AI技术及在电力商业中的应用

【课程背景】AI的发展，直接带动了各行各业的迭代更新。每家企业都需要了解AI的概念、目的和解决问题的原理。结合自身企业的业务情况，需要掌握相关的技术，赋能自身业务。

【课程收获】

1. 了解AI的发展史、AI的分类

2. 理解AI是如何赋能科学决策的

3. 了解AI在日常业务中的应用

【课程对象】电力系统相关成员

【课程时长】1天

【课程大纲】

第一篇：AI的发展史

一、AI

1. 诞生：AI是如何诞生的

2. 命题：AI是解决什么问题的？

3. 发展：AI在解决问题的路上都走过了哪些阶段？

4. 趋势：AI的分类

（1）分析性AI：机器学习与深度学习

- 监督学习

- 无监督学习

- 强化学习

- 深度学习：图像识别与人类自然语言理解

（2）生成式AI：GPT与大模型

二、AI大模型的发展历程与现状

1. 早期AI模型的发展

- 从传统机器学习到深度学习的转变

- 早期深度学习模型的局限性

2. AI大模型的崛起

- 预训练模型的出现与影响

- 大规模数据集与算力的推动作用

3. 当前AI大模型的发展现状

- 全球范围内的研究热点与趋势

- 主流AI大模型的对比分析

三、国内外主流AI大模型介绍

1. 国际主流AI大模型

- GPT系列：GPT-3、GPT-4的特点与应用场景

- 其他国际知名大模型：如BERT、T5等

2. 国内主流AI大模型

- 华为盘古大模型

- 百度飞桨文心大模型

- 阿里巴巴的M6大模型

- 科大讯飞的星火大模型

3. 大模型的评估与比较

- 性能指标与评价方法

- 各模型的优缺点分析

四、AI大模型在提升办公效率和产业数字化方面的应用

1. AI大模型在办公自动化中的应用

-基于NLP的文本处理

- 基于CV的图像生成和视频生成

- 基于语音的语音助手和智能会议记录

2. AI产业大模型在产业数字化中的应用案例

- 金融行业：智能风控与投资决策支持

- 医疗行业：病历分析与疾病预测

- 教育行业：智能辅导与个性化教学

- 电商行业：智能推荐与营销策略优化

五、AI大模型的挑战与未来发展

1. 技术挑战与解决方案

- 模型的可解释性与透明度问题

- 数据隐私与安全问题

- AI算力资源与环境的可持续性

2. 未来发展趋势与预测

- 多模态大模型的融合与发展

- 个性化与定制化服务的需求增长

- AI大模型与其他技术的结合创新（如AIoT、5G等）

第二篇：AI的应用

一．无人机巡检

1. AI在无人机巡检中的应用

2. 无人机巡检的技术原理

- 监督学习

- 图像识别技术

- 大模型的介入

二．智能客服

1.智能客服搭建的指导思想

- 全渠道，打通前台所有渠道，实现全渠道集成化接入

- 全链条，从渠道-客服-CRM全链条，业务数据指导客服工作

- 数据化，SCRM（来源、标签、画像、交易），实现个性化、场景化服务

- 集成化，人工坐席+机器人客服+工单+SRCM+质检+培训

- 智能化，NLU+培训机器人+数字人，实现客服的智能化、智慧化

2.智能客服系统阶段性技术配置

- 初期标配：在线客服、工单系统、云客服、云呼叫中心

- 普及配置：文本机器人与语音机器人

- 专业配置：智能质检与坐席辅助

- 创新配置：培训机器人与数字人

【解析】2024年智能客服产品热力图

3.智能客服体系搭建

- 多渠道客服构建=呼叫中心+微信+微博+抖音+...

- 全渠道智能工单：计划工单、批量建单与自定义SLA

- .SCRM系统，搭建客户标签画像、业务订单、历史会话消息等

- 坐席辅助，辅助人工呼叫和坐席客服，实现高效服务

- 智能质检，借助AI技术实现人工客服的智能质检

- 机器人客服，人机交互技术，大幅度提升服务效率，降低企业运营成本

4.ChatGPT在智能客服中的应用

- 生成式AI大模型的建立

- ChatGPT赋能用户实现更好的体验

- ChatGPT在智能客服中应用的现状及未来趋势

三．智能充电桩

1. 智能调度与管理

2. 充电需求预测与优化

3. 智能维护与故障预测

4. 能源管理与节能减排

5. 个性化服务推荐

6. 安全与防盗

【案例】华为智能充电桩的解决方案解读

四．智能营销

1. 用户数据分析

2. 个性化推荐语精准化营销

3. 智能广告投放

4. 营销自动化与小率提升

5. 市场趋势预测与策略制定

【案例】有赞微商城的智能营销体系