在商业技术领域，对话式人工智能已获得广泛认可和使用，产生了重大而直接的影响。GPT-2 和 GPT-3 等大型语言模型一直是该领域的基础，但它们的高级继任者将对话界面推向了新的高度。这些较新的模型不仅仅是处理输入；它们旨在完美地集成到聊天环境中，实现动态、响应迅速且根据用户需求智能定制的交互。

OpenAI 和 Google Bard 等市场主要参与者正在通过现成的 API 实现这项技术的民主化使用。这些工具旨在实现快速集成，使企业能够利用 AI 驱动的功能增强其现有系统。对于优先考虑数据隐私的组织，尤其是在严格的欧洲法规下，使用开源框架在本地部署大型语言模型的选择将改变游戏规则。但是，这种灵活性是有代价的，无论是硬件投资还是云部署支出。但是，通过精心设计的架构，企业可以有效利用 ChatGPT 或 Google Bard 的 API 等商业模型，而不会泄露其私人数据。集成本地和商业模型可能很有优势，其中敏感数据由本地模型处理以限制暴露，而商业模型的更广泛功能可用于更一般的交互。

5 个关键业务用例

跨业务的不同领域。这些人工智能工具不仅仅是技术进步；它们正在重塑企业与客户互动的方式，简化复杂的运营，并鼓励新的创新形式。我们现在将探讨这些模型产生深远影响的五个关键用例。

1. 客户支持助理

对话式 AI 的第一个也是最直观的应用是客户参与。通过将这些模型集成到客户生命周期的各个阶段，企业可以显著增强与客户的互动。让我们探索如何实现这一点：

• 订单处理 -对话式 AI 可以将传统的订单处理流程转变为交互式、高效且用户友好的体验。通过理解和处理自然语言中的客户请求，这些模型可以促进无缝订单下达、定制和确认。
• 客户支持— AI 驱动的聊天界面是客户咨询和支持的第一个接触点。通过利用大型语言模型，企业可以提供即时、准确且全天候的支持。这不仅可以缩短响应时间，还可以确保所提供支持质量的一致性。
• 投诉和申诉管理- 处理客户申诉和投诉是客户服务的一个重要方面。对话式人工智能可以有效地分类投诉，提供即时响应，并将复杂问题上报给人工代表。这种方法有助于管理客户期望，并通过确保及时有效地解决他们的顾虑来提高满意度。

一个简单的设置就可以奠定第一块基石：

用户输入 -> 分析用户意图 -> 制作回复 | 打开支持票

现在可以逐步添加其他功能。可能的功能范围很广，从使用 RAG-Pipelines 的 FAQ-Bot 到使用您的支持论坛数据训练您的支持助手。借助正确的训练数据，支持机器人可以实现可靠的推理能力并在个人层面解决客户投诉。

在每个领域中，对话式人工智能不仅仅是一种沟通工具，它还是一种增强客户参与度、运营效率和整体客户满意度的战略资产。

2. 人工智能数据接口

科幻小说中经常设想的一个概念是将人工智能融入数据管理，而这一概念正在企业环境中迅速成为现实。传统的数据处理方法需要丰富的数据存储结构知识、SQL 技能和大量时间，而现在这种方法正在发生改变。

轻松的数据检索和聚合- LLM 提供了与公司数据交互的革命性界面。通过自然语言命令，这些模型可以轻松收集和聚合数据，从而简化内部流程。想象一下，通过简单的查询请求复杂数据是多么方便，例如“显示过去五年内产品 X 的季度平均投诉解决时间”。通过 LLM 处理此类查询可以在几秒钟内产生所需的结果。

智能集成和隐私保护 -为了有效实施，明智地集成访问权限至关重要。所有公司内部表格都应在 RAG（检索增强生成）路由过程中进行全面描述。

一旦集成了数据库并全面记录了其结构，就可以确保敏感数据不会直接暴露给模型。例如，LLM 可以生成 SQL 查询并根据其结构选择数据库，而实际的数据检索和聚合则在安全的环境中进行。这种设置可确保敏感信息仅供最终用户使用，而不是 LLM，尤其是在不需要以自然语言输出的情况下。

授予 LLM 特定访问权限（例如，广泛的分析数据检索（例如，计数查询））可以进一步简化操作。这使企业能够利用 LLM 的强大功能进行数据分析，而不会损害数据安全性和隐私性。

3.人工智能辅助的人力资源

基于客户互动和数据界面所应用的原则，人力资源文档界面是一种常见的实现方式。诸如“今年我还剩下多少天假期？”或“我部门的消防安全预防措施是什么？”等查询都可以由人工智能驱动的人力资源助理高效处理。

传统的员工调查经常面临匿名性和诚实性的挑战。基于人工智能的“数字建议箱”能够提取和分析反馈，从而更准确地反映员工满意度并主动解决问题。投诉可以重新表述为建设性的批评，团队可以立即参与评估情况。

这个人工智能助手可以成为每个员工的“伙伴”，提供一个平台来讨论或解决在社交环境中难以沟通的问题。它可以与个人待办事项列表和项目板集成，生成每日绩效报告，而无需项目负责人无意中施加压力。这个人工智能教练可以帮助设定每日、每周或每月的个人目标，专注于个人员工的发展。

员工可以匿名讨论心理健康问题、沟通绩效下降情况并解决问题，从而获得切实可行的建议。这种方法有助于在工作情况升级之前减轻情绪负担，解决潜在的倦怠问题，更有建设性地调解升级问题，并尽早解决问题。

当今的技术可以实现这种实现，并且可以逐步增强。彻底解决员工隐私问题至关重要。应透明地传达明确的指导方针，说明哪些信息可以传达给人力资源或团队负责人，哪些信息可以保持匿名。此外，使与聊天机器人的交互变得用户友好，并嵌入简报和任务列表管理等日常使用功能，可以确保使用该工具的持续参与。

4.非结构化数据处理

在不断发展的业务数据管理领域，配备多模式功能的大型语言模型 (LLM) 已被证明是不可或缺的。它们将非结构化输入转换为结构化格式的能力改变了游戏规则。从发票、订单、电子邮件，甚至餐巾纸上的草图，LLM 的文本提取能力已经超越了传统的 OCR（光学字符识别）系统。

无论是非正式信件、扫描的 PDF 还是 Excel 表格，LLM 都能出色地提取数据并使其符合组织 ERP（企业资源规划）系统的要求。在手动输入仍是常态的流程中，集成 LLM 系统可以快速降低成本。

LLM 可以可靠地识别缺失信息或错误条目。它们可以自动生成电子邮件以联系客户、供应商或服务提供商进行澄清或更正。这种主动方法可确保数据准确性并节省大量时间。

LLM甚至可以高效处理简单的抽象。例如，如果输入的是产品名称而不是产品编号，模型可以自行进行必要的抽象，也可以创建注释供工作人员审查。它甚至可以直接联系潜在客户进行澄清。这种数据处理的自动化和智能化水平不仅简化了流程，还提高了准确性和效率。

5. 全能型：多智能体助手

数字代理的概念代表着从单纯的人工智能教练到成熟数字工作者的演变。想象一下，为每位员工配备一支人工智能代理团队，这些团队能够执行复杂的任务并无缝协作，就像微软的 AutoGen 以其令人印象深刻的结果所展示的那样。

通过为法学硕士配备各种工具以及创建和改进这些工具的能力，这些代理人可以处理各种请求。从创建产品 X 季度业绩演示文稿到与销售团队安排圣诞派对，潜在的应用范围非常广泛。

为这样一个全能型代理开发一个可靠的系统比以往更具挑战性。它涉及具有众多代理角色的复杂流程。当今的 LLM 常常难以“跳出思维定式”并掌握更大的背景。任务需要分解为组件，而上下文窗口在信息传输中受到限制。即使是具有较大上下文窗口的模型也可能会丢失来自早期输入的信息。例如，在创建演示文稿时，代理可能会无意中复制上一张幻灯片中已经制作的图表。

选择正确的工具至关重要。对于演示文稿的创建，必须在代理工具包中详细描述企业设计模板。何时使用特定幻灯片（幻灯片 X 与幻灯片 Y）的决定需要明确的指导方针。每项任务还应包括质量保证流程。代理网络必须定义并反复审查质量测试。用户查询应始终可行，鼓励代理避免满足于简单的解决方案。

为了最大限度地缩短开发时间，自学习系统架构是有益的。重点不应该是预先定义每个任务，而应该放在改进递归反馈过程上。例如，生成的演示文稿可能有重复的幻灯片、缺少评估或模板使用不正确。用户反馈应该导致代理协作系统内的学习效果。识别流程弱点和更新代理简报至关重要。成功执行的任务应作为蓝图存储在矢量数据库中，以便代理网络在未来类似的任务中引用这些任务。

这无疑是最复杂的应用程序，但成功实施后也能带来最显著的性能提升。早期的实验很有价值，但谨慎的做法是等待多代理协作框架的进一步发展。

结论

正如我们通过这五个创新用例所探索的那样，大型语言模型在转变业务流程方面的潜力不仅巨大，而且已经成为现实。从增强客户互动和简化数据界面到彻底改变人力资源、改善数据维护和开创数字全能助理的概念，LLM 正在重新定义企业的运营方式。
虽然全面整合这些人工智能驱动的解决方案可能会带来挑战，特别是在复杂性和隐私问题方面，但回报将是巨大的。成功利用这些模型的企业可以期待提高效率、准确性，甚至改变工作场所文化和员工满意度。

当我们站在商业领域人工智能革命的边缘时，对于组织来说，这是一个探索、试验和拥抱这些技术的激动人心的时刻。商业的未来不仅在于采用新技术，还在于创造性地、负责任地适应它们。

通过密切关注人工智能和大型语言模型的进步，企业不仅可以保持领先地位，还可以为塑造未来做出贡献，让技术与人类智慧融合，创造前所未有的价值和机遇。