依靠AI，98%的财务顾问揭示了7家先锋公司如何解锁新的商业模式

AI以前所未有的速度重塑了企业的经营和竞争格局。

AI带来了巨大的变革潜力，从金融服务到电商零售，从求职到家装购物。

最新发布的OpenAI报告，对7家前沿公司AI应用的宝贵经验进行了深入分析。

报告链接：https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/ai-in-the-enterprise.pdf

它在三个方面带来了显著而可衡量的改进：

• 员工表现：在更短的时间内，帮助员工产生更高质量的成果。
• 常规操作自动化：把人从重复的任务中解放出来，这样他们就可以致力于更有价值的工作。
• 赋能商品：提供更适合客户需求、更快速响应的服务，提升用户体验。

使用AI不同于开发软件或部署云应用程序。使用AI最成功的企业，常常将其视为一种新的模式。

这是一种敢于尝试的实验精神，使他们能够更快地通过迭代的方式实现价值，也更容易得到用户和利益相关者的认可。

下一步，结合客户案例，深入探讨每一个经验。

经验1：从评价入手

通过迭代保证摩根士丹利的质量和安全

摩根士丹利作为世界金融服务领域的龙头企业，非常依赖客户关系。

所以，AI如何在注重个性和隐私的工作中发挥其价值，成为公司内部关注的焦点。

对于每一个准备应用AI的项目，他们的解决办法就是全面评估。

评估是一个严谨、结构化的过程，用来衡量AI模型在特定应用场景中的实际表现，是否符合标准。

与此同时，评估也是借助专家反馈，不断优化AI驱动的业务流程。

首次对摩根士丹利进行评估，重点是提高财务顾问的工作效率和效果。

想法很简单：如果财务顾问能够更快地获取信息，花更少的时间在重复的任务上，就可以为客户提供更高质量的意见。

它们进行了三项评估：

• 语言翻译：衡量模型翻译的准确性和质量。
• 内容总结：根据准确性、相关性和连接性等数据，对模型提取信息的能力进行评估。
• 人工训练比较：从准确性和相关性方面对AI结果和专家顾问的反应进行比较。

这一评价和其它后续评价，使摩根士丹利有信心将这些案例逐步投入到实际操作中。

现在，摩根士丹利98%的财务顾问每天都在使用OpenAI。文件查看率从20%上升到80%，搜索时间大大缩短。

在任务自动化和更快的洞察力的帮助下，财务顾问可以花更多的时间来维持客户关系。

财务顾问的反馈非常好，他们与客户的互动更加紧密，过去几天才能完成的跟进工作，现在几个小时就可以完成。

体验二：将AI融入商品中

更人性化的Indeed职位匹配

如果AI用于自动化和加速繁琐、重复的工作，员工就可以致力于只有人才能做的事情。

AI可以通过多种渠道处理大量的数据，创造出更符合客户需求、更个性化的感觉，让人感觉更加人性化。

Indeed，世界领先的求职网站， GPT-4o mini以一种新的方式为候选人匹配职位。

提供高质量的职位推荐给应聘者只是Indeed服务的第一步，他们还要向应聘者解释为什么要推荐特定的职位。

使用IndeedGPT-4o mini的数据分析和自然语言理解能力，在应聘者的邮件和信息中写下这些信息。「推荐原因」。

广受欢迎的「邀约申请」也可以说明为什么求职者的背景或者过去的工作经验都符合这个职位。

Indeed团队将以前的职位匹配引擎与基于GPT的新版本进行对比测试，新版本增加了定制的背景信息。

资料表明，新版本的性能显著提升：

• 职位申请人数增加了20%。
• 随后的通过率提高了13%——不仅更多的候选人愿意申请，雇主也更倾向于录用他们。

Indeed每月向应聘者发送超过2000万条信息，网站每月浏览量为3.5亿，这些增长对商业产生了巨大影响。

然而，扩大规模也意味着消耗更多的token。

为了提高效率，OpenAI与Indeed合作，微调了一个较小的GPT模型，降低了60% 在消耗token的同时，仍然可以达到类似的效果。

帮助候选人找到合适的工作，并让他们明白为什么某个机会适合自己，这是一个非常人性化的结果。

在AI的帮助下，Indeed团队使广大应聘者能够更快地找到工作，实现双赢。

经验三：立即行动，尽快投资

如何从AI知识储备中获益Klarna？

AI很少可以直接使用，实际应用案例需要不断迭代，才能变得更加成熟，发挥更大的作用。

越早开始，企业从持续改善中获得的收益就越多。

作为全球支付网络和购物平台，Klarna推出了一个新的AI客户服务助手，以优化客户服务。

仅仅几个月，这位助手就处理了三分之二的客户服务咨询，相当于100多名客户服务人员的工作量，平均解决问题的时间从11分钟缩短到2分钟。

估计这个措施可以带来4000万美元的利润增长，而且客户满意度和人工客服差不多。

Klarna通过不断的测试和优化客户服务助手，这些结果并不是一下子就能达到的。

现在Klarna 90%的员工在日常工作中使用AI。

公司内部对AI的熟悉程度越来越高，这使得Klarna更快、更高效地进行内部项目，并且可以不断优化客户体验。

Klarna见证了AI带来的复合效益，并通过尽快投资和鼓励广泛应用，促进了整个市场的拓展。

AI在客户互动方面的突破，给客户带来了更好、更实惠的感受，为员工提供了更具挑战性的工作，为投资者创造了更丰厚的回报。

经验四：定制和微调模型

Lowe怎样优化商品搜索？

那些在AI应用方面取得显著成绩的公司，通常愿意花时间、资源来定制和训练AI模型。

无论是自助操作，还是借助工具和支持，OpenAI都在API上投入了大量的精力，可以更容易地定制和微调模型。

OpenAI与财富50强企业、家装零售商Lowe's密切合作，致力于提高电子商务搜索功能的准确性和相关性。

Lowe's有100多家供应商，产品数据往往不完整或不一致。

关键在于商品描述和标签的准确性，同时需要了解消费者的搜索习惯，这种习惯会因产品类型的不同而改变。这时，微调就发挥作用了。

使用微调OpenAI模型，Lowe's将商品标签的准确性提高20%，错误检测率提高60%。

若将GPT模型比作服装，微调就像量身定做一样，根据企业的具体数据和需要，对模型进行个性化调整。

经验五：让专家掌握AI

西班牙对外银行（BBVA）以专家为主导

员工对公司的业务流程和问题最了解，往往也最有能力找到用AI解决问题的方法。

使这些专家掌握AI，比构建通用的解决方案更有效率。

西班牙对外银行是全球银行业的龙头企业，拥有超过12.5万名员工。他们决定让员工掌握AI，并与法律事务、合规性和信息技术安全团队密切合作，确保AI的合理使用。

在全球范围内，他们推出了ChatGPT企业版，让员工自己探索适用场景。

Elenaa负责西班牙对外银行全球人工智能技术 Alfaro说：「一般来说，在我们这样的企业中，即使我们是原型，也需要投入技术资源，花费大量时间。但是有了定制的GPT，任何人都可以建立应用程序来处理具体的问题，特别容易上手。」

仅仅五个月，西班牙对外银行的员工就创建了2900多个定制GPT，一些应用程序将项目和流程的时间从几周缩短到几个小时。

这种措施对许多专业领域和部门产生了显著影响：

信贷风险团队：使用ChatGPT更快、更准确地评估信贷风险。

法律团队：每年有4万个关于政策、合规等一系列问题的答案。

客户服务团队：实现净推荐值（NPS）情感分析自动化调查。

市场营销、风险控制、运营等部门仍在不断扩大这些成果。

「对于ChatGPT，我们把投资看作是对员工的投资。AI可以扩大我们的潜力，帮助我们提高效率，激发创造力。」

经验六：为开发者扫除障碍

Mercado 如何更快、更稳定地构建LibreAI项目？

开发者资源是很多企业的主要瓶颈，限制了业务的增长。

如果工程团队的任务太多，创新速度就会变慢，大量的应用程序和创意只能积压，难以推进。

Mercadoo是拉丁美洲最大的电子商务和金融技术公司 Libre与OpenAI合作，为解决这一问题搭建了一个开发平台层。

该平台称为Verdi，GPT-4o和GPT-4o。 支持mini。

现在，它可以帮助公司的1.7 一万名开发者统一并加快了AI应用程序的开发。

Verdi整合了语言模型、Python节点和API，打造了一个以自然语言为核心交互界面的可扩展、稳定的平台。

如今，开发者可以在不深入源代码的情况下更快地构建高质量的应用程序。该平台还内置了安全机制、规则限制和路由逻辑。

所以AI应用程序的开发速度大大提高，Mercado 利用它，Libre的员工取得了很多突破：

增加库存容量：GPT-4o mini的视觉标签功能给产品贴上标签，完成商品上架，使公司的商品目录数量增加100。 倍。

检验欺诈行为：每天对数百万个产品清单进行评估，将标记产品的欺诈检测精度提高到近99%。

翻译标题及描述：适应西班牙语和葡萄牙语之间的微小方言差异。

定制化产品描述：满足不同用户的需求。

增加订单数量：一键生成评论摘要，帮助用户快速了解商品反馈。

个性化通知：定制推送通知，提高用户参与度，优化产品推荐。

接下来，Mercado Libre也打算使用它 Verdi 提升物流，减少延迟交付，在公司内部承担更多有影响力的任务。

经验七：设定大胆的自动化目标

如何实现OpenAI工作自动化？

对于OpenAI，我们每天都会接触到AI，因此我们经常会发现新的自动化工作方法。

举例来说，客户服务团队以前的工作非常繁琐，要花很多时间浏览系统，核实情况，写回复，还要为客户采取正确的行动。

所以，我们建立了一个内部自动化平台。基于当前的工作流程和设备运行，可以自动处理重复工作，加快分析和运行速度。

第一个应用领域是基于Gmail写客户回复，并触发相关操作。

有了这个自动化平台，团队可以立即准确获取客户数据和相关知识文章，并将这些信息融入到回复邮件或具体操作中，比如更新账户信息，建立客服订单。

将AI融入到当前的工作流程中，团队工作更加高效，响应更加迅速，也更加以客户为中心。

该平台每月处理数十万项任务，使员工能够致力于更有影响力的工作。

果不其然，这一系统现已在其它部门推广。

所有这些都可以实现，因为我们从一开始就设定了大胆的自动化目标，没有把低效率的流程作为业务运营的必要成本。

从前面的例子可以看出，每个企业都有机会利用AI来提高业务成果。 。

不同的企业和行业可能会有不同的使用场景，但是这些经验适合所有的市场。

它们的共同特点是：布署人工智能需要开放、勇于尝试的思维，以及严格的评价和安全保障。

那些成功的企业不会盲目地将AI模型应用到所有的工作流程中，而是在迭代中学习高回报、低投入的使用场景，然后将经验运用到新的领域。

结果显而易见，还可以衡量：流程更加快速准确，用户体验更加个性化，员工可以致力于自己擅长的工作，工作更加有意义。

现在，公司正在整合AI工作流程，实现越来越复杂的流程自动化，并且经常使用工具、资源和其他智能体来实现目标。

参考资料：

https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/ai-in-the-enterprise.pdf

https://openai.com/business/guides-and-resources/

本文来自微信微信官方账号“新智元”，编辑：英智，36氪经授权发布。

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