ChatGPT的企业级应用思路。

2023开年，ChatGPT的风席卷着整个商业世界，不少中国公司接连发公告，表示自己也正在研发类ChatGPT的技术和产品，股价应声而涨。

2月10日，京东云也发布公告宣布，旗下言犀人工智能应用平台推出产业版ChatGPT：ChatJD，并公布ChatJD的落地应用路线图“125”计划。包括1个ChatJD智能人机对话平台；零售和金融2个关键领域；内容生成、人机对话、用户意图理解、信息抽取、情感分类5个应用场景。

当业界关注第一个被重塑的业务是搜索还是Office的时候，京东云提出了一个企业级应用的思路——ChatJD将通过在垂直产业的深耕，逐步形成更多通用产业版ChatGPT。

产业版ChatGPT到底是什么？在数字化的深水区，ChatGPT能发挥什么样的作用？

2月11日，京东集团副总裁、IEEE Fellow何晓冬博士在接受金融投资报采访时表示：“我认为必须有前沿的AI技术+真实场景驱动，只有这样才能形成数据与模型的飞轮，持续的迭代产品，并形成商业上的护城河。”

ChatGPT和很多技术的本质一样，企业落地要找到关键场景，才能打开应用的大门。而对于大公司来说，参考微软接入ChatGPT的路径就会发现，最高效的方式，无疑是结合核心业务的行业经验，进行迭代和重塑。

从ChatJD的“125规划”图来看，京东也似乎已经想明白了技术与场景该如何结合。

图：ChatJD及“125”计划路线图

最底层的1个平台是ChatJD智能人机对话平台，是基于此前言犀平台的升级，即在自然语言处理中理解和生成任务的对话平台，预计参数量千亿级，参考ChatGPT所披露的1750亿参数量，ChatJD的能力可以称为及格。

事实上，参考此前言犀的主要业务便会发现，智能人机对话平台翻译过来便是我们熟知的“智能客服”，其中应用最为成熟的两个关键行业，就是零售和金融。这也是AI 1.0时代（我们暂且把2016年AlphaGo开启的这波AI热潮，称为“近代AI 1.0”）NLP技术重点的应用领域。

除了智能客服，包括外呼、智能音箱、数字人等都算是人机对话的场景，也是这次ChatGPT引领NLP技术升级之后，率先会改变的领域之一。

此次京东ChatJD升级之后，某种程度上可以称之为“智能客服2.0”，其应用的两个核心领域就是零售和金融，也正是京东数字化的重要阵地。

从技术的角度来说，相比于“智能客服1.0”，加入了通用大模型之后的2.0版本，在学习「深度」上将有质的飞跃。

在1.0时代，智能客服的底层逻辑是通过关键词触发——数据库搜索——生成模板式回答，这样能够保证交互的时效性和基础问题，但缺少对行业场景的深度学习能力，更重要的是，随着智能客服进入了越来越多的细分场景，需要对其语言逻辑、场景判断、情感感知有更加针对性的训练。

而在2.0版本中，通用型Chat AI改变了“关键词触发”逻辑，而是通过理解、拆解用户需求，并针对性满足。

周鸿祎曾在与张朝阳对谈时讲到了这次技术变化的根本：“此前AI在自然语言理解方面的表现是非常弱的，所以我们都是拿搜索的思路在做。但是ChatGPT通过一个上千亿参数的大语言模型，相当于把全部网络上很多人类的知识都进行了理解和训练，我相信它肯定能通过图灵测试。ChatGPT内部利用Transform的模型，模拟了人脑存储知识的一种向量存储方式，使得它今天回答问题，完全像一个很成熟很油滑的中年人。”

这意味着，ChatGPT技术的加入，让智能机器人从检索式聊天机器人进化到生成式聊天机器人，这就可以让智能客服，从“说明书角色”进化到“人性化服务”。

比如，客户需要退货，智能客服1.0在客户触发“退货”关键词后，会将平台的退货规则发给用户，用户根据规则理解，并手动操作。而智能客服2.0可以直接理解客户退货的原因，判断是“仅退款”“退货退款”“换货”等细分需求，确认需求后，直接将入口发送给客户完成操作。

但通用大模型应用在具体行业中，还需要利用内部数据对其进行封闭式训练，这就考验平台对行业的理解，不只是技术，更是行业Know-how。

在这方面，据京东披露，京东云目前已经拥有4层知识体系、40多个独立子系统、3000多个意图以及3000万个高质量问答知识点，覆盖超过1000万种自营商品的电商知识图谱，这些此前的积累将在训练ChatJD对内部知识的理解和掌握，起到关键作用。

在这样的底层技术和行业应用的螺旋思考下，京东云将场景更进一步具象化，形成了5个应用，包括：内容生成、人机对话、用户意图理解、信息抽取、情感分类。这5个应用覆盖了零售和金融复用率最高的场景，如客户咨询与服务、营销文案、商品摘要生成、电商直播、数字人、研报、金融分析等。

据光锥智能了解到，“言犀”是京东于2020年，由京东智联云自主研发的智能情感客服系统，包括京东智能客服系统、京小智平台商家服务系统、智能金融服务大脑、智能政务热线，言犀智能外呼、言犀数字人等系列产品和解决方案在内的产品矩阵，最早被应用在京东自身的产品中，2020年年底开始对第三方商家开放，截止目前累计服务顾客5.8亿次，并在零售、金融、政务、交通等行业场景有了两年实践经验。

一直以来，智能客服都是AI行业的兵家必争之地。

一方面，客服是人力资源最密集的部门之一，企业面临着不断招人、不断培训、不断流失的高昂人力成本，而他们的大量工作往往是标准和重复的。在智能化时代以AI替代人工客服，不仅可以解放一部分人力、为企业降低人力成本，还能通过机器统计数据、分析、决策，提升效率。

另一方面，智能客服也是AI公司切入行业全面数字化的一个重要抓手。比如对于传统银行来说，智能客服是其数字化转型的重要突破口，通过应用可以不断拓展智能客服的职能边界，将数据转化为企业资产，进而对企业运营管理、营销决策、客户决策等方面进行升级，这也是银行不断推动智能客服迭代的根本原因。

举个简单的例子，通过智能客服产生的用户数据，AI能力能够将其应用在业务引导、产品推荐、热点展示、和资产配置等全流程服务中，帮助用户实现在银行的交易闭环。同时，通过实时洞察和满足客户需求，还有可能形成传统银行外的全新场景。

而这样的思路，便足以见得京东在“产业AI”扎根的野心。

据何晓冬博士透露：2023年，京小智（言犀旗下智能客服机器人）的产品会围绕售前-售中-售后全链路，深耕商家场景解决方案，通过智能交互式对话提升解决效率与客户体验；面向商家服务-营销-运营领域，进一步横向拓展产品矩阵。

图：京小智智能促单模式

纵观2022年整年，京东云有一个十分明确的变化：在经历了近两年战略调整后，2022年京东云明确了“助力实体经济”的目标，无论是通过供应链切入实体业中台，或是通过零售、营销等前端业务倒推实体业的数字化转型，京东云瞄准产业更瞄准实业的差异化路线已经产生。

此次推出的ChatJD定位为“产业AI”和京东云的整体战略一脉相承，和其他云不同，京东的产业AI能力是围绕着“十节甘蔗”形成长的数据链，智能客服被京东成为“数值供应链最后一环”，也是所有数智化能力的集中体现。

“只有将人工智能大规模、系统性地融入产业链的全流程，打造产业AI，才能形成更领先的产业竞争力，京东的实践表明，围绕着供应链全流程来推动人工智能的应用，是更高效的方法。”京东集团高级副总裁、京东集团技术委员会主席曹鹏在2022年世界人工智能大会上发言时解释了京东做产业AI的思路。

京东有着零售业的产业禀赋，所有的技术和能力先在自身业务中实践调优，再推向市场。据京东云介绍，在文本生成方向，基于自研模型K-PLUG生成的商品文案，已覆盖京东3000＋品类，累计生成30亿字，带来超过3亿元GMV；在对话生成方向，京东云通过对京东平台数据的分析，发现弱点和盲区，推出了可解释多跳推理、数值推理和高噪音场景下口语化表达等多项对话推理型AI。

一位头部AI公司从业者向光锥智能表示，相比于C端场景的多样性和复杂性，B端应用场景通常确定性较强，现阶段和未来很长一段时间里，在垂直细分场景中，AI所能发挥的空间更大。

国际知名咨询公司麦肯锡给出了同样的判断，据麦肯锡估计，企业在供应链和制造环节中运用AI所创造的经济将在每年1.3万亿到2万亿美元之间。

广阔市场前景的背后，是我国供应链的数字化、智能化程度仍处于非常早期的阶段，即便京东云当下的思路清楚，但在实践的过程中，仍然道阻且长。

站在当下这个互联网时代与科技时代交替的节点，多年后回头看，十五年前，当刘强东决定自建物流时，外界满是高投入、重资产、回报周期长的反对之声。2014年，京东第一个“亚洲一号”园区落成，开始构建出了完整的物流体系。

在彼时那个快节奏的互联网时代，选择押注这样一个长周期的命题，让京东形成了继电商之后的第二增长曲线。

“大概两三年之后，我们会进入第三条增长曲线，主要是以技术拉动和供应链服务作为核心的增长推动点。”2018年6月的一次采访中，京东创始人刘强东讲道。

这一年，京东全面向技术转型，并在内部实践智能供应链业务优化周转，历经5年沉淀，在一个新技术革命到来之时，京东或许接住了考验。

文丨光锥智能 刘雨琦