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    AI Consulting 简单调研

    放大字体  缩小字体 发布日期:2024-10-27 16:26:43   浏览次数:1  发布人:ea5e****  IP:124.223.189***  评论:0
    导读

    timestamp: 2024年10月 鸣谢:Kimi-chat 助手 在企业发展咨询领域,使用大语言模型(LLM)的商业案例越来越多。以下是几个典型的案例:麦肯锡的QuantumBlack:[1]应用场景:QuantumBlack是麦肯锡的AI咨询部门,帮助企业利用AI进行全面的业务转型。通过结合数据和技术的前瞻性与人类的创造力和理解力,QuantumBlack实现了混合智能,成为企业的竞争优势

    timestamp: 2024年10月
    鸣谢:Kimi-chat 助手

    在企业发展咨询领域,使用大语言模型(LLM)的商业案例越来越多。以下是几个典型的案例:

    1. 麦肯锡的QuantumBlack[1]

      • 应用场景:QuantumBlack是麦肯锡的AI咨询部门,帮助企业利用AI进行全面的业务转型。通过结合数据和技术的前瞻性与人类的创造力和理解力,QuantumBlack实现了混合智能,成为企业的竞争优势。
      • 具体应用:QuantumBlack在多个行业中应用AI,包括制造业、金融服务、能源等,帮助企业优化运营、提高效率和创新能力。例如,他们在汽车制造中使用AI分析数据,减少工厂中的缺陷零件数量。
    2. IBM的AI工具[2]

      • 应用场景:IBM使用AI工具来增强咨询服务,特别是在数据分析、财务建模和绩效跟踪等方面。AI工具能够自动化处理数据,生成洞察,从而让咨询顾问能够专注于更高层次的战略和创新工作。
      • 具体应用:IBM的AI工具在项目管理中自动化日常任务,追踪客户需求和进展,提供自助服务选项,让客户能够独立管理部分流程。
    3. 波士顿咨询集团(BCG)的AI @ Scale[3]

      • 应用场景:BCG的AI @ Scale项目帮助企业将AI技术大规模应用于业务中,提升价值创造、生产力和创新能力。
      • 具体应用:BCG帮助客户在供应链、零售、汽车等领域实施AI解决方案。例如,他们与汽车制造商合作,使用AI优化供应链管理,提升生产效率。
    4. Intuit的LLM应用[4]

      • 应用场景:Intuit使用LLM驱动其Intuit Assist功能,帮助用户处理客户支持、分析和任务完成工作。
      • 具体应用:Intuit的内部LLM基于开源模型构建,并在Intuit自己的数据上进行训练,用于提供个性化的投资建议和财务管理服务。
    5. linkedIn的生成式AI产品[5]

      • 应用场景:linkedIn利用生成式AI技术改进用户体验,帮助用户更快地获取信息、连接信息点和获取建议。
      • 具体应用:linkedIn的系统使用检索增强生成(RAG)技术,通过调用内部API和Bing搜索,提供个性化的职业建议和内容推荐。

    这些案例展示了LLM在企业发展咨询中的广泛应用,从优化运营到提升客户体验,LLM正在为企业带来巨大的商业价值。


    此外:

    • IBM 利用开源 LLM(如 Llama 2)开发了内部咨询产品 "Consulting Advantage"。这个产品包括一个由 Llama 2 驱动的助手库,帮助 IBM 的顾问为客户设计复杂的服务。IBM 的 16 万名顾问依赖这个系统来提高工作效率和服务质量。
    • 沃尔玛使用 GPT-4 和其他 LLM 来开发多个对话 AI 应用程序,包括用于客户服务的聊天机器人。这些模型帮助沃尔玛提高了客户服务的效率和质量。
    • Shopify 利用 Llama 2 开发了一个名为 Shopify Sidekick 的 AI 驱动工具,帮助小企业主自动完成管理其商务网站的各种任务,如生成产品描述、回应客户查询和创建营销内容。
    • LyRise 使用一个建立在 Llama 上的聊天机器人,像人类招聘人员一样互动,帮助企业从非洲各行业的高质量简历库中找到并雇佣顶尖的 AI 和数据人才。

    1. QuantumBlack, AI by McKinsey ↩

    2. AI tools for consulting - IBM ↩

    3. AI @ Scale | AI Consulting and Strategy | BCG ↩

    4. 开源大模型正在重塑企业AI应用,16个案例看看它们如何落地 ↩

    5. 错误率从10%降至0.01%,领英全面分享LLM应用落地经验 ↩

     
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