1 月 22 日,由中國一汽聯合阿里云通義千問打造的大模型應用 GPT-BI 率先落地,為中國一汽的數字化轉型升級增添新活力。該應用可接收自然語言查詢,結合企業數據自動生成分析圖表,目前可達到近 90% 的準確率。更值得一提的是,相比傳統 BI(Business Intelligence)的“固定問答”,它能實現問答任意組合,數據隨時穿透,做到“問答即洞察”。
從 2022 年中國一汽打響數智化轉型升級攻堅戰以來,基于云原生的業務單元孿生打造現代企業管理體系,闖出了一條具有一汽特色的傳統企業數智化轉型之路。
中國一汽頂層謀劃,堅持一張藍圖繪到底,建立數字化轉型“1164 總體戰法”,圍繞 6 縱 3 橫業務主線成立九支業務 IT 一體化戰隊,打造一汽數智運營系統 (DIOS),實現“雙 100”目標,100% 業務數字化孿生,運營效能提升 100%,持續建設轉型技術體系、轉型方法體系、IT 產品運營體系、數智化能力體系“四個體系”。
據介紹,中國一汽通過近年來的轉型實踐,取得了一系列階段性成果。應用架構思維,解構業務形成管理創新的新模式;實現信息互通,業務協同成為價值創造的新途徑;深化數據應用,數字孿生驅動業務模式的新變革;設計智能模式,知識沉淀促進業務效能新提升;持續敏捷迭代,用戶參與激發出 IT 產品的新效能;實現工作臺作業,開始一條全新業務運營的新賽道。
中國一汽的業務單元孿生積累了海量的數據,大模型技術的出現為企業效能提升注入了新動能。中國一汽正在積極探索“GPT+”的大模型創新范式,GPT-BI 不僅是中國一汽的首個大模型落地案例,也是汽車行業的首個大模型 BI 應用。
BI 是企業最核心的系統之一,是決策數字化和數據治理的關鍵抓手。BI 背后是復雜的數據治理過程,中國一汽創建指標數據治理“五階十六步”法來保證數據準確性,將指標解構成指標對象、維度和度量,實現指標的數字孿生。依托阿里云,基于 468 個已治理指標的初始語料,形成 6 萬條評測數據,構建一汽數據大模型的指標設計、指標拆解、數據尋源、數據建模和數據分析五項能力,通過持續的 badcase 復盤微調,模型整體準確率由最初的 3.2% 提升到 90%,已超過人工治理的平均水平。一汽數據大模型將需求拉動的核心領域數據治理轉變成覆蓋企業的全領域數據治理。
GPT-BI 不僅大大縮短了 BI 分析的報表設計、數據建模等交付周期,更可以窮盡企業有限域的全量指標、模型和報表,用戶輸入問題后,大模型識別問題意圖,解析決策變量,生成 SQL 數據查詢語句,匹配企業實時數據,自動生成最佳決策方案,滿足用戶更靈活智能的數據需求,實現“問答即洞察”,帶來基于動態因子、實時數據的決策革命。
例如,當問到“為什么某車型產量不及預期?”時,未來大模型可先將預期產量和實際產量對比,得出差值后,不僅僅是對顯性變量的分析(例如:生產因設備等原因的異常停產 20 分鐘、某型號配件質量異常等),而是分析涉及的所有變量(例如:原材料供應波動、能源消耗及供應穩定性)。通過對數據排查,最終找出關聯性最大的原因并生成可視化報表。
中國一汽紅旗品牌運營委員會副總裁門欣認為:“大模型是面對未來生產關系的基石,我們要把一汽集團所有的業務用 GPT 大模型重做一遍。業務單元孿生沉淀了海量數據,一汽集團大模型創新路徑是 AI + 業務單元,它會帶來更長遠更深的變革能力,讓企業插上 AI 的翅膀。未來,我們還會把一汽集團的數智化轉型方法論和工具平臺等對外輸出,為行業提供 SaaS 服務。”
基于 GPT-BI 等真實業務場景的探索,中國一汽還將利用大量高質量數據資產,在“阿里云百煉”一站式大模型應用開發平臺上打造面向研發、制造、售后服務等多領域的垂直大模型,讓大模型在生產、銷售等多個環節發揮效用。
與此同時,作為全球領先的云計算和人工智能服務商,阿里云正在推動通義千問大模型在航空、汽車等不同行業的落地應用,共同打造產業生態。
阿里云智能副總裁、汽車能源行業總經理表示:“阿里云要做 AI 時代最開放的云,已經為全國 80% 的科技企業和一半的大模型公司提供了算力支持。在汽車領域,阿里云將基于通義大模型,持續推動 AI 在行業具體應用場景的落地,更好地為客戶的業務創新服務。”
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