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AI大模型 算法备案

《互联网信息服务算法推荐管理规定》明确,具有舆论属性或者社会动员能力的算法推荐服务提供者应当在提供服务之日起十个工作日内通过互联网信息服务算法备案系统填报服务提供者的名称、服务形式、应用领域、算法类型、算法自评估报告、拟公示内容等信息  方便

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应用场景

在追求更高效的企业运营模式的浪潮下,AI场景化需求现如今成为大中小型企业的必经之路。

宏观产业环境&政策:

  • IT数字化咨询服务行业正迎来快速发展期,市场规模持续扩大,得益于云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴技术的融合应用,以及国家政策对AI场景化的支持。客户需求日益个性化与定制化,促使服务商深化服务内容,提供场景化解决方案。
  • 同时,市场竞争加剧,推动市场集中度提升,跨界合作与产业链整合成为趋势。未来,随着技术不断创新和环保意识的增强,IT数字化咨询服务将更加智能、高效、绿色,为企业AI场景化提供强有力的支持,助力企业在全球市场中保持竞争优势。

AI场景化大趋势:

  • 数据驱动的决策与业务创新:随着数据成为企业的重要资产,企业正逐步将数据纳入财务报表,并围绕数据资产化构建技术体系、服务体系和监管体系。这将促使企业更加重视数据的收集、分析和利用,以数据驱动决策和业务创新。通过深度挖掘和分析数据,企业能够更好地理解客户需求和市场趋势,从而提供个性化的产品和服务,提升客户体验和满意度。
  • 行业特定解决方案的兴起:随着AI场景化的深入,企业开始更加关注行业特定需求和场景。行业云平台等解决方案的兴起,正是为了满足这一需求。这些平台旨在提供针对特定行业的数字化解决方案,帮助企业更高效地实现转型。为了适应不同企业的需求,行业特定解决方案正朝着定制化和模块化的方向发展。德勤会根据企业现状选择适合的模块进行组合,形成符合自身需求的数字化解决方案。
  • 安全与合规 性的重视:随着AI场景化的推进,企业面临着越来越多的安全威胁。因此,企业正逐步加强数字化安全治理,构建全面、多层次的数字化防护体系,以保障企业的信息安全和业务连续性。随着数据保护法规的不断完善,企业需要更加关注数据处理的合规性。在AI场景化过程中,企业需要确保自身业务符合相关法律法规的要求,避免潜在的法律风险。
  • 成本控制与运营效率提升:在AI场景化过程中,企业越来越注重内部驱动因素的作用,如运营效率的提升和成本的降低。通过优化流程、自动化操作以及利用数据分析工具进行精细化管理,企业能够实现成本的有效控制。

客户痛点:

IT战略规划

  • 业务挑战:企业缺乏清晰的IT战略来指导AI场景化,导致技术投资分散,无法形成合力;
  • 解决方案:德勤设计并实施业财融合方案,通过集成ERP、CRM等系统,实现业务数据与财务数据的实时同步和共享。此外,德勤还帮助企业建立统一的业务财务指标体系,提升决策的准确性和及时性,促进业务部门与财务部门的紧密协作

数据治理 与数据迁移

  • 业务挑战:企业面临数据质量低下、数据孤岛严重的问题,且数据迁移过程中存在数据丢失和安全风险。
  • 解决方案:德勤提供全面的数据治理服务,包括数据标准制定、数据质量监控、数据安全管理等,确保数据的准确性、完整性和安全性。在数据迁移方面,德勤采用先进的迁移工具和技术,确保数据在迁移过程中的完整性和安全性,同时提供迁移后的数据验证服务,确保数据迁移的成功。

客户数字化系统建设

  • 业务挑战:企业需要提升客户体验和服务效率,但缺乏有效的数字化系统来支撑。
  • 解决方案:德勤根据企业的业务需求,量身定制客户数字化系统,如CRM系统、客户服务系统等。这些系统不仅实现了客户信息的集中管理和分析,还通过AI、大数据等技术提供了个性化推荐、智能客服等功能,显著提升了客户体验和服务效率。

方案架构

业务架构图参考

图1 业务架构图

德勤基于全球专家网络以及丰富的项目经验,为客户提供全生命周期的ITAI场景化方案,包括IT战略规划、业财融合方案、数据治理与数据迁移、客户数字化系统建设、以及数字化营销方案设计等服务

方案优势

  • 一站式行业数字化解决方案服务:基于行业客户需求,提供从顶层设计、运营规划、IT系统部署、数字化应用方案及落地等一站式服务,准确命中行业痛点和趋势。
  • 优异行业经验、丰富案例及成熟方法论:德勤在数字化领域的项目经验在四大会计师事务所中是最为丰富的,并且在咨询公司当中也是名列前茅。丰富的项目经验会在企业资源库当中进行汇聚与共享,形成德勤专属的解决方案,并不断迭代去适配各类客户需求。
  • 丰富的客户资源和资深顾问团队:德勤通过其财务、税务以及各类咨询服务触达了全球各行业的大部分头部客户,能从时间上最快获取客户AI场景化项目信息。同时了解客户内部机制,从而更好地洞察客户的实际需求,形成最适配的方案。

国内最牛ai大模型发布常见问题

更多常见问题 >>
  • 盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。

  • 模型转换,即将开源框架的网络模型(如Caffe、TensorFlow等),通过ATC(Ascend Tensor Compiler)模型转换工具,将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。

  • 本次Serverless应用中心上线文生图应用,用户无需下载源代码、了解各种安装部署知识、安装复杂的依赖,通过华为云Serverless应用中心即可一键创建AI文生图应用,体验 “0” 构建门槛、“0” 资源闲置并具备极致弹性的Serverless AI绘图能力。

  • 华为云Serverless技术极大的优化了AI应用开发过程,一键部署AI应用、提升开发团队工作效率。让AI团队可以更关注业务实现,而无需关注底层技术细节。

  • 在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下预训练的思想,几个代表性模型和它们之间的关系。

  • 知识图谱(KG)和大语言模型(LLM)都是知识的表示形式。KG是符号化的知识库,具备一定推理能力,且结果可解释性较好。但存在构建成本高、泛化能力不足、更新难等不足。