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netease は内部で大規模なモデルをどのように使用していますか?大型モデルのテクノロジー製品をどのように内部化し、外部化できるのでしょうか?

テキスト | ニウ・ホイ

‍‍編集者｜趙延秋‍‍‍

今年に入ってから、大型モデルは昨年の100モデル戦争から業界上陸競争へと移行した。

デジタルインテリジェンスフロントラインなどの統計によると、大規模モデル公募入札件数は月を追うごとに増加している。1月の15件から8月には127件と急増し、月間最高を更新した。。産業分布の観点から見ると、通信事業者、金融、エネルギー、自動車、インターネット、教育等の産業が活発であり、企業による大型モデルの導入が加速している。

導入を急ぐ中、大手テクノロジー企業は大規模なモデル機能の構築と市場競争を加速させています。 digital intelligence frontier は、netease が統合してリリースしたことを知りました。b ブランド - netease shuzhi に、ai を netease shuzhi の重要な戦略的方向性とみなしています、すべての製品とaiの統合を推進します。

「ai の 1 日、人間の生活の 1 年。」 最近開催された zhijin ai・2024 netease digital intelligence innovation enterprise conference で、netease 副社長兼 netease digital intelligence ゼネラルマネージャーの ruan liang 氏は、社内ではその両方が重要であると述べました。環境やビジネス上のつながりにおいて、aiは急速な進化と反復の段階に入った。

「ai は依然として多くの問題に直面していますが、私の一貫した姿勢は次のとおりです。aiを断固として受け入れなければなりません。 ai は人々の最も本質的な感情にも注意を払い、テクノロジーを温かくする必要があります。 「彼はnetease shuzhiも使うだろうと言いました」ai、標準化、産業化「中核的なビジネスの方向性として、私たちは企業が独自の ai 生産性を構築できるよう、優れたリソースと経験を統合します。

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netease 自体は大規模なモデルをどのように使用していますか?

netease がエンタープライズ レベルの顧客にサービスを提供するために ai テクノロジーを使用していることについて話すとき、人々はまず、netease 自体が大規模なモデルをどのように適用しているのか疑問に思うでしょう。 ruan liang 氏は、netease の一部の事業分野における大規模アプリケーション モデルの進歩についても初めて紹介しました。

netease yanxuan は製品設計とマーケティングに大型モデルを使用しています。以前は、トロリーボックスやキャットフードなどのさまざまなカテゴリーの製品について、厳選されたプロダクトマネージャーが製品の特性や市場セグメントを決定した後、まず製品のプロトタイプを設計し、場合によってはモデルに実際のシーンの撮影を依頼し、最終的に製品を完成させる必要がありました。原稿を比較するためです。このサイクルには通常 1 ～ 2 週間かかります。現在では、aigc を使用して設計サンプルを直接生成しています。所要時間は1～2日程度に短縮されます。 aigc は、さまざまなプラットフォーム向けに無制限の量のマーケティング資料を生成することもできます。

“これらのシナリオは netease 内で非常にスムーズに適用されます。。 ruan liang 氏は次のように結論付けました。「大幅なコストの節約になります。鍵となるのは機会費用である。 「以前に失敗した製品やマーケティングについては、それを知るまでに 2 ～ 3 週間待たなければなりませんでした。現在、2、3日以内に確認されています。、誰でもすぐに調整できます。 「気になるならnetease の財務報告書では、同社の関連する利益率が明らかになります。、研究開発、芸術の効率が向上しています。理由の 1 つは、aiの徹底活用。”

「これはまた、アートデザイナーではないかもしれない新しいタイプの労働者を生み出します。美的能力と想像力という2つのスキルがあれば、一人の力で何千もの軍隊を倒すことができます。阮梁はさらに言った。ai は労働者に平等の権利をもたらします、業界に大きな影響を与えるでしょう。

netease cloud music が chatbi を導入、これは会話データ分析製品。以前は、データ分析にはプログラムの作成や専門的なスキルが必要で、データはあってもその活用方法がわからない人が多くいました。 chatbi の導入後、cloud music の製品、運用、市場などの非技術担当者は、さまざまなデータ分析を調査できる独自のインテリジェントなデータ アナリストを抱えることになります。ある程度のデータの平等性を実現する。現在、cloud music は chatbi を通じて 12,000 回以上データを取得しています。質問と回答ごとに 0.2 人日の節約に基づくと、2000 人日以上が節約されます。

chatbi ダイアログの例、写真はシミュレートされたデータを示しています

また、voice of customer vocという「お客様」に密着した製品もあります。netease digitalは顧客の声を聞くため、昨年大規模な顧客サービスモデル「shanghe」をリリースした。。 ruan liang 氏は、netease は常に顧客からのフィードバックを非常に重視しており、それが同社の製品開発の秘密であると述べました。現在では、顧客サービスセッション、作業指示データ、製品レビュー、アンケート調査、ソーシャルメディアのコメントなど、あらゆるチャネルからの顧客の声を分類して分析し、具体的で追跡可能な需要の洞察を出力できる大規模なモデルが存在します。

「最初にいくつかのシード顧客を見つけ、ai を使用して顧客の声を分析したところ、顧客からの苦情の中で、これまで無視されていたいくつかの重要な情報について ai が洞察を得ることができ、いくつかの驚きを得たと ruan liang 氏は述べています。」 」ネガティブな情報の中にポジティブな機会が隠れていることもありますし、ポジティブな声の中にネガティブなフィードバックが隠れていることもあります。。 「aiはこれらの「サブテキスト」を発見しました。

最近の、netease digital intelligence はまだ内部調査を行っています、社員の声について。 ai を使用して大量のデータから情報を取得し、人事や財務が内部組織の優れた人材や特定のリスクを発見できるようにします。

netease digital intelligence は、ai agent を使用して従業員向けのデジタル アバターも作成します。 「ai エージェントは人間の知能の拡張であり、デジタル クローンになりつつあります」。 ruan liang 氏は、netease digital intelligence の一部の従業員は、顧客の状況、関連するデータや情報についての質問など、毎日同僚からの多くの問い合わせに邪魔されていると紹介しました。フェイシュ、aiを使ってあなた自身のデジタルクローンを訓練してください。」実際には、デジタル クローンは問題の 60% ～ 70% を解決できます。、従業員は仕事により集中し、不安を和らげることができます。」

ai エージェントはターゲットを解体したり、アクションを実行したりできます。阮梁氏はこう語った。これは aigc 以降の非常に優れたコンセプトであり、将来的には大きな可能性を秘めています。。

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大型モデル技術は「内生的かつ外部的」

これらの ai アプリケーションの背後には、netease が研究開発に投資した ai テクノロジーがあります。これらのテクノロジーは、netease digital intelligence の主要なビジネス領域を統合します。カスタマーエクスペリエンス、デジタルコンテンツのセキュリティ、データ価値の実現、ソフトウェア開発、aiインタラクションに蓄積します。

たとえば、顧客体験の観点から言えば、、2023 年 9 月に netease shuzhi が開始されました顧客サービスのビジネスモデル。商河の大規模モデルは、顧客の声 (voc)、インテリジェントな品質検査、顧客サービス ロボット、インテリジェントなアウトバウンド コール、正確な洞察などの製品にもさらに適用されています。発売からほぼ 1 年が経ち、これらの aigc 製品はすでに靴や衣料品、自動車、家電製品、ゲーム、企業サービス、製造などの業界にサービスを提供しています。

デジタルコンテンツのセキュリティについて、今年7月、netease shuzhiはリリースしましたデジタルコンテンツのリスク管理シナリオに焦点を当てた中国初の大規模セキュリティ垂直モデルでは、幻覚問題、曖昧な知識、誤ったニュースなど、aigc時代によってもたらされた課題に対応し、大規模モデルによるリスク管理スケールの理解を通じて、手動レビューの効率が向上します。 「私たちはそれに気づきました最先端のテクノロジーには2つの側面がある、安全性は非常に重要です。 ruan liang氏は、これはテクノロジー企業の責任でもあると付け加えた。

これら 2 つの大きな垂直モデルに加えて、netease digital intelligence は、bi、ローコード、オーディオおよびビデオ テクノロジーへの ai の統合も推進しており、chatbi copilot、ai+ ローコード開発、およびワンストップのオーディオおよびビデオ ソリューション ベースの立ち上げを開始しています。大型モデルでは。

netease は、これらの ai を活用した製品を初めて社内で使用した後、社外での宣伝を開始しました。

例えば小売業界では、3,500 万人の会員を抱える china duty free daily は、shanghe モデルによってサポートされる顧客の声 (voc) を使用しています。、さまざまなチャネルにわたる販売後の会話を分析し、主要なプロモーションに関するユーザーの懸念を発見し、的を絞った「アクティブなサービス」を提供します。

netease digital intelligence は、大規模モデルでサポートされている voc が企業に歓迎されていることを観察しました。ゲーム会社の ceo は、本当のフィードバックと洞察が得られることを望んでいると ruan liang 氏に語りました。 「人々が私に報告するたびに、それはごまかしたものになるかもしれません。実際、ブランドがますます大きくなると、彼らは顧客とのつながりを無視することがよくあります。」良いブランドがなければ。この点ではvocを含むai技術が重要な役割を果たします。

これは顧客によって裏付けられています。最近の顧客カンファレンスで、ある有名エレクトロニクス企業の代表者は、上記製品の採用により、消費者の生の声をより多く聞く機会が得られ、製品やサービスの改善の方向性を明確にし、中国でのブランドの評判を高めます。

セキュリティの面では、netease digital intelligence の製品は、minimax などの業界の多くの主要モデル メーカーを支援してきました。ビジネス展開は、証券会社のフォーラムコミュニティやオンラインゲームでのプレイヤー対話などにも応用されています。今後、netease digital のセキュリティ垂直大規模モデルは、デジタル コンテンツのリスク管理機能を向上させ、ai を使用して ai と「戦う」ために、大手大規模モデル メーカー向けのサービスに段階的に適用されます。

さまざまなシナリオのテストデータに基づいて、大規模なセキュリティモデルは、いくつかの困難なポルノサンプルのリコール、違法な広告の認識率、aigcの顔の様式化が困難なケースの認識率において優れたパフォーマンスを示しました。さらに、大規模なセキュリティ モデルにより、リスク対応の適時性が時間レベルまで向上します。

データ分析の分野では、熱電業界の shengye thermoelectricity は netease digital intelligence を使用していますchatbi の大規模モデル + bi 機能力、熱電業界の問題データの 95% 以上のインテリジェントな表示と分析を実現します。また、盛業火力では、一般社員から経営陣までが対話を通じて「数字を見つける」「数字を比較する」「数字を解決する」ことができ、グループ全体の運営能力が向上しています。

netease の ai エージェントは、自動車の販売前コンサルティング、電子商取引の販売前および販売後の顧客サービスのシナリオにも導入されています。

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企業はどうすれば ai をより効果的に導入できるでしょうか?

このカンファレンスでは、聴衆の企業が積極的なパフォーマンスを示し、いくつかのスピーチpptが「集合的に」撮影されました 企業は、大規模モデルがテクノロジーからビジネス生産にどのように移行するかに注目しており、その実装も加速しています。

インテル・チャイナ社インターネット産業部長の胡凱氏は、このことを次のように紹介した。2026 年には、80% の企業が生成 ai を使用するようになる;生成 ai に対する企業の支出も、今年は400億米ドル、2027年には1,510億米ドルに増加。 ianalysis の創設者兼 ceo である jin jianhua 氏は、調査対象となった企業の 3 分の 2 が現在大規模モデルを導入しており、昨年 8 月から 9 月にかけて 50% 以上の企業が様子見の学習段階にあったことを観察しました。

業界では、大型モデルはビジネスに直接影響を与える可能性があるため、「抑圧効果」がある, 同業他社が導入して成果を上げたら、他の企業も追随する必要があります。 netease digital は、企業が ai を導入しようとする熱意も感じています。全体的なテクノロジーと製品のアップグレード後、カシオ、北京銀行、杭州銀行などの企業は、小売、エンターテイメント、ソーシャル ネットワーキング、エネルギー、金融などの業界で ai を深く活用できるようになりました。

しかし、業界も次のようなことを認識しています。大規模モデルは、能力開発とアプリケーションの推進の両方で大きな抵抗に直面しており、多くの従業員は自分のポジションが置き換えられるのではないかと心配しています。。これは議論する価値のある問題です。

aianarise の jin jianhua 氏は、プロジェクト構築の初期段階から事業部門が関与して、実際のビジネスの問題点を見つける必要があると提案しました。事業収入を評価する際には、事業チームと経営陣が参加する必要があります。中心となるのは、事業部門の管理者と it 部門の間の合意を調整することです。

jin jianhua氏は、企業における大規模モデルの適用を促進する過程で、上級リーダーによるベンチマークプロジェクトへの公的支援、活動家の活用、ベンチマークプロジェクトの運営状況と利点の定期的な開示、およびインセンティブの公的提供が、実際に良い結果をもたらしたと述べた。 。この点に関して、netease は社内でaiツールを利用すると、成果に応じて加点される「ワークポイント」制度、実際の運用においても促進効果があります。

aianalysis の調査によると、大規模モデルを備えた製品の観点から、データ分析とナレッジベースは現在の企業の「2大強み」です。、それらには多くのシーンが含まれます。さらに、ai エージェントの人気と浸透度は急速に高まっています。事業部門や機能部門のニーズの観点から、販売とマーケティングは依然として誰もが最も懸念しているシナリオです。注目に値するのは、研究開発シナリオでも大型モデルの需要が高い、期待を上回りました。

netease digital intelligence を社内で推進し、外部に技術サービスを提供する実践から判断すると、大規模モデルの構築と適用において肯定的な結果が達成されています。 「私たちがaiを積極的に受け入れるにつれて、aiは私たちを転覆させるために存在しているのではなく、私たちに力を与えるために存在していることが分かるでしょう。aiは私たちの翼となり、より高く飛ぶことができるのです」とルアン・リャン氏は語った。

その結果、大規模モデル実装の波の中で、netease shuzhi は「ai、標準化、産業化「コア事業の方向性。その中で、aiベースさまざまなaiツールを積極的に活用して、製品をより美しく、より効率的に、重労働で反復的で退屈な作業をaiツールで解決し、人々の創造性と革新性をより発揮し、既存製品の開発をしっかりと推進していきます。標準化; 工業化ゲーム、金融、小売、ソーシャルネットワーキング、エンターテインメント業界に焦点を当て、業界におけるリーダー的地位をさらに強化し、拡大しています。

これらの「3つの最新化」を通じて、統合およびアップグレードされたnetease digital intelligenceは、エンタープライズレベルのai顧客市場での競争に全力で投資します。