Strategie Ai Xiongfeng |. Welche KI-Anwendungen schnell implementiert werden können – TMT Rise Series (4)

Jinxuan·Core Viewpoint

1. So vergleichen Sie den Implementierungsfortschritt von KI-Anwendungen in verschiedenen Bereichen: der Rahmen für Investitionen und Fehlertoleranz

KI-Anwendungsfelder, von einfach bis schwierig im technischen Schwierigkeitsgrad, können in drei Ebenen unterteilt werden: „unterstützte Entscheidungsfindung, unterstützte Erstellung und Ersatzausführung“. 1) Entscheidungsunterstützung liegt vor, wenn KI auf der Grundlage von Daten und Informationen Wissen bildet und dann Menschen dabei hilft, Entscheidungen zu treffen und bestimmte Aufgaben zu erledigen, die keine hohe Genauigkeit erfordern. Wird hauptsächlich im Privatleben, im Büro und bei professionellen Dienstleistungen eingesetzt. Zum Beispiel: Intelligente Assistenten: Alltagsleben, Büromanagement usw.; professionelle Dienstleistungen: Werbung, Bildung, Finanzen, medizinische Versorgung, Logistik, Sicherheit, Elektrizität usw. 2) Unterstützte Kreativität ist die Bildung logischer Denkfähigkeiten auf der Grundlage von Wissen Unterstützen Sie die Erstellung kreativer Ziele. Es wird hauptsächlich in Informationen, Texten, Bildern, Filmen, Spielen usw. verwendet. 3) Ersatzausführung ist die Bildung hochpräziser Ausführungsfähigkeiten der KI auf der Grundlage logischer Überlegungen. Sie wird hauptsächlich im Bereich intelligenter Maschinen zum Ersetzen verwendet Menschen bei der Umsetzung von Lösungen, die eine hohe Präzision erfordern. Wie intelligente Autos, intelligente Roboter, intelligente Fabriken usw.

Die Umsetzung von KI-Anwendungen hängt einerseits von den Investitionen der Unternehmen in das Anwendungsfeld ab (einschließlich F&E-Investitionen und Kapitalaufwendungen etc.), andererseits auch von der Fehlertoleranzquote der Anwendungsbereich (im Allgemeinen sind KI-Anwendungsbereiche mit geringen Trial-and-Error-Kosten tendenziell einfacher zu landen). Aus der Bottom-up-Perspektive werden Anwendungsbereiche mit hohen Investitionen und hoher Fehlertoleranz tendenziell schneller umgesetzt. In einigen Bereichen ist die Fehlertoleranzrate trotz hoher Investitionen niedrig und die Implementierung von KI-Anwendungen in diesen Bereichen dauert in der Regel länger. Darüber hinaus wird es in Bereichen mit geringen Investitionen schwierig sein, die Anwendung zu implementieren, wenn die Kosten für Versuch und Irrtum hoch sind. In manchen Branchen ist die Fehlertoleranz zwar höher, aber geringe Investitionen bedeuten oft weniger Spielraum für die Anwendungsimplementierung.

2. Es wird erwartet, dass Office-Suiten, Finanz-IT, Unternehmensdienstleistungen und andere Branchen als erste implementiert werden

Computeranwendungsszenarien sind umfangreich, obwohl der Anteil der C-Seite nicht hoch ist, es gibt jedoch häufiger Bürosoftware, Wertpapier-IT, intelligente Hardware usw. und die Nachfrage ist relativ marktorientiert. einschließlich Industriesoftware, Unternehmensdienstleistungen und Finanztechnologie.

Office Suite: Die aktuelle Welle der AIGC-Technologie, die von großen Modellen vorangetrieben wird, wirkt sich im Bereich der Office-Suiten hauptsächlich in zwei großen Dimensionen aus: Erstens wurde die programmatische Arbeit durch die intelligente Identifizierung, Analyse und Überprüfung unstrukturierter Dokumente erheblich verbessert Verbessert Die zweite besteht darin, Kreativarbeitern eine große Anzahl optionaler Kreativmaterialien zur Verfügung zu stellen und ein intelligenter Assistent für Kreativarbeiter zu werden, der sie bei ihrer Kreation unterstützt.

Finanz-IT: Generative große Sprachmodelle können Szenarien wie intelligenten Kundenservice, Produktempfehlung, Marktanalyse, Risikokontrolle und Berichtserstellung in der Finanzbranche ermöglichen und Banken, Wertpapierfirmen und anderen Finanzinstituten dabei helfen, die Servicequalität und Arbeit zu verbessern Effizienz.

Enterprise Services: Als Wegbereiter der Digitalisierung und Intelligenz in allen nachgelagerten Industrien wird erwartet, dass es erheblich davon profitiert. Mit der Einführung großer Modelle großer Technologiehersteller: Baidus „Wenxin Qianfan“ bietet Kunden große Sprachmodelldienste auf Unternehmensebene; Alibaba startet das „Tongyi Qianwen Partnerprogramm“, das verschiedene Branchen abdeckt, und AGI-Schulungen für allgemeine Fähigkeiten + segmentierte Szenariomodelle erwartet Das Puzzle auf den Ebenen ERP, CRM, OA, HR und anderen Ebenen neu gestalten

3. Medien: Es wird erwartet, dass Spiele, Marketing und andere Branchen als erste umgesetzt werden

Aus Sicht der Umsetzungstrends glauben wir, dass die durch „KI + Inhalte“ repräsentierte Branche so schnell wie möglich umgesetzt wird und die Dividenden dieser KI-Runde früher erhalten wird. Die Gründe sind: 1) Das KI-Ökosystem ist erfolgreich und alle führenden Hersteller haben selbst entwickelte große Modelle veröffentlicht. Für Content-Unternehmen können KI-Funktionen direkt durch direkte Anrufe oder B-seitige Zusammenarbeit erworben werden. 2) Die aktuelle KI-Technologie kann bereits dabei helfen, einfache Inhaltserstellung zu realisieren, und die Industrietechnologie verfügt über erste Anwendungsmöglichkeiten.

Spiele: Die Implementierungsszenarien von KI + Spieleterminal lassen sich in zwei Hauptebenen einteilen: 1) Kostensenkung und Effizienzsteigerung im Forschungs- und Entwicklungsprozess: KI kann dadurch effektiv Kosten senken und die Effizienz im Spieleproduktionsprozess steigern seiner hohen Effizienz und niedrigen Kosten. Die AIGC-Technologie hat ein offensichtliches Potenzial zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung in Bereichen wie der Generierung von 2D-Kunststapelbildern, der grundlegenden Codeüberprüfung und der KI-Sprachanwendung gezeigt. 2) Verbesserung der Benutzererfahrung: Der intelligente AIBot kann ein stärkeres Gefühl der Interaktion als Assistent und NPC während des Spiels vermitteln, indem er AIGC verwendet, um Spielniveaus zu bereichern und die Spielbarkeit für Benutzer usw. zu verbessern.

Marketing: KI+-Werbung nimmt ebenfalls Gestalt an und wird das Verständnis von Inhalten und Modelle zur Anzeigenbereitstellung verbessern. Zum Beispiel: Sanrenxing und iFlytek haben zusammengearbeitet, um gemeinsam die nächste Generation multimodaler intelligenter KI-Marketingtools zu entwickeln. Die Werbeseite von Tencent ist auch mit dem Hunyuan-Großmodell und dem Werbepräzisionsranking-Modell verbunden, um die gesamte Verbindung von der Werbeproduktion bis zum Push zu optimieren und die Effizienz zu steigern.

Risikoerinnerung

Der wirtschaftliche Abschwung übertrifft die Erwartungen, das Risiko eines Rückgangs der makroökonomischen Liquidität, Black Swan-Ereignisse im Ausland und die Umsetzung der Industriepolitik bleiben hinter den Erwartungen zurück

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