嘉宾介绍
刘煜晨 意言科技创始人&CEO
原欧莱雅PPD中国区CDO，负责企业数字化转型。曾担任腾讯云行业AI SaaS产品负责人，负责产品0到1的搭建。原美国Neustar公司行业售前负责人，成功领导过北美大型金融行业客户及消费品行业客户数据中台建设等重点项目，服务过客户Citibank，TD Ameritrade，Capital One，Fidelity，Amica Mutual等客户，有标杆客户项目凭借过硬效果入选过Forrester年度行业案例。在此之前，曾就职于埃森哲、奥美等公司。
快问快答
1、能否介绍下你们的产品和核心应用场景？
2、目前产品研发和市场拓展情况是什么样？2023年遇到的最大挑战和收获有哪些？
利用Tyrion强大的能力，企业可以轻松构建AI Agent自动化工作流，为企业所有部门提供卓越的人效提升。值得一提的是，由于Tyrion采用无代码的开发方式，因此客户创建和使用Agent的门槛也大大降低。
此外，产品还支持各种主流大模型和为小场景设计的轻量微调，以及为有数据安全需求的大型企业客户提供模型本地化部署和大模型边缘计算硬件的整体方案，从而服务一些特定的企业级场景。
我们成立的时间虽然不长，但目前公司已经陆续签约了多个世界500强制造业、药企、金融、快消品牌等客户。今年也和一些大模型厂商，云厂商及算力供应商建立了生态合作关系，为客户提供更完整的产品交付体验。
2023我觉得最大挑战在于大模型技术边界与实际业务需求的交集部分的探索，找到哪些能做、哪些不能做、哪些现在适合做、哪些现在做不了但未来可以做，等等，这些问题的答案。而最大的收获来自于我们的客户，他们给了我们很多方案和产品上的建议，让我们在一些垂直场景上有了更深的积累。
3、生成式AI和大语言模型为创业者带来了哪些机遇？这波创业浪潮和过往有哪些不同？
大语言模型和AI Agent的出现为企业软件领域带来了全新的颠覆性想象：一个是交互方式的变化，让软件能够更好地理解人类意图；另外一个是对于任务的判断和决策以及处理事务的灵活性，会远远优于传统软件。这些变革极大地激发了企业底层需求潜力，这使得新晋的AI Native公司们有机会建立起类似于Salesforce或SAP这样的软件巨头。
尽管很多ToB软件公司去年也纷纷推出了多款AI应用，但这些应用主要还是依附在它们已有产品的某些具体功能点的提升上。我认为真正用好大语言模型和生成式AI带来的强大能量、释放其中的潜力，更需要用AI Native的方式重新思考企业软件的形态。重新去观察那些企业中许多分散的、以前只能由人工完成的流程，现在哪些可以用机器来替代，这其中包含着巨大的机遇。
4、如何看待大模型和GenAI 带来的“人机协同”新范式？企业如何适应和革新自动化流程业务升级的变化趋势？
将来，员工和企业都将从AI Agent中受益。从员工角度，许多基础的白领工作都会被AI Agent所替代，这也能让他们有更多时间和精力专注于更具创造性或规划性的工作。随着不断提升AI Agent的流程管控效能，有能力的人甚至还能转向拓展新业务、完成更复杂任务等方向。
从企业管理角度，企业对信息管理和业务流程也将更加高效，可以将更多精力放在企业经营问题上，而不是内耗在各种低效的人员管理上。同时，企业也可以把更多的业务经验、最佳实践沉淀下来，并且可以持续自动化地优化迭代。这也是AI时代，所有企业对于效率和创新的新期望。