一款新車型的推出，既決定于汽車設(shè)計(jì)師，也決定于與成本相關(guān)的財(cái)務(wù)模型、與生產(chǎn)相關(guān)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)等，整個(gè)過程十分冗長。在中國一汽，設(shè)計(jì)師在一開始就能與財(cái)務(wù)、生產(chǎn)等跨部門端口充分交流、得到反饋，“在出發(fā)的時(shí)候就知道結(jié)果”，工作效率大大提升。
這得益于中國一汽“一張藍(lán)圖繪到底”的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。中國一汽紅旗品牌運(yùn)營委員會(huì)副總裁門欣介紹說，在一汽，數(shù)據(jù)要素為基底的各類信息在工作臺(tái)一覽無余，這使得大量的跨部門溝通變得簡單高效。如今，基于云原生的業(yè)務(wù)單元孿生，正在幫助中國一汽打造高度信息化和智能化的現(xiàn)代企業(yè)管理體系。
而大模型技術(shù)的出現(xiàn)，更為一汽的企業(yè)效能提升注入了新動(dòng)能。1月22日，中國一汽聯(lián)合阿里云通義千問打造的大模型應(yīng)用GPT-BI率先落地，為中國一汽的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)增添新活力。
據(jù)介紹，該應(yīng)用支持自然語言查詢，能結(jié)合企業(yè)數(shù)據(jù)自動(dòng)生成分析圖表，目前可達(dá)到近90%的準(zhǔn)確率。更值得一提的是，相比傳統(tǒng)BI（Business Intelligence）的“固定問答”，它能實(shí)現(xiàn)問答任意組合，數(shù)據(jù)隨時(shí)穿透，做到“問答即洞察”。
例如，當(dāng)問到“為什么某車型產(chǎn)量不及預(yù)期？”時(shí)，未來大模型可先將預(yù)期產(chǎn)量和實(shí)際產(chǎn)量對(duì)比，得出差值后，不僅僅是對(duì)例如因設(shè)備等原因的異常停產(chǎn)等顯性變量的分析，還分析涉及的所有變量，例如原材料供應(yīng)波動(dòng)、能源消耗及供應(yīng)穩(wěn)定性等。通過對(duì)數(shù)據(jù)排查，最終找出關(guān)聯(lián)性最大的原因并生成可視化報(bào)表。
門欣表示，GPT-BI不僅是中國一汽的首個(gè)大模型落地案例，也是汽車行業(yè)的首個(gè)大模型BI應(yīng)用。
作為企業(yè)決策數(shù)字化的關(guān)鍵抓手，BI的背后是復(fù)雜的數(shù)據(jù)治理過程。門欣介紹稱，依托阿里云，中國一汽基于468個(gè)已治理指標(biāo)的初始語料，形成6萬條評(píng)測數(shù)據(jù)，構(gòu)建一汽數(shù)據(jù)大模型的指標(biāo)設(shè)計(jì)、指標(biāo)拆解、數(shù)據(jù)尋源、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)分析五項(xiàng)能力，并通過持續(xù)的badcase復(fù)盤微調(diào)，將模型整體準(zhǔn)確率由最初的3.2%提升到90%，已超過人工治理的平均水平。
“大模型是面對(duì)未來生產(chǎn)關(guān)系的基石，我們要把一汽集團(tuán)所有的業(yè)務(wù)用GPT大模型重做一遍。”門欣說：“一汽集團(tuán)大模型創(chuàng)新路徑是AI+業(yè)務(wù)單元，它會(huì)帶來更長遠(yuǎn)更深的變革能力。未來，我們還會(huì)把一汽集團(tuán)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型方法論和工具平臺(tái)等對(duì)外輸出，為行業(yè)提供SaaS服務(wù)。”
基于GPT-BI等真實(shí)業(yè)務(wù)場景的探索，中國一汽還將利用大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)，在“阿里云百煉”一站式大模型應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)上打造面向研發(fā)、制造、售后服務(wù)等多領(lǐng)域的垂直大模型，讓大模型在生產(chǎn)、銷售等多個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)揮效用。
阿里云智能副總裁、汽車能源行業(yè)總經(jīng)理李強(qiáng)表示：“阿里云要做AI時(shí)代最開放的云，已經(jīng)為全國80%的科技企業(yè)和一半的大模型公司提供了算力支持。在汽車領(lǐng)域，阿里云將基于通義大模型，持續(xù)推動(dòng)AI在行業(yè)具體應(yīng)用場景的落地，更好地為客戶的業(yè)務(wù)創(chuàng)新服務(wù)。”
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