模型在落地應用過程中面臨諸多挑戰，它們遍布規劃、立項、選型、實施和運營等全流程。有來自技術方面的挑戰。例如，在數據分析場景，大模型先天存在幻覺問題，生成內容準確度較低。CEO、COO等非技術類高管普遍重視大模型創新項目，通常會一同參與驗收環節。錯誤的回答不僅會導致項目驗收失敗，而且容易使企業高管降低對大模型的信任度，進而影響后續的一系列大模型創新項目的開展。更重要的是來自非技術方面的挑戰，它們至關重要且容易被忽略。例如，不少大模型項目負責人對價值的判斷僅局限于大模型技術和應用，例如“大模型+知識庫”賦予一線員工的能力提升、“大模型+數據分析”提高了業務人員使用數據的便捷性等，這些價值與企業戰略間并無必然聯系，導致大模型項目立項失敗。因此，企業在選擇合作伙伴時，應重視廠商的交付經驗，而非僅僅看重其大模型產品和解決方案。一個有豐富交付經驗的廠商，能夠在項目實施過程中避免潛在的陷阱，提高項目成功率。大模型的有效應用并非單一產品的采購或調用，而是一個涉及算力、數據治理、模型、工具鏈、應用、安全、運維和信創等多方面的綜合考量。目前來看，企業更傾向與提供端到端AI解決方案的廠商合作。并且，企業一般不會強求廠商的端到端AI解決方案全部由自研產品組成，廠商的大模型產品可以采用自研、合作伙伴支持等方式。在供給側，能夠實現全鏈路自研的廠商并不多見，通過構建強大的AI生態系統，聚合各方力量，實現資源共享和優勢互補，已成為行業的主流做法。華勝天成正是這一趨勢的典范，通過與百度智能云、華為、拓爾思等科技廠商的緊密合作，共同打造了一個基于AI的產業生態圈，為企業的智能化轉型提供了強有力的支持。
03、華勝天成滿足企業智能化需求
大模型產品、交付經驗和AI生態，三者相輔相成，對于企業智能化轉型而言缺一不可。兼具三項能力的廠商較少，華勝天成是其中的佼佼者。華勝天成認識到通用人工智能已成為新一輪創新周期的核心技術，只有將大模型高效、平穩且低成本的引入到企業實際運作中，企業才能真正進入人工智能時代。在此背景下，華勝天成以“專注于企業級人工智能應用的Al服務提供商”為新定位，提出了“生成式AI重塑企業經營場景”的價值主張，并以“AI+算力、AI+場景、AI+生態”為三大抓手，圍繞行業頭部客戶提供AI+場景的全鏈路全流程服務。打造一系列AI原生應用，華勝天成為企業提供全方位AI賦能依托強大的基礎設施、工具鏈平臺和大模型平臺，華勝天成圍繞運營、產品和服務三大核心場景，打造了一系列AI原生應用。智能數據助手、智能客服和智能投標大王等應用已成功面向市場并實現了落地。下一步，華勝天成將開拓更多場景應用，重點在金融、制造、教育等行業深度賦能。智能數據助手主要面向銀行，為其帶來營銷、管理和風控三個方面的價值。在營銷方面，銀行面臨三個挑戰：①廳堂銷售無法適應數字化轉型的大環境；②電子渠道營銷不能精準識別客戶、精確滿足客戶需求；③分散的客戶畫像導致客戶被多次重復觸達引起客戶反感。智能數據助手可以通過客戶洞察、精準營銷以及市場趨勢分析，助力銀行應對這些挑戰。
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客戶洞察：通過分析大量客戶數據，智能數據助手可以提供對客戶行為的深入洞察，幫助銀行了解客戶需求、偏好和行為模式。
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精準營銷：基于客戶洞察，銀行可以制定更加精準的營銷策略，實現個性化推薦、交叉銷售和增值服務，提高客戶滿意度和忠誠度。
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市場趨勢分析：通過分析市場數據，智能數據助手可以幫助銀行了解市場趨勢和競爭對手情況，為制定營銷策略提供決策支持。
在管理方面，由于個金、財富、財務、分支行管理數據散落在多套系統、多個CRM、多個數據倉庫及多套管理報表，雖然歷史投入多但仍無法提供準確報表，且散落在多個系統中多的客戶數據帶來大量監管風險，企業亟需解決該問題。智能數據助手的應對策略是數據驅動決策、流程優化和客戶經理培訓。
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數據驅動決策：智能數據助手可以提供全面、準確的數據分析，幫助銀行做出數據驅動的決策，提高決策效率和準確性。
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流程優化：通過對業務流程進行分析和優化，智能數據助手可以幫助銀行提高工作效率、減少成本和風險。
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客戶經理培訓：通過數據挖掘和機器學習技術，智能數據助手可以識別客戶經理的培訓需求，提供個性化的培訓計劃和學習資源，提高客戶經理的銷售能力和服務質量。
在風控方面，由于風控數據能力不足，片面管理仍需大量人工介入，割裂的數據賦能反而容易給銀行造成隱形風險。智能數據助手可以從信貸風險評估、市場風險管理、洗錢和反恐怖融資三方面著手，消解隱形風險。
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信貸風險評估：智能數據助手可以通過數據分析和模型構建，幫助銀行進行信貸風險評估，識別潛在的貸款違約風險和欺詐行為。
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市場風險管理：通過分析市場數據和行情信息，智能數據助手可以幫助銀行評估市場風險，預測市場波動和投資回報，制定相應的風險管理策略。
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洗錢和反恐怖融資：智能數據助手可以通過數據挖掘和模式識別技術，幫助銀行進行反洗錢和反恐怖融資篩查，及時發現可疑交易和潛在的金融犯罪行為。
在實用性方面，在企業運營場景中，許多企業試圖通過大模型直接與企業內部數據對話，但由于結果準確率偏低，導致難以真正投入使用。華勝天成推出的智能數據助手，在產品設計方面，華勝天成不僅引入大模型，而且結合數據治理和知識工程，可以有效提升結果準確率。目前，智能數據助手已在多家銀行進行深度測試。從實際效果來看，智能數據助手已實現100%的場景全覆蓋、全面洞察，而且能夠大幅提升企業數據分析效率，并讓決策效率提高3倍以上。華勝天成的智能客服產品矩陣包含多種智能化應用，賦能客戶全旅程經營體系。企業與客戶聯絡，主要分為潛客的觸達，成交客戶的服務以及留存客戶的營銷三個階段，每個階段過程中，都有多個與客戶的互動環節，各類智能化系統應用可以幫助企業降低成本、提升效率、優化服務、助力增長。
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VOC分析：企業基于客戶基礎數據、訂單消費數據，溝通接觸數據等，全方位分析客戶和產品特性，實現精準客戶標簽和客群細分，來為精準化營銷和個性推薦做依據。
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智能外呼&智能IVR：通過外呼、IVR 等智能化手段實現對客戶的精準觸達和識別，并有效實現對客戶的留存和初篩。
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智能輔助：通過在營銷培訓、執行、督導等環節導入智能技術，實現千人千面的個性話術，對過程進行合規管理，提升服務和營銷精準度，達到降本增效的目的。
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智能質檢、智能外呼：面向質檢、信審、催收、關懷等事后場景，輔助風險防控、優化運營，提升企業內部的合規管理質量。
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VOC分析：讓數據分析貫穿客戶交互的各個方面，通過洞察績效短板，改善服務策略，提升運營效率，幫助企業運營立體化、交互實時化、決策智能化、價值個性化、體驗人性化。
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智能IVR、智能文本客服：通過持續的運營和服務改進，發現客戶關注的熱點問題，高頻服務請求，不斷提高客戶對于自助、智能化服務渠道的粘性。
目前，華勝天成已為中國人民銀行、中國民生銀行、浙江農商聯合銀行、九江銀行、浙商銀行、新奧集團等客戶提供了智能客服的相關智能化應用系列產品。針對央國企、制造業和金融行業的投標管理需求，華勝天成推出了智能投標大王——一款AI驅動的企業投標系統。智能投標大王通過智能評審、資源匹配、風險評估和標書審核等功能，提高投標效率、精確度，幫助企業規避風險，確保投標過程智能化、高效、安全。智能投標大王可以在招投標全過程中幫助用戶提升效率，例如：
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在招標階段，智能投標大王可以輔助企業審核招標文件，快速判斷是否合適參與投標，包括可以對齊招標文件相應條款，發現投標文件中的問題等，甚至能直接寫標書。
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在招標文件解讀階段，智能投標大王可以幫助投標者智能抽取文件中的關鍵信息，快速解讀招標文件的內涵。
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在投標文件審查階段，智能投標大王可以自動形成內容看板，為決策形成參考。
目前，智能投標大王已在多個領域成功落地，成為企業投標管理的得力助手。20多年經驗+16000家客戶，華勝天成打造高效可行的立項方法論華勝天成1998年成立，歷經20多年沉淀，在10余個重要行業服務超過16000家客戶。華勝天成以多年的客戶服務經驗為基礎，以“所立項目必須是客戶真正需要的，能解決客戶痛點或幫助客戶在某些方面有改善”為原則，打造出一套高效可行的立項方法論，大模型項目立項難問題迎刃而解。
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第一步，華勝天成的團隊需要理解客戶需求并進行深入調研，基于調研結果形成需求分析，主要有兩方面內容。一是保持項目與客戶長期戰略目標的一致性，確保項目能夠支持業務增長、創新或效率提升，幫助客戶更清晰地看到問題的嚴重性和緊迫性。二是深入理解業務的實際需求，評估項目如何解決現有問題或滿足未來需求。
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第二步，華勝天成通過專業知識和行業經驗形成針對性解決方案并向客戶展示，闡述產品或服務如何直接解決客戶的問題，展現方案價值和差異化優勢，并分享類似的成功案例。
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第三步，幫助客戶進行ROI（投資回報率）與TCO（總擁有成本）計算，提供具體的成本節約或收入增長預測，量化項目的價值。
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第四步，華勝天成還會盡量匹配用戶應用場景的POC演示，更直接的演示立項項目的預期使用效果。
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第五步，AI項目的實施可能帶來企業組織變化，立項需要將制定變革管理策略也列入向CEO的回報內容中，變革策略主要包括溝通計劃、員工培訓和文化適應等。
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第六步，華勝天成還會在立項的匯報材料中加入可持續性與擴展性的討論，確保選擇技術解決方案能夠隨著業務發展而成長。
華勝天成聚合算力提供商、AI技術提供商、運營商、數據服務商、軟件系統服務商等伙伴力量，輸出以AI為基礎核心能力的全生態鏈解決方案，共同使能企業智能化落地。
具體而言，華勝天成已與百度智能云、華為、拓爾思等科技廠商展開合作。華勝天成與百度智能云合作，應用千帆大模型的能力于金融行業中，提升客戶的營銷服務能力，降低管理成本；與拓爾思簽署戰略合作協議，在智慧城市、智慧政務等領域合作，共同應對行業智能化升級的挑戰；與華為合作，在智慧園區方面協同創新，服務客戶在智慧園區的建設和數字化轉型，釋放生態共贏的價值。未來，華勝天成還會拓展更多的人工智能行業伙伴，打造更加完整全面的AI+生態。
數智化轉型已成為企業進化的必由之路，企業IT部門站在這場轉型的前線，肩負著引領企業走向智能化的重任。面對這一復雜而艱巨的任務，企業需要與那些能夠提供深度技術賦能、具備豐富交付經驗，并能夠構建強大AI生態系統的廠商合作。通過這樣的合作，企業可以確保在智能化轉型的道路上事半功倍，加速實現從數字化到數智化的華麗轉身。
