施耐德电气首席人工智能官探讨定制ChatGPT应用方案

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施耐德电气正在利用微软的Azure OpenAI平台，开发先进的聊天机器人解决方案，旨在提升员工生产力和丰富客户互动。该项目的关键工具包括资源顾问客户端（Resource Advisor Client），一个数据分析和决策助手；内部对话助手Jo-Chat GPT；以及为客户服务代表提供支持的知识机器人（Knowledge Bot）。此外，他们还推出了财务顾问（Finance Advisor），旨在协助财务分析师处理会计任务，并推出对话搜索功能，让客户能够用自然对话方式咨询产品信息。同时，施耐德电气计划整合GitHub Copilot，以简化创作流程和运营工作流。Azure OpenAI平台使企业能够创建安全的ChatGPT版本，利用专有数据。

施耐德电气的首席人工智能官菲利普·兰巴赫（Philippe Rambach）分享了公司在开发这些人工智能工具方面的思路，并就实施大规模生成型人工智能项目提供了指导。以下是他对生成型人工智能及风险管理的看法摘要。

拥抱生成型人工智能并管理风险

兰巴赫强调，自主开发的Jo-Chat GPT聊天机器人是减少数据泄露风险的战略举措，旨在充分发挥人工智能的价值。他们为员工实施了严格的培训，强调在使用人工智能输出结果前进行验证的重要性。知识港（Knowledge Port）工具正是这一战略的体现，使客户服务人员能从用户手册和常见问题中提取可靠信息。

为了防止数据泄露，他们的系统训练数据仅使用内部信息，以确保更高的准确性和可靠性。实施嵌入向量和源材料的直接链接为客户服务员工提供了额外的验证层。

选择微软Azure的原因

施耐德电气选择Azure是因为他们需要一个安全的工业解决方案。兰巴赫表示，基于与微软的紧密合作关系，选择Azure是启动生成型人工智能旅程的理智之举，强调了安全性、效率和易用性。尽管他们计划探索其他大型语言模型（LLMs），但选择微软的技术降低了风险和复杂性。

探索其他人工智能系统

虽然未来系统的具体细节尚保密，兰巴赫透露施耐德电气正在评估多种AI解决方案，包括用于知识管理的Google Bard和LangChain。公司致力于寻找并利用最佳技术。

确定人工智能实施的用例

施耐德电气在探索生成型人工智能时，将业务需求置于技术能力之上。例如，他们计划购买现成的软件代码生成解决方案，而非自行开发。然而，他们也意识到为专有知识管理开发定制内部解决方案的必要性，这对提升客户服务至关重要。

数据集成中的挑战与策略

在实施过程中，施耐德电气强调采用统一的方法，结合AI专家和业务领导者的意见，以确保有效部署。他们专注于大规模提供价值，而不仅仅是进行试点项目。这一协作策略有助于打破数据孤岛，确保所开发的解决方案满足业务需求。

安全性和成本考量

安全性至关重要，人工智能产品需经过施耐德电气的标准协议进行严格的网络安全和数据隐私评估。在成本方面，公司选择了GPT-3.5作为客户服务中心的解决方案，强调其成本效益和环境可持续性。通过优先考虑高效解决方案，施耐德电气旨在降低支出和碳排放。

未来的人工智能发展

展望未来，施耐德电气计划扩展Copilot服务，增强知识管理，并进一步支持员工使用生成型人工智能。这些发展将有助于提升内部流程和客户互动。

为未来部署吸取的经验教训

兰巴赫从这些initiatives中得出一个重要的教训，即在技术采用中要具备灵活性。企业应准备好在新的技术提供更优能力时，放弃已有解决方案。这意味着要及时停止对某一项目的持续投资，接受更新、更有效的替代方案，这是在快速发展的人工智能领域中至关重要的心态。

施耐德电气通过拥抱创新技术和结构化实施，积极塑造工业领域的AI未来，确保运营效率和客户满意度得到优先考虑。

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