扬州城市论坛 财经 腾讯吴永坚:MaaS助力近10款内部应用、服务升级,加快模型产业落地

腾讯吴永坚:MaaS助力近10款内部应用、服务升级,加快模型产业落地

9月7日,2023腾讯全球数字生态大会在深圳国际会展中心举行,聚焦产业未来发展新趋势以及自研技术产品的最新进展,展示了全方位的行业前沿与智慧洞见。在行业大模型及智能应用专场上,腾讯云副总裁、腾讯云智能研发负责人、腾讯企点研发负责人吴永坚发表《MaaS助力应用升级 重塑智能时代生产力》主题演讲。基于AI大模型技术,腾讯云更新升级近10款智能应用和解决方案,进一步加快模型产业落地。

腾讯吴永坚:MaaS助力近10款内部应用、服务升级,加快模型产业落地

腾讯云副总裁、腾讯云智能研发负责人、腾讯企点研发负责人 吴永坚

吴永坚认为,AI大模型应用,催生“效率革命”,让智能应用表现出更强的能力、更高的效率。例如,在AIGC应用方面,腾讯混元大模型正式通过腾讯云对外开放,用户可以通过自然语言给模型输入内容生成指令,提升文案创作效率。依托腾讯自研的AI绘画模型,腾讯云AI绘画实现输入文本、图片智能生成图像,支持超过25种绘画风格,共同为高质量、高效率的内容创作提供支持,加快在内容社区、电商等场景落地。

同时,腾讯云依托行业大模型解决方案,提升了图像识别、数据分析、人机交互等多款智能应用生产效率,将更多元化的,即插即用的产品、服务推向市场,重塑智能时代生产力。

吴永坚介绍,在图像识别领域,TI-OCR训练平台集成OCR大模型,借助端到端算法,助力客户解决特定场景识别难题,减少训练成本和训练时长;在数据分析领域,腾讯企点分析·AI助手通过分析大模型,实现零门槛对话式分析,让人人都能拥有专业数据分析能力,为业务一线提供决策支持。在人机交互方面,通过行业大模型中枢,对接海量知识和工具,实现文字、语言、视频等多模态意图理解,生成智能、精准答案输出,支持更智能、更高效、更自然的智能客服、AI助手、数智人应用落地。

吴永坚表示,未来腾讯云将继续推动AI大模型等先进技术,应用于内部PaaS、SaaS产品,验证MaaS服务的可用性、易用性。另一方面,也将持续打造更多开箱即用的AI大模型产品、服务,打通AI产业落地全链条,助力客户实现数智化升级。

以下为吴永坚主题演讲内容整理:

各位线上的观众、媒体朋友们,大家好!我是腾讯的吴永坚,今天我分享的主题是《MaaS助力应用升级 重塑智能时代生产力》。

今年6月,我们正式发布了腾讯云行业大模型解决方案,助力客户将AI大模型应用于产业场景。与此同时,我们也推动内部实践,基于行业大模型,推出腾讯企点智能客服、企点AI助手两款产品,通过技术创新解决智能客服“不智能”,数据分析门槛高的难题。

随后,我们将AI大模型能力应用到更广泛的PaaS、SaaS产品。一方面,验证我们MaaS服务的可用性、易用性。另一方面,也将更多开箱即用的产品、服务,向客户开放,推动大模型在实际生产、运营场景发挥效用。

今天,借数字生态大会,和大家分享一下我们的最新实践。

依托腾讯云多年深耕产业互联网的经验,我们从产业需求出发,基于自研腾讯混元大模型,同时支持主流开源模型应用,在TI平台内置高质量行业大模型,为客户提供不同规模的模型服务。通过升级大模型训练、精调工具链,助力企业快速生成专属模型,升级智能应用,加快模型产业落地。

首先和大家分享,我们基于腾讯混元大模型,在AIGC应用方面的探索。

过去,在文案创作场景,传统创作以“人工”为核心,容易产生创意不足、时效性不足、质量不可控等问题。今天,腾讯混元大模型正式通过腾讯云对外开放,用户可以通过自然语言给模型输入内容生成指令,提升文案创作效率;通过参数选择、多轮输入,对生成内容进行控制、调优,提升文案创作效果;根据营销、创作、效率等不同场景需求,生成对应专属内容,提升文案可用性。同时,还可以与广告平台、UGC平台、SaaS服务实现快速连接,加速落地,为各类场景提供更精准、高效的商业文案创作工具。

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同样,传统绘画创作,也需要耗费大量的时间和精力,并且严重依赖于创作者的专业水平和主观经验,给企业带来较大的运营成本。我们推出腾讯云AI绘画,输入文本、图片即可智能生成图像,支持超过25种绘画风格。值得注意的是,依托腾讯自研的AI绘画模型,腾讯云AI绘画具有强大的中文理解能力,可以更好地支持中文元素的图像生成,例如古诗词理解、水墨剪纸等;我们也大幅降低了API接口耗时,相较业内平均水平降低50%,为高质量、高效率的内容创作提供支持。

深入产业,我们发现在内容社区、电商等场景,图文结合的形式,可以提供更丰富、更个性、更有创意的广告信息,有效提升转化率。基于刚刚介绍的两种方式,用户只需输入主题和产品描述,即可一键生成种草文案、商品详情描述等内容。AI绘画,还可以在内容配图,宣传海报等环节,提供创意辅助,实现智能营销+智能创意双重提效。现在,欢迎大家申请试用腾讯混元大模型,也可以登录腾讯云官网试用AI绘画。

在此之外,今年6月,我们还公布了腾讯云行业大模型解决方案。

由大量专业知识学习,以及强大推理能力,构建出的专属行业大模型,在特定领域的表现力及适应性更强。基于此,我们进一步提升了图像识别、数据分析、数智人、客服等智能应用生产效率,将更多元化的,即插即用的产品、服务推向市场。

在图像识别领域,既往OCR文字识别,需要经过图片输入、检测、识别、结构化等多个流程。一方面,多流程操作容易导致错误累积,降低模型准确率;另一方面,每一个业务场景的图片识别需求有所不同,导致单一模型难以复用于新场景,每一次定制都需要增加成本。

升级为“端到端”的OCR大模型后,从图像到文字,一步生成识别结果。比如,针对票据示例,可直接提问“委托日期是什么时候”,大模型在理解图片后给出回答,大幅缩减识别流程,提升识别准确度。针对发票混贴的场景下,一个模型可支持多种类型图像识别,泛化性进一步提高。

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与传统模型相比,OCR大模型突破技术局限,有效降低了落地成本。例如,针对手写体,复杂表格难识别的问题,OCR大模型通过全面理解图片,直接提取相关字段,提升识别准确度;针对拍摄背景复杂的图片,OCR大模型可以借助端到端算法,避开干扰信息,直接回答相关问题;针对训练成本,在特定场景下,传统模型训练提升指标,需要依赖超过2000个训练样本,48到60个小时训练,而OCR大模型,只需要50到100个训练样本,训练2个小时,即可实现3%到20%的效果提升。

目前,OCR大模型已经集成到TI-OCR训练平台,供客户依据自身业务场景,进行小样本精调使用。

以新能源领域为例,客户通过TI-OCR 训练平台进行图片标注,以小样本企业数据对OCR大模型进行精调,实现对弯曲电线字符、水印铭牌、复杂电表图片等识别,推动自动化信息审核。在OCR大模型辅助下,字符读取准确率达到98%以上,自动化审核预计为客户节省超过80%的人力投入。

在数据分析场景,当用户希望了解“最近的销量情况”时,传统数据分析流程复杂,需要高度依赖专业人员,经过分析思路拆解、数据指标导入等环节,才能生成结论,链路长效率低。面对同一个问题,通用大模型因为缺乏分析专业知识和洞察力,则容易生成冗余、或无效的答案。

为此,我们打造了支持零门槛对话式数据分析的分析大模型。

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和通用大模型相比,分析大模型内化了专业的数据分析知识、不同行业的分析指标体系,可以依据行业特点进行意图理解、思路拆解、数据推理,从分析师视角生成结论。

例如,通过分析大模型的意图理解能力,销量这个词汇会被关联为“销售额”、“订单数”,“最近”被关联为“近7天”,经过与用户交互,明确分析任务为近7天的订单数趋势。

通过分析大模型的数据推理能力,还将进一步建议用户从不同销售渠道,分析订单数变化原因。

基于分析大模型,我们升级推出腾讯企点分析AI助手,覆盖对话式分析,辅助数据配置,提取智能结论、一键生成报告四大场景。今年9月,企点分析AI助手正式向大客户开放内测申请。未来,人人都能拥有专业数据分析能力,让数据跑得更快,为业务一线提供决策支持。

在人机交互方面,我们通过行业大模型中枢,对接海量知识和工具,实现文字、语言、视频等多模态意图理解,生成智能、精准答案输出。接下来,我将详细为大家介绍智能客服、语音助手、数智人方向的探索。

围绕客服场景,今年6月腾讯企点发布全新一代智能客服,引入大模型能力,对对话交互、人工辅助和知识构建三个层面进行提升。最近,我们进一步升级了管理端配置能力,提升知识构建效率,优化C端用户体验。同时,我们积极与各行各业进行产业实践,在文旅、泛政、地产等领域落地标杆案例。

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例如,在知识构建方面,通过企业专属知识“导入-校验-调优”闭环,可以提升复杂文档读取、理解效果,进一步优化冷启动效率,降低运维成本。在文字文档基础上,我们增加了对图文混排、多列排版等复杂文档接入。通过语义切块,生成向量,以高可用、可扩展向量数据库方案,丰富问答组合及内容;通过快速生成问答对,以及问答原文的回溯,提高问答校验的效率;通过提供对话测试和运营工具,让运营人员快速实现调优,提升问答准确率。

在对话交互层面,大模型迭代向量数据库、搜索引擎能力,智能生成拟人化答案,可以让智能客服应对更复杂的需求。例如,传统客服无法支持“操作步骤讲解”这类复杂需求。新一代智能客服通过上下文信息补全,基于企业知识库进行问答推理,可以将复杂问题解决率提高30%。

在用户体验上,大模型加持,也让智能客服更接近“真人客服”。例如,可以准确地识别用户情绪,及时给出安抚。可以分辨任务型、知识型、闲聊型话题,通过聊天的方式解决任务需求。在图片示例中,我们看到,即使在业务办理过程中,用户插入了“闲聊”话题,也不会导致任务中断,保证了业务办理成功率。

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除了智能客服,出行大模型的引入,也极大提升了车载语音助手的语义理解能力、交互体验。

传统车载语音助手,以规则+小模型的方式,理解用户请求,存在对话呆板不自然、机械式回复无情感、功能单一等问题。加入大模型后,通过复杂意图识别,提供更自然的对话能力;通过设定人设,实现更富情感化的语音交互。同时,随着大模型能力迭代,将支持更多出行场景能力。

例如,基于出行大模型,通过简单提问,语音助手可以自动生成行程规划。根据车辆情况,语音助手会主动提示加油,并在导航中添加沿途加油站。同时,大模型也融合了车身信号信息,可以为用户进行车辆故障诊断。

在数字人领域,数智分身技术发展,推动数字人从定制化走向普惠化。我们通过行业大模型,进一步降低数字人应用门槛,提升生产效率及交互体验。

今年4月,我们推出了数智人工厂,24小时即可生成小样本数智人。今天,在AI大模型技术的加持下,我们再次提升生产效率,发布“通用口型”版小样本数智人,无需训练,上传素材后,1小时内即可获取专属数智分身,数智人生产效率再次获得提升。虽然流程、时间都大幅简化,但形象效果依然很逼真。

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大模型技术的加持,也让数智人实现更高效、更自然、更智能的效果。我们全新升级的“交互式”小样本数智人,可以根据真实对话场景,进行手势的停顿、变化,更接近于真人交互状态。具有交互能力的小样本数智人,未来将不再局限于短视频生产这类单向播报场景,也可以被用于服务咨询等交互场景。

在3D数智人生产运营领域,依托AI大模型技术,我们推动照片式生成3D形象,改变手工作业形式,大幅提升生成速度。也可以实现智能动作驱动,基于语义为3D数智人自动匹配动作,让“数智员工”服务体验接近于真人员工。

可以看到,AI大模型应用,正在催生“效率革命”,让智能应用表现出更强的能力、更高的效率,落地更多场景。未来,我们将持续将AI大模型等先进技术,应用于内部PaaS、SaaS产品,打通AI产业落地全链条,重塑智能时代生产力。让更多开箱即用的AI大模型产品、服务,助力客户实现数智化升级。

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