2024-09-12
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netease는 내부적으로 대형 모델을 어떻게 사용합니까? 대형 모델 기술 제품을 어떻게 내부화하고 외부화할 수 있습니까?
텍스트 |
편집자｜자오 옌추
올해 초부터 대형 모델들은 지난해 100대 모델 전쟁에서 업계 상륙 경쟁으로 전환했다.
digital intelligence frontline 등의 통계에 따르면 대규모 모델 공공입찰 프로젝트의 수가 매달 증가하고 있습니다.지난 1월 15명에서 8월 127명으로 급증해 월간 최고치를 경신했다.. 산업 유통 관점에서 볼 때 운영, 금융, 에너지, 자동차, 인터넷, 교육 등 산업이 활발하고 기업은 대형 모델 구현을 가속화하고 있습니다.
구현을 서두르면서 주요 기술 회사는 대규모 모델 역량 구축과 시장 경쟁을 가속화하고 있습니다. digital intelligence frontier는 netease가b 브랜드 - netease shuzhi로, ai를 netease shuzhi의 중요한 전략 방향으로 간주합니다., 모든 제품과 ai의 통합을 촉진합니다.
"ai의 하루, 인간 삶의 1년." 최근 개최된 zhijin ai·2024 netease digital intelligence innovation enterprise conference에서 netease 부사장이자 netease digital intelligence 총괄 관리자인 ruan liang은 회사 내부에서 두 가지 모두를 관찰했습니다. 환경과 비즈니스 링크에서,ai는 급속한 진화와 반복의 단계에 진입했습니다.。
“ai는 여전히 많은 문제에 직면해 있지만 나의 일관된 태도는 다음과 같습니다.우리는 ai를 단호하게 받아들여야 합니다. ai도 사람의 가장 본질적인 감정에 주목하고 기술을 따뜻하게 만들어야 한다. " 그는 netease shuzhi도 사용할 것이라고 말했습니다. "ai, 표준화, 산업화"핵심 사업 방향으로 우리는 우수한 자원과 경험을 통합하여 기업이 자체 ai 생산성을 구축할 수 있도록 지원합니다.
01
netease 자체에서는 대형 모델을 어떻게 사용합니까?
기업 수준 고객에게 서비스를 제공하기 위해 netease가 ai 기술을 사용하는 것에 대해 이야기할 때 사람들은 먼저 netease 자체가 대형 모델을 어떻게 적용하는지 궁금해합니다. ruan liang은 또한 netease의 일부 비즈니스 라인에 대한 대규모 애플리케이션 모델의 진행 상황을 처음으로 소개했습니다.
netease yanxuan은 제품 디자인 및 마케팅을 위해 대형 모델을 사용했습니다.. 이전에는 트롤리 박스, 고양이 사료 등 다양한 카테고리의 제품에 대해 엄선된 제품 관리자가 제품 특성과 시장 부문을 파악한 후 먼저 제품 프로토타입을 디자인해야 했고 때로는 모델에게 실제 장면을 촬영하도록 요청하여 마침내 왔습니다. 디자인을 비교해보세요.이 주기는 일반적으로 1~2주가 소요됩니다.. 이제는 aigc를 이용해 디자인 샘플을 직접 생성하고,시간이 하루나 이틀로 단축됩니다. aigc는 또한 다양한 플랫폼에 대한 마케팅 자료를 무제한으로 생성할 수 있습니다.
“이러한 시나리오는 netease 내에서 매우 원활하게 적용됩니다.. ruan liang은 “비용이 많이 절약됐다.관건은 기회비용. “이전에는 실패했던 제품과 마케팅의 경우, 알아내기까지 2~3주를 기다려야 했습니다.이제 2~3일만에 확인이 되었습니다., 누구나 즉시 조정할 수 있습니다. "신경쓰이면netease의 재무 보고서에는 회사의 관련 이익 마진이 공개됩니다., r&d 및 예술의 효율성이 향상되었습니다. 그 이유 중 하나는ai의 광범위한 활용。”
“이것은 또한 예술 디자이너가 아닐 수도 있는 새로운 유형의 작업자를 창출합니다.미적 능력과 상상력이라는 두 가지 능력만 있다면, 한 사람의 힘으로 수천 명의 군대를 물리칠 수 있습니다. ruan liang은 추가로 말했습니다.ai는 근로자에게 동등한 권리를 제공합니다, 이는 업계에 큰 영향을 미칠 것입니다.
netease cloud music, chatbi 소개, 이는대화형 데이터 분석 제품. 이전에는 데이터 분석을 위해서는 프로그램 작성과 전문적인 기술 보유가 필요했기 때문에 데이터를 갖고 있지만 활용 방법을 모르는 사람들이 많았습니다. chatbi를 도입한 후 cloud music의 제품, 운영, 시장 등 비기술 인력도 다양한 데이터 분석을 탐색할 수 있는 자체 지능형 데이터 분석가를 갖게 되었습니다.데이터 평등을 어느 정도 달성. 현재 cloud music은 chatbi를 통해 12,000회 이상의 데이터를 검색했습니다. 각 질문과 답변에 대해 0.2인일이 절약되면 2000인일이 절약됩니다.
chatbi 대화 예, 그림은 시뮬레이션된 데이터를 보여줍니다.
고객의 소리(voice of customer voc)라는 '고객'과 밀접한 상품도 있습니다.netease digital은 고객의 목소리를 듣기 위해 지난해 대규모 고객 서비스 모델인 'shanghe'를 출시했습니다.. ruan liang은 netease가 회사 제품 개발의 비결인 고객 피드백을 항상 중요하게 생각한다고 말했습니다. 이제 고객 서비스 세션, 작업 주문 데이터, 제품 리뷰, 설문 조사, 소셜 미디어 댓글 등과 같은 모든 채널에서 고객 목소리를 분류 및 분석하고 구체적이고 추적 가능한 수요 통찰력을 출력할 수 있는 대규모 모델이 있습니다.
"우리는 먼저 일부 시드 고객을 발견하고 ai를 사용하여 고객 목소리를 분석했으며 몇 가지 놀라운 결과를 얻었습니다." ruan liang은 고객 불만에서 ai가 이전에 무시되었던 몇 가지 주요 정보에 대한 통찰력을 얻었다고 말했습니다. "때로는 부정적인 정보 속에 긍정적인 기회가 숨어 있고, 긍정적인 목소리 속에 부정적인 피드백이 숨어 있기도 합니다.. "ai는 이러한 "하위 텍스트"를 발견했습니다.
최근의,netease digital intelligence는 여전히 내부 조사를 진행 중입니다., 직원의 목소리에 대해. 그들은 ai를 사용하여 대규모 데이터에서 일부 정보를 캡처하여 인사 및 재무 부서가 내부 조직의 뛰어난 인재나 특정 위험을 발견하도록 돕습니다.
netease digital intelligence는 또한 ai 에이전트를 사용하여 회사 직원을 위한 디지털 아바타를 만듭니다. “ai 에이전트는 인간 지능의 확장이자 디지털 클론이 되고 있습니다.. ruan liang은 netease digital intelligence의 일부 직원이 고객 상황, 관련 데이터 및 정보를 묻는 등 매일 동료들의 수많은 문의로 인해 방해를 받고 있다고 소개했습니다. 이제 이 직원들이 접하게 된 지식과 dingtalk 및 업무 기록은 다음과 같습니다. feishu, ai를 사용하여 자신의 디지털 클론을 훈련시키세요.”실제로 디지털 클론은 문제의 60~70%를 해결할 수 있습니다., 직원들은 업무에 더 집중하고 불안감을 해소할 수 있습니다.”
ai 에이전트는 대상을 해체하고 작업을 수행하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 루안 량(ruan liang)이 말했다.이는 aigc 이후 매우 좋은 개념이며 앞으로도 큰 잠재력을 가지고 있습니다.。
02
대형 모델 기술은 "내생적이고 외부적"이다
이러한 ai 애플리케이션 뒤에는 netease가 연구 개발에 투자한 ai 기술이 있습니다. 이러한 기술은 netease digital intelligence의 주요 비즈니스 영역을 통합합니다.고객경험, 디지털 콘텐츠 보안, 데이터 가치 실현, 소프트웨어 개발, ai 인터랙션축적.
예를 들어 고객 경험 측면에서, 2023년 9월 netease shuzhi 출시고객 서비스를 위한 비즈니스 모델. shanghe의 대형 모델은 고객의 소리(voc), 지능형 품질 검사, 고객 서비스 로봇, 지능형 아웃바운드 통화, 정확한 통찰력 및 기타 제품에도 추가로 적용되었습니다. aigc 제품은 출시된 지 약 1년 만에 이미 신발, 의류, 자동차, 가전제품, 게임, 기업 서비스, 제조 등의 산업에 서비스를 제공하고 있습니다.
디지털 콘텐츠 보안에 대해, 올해 7월 netease shuzhi가 출시되었습니다.디지털 콘텐츠 위험 제어 시나리오에 초점을 맞춘 중국 최초의 대규모 보안 수직 모델, 환각 문제, 막연한 지식, 거짓 뉴스 등 aigc 시대가 가져온 과제에 대응하여 대형 모델을 통한 위험 통제 규모에 대한 이해를 통해 수동 검토의 효율성이 향상됩니다. "우리는 그걸 깨달았어.가장 최첨단 기술에는 두 가지 측면이 있습니다., 안전은 매우 중요합니다. ruan liang은 이것이 또한 기술 회사의 책임이라고 덧붙였습니다.
netease digital intelligence는 이러한 두 가지 대형 수직 모델 외에도 ai를 bi, 로우 코드 및 오디오 및 비디오 기술에 통합하는 것을 촉진하고 chatbi copilot, ai+ 로우 코드 개발 및 원스톱 오디오 및 비디오 솔루션을 출시하고 있습니다. 대형 모델에.
netease는 이러한 ai 기반 제품을 내부적으로 처음 사용한 후 외부적으로 홍보하기 시작했습니다.
예를 들어, 소매업계에서는회원 수가 3,500만 명에 달하는 중국면세일보(china duty free daily)는 shanhe 모델이 지원하는 고객의 소리(voc)를 사용합니다., 다양한 채널의 판매 후 대화를 분석하고, 주요 프로모션에 대한 사용자의 관심사를 발견하고, 타겟화된 "활성 서비스"를 제공합니다.
netease digital intelligence는 대형 모델에서 지원하는 voc가 기업에서 환영받는다는 사실을 관찰했습니다. 한 게임 회사의 ceo는 ruan liang에게 실제적인 피드백과 통찰력을 얻고 싶다고 말했습니다. "사람들이 제게 신고할 때마다 희화화될 수도 있습니다. 실제로 플레이어들이 어떻게 우리를 '욕하는지' 보고 싶습니다. 실제로 브랜드가 점점 커지면 고객과의 연결을 무시하는 경우가 많습니다." 좋은 브랜드 없이. 여기에는 voc를 포함한 ai 기술이 핵심적인 역할을 한다.
이는 고객이 확증한 것입니다. 최근 고객 컨퍼런스에서 한 유명 전자회사 대표는 위 제품의 채택으로 인해 회사는 소비자로부터 보다 실제적인 목소리를 듣고, 제품과 서비스의 개선 방향을 명확히 하고, 중국 소비 경험에서 브랜드의 명성을 높입니다.
보안 측면에서,netease digital intelligence의 제품은 minimax와 같은 업계의 많은 주요 모델 제조업체에 도움이 되었습니다.비즈니스 개발은 증권 회사의 포럼 커뮤니티, 온라인 게임의 플레이어 대화 및 기타 시나리오에도 적용되었습니다. 이제 netease digital의 보안 수직 대규모 모델은 선도적인 대규모 모델 제조업체를 위한 서비스에 점진적으로 적용되어 디지털 콘텐츠 위험 제어 기능을 개선하고 ai를 사용하여 ai와 "싸울" 것입니다.
다양한 시나리오의 테스트 데이터를 기반으로 대규모 보안 모델은 일부 어려운 음란물 샘플의 회상, 불법 광고의 인식률, aigc 얼굴 양식화 어려운 사례의 인식률에서 좋은 성능을 보였습니다. 또한, 대규모 보안 모델을 통해 위험 대응의 적시성을 시간 단위로 향상시킵니다.
데이터 분석 분야에서는열전 산업의 shengye thermoelectricity는 netease digital intelligence를 사용합니다.chatbi의 대형 모델 + bi 기능힘, 열전 산업 문제 데이터의 95% 이상에 대한 지능형 보기 및 분석을 실현합니다. 또한, shengye 화력에서는 일반 직원부터 경영진까지 모든 사람이 대화를 통해 "숫자 찾기", "숫자 비교" 및 "숫자 풀기"를 할 수 있어 그룹의 전반적인 운영 능력이 향상됩니다.
netease의 ai 에이전트는 자동차 사전 판매 상담, 전자상거래 사전 판매 및 판매 후 고객 서비스 시나리오에서도 구현되었습니다.
03
기업은 어떻게 ai를 더 잘 구현할 수 있습니까?
이번 컨퍼런스에서는 방청석에 있던 기업 청중들이 긍정적인 성과를 보였으며, 일부 스피치 ppt도 '집단적으로' 촬영됐다. 기업들은 대형 모델이 기술에서 비즈니스 생산으로 어떻게 옮겨가는지 주목하고 있으며, 구현에도 속도를 내고 있다.
intel china의 인터넷 산업 총책임자인 hu kai는 다음과 같이 소개했습니다.2026년에는 기업의 80%가 생성 ai를 사용할 것입니다.;제너레이티브 ai에 대한 기업의 지출도 다음과 같이 증가할 것입니다.올해 400억 달러, 2027년 1,510억 달러로 증가. ianalytic의 창립자 겸 ceo인 jin jianhua는 조사 대상 기업 중 2/3가 현재 대형 모델을 채택했으며 작년 8월과 9월 동안 기업의 50% 이상이 관망 학습 단계에 있었다고 밝혔습니다.
업계에서는 대형 모델이 비즈니스에 직접적인 영향을 미칠 수 있기 때문에,"억압 효과"가 있습니다, 동료 회사가 이를 구현하고 결과를 달성하면 다른 회사도 이를 따라야 합니다. netease digital은 또한 ai를 수용하려는 기업의 열정을 느낍니다. 전반적인 기술 및 제품 업그레이드 이후 casio, 베이징 은행, 항저우 은행 및 기타 기업은 소매, 엔터테인먼트, 소셜 네트워킹, 에너지, 금융 등의 산업에서 ai를 크게 활용하게 되었습니다.
그러나 업계에서도 이를 확인했습니다.대형 모델은 역량 강화와 채용 홍보 측면에서 많은 저항에 직면해 있습니다. 많은 직원들이 자리가 바뀔까 봐 걱정하고 있습니다.. 이것은 논의해볼 가치가 있는 질문이다.
aianalytics jin jianhua는 프로젝트 구축 초기 단계부터 사업부서가 참여해 실제 사업에서 문제점을 찾아내야 한다고 제안했습니다. 사업소득을 평가할 때에는 사업팀과 경영진이 참여해야 합니다.핵심은 사업부 관리부서와 it 부서 간의 합의를 맞추는 것입니다.。
jin jianhua는 기업에 대형 모델 적용을 촉진하는 과정에서 벤치마킹 프로젝트에 대한 고위 지도자들의 공개 지원, 활동가 활용, 정기적으로 벤치마킹 프로젝트의 운영 상태 및 이점 공개, 공개 인센티브 제공이 실제로 좋은 결과를 달성했다고 말했습니다. . 이와 관련하여 netease는 내부적으로ai 도구를 사용할 때 성과에 따라 추가 포인트를 얻을 수 있는 "작업 포인트" 시스템, 이는 실제 운영에도 촉진 효과가 있습니다.
aianalytics의 연구에 따르면, 대규모 모델을 갖춘 제품의 관점에서 보면,데이터 분석과 지식 기반은 현재 기업의 "두 가지 주요 강점"입니다., 그들은 많은 장면을 포함합니다. 또한 ai 에이전트는 빠르게 인기와 보급률을 얻고 있습니다. 사업부서와 기능부서의 요구사항의 관점에서,영업과 마케팅은 여전히 모두가 가장 우려하는 시나리오입니다.. 주목할 가치가 있는 것은r&d 시나리오에도 대형 모델에 대한 수요가 높습니다., 기대를 초과했습니다.
netease digital intelligence가 이를 회사 내에서 홍보하고 외부적으로 기술 서비스를 제공한 것으로 볼 때, 대형 모델의 구축 및 적용에서 긍정적인 결과를 얻었습니다. ruan liang은 "ai를 적극적으로 수용하면 ai가 우리를 전복시키려는 것이 아니라 우리에게 힘을 실어주기 위해 존재한다는 사실을 알게 될 것입니다. ai는 우리의 날개가 되어 우리가 더 높이 날 수 있게 해줄 것입니다"라고 말했습니다.
그 결과, 대규모 모델 구현의 물결 속에서 netease shuzhi는 "ai, 표준화, 산업화"핵심 사업 방향. 그 중ai 기반우리는 다양한 ai 도구를 적극적으로 활용하여 제품을 더욱 아름답고 효율적으로 만들고, ai 도구를 사용하여 무겁고 반복적이며 지루한 작업을 해결하며 사람들의 창의성과 혁신을 더욱 잘 발휘할 것입니다.표준화;게임, 금융, 소매, 소셜 네트워킹 및 엔터테인먼트 산업에 중점을 두고 업계 내 리더십 위치를 더욱 강화하고 확장합니다.
이러한 "3가지 현대화"를 통해 통합 및 업그레이드된 netease digital intelligence는 엔터프라이즈급 ai 고객 시장에서의 경쟁에 전적으로 투자할 것입니다.
