齊心集團數(shù)字化雙輪驅動：大模型訓練與數(shù)倉建設并進

　　“當前，我們作為服務商應充分擁抱大模型技術，要相信大模型的生產力將顛覆過去的管理方式和生產結構。”在2024電子商務上，齊心集團CTO于斌平在“深度融合背景下的電商場景創(chuàng)新”主題圓桌對話中分享自己的觀點。

　　從客戶需求出發(fā)，用數(shù)字化技術創(chuàng)造價值，提升客戶滿意度，是齊心集團近年來反復提到的方法論。

　　創(chuàng)始于1991年的齊心集團專注企采購服務30余年，從辦公用品品牌生產制造延展為包括辦公物資、MRO、員工福利、營銷物料等多個場景和領域在內的綜合物資采購服務平臺，目前已經積累了8萬多家優(yōu)質客戶資源，贏得了200多家頭部大型客戶的信賴，其中當前97家央企中已服務過半客戶數(shù)。2023年齊心集團營收突破110億元，躋身百億俱樂部。

　　財報數(shù)據顯示，齊心集團2024年上半年實現(xiàn)營業(yè)收入49.97億元，同比增長12.22%；歸屬于上市公司股東的扣除非經常性損益的凈利潤9196.22萬元，同比增長25.03%。從數(shù)據上看，齊心集團的集采線上訂單增長較為明顯，合約客戶數(shù)增長顯著。此外，在AI大模型的加持下，客戶服務滿意度迅速提升。

　　作為集采領域數(shù)字化先行者，齊心集團的數(shù)字化進展如何？隨著AI大模型全面爆發(fā)，齊心集團如何用AI大模型為業(yè)務全面賦能？

　　日前，億邦動力對話于斌平，了解齊心集團近一年來的數(shù)字化建設進展：AI大規(guī)模應用至業(yè)務場景，訓練行業(yè)大模型與建設數(shù)倉進展令人矚目。

　　01

　　AI大模型技術全面賦能，業(yè)務場景高效優(yōu)化

　　2024年初，齊心集團已將AI大模型技術應用于10余個業(yè)務場景中。短短半年內，AI大模型技術在全盤業(yè)務中的應用迅速增長，達到了40余個業(yè)務場景。對于這一噴井式增長現(xiàn)象，于斌平向億邦動力解釋，“增長的原因首先是業(yè)務痛點；其次是客戶需求驅動；第三是充分理解AI大模型的作用，當業(yè)務人員發(fā)現(xiàn)AI大模型能有效解決多種問題后，他們會提出更多應用場景的需求。”

　　億邦動力獲悉，目前齊心集團AI大模型應用的40余個場景覆蓋了從下單、商品結算、對賬服務，到售后、營銷等全采購流程，針對各個業(yè)務環(huán)節(jié)的痛點給出解決方案，實現(xiàn)降本增效。以詢價為例，一個3萬條信息的詢價單，單純人工處理需要十幾個人花費一周的時間，利用AI大模型的加持，僅用一個晚上就能完成，極大程度上推動了業(yè)務流程提速。

　　此外，齊心集團還用AI大模型服務渠道經銷商。例如通過大模型自然語言對話，經銷商可快速了解產品特點，營銷、優(yōu)惠策等。經銷商還可通過大模型輔助生成市場推廣的方案，方便服務下一級客戶。

　　AI大模型除了為一些業(yè)務場景提效，還將齊心集團的一些業(yè)務場景從原來的“不可能”優(yōu)化為“可能”。

　　數(shù)據治理一直是平臺型企業(yè)管理面臨的一大挑戰(zhàn)，特別是在處理涉及多個供應商和海量商品的數(shù)據時，容易出現(xiàn)數(shù)據冗雜、信息缺失等問題。盡管過去有企業(yè)嘗試運用自然語言處理技術來解決這一難題，但AI在商品標簽學方面的效率和準確性仍有待提高。

　　為了克服這些限，齊心集團采用了先進的大模型技術，憑借其強大的推理能力，有效彌補了自然語言處理技術的不足。通過大模型技術，齊心集團能夠高效地對數(shù)據進行去重、分類，并迅速補全商品的信息屬性，從而建立起一個健全、高效的商品標準庫。

　　“在此之前，由于商品數(shù)據頻繁重復，會導致客戶下單后卻發(fā)現(xiàn)無對應庫存，進而引發(fā)訂單丟失、結算錯誤等一系列問題。這不僅給采購部、商品部、物流部以及財務部帶來了沉重的糾錯負擔，還耗費了大量的時間與人力資源。”

　　于斌平向億邦動力介紹，“通過采用AI數(shù)據進行治理后，這類情況基本上得到了有效避免，其帶來的成本降低雖難以精確估量，但無疑為企業(yè)帶來了顯著的效益提升。”

　　02

　　自主訓練大模型，精準匹配業(yè)務場景

　　業(yè)務場景與AI的深度融合，得益于齊心集團自主進行的大模型訓練。在實際的業(yè)務場景中，通用標準大模型最多只能解決60%-70%的問題，為了更好地賦能業(yè)務，齊心集團訓練專屬行業(yè)大模型。因為在集采行業(yè)中并沒有這樣的先例，于斌平只能帶著技術團隊“摸著石頭過河”。

　　AI1.0時代的知識對企業(yè)的賦能已經產生了限，所以齊心集團開始進行了大模型的深度訓練。技術團隊要充分理解大模型能做什么，不能做什么。技術方案說起來簡單，但實際上技術團隊花費了許多時間去學鉆研。目前在齊心集團的技術團隊中，大多數(shù)技術人員都在加強對大模型的理解。

　　“目前我們將大模型的能力總結為兩方面：一是推理能力，二是泛化能力。將這些能力后，就可以解決業(yè)務中的痛點了。”于斌平表示。

　　由于客戶的多樣化和特殊性，齊心集團采取的是定制化專屬服務。所以在不同的業(yè)務應用場景中，齊心集團為大模型定義了不同的“人設”，再結合通用大模型的基礎能力進行訓練，最后應用到業(yè)務場景中。當前的40余個應用場景，技術團隊訓練了近40個“人設”來匹配。

　　此外，齊心集團的業(yè)務部門對大模型的期望也在不斷提升。在已經由AI賦能的應用場景中，多半是來自客戶的訴求。在數(shù)字化采購領域，齊心集團需要去響應每一個客戶定制化需求，大模型能夠很大程度上提升服務質量與效率。用大模型解決一項業(yè)務需求，短則一周，長不到一個月即可上線。

　　03

　　攜手華為云 大模型助力數(shù)倉建設

　　2024年4月，齊心集團宣布與華為云合作。8月底，擁有智能化DNA的全新數(shù)倉系統(tǒng)全面上線，這是今年齊心集團數(shù)字化進展中的第二大亮點。選擇與華為云合作，除對盤古大模型的認可外，更重要的是面對眾多央國企客戶，華為云對數(shù)據的安全性和性的嚴格把控。

　　早前，齊心集團雖已獨立構建了大數(shù)據平臺以強化報表功能，但缺乏AI大模型技術的深度訓練，該平臺的數(shù)據能力顯得頗為有限。為此，齊心集團著力建設智能化數(shù)據倉庫，旨在實現(xiàn)智能化水平的飛躍式提升。

　　億邦動力了解到，齊心集團的數(shù)倉建設主要有四個顯著階段：首先，報表能力得到進一步增強，數(shù)據倉庫能迅速揭示報表中所發(fā)生的關鍵事件；其次，能力實現(xiàn)質的提升，深入剖析事件背后的原因；第三階段，借助AI大模型技術，數(shù)據倉庫將能夠未來可能發(fā)生的趨勢，這是傳統(tǒng)大數(shù)據平臺所無法企及的能力；最后，在第四階段，系統(tǒng)還將根據結果，智能地提出相應的。

　　于斌平表示，目前，前兩階段的功能已較為成熟，第三、四階段也已有初步進展。與主要基于固有知識，接下來，齊心集團將對數(shù)倉進行專項訓練，讓其在企業(yè)端（to B）場景中更加精準、精細。

　　據億邦智庫測算，2023年全國數(shù)字化采購額約17.2萬億元，主要涉及辦公用品、MRO工業(yè)品、工會福利、營銷物資四大場景。其中，辦公用品市場規(guī)模約2萬億元，MRO工業(yè)品約8.9萬億元。

　　在數(shù)字化采購藍海中，齊心集團作為最早一批擁抱數(shù)字化采購趨勢的企業(yè)，應用AI大模型技術，為齊心集團大幅提升了服務能力和服務半徑。接下來，AI大模型技術還將支撐齊心集團橫向擴張更多服務場景。

　　于斌平表示，齊心集團的技術愿景是將AI大模型技術轉化為企業(yè)的基礎生產力。這一理念不僅體現(xiàn)了齊心集團對技術創(chuàng)新的執(zhí)著追求，也展現(xiàn)了其對行業(yè)未來發(fā)展的深刻洞察。

　　“或許未來某一天，AI大模型在業(yè)務中的應用場景發(fā)展到某一階段的時候，會變成公共的或基礎的能力。但眼前最重要的，就是從實用角度出發(fā)，用AI大模型切實解決業(yè)務痛點，提升業(yè)務效率，降低企業(yè)成本，為客戶創(chuàng)造價值。”于斌平向億邦動力表示。

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