随着大语言模型赋能数字化劳动力的程度加深，未来每个人都可以与数字员工协同工作，数字化劳动力将成为工作中无处不在的助手。面向未来的人机协同新工作方式在各行业有哪些落地场景，国内国外有哪些好的实践，如何在不同规模的企业落地，带您回顾Laiye Lead 2023全球产品发布会，并从嘉宾观点中获得启发。
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前沿观点研讨
抓住大语言模型发展的机会
AI时代变革已至，组织应如何展开更适用于自身的数智化升级？
在微软大中华区Azure事业部大数据与人工智能总监李冕看来，整个世界每天都在发生改变，各行各业都在人工智能技术的助力下进行快速的数字化转型。随着技术的发展，世界经济的驱动力也变得越来越数字化，数据将成为重要的驱动力量。大语言模型将为企业与组织数字化变革带来重要力量，引领人工智能转型的机会已近在眼前，希望每个组织都能够在保障业务、数据和员工健康成长的同时，充分运用人工智能的技术潜力。
在由大语言模型和生成式AI掀起的新一波技术浪潮中，两个趋势正日渐明显，第一个就是所有的软件和应用都可能会被AI进行重新的升级与改造，包括个人应用与企业级应用。第二个则是新的软件和应用都将可能以颠覆性的方式被构建出来。比如在07年智能手机还没出现的时候，当时大家无法想象与预见到会出现如今我们日常使用的手机APP，类比现在，大语言模型的诞生将颠覆软件和应用的构建方式甚至是商业场景。
由大语言模型驱动的数字化劳动力会有哪些典型的应用场景？
顺丰供应链大中华区数字化负责人杨宇飞表示，顺丰已在供应链、物流领域做了许多探索，而下一步的方向将是供应链分析场景，通过引擎的API对接WMS或企业ERP的WMS模块的数据库。具体应用情况比如，针对库存进行ABC分析、相关性分析、聚类性分析等，快速上线针对库存的断料、缺货、过期预警等功能，接着再在企业通信软件内，调用后台的RPA进行不同场景的后续处理。
上海鲲睿信息科技有限公司CTO田传生认为，大语言模型是一把神奇的钥匙，把我们从弱AI交互时代引入强AI交互的时代。各行业都可以利用它来提高生产效率、服务质量和客户体验。例如过去在电商零售等行业场景内，模型建设的资金成本与时间成本都较高，并且效果在初期也并不是很理想，我们现在依据大语言模型为行业客户建设的功能如情感分析、质量分析、物流效果、功效分析等，在成本、效率、效果上，都远高于传统模式。
法国WizzAir公司数字渠道经理 Anastasiia Kukushkina表示：客户更喜欢用对话机器人而不是呼叫客服中心。WizzAir 部署的来也科技对话机器人每天有超过5万次交互，同时，20%的客服中心流量都得以再次利用。WizzAir 已经优先将对话机器人作为主要的客户支持渠道，并尝试将整个中心的客户服务转向对话机器人。
马来西亚Prodigi的CTO Arief Halim举例称以往培训保险代理人学习保险产品需要很长时间，而生成式AI可以快速培训代理人，代理人通过聊天机器人直接获得产品信息，并为客户提供更快速、更准确的服务。
在进行数字化劳动力建设的时候，各行业会面临怎样的挑战？
毕马威数字化赋能咨询总监王晨介绍，在《2023人工智能信任全球洞察》报告显示，大家关心的AI的潜在风险主要集中在网络安全、隐私泄露、内容不准确等，最终还有人类的潜在失业和去技能化。面对这些情况，全社会各层面要齐心协力，针对不同维度去发力。AI其实并不是为了取代人类劳动力而设计，而是希望去建立人类劳动力与由人工智能驱动的数字化劳动力的平衡生态。如何在追求平衡的过程中最大可能同时地发挥人类员工与数字员工的价值，也是大家未来要去努力的方向。
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未来愿景展望
大语言模型为数字化劳动力注入新的生命力
来也科技全新的数字化劳动力平台展示了数字化劳动力应当具备的三项关键能力：通过对话理解用户需求、基于用户需求进行任务拆解、帮助用户执行具体工作。与此同时，未来的工作形态更加清晰：我们每个人都可以与数字化劳动力协同工作，数字化劳动力将成为我们工作中无处不在的助手，我们只需要把需求清晰的传递给数字化劳动力，而执行的工作均由数字化劳动力来完成。
大语言模型驱动的数字化劳动力平台独特优势是什么？
EncoreONE作为来也科技最新智能文档处理产品的首批客户，其CEO Kyle Lasseter表示：新产品最大的不同是其“认知”水平的提升。传统的应用程序需要几周甚至几个月的时间来训练一个客户满意的系统。现在只需要少量训练文档，加上已有信息，系统就可以进行有效处理。对比下来，客户的部署时间缩短到了72小时。
Ciklum 智能自动化管理&对话式 AI 负责人 Sarah Topping称：亲身经历并与来也科技共同完成了客户的数字化劳动力方案部署后，我看到了自动化和数字员工可以给企业带来的效率提升，使人类员工专注于更复杂和战略性的活动，从而提高生产力、增强用户体验。
之前没有部署过数字化劳动力的企业，是否有弯道超车的机会，该如何开始？
来也科技董事长兼 CEO 汪冠春举例了来也科技自己的实践经验：来也科技内部有每个员工都可以用的对话机器人、组织围绕大语言模型的黑客马拉松活动以鼓励创新、所有的工程师都在使用Copilot等工具、市场营销部门用工具来帮助文案生成、人力资源团队创建的机器人可以使员工访问人力资源信息等。我们鼓励每个员工接受新的趋势，一起建立面向未来的组织。
来也科技联合创始人兼 CTO 胡一川说：如果你还不知道企业如何使用数字化劳动力，可以先把RPA、IDP、Chatbot等能力用起来，帮助财务、客户服务、市场营销等部门实现一些工作的自动化；然后在一些部门或业务场景里深入挖掘，以点带面，逐渐构建一个企业内部专门规划和运营数字化劳动力的卓越中心CoE；最后数字化劳动力的全面落地离不开员工技能的提升，员工需要知道何时与数字化劳动力协作、如何与数字化劳动力协作。
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