人工智能革命商业：大语言模型的 5 种变革性用途
在商业与技术的领域，对话式人工智能已经获得了行业广泛的认可与使用，也产生了重大而直接的价值。
最初这是由GPT-2 到 GPT-3 等大语言模型奠定了深厚基础，然后它们的高级后继者将对话界面提升到了新的高度。
新版本的大语言模型不仅仅能处理输入，还能够完美地集成到聊天环境中，从而实现动态、响应式，并根据用户需求智能定制的交互。
OpenAI 和 Google 等通过 API 对外开放，可以让开发者快速集成，让企业能够将人工智能驱动的功能增强到现有系统。
对考虑数据隐私的组织来说，使用开源框架在本地部署大型语言模型，也可以解决相关问题，建立自己的规则。
这种灵活性也是存在代价，无论是硬件投资还是云部署支出。通过精心设计的架构，企业可以有效地利用 ChatGPT 或 Google Bard 的 API 等商业模型，而不会损害其私人数据。
集成本地模型和商业模型目前也已经可能，其中敏感数据由本地模型处理以限制数据暴露，并且商业模型的更广泛功能用于更通用的交互。
5 个关键业务用例跨越不同的业务领域。这些人工智能驱动的工具超越了单纯的技术进步；他们正在重塑企业与客户互动的方式，简化复杂的运营，并鼓励新形式的创新。我们现在将探讨这些模型产生深远影响的五个关键用例。客户支持助手对话式人工智能的第一个也是最直观的应用在于客户参与。通过将这些模型集成到客户生命周期的各个阶段，企业可以明显增强与客户的互动。让我们探讨一下实现这一目标：
1）订单处理——对话式人工智能可以将传统的订单处理流程转变为交互式、高效且用户友好的体验。通过以自然语言理解和处理客户请求，这些模型可以促进无缝订单下达、定制与确认。
2）客户支持——人工智能驱动的聊天界面是客户咨询和支持的第一联系点。通过利用大型语言模型，企业可以提供即时、准确的 24*7 支持。这不仅可以缩短响应时间，还可以确保所提供支持质量的一致性。
3）投诉管理- 处理客户的不满和投诉是客户服务的一个重要方面。对话式人工智能可以有效地分类投诉，提供即时响应，并将复杂问题上报给人类代表。这种方法有助于管理客户的期望，并通过确保及时有效地解决他们的问题来提高满意度。
