【研报解读】大模型+Agent，让企业服务更智能高效有价值

#产品经理#企业服务#大模型#AI Agent企业服务是一种面向企业的支持性服务，随着数字化转型的加速，技术手段和数据要素的重要性不断提升。大模型是一种基于海量数据训练而来的人工智能技术，能够在跨领域、多任务的处理中表现出强大的学习和理解能力。AIAgent是一种具备独立思考、工具调用能力等特征的系统，能够满足更广泛的垂类场景需求。本报告将从技术侧和需求侧两个角度，探讨大模型和AIAgent在企业服务领域的应用现状和发展趋势。

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今日研报分享：《2024年中国企业服务研究报告》

今日电子书分享：互联网经济三部曲：《数字经济》+《分享经济》+《互联网+》

这篇行业报告是由艾瑞咨询研究院发布的《2024年中国企业服务研究报告》，主要分析了中国企业服务市场的规模、结构、演进和趋势，以及各细分赛道的投融资和上市情况。报告的目标是为企业服务的供需双方提供全面的市场洞察和发展建议，以助力企业服务的创新和转型。报告的主旨是强调数字化转型和大模型技术对企业服务的重塑和提升作用，以及企业服务在推动中国企业现代化经营管理中的重要角色。报告的作者是企服研究一组，属于艾瑞咨询研究院的一个专业团队，致力于对企业服务领域的深入研究和分析。

《智能营销—大模型如何为运营与产品经理赋能》

企业服务市场规模及增长趋势

报告显示，2023年中国企业服务市场规模已达到约11.4万亿元，同比增长4.5%，预计到2026年市场规模将进一步扩大至13.6万亿元，复合年增长率为6.1%。

企业数字化转型的需求和潜力。企业服务的本质是技术驱动下的社会分工变革，围绕数字化转型的核心理念，技术手段和数据要素的重要性不断提升。随着宏观经济的进一步复苏、AI大模型等技术的广泛落地，企业服务市场将持续受益于企业数字化转型的需求和潜力。
企业服务的专业化和标准化。3企业服务市场的细分赛道众多，涵盖了各个业务和职能部门的需求。针对需求高频的垂直领域，企业服务厂商可以沉淀最佳实践，形成行业解决方案，助力厂商提高市场竞争力和盈利能力。4同时，通过促进服务流程的标准化，提升服务质量和效率，降低服务成本和风险，推动企业服务的规模化发展。
企业服务的创新和变革。企业服务市场的发展也面临着一些挑战和机遇，如客户需求的多样化和个性化、技术变革的快速和不确定性、市场竞争的激烈和复杂性等。这些因素要求企业服务厂商不断创新和变革，寻求新的增长点和差异化优势，提供更加智能化、灵活化、定制化的服务。例如，生成式AI和AI Agent等前沿技术的应用，可以拓宽企业服务的能力边界，实现服务价值的跃升。

生成式AI重塑企业服务

报告介绍了生成式AI的概念、优势能力和应用方向，并分析了如何将生成式AI与企业服务场景相结合，实现服务边界的拓展和服务价值的提升。

生成式AI是一种基于已有数据生成新的数据实例的人工智能技术，它可以在创意内容生成、信息查询提炼和自然语言交互等方面展现出强大的能力。从产品经理的角度来看，生成式AI可以为企业服务领域带来以下几方面的价值：

降低成本和提升效率。生成式AI可以替代或辅助人工完成一些重复性、低价值或高难度的任务，如文案编写、数据分析、客服回答等，节省人力资源和时间成本，提高工作质量和效率。
改进现有的产品和服务。生成式AI可以为企业服务的现有产品和服务增加新的功能和特性，如个性化推荐、智能搜索、语音识别等，提升用户体验和满意度，增强产品和服务的竞争力。
鼓励创新和增长。生成式AI可以为企业服务领域提供新的思路和灵感，如新的商业模式、新的市场机会、新的解决方案等，促进企业服务的创新和发展，拓展服务边界和价值。

生成式AI的应用需要结合企业服务的具体场景和需求，将行业专业知识、企业私有数据与大模型相结合，降低模型幻觉，提高对特定任务的适应性。通过预训练、微调和RAG等技术手段，可以实现从通用大模型到企业级应用的转化，实现生成式AI在企业服务领域的落地。

大模型在企业服务领域的落地路径

报告探讨了从通用大模型到企业级应用的实现路径，指出领域专业知识是关键壁垒，并提出了在预训练、微调和RAG环节引入领域专业知识的技术方案。

大模型的优势与挑战：大模型是指具有海量参数规模、自注意力机制和模型泛化能力的人工智能模型，能够处理复杂的跨领域、多任务的生成式AI应用。然而，大模型也存在幻觉问题，即在特定的任务或领域中，可能产生不符合逻辑或事实的输出，这对于企业服务领域的准确性和可解释性要求较高的场景是不可接受的。
领域专业知识的重要性：为了降低模型幻觉，提高对特定任务的适应性，需要将行业专业知识、企业私有数据与大模型相结合，形成更加符合专业场景的企业级应用。领域专业知识可以帮助模型理解任务的目标、约束和评价标准，以及领域的语言、概念和规则，从而提高模型的生成质量和可信度。
技术实现路径：从通用大模型到企业级应用，可以通过预训练、微调和RAG三个环节来引入领域专业知识。预训练是指使用通用数据和领域数据混合训练或构建行业大模型，捕捉底层的语言规则、结构和模式。微调是指针对特定任务或领域进行数据标注，对预训练模型进行进一步训练，使模型能够专注于特定的任务或领域。RAG是指检索增强生成，通过引入外部知识库增强语言模型的生成能力，无需频繁重新训练模型，即可提高模型的可解释性。具体选择何种技术路径，应结合场景特征、数据基础来对投入产出比进行综合判断。

大模型部署及服务模式探讨

报告分析了大模型的部署应用存在的技术和资金门槛，提出了云上智能算力和一站式模型服务平台两类新型的服务模式，并介绍了相关的云厂商和服务商。

云上智能算力：降低大模型的部署成本和难度。由于大模型需要海量的数据和计算资源，训练和推理的成本非常高昂，而且算力资源的需求和利用率存在波动。因此，云上智能算力成为了一种更具性价比的选择，可以提供异构集群、峰谷互补、任务调度和算力分配等服务，帮助企业快速、灵活、高效地部署大模型应用。目前，阿里云、腾讯云、华为云等云厂商都在积极布局云上智能算力领域，提供各种规格的AI芯片、云服务器和云服务，满足不同场景和需求的算力需求。
一站式模型服务平台：提供从数据标注到模型应用的全流程服务。对于初创企业和开发者而言，除了算力资源外，还需要专业的数据标注、模型训练、模型微调、模型部署和模型应用等服务，以实现大模型的快速落地。一站式模型服务平台就是围绕模型的全生命周期提供平台能力的服务模式，可以帮助用户快速构建、测试、优化和发布大模型应用，降低技术门槛和开发难度。目前，百度飞桨、清华大学开源软件协会、DataCanvas等服务商都在提供一站式模型服务平台，支持多种大模型和应用场景。

企业服务赛道总览

报告基于业务和职能部门对企业服务赛道进行了划分，并给出了详细的版图谱，展示了各个赛道的典型厂商和应用实践。

企业服务赛道总览：企业服务是指面向企业提供的支持性服务，通常涵盖“ToB”和“段时间”两大基本要素。根据服务模式，企业服务可以划分为外包型、平台型和租用型。报告基于业务和职能部门对企业服务赛道进行了划分，并给出了详细的版图谱，展示了各个赛道的典型厂商和应用实践。从版图谱中可以看出，企业服务涉及的领域非常广泛，包括研发设计、生产制造、营销获客、财税金融、法律事务、人力资源等，涵盖了企业的各个环节和层面。各个赛道的市场规模、竞争格局、技术驱动、创新方向等也有所不同，反映了企业服务市场的多元化和细分化特征。从产品经理的角度来看，了解企业服务赛道的总览，有助于把握市场动态，寻找创新机会，定位目标客户，设计合适的产品方案，提升产品竞争力。