5月8日至10日，备受瞩目的“新质引领，景气回升——国信证券2024年中期策略会暨上市公司交流会”在上海成功举行。本次会议汇聚了资本市场的热点与产业趋势，聚焦人工智能、半导体、智能交通、大规模设备更新等多个关键领域，吸引了众多上市公司和行业专家参与。
循环智能联合创始人兼首席运营官揭发先生受邀出席了人工智能分论坛，并担任嘉宾讲师。在论坛上，揭发先生分享了题为“AI大模型在企业中的实践与探索”的精彩演讲，深入探讨了大模型技术在企业销售、服务、运营等环节的实际应用，为与会者提供了宝贵的行业洞察和创新思路。
△ 循环智能联合创始人&COO揭发演讲中
自2018年成立以来，循环智能一直专注于行业大模型的研发和会话智能解决方案的实施，服务于金融、汽车、互联网科技、教育、零售、房地产等多个行业的领军企业。作为月之暗面科技有限公司（Kimi所属公司）的创始股东及战略合作伙伴，循环智能不仅拥有强大的基座大模型，还具备帮助企业在多样化场景下有效应用大模型的能力。
揭发先生在演讲中强调了循环智能在AI领域的深厚积累和交付实力，展示了公司在行业内的领先地位。通过实际案例，他展示了大模型如何助力企业提升效率、优化决策，并推动业务创新。
在存量时代，企业经营模式需升级。传统的企业经营模式主要依赖“人工经验+结果分析”为主，高度依赖各层级管理者的经验和个人能力，并且根据销售结果倒推策略可行性的决策方式过于单一。而“传统模式+AI”的未来新模式，可以从数据的合规采集接入、监督和校准、分析诊断、策略优化、战术迭代和赋能执行，形成闭环经营，升级企业生产力。在这个过程中，大语言模型的能力在“客户发现”和“知识问答”方面表现尤为突出。
AI 大模型在企业中的两大重要应用：
1. 客户发现
在实际应用中，企业可以合规采集与客户的售前、售中、售后的沟通数据，利用大模型能力分析客户心声、真实反馈、销售抗性因素等，并结合业务团队的执行过程与最终业绩数据交叉分析，不仅能够从真实过程数据中获得行之有效的洞察，还能够持续优化产品和服务，提升团队产能，实现个性化、可持续的经营。
以汽车销售为例，现在基于 “客户发现”，我们可以做很多事情。例如销售人员售卖的过程管理分析，客户需求与销售人员卖点的匹配分析，没成交是目前客群选的有问题，还是队伍执行力，或是策略有问题，这些都可以通过 “客户发现” 来分析。我们服务的某豪华汽车品牌，线下汽车销售门店在采用以上整体数字化闭环后，通过效果分析发现，其中未上线系统的门店销售转化率为7.1%，系统部署未满3个月的门店转化率12.3%，部署满3个月的门店转化率已达13.4%，整体试驾转化率绝对值提升了5%。大模型的能力加上深入企业场景的闭环应用，一定可以为企业带来新的增长。
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知识问答
企业对外开展营销、对内维持运作，都会产生大量的信息流转与查询，而知识的及时更新与分享也一直是企业提高经营效率的重要因素。在传统情况下，企业向业务人员普及业务知识和产品知识的方式通常分为内外部培训、资料手册、老带新，或者构建复杂知识库等，管理、运维耗时耗力。
现在有了大模型，特别是超强无损上下文处理能力，能够解决企业90%以上的文本处理问题。企业各部门可将原始、一手信息以文档的形式快速上传，员工只需要通过提问即可快速获取各类信息和知识，知识和信息传递速度变得更快、员工工作效率更高。目前，循环智能的这一应用已在法律咨询、金融研报解读与撰写、合规风控、内容生产创造等领域取得众多行业客户的认可。
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超强无损上下文处理：可全面接入公网数据、领域数据、企业自身数据，处理200万字的上下文信息。 -
超低模型幻觉水平：提供高度准确的信息提取和分析，满足企业实际业务需求。 -
超强逻辑推理：具备出色的归纳总结和内容创作能力。 -
安全合规：满足企业对信息实时性、全面性、准确性、合规性的高度要求。 -
企业定制部署：同时具备提供功能丰富、易用性高的API，也支持私有化部署，以价值落地为导向满足多样化企业需求。如需要内外信息结合的金融场景，可以通过“垂类私有化大模型定制+API对接”的方式进行多模式组合赋能。
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