課程目標

2022年11月，OpenAI上線ChatGPT，短短3個月，GPT熱潮已迅速席卷全球。ChatGPT是一個對話模型，采用大量的參數和大量的數據進行訓練，基于人類反饋的強化學習算法，將NLP技術和機器學習結合，極大地提升了模型算法的效率和能力。與此同時，GPT模型、擴散模型等新技術的突破，產生了巨大的顛覆力量，帶來了全新的人工智能落地場景和商業機會。

ChatGPT 的出現將 AIGC 這個概念捧上了熱度高點，但是在討論熱度過后，ChatGPT 的發展還需面臨一個關鍵問題，即如何才能實現商業化落地，找到后續的發展路徑？對 ChatGPT 而言，企業管理者有哪些可以參考的商業化落地方向？

本課程通過對ChatGPT業務的體系化講解，使企業管理者能夠快速理解業務核心本質，建立AIGC時代下的全新思維理念，本次分享也是企業實現數字化轉型、管理者數字化意識培養的最佳學習路徑。

課程收益

? 深度復盤-全方位洞察ChatGPT

? 市場洞察-了解ChatGPT行業規模及國內外競品布局方向

? 技術分析-掌握ChatGPT不同階段的技術底層邏輯

? 行業展望-學習AIGC時代下的多場景商用基礎

? 商業方向-探索可落地的商用前景及實施路徑

方案特色

通過對相關案例的剖析講解、十分生動且有趣的教練講授風格，以及方案學習過程中的充分互動，使得學員的學習積極性大大提高，學員好評率高。

授課時長（定制課程)

課程大綱

章節1 AIGC時代新紀元，ChatGPT深度復盤

ChatGPT：AI的曠世巨作

ChatGPT: 前景廣闊，打開海量應用場景

ChatGPT的前世今生

CHATGPT的一小步，AI的一大步

CHATGPT到底強在哪？

ChatGPT的背后: 強大的AI公司OpenAI

新增:Sora核心技術原理及案例解讀

Sora 到底是什么？

Sora能超越所有大模型的核心功能到底是什么？

Sora 的出現會對產品設計帶來哪些影響？

OpenAI的商業模式

ChatGPT促使AIGC快速商業化發展

哪些科技巨頭不斷下注AI行業：

谷歌：注資3億美元投資競品Anthropic

微軟：利用ChatGPT提高產品競爭力

亞馬遜：已將ChatGPT受到運用在各種工作職能中

Stability AI : Stable Diffusion圖片生成AI大有可為

Jasper ：采用同類底層技術，證明巨大商業潛力

大模型應用總結與展望

章節2 市場洞察：ChatGPT——AI平民化的里程碑

OpenAI與微軟合作加速商業化進程

OpenAI 的ChatGPT是生成式人工智能技

( AIGC )浪潮的一部分

產品發布后用戶數分析

ChatGPT已能覆蓋的能力域

ChatGPT具備哪些先進性特征

哪些科技巨頭不斷下注AI行業：

谷歌：注資3億美元投資競品Anthropic

微軟：利用ChatGPT提高產品競爭力

亞馬遜：已將ChatGPT受到運用在各種工作職能中

Stability AI : Stable Diffusion圖片生成AI大有可為

Jasper ：采用同類底層技術，證明巨大商業潛力

國內廠商(百度&騰訊)：高度關注 積極探索前沿技術

AIGC創業公司大比拼：國外ChatGPT的優勢遙遙領先并有望延續

國內市場中哪些企業更具優勢

附.大模型廠商整體測評報告

主流大模型綜合指數分析

ChatGPT4

ChatGPT3.5

文心一言

通義千問

訊飛星火

商湯商量

ChatGLM

Vicuna-13B

以上各家基礎能力對比介紹

各家產品智商測試案例介紹

各家產品情商測試案例介紹

各家產品工作提效案例介紹

國內大模型應用總結與展望

章節3  技術路徑分析：基于人類反饋系統，ChatGPT助力跨模態AI生成應用

ChatGPT經歷多類技術路線演化過程分析

Transformer的應用標志著基礎模型時代的開始

Transformer奠定生成式AI領域的游戲規則

Transformer實現不同技術場景對應的不同技術原理

GPT-1 ：借助預訓練，進行無監督訓練和有監督微調

GPT-2 ：采用多任務系統，基于GPT-1進行優化

GPT-3取得突破性進展，任務結果難以與人類作品區分開來

InstructGPT模型在GPT-3基礎上進一步強化

ChatGPT核心技術優勢--

提升了理解人類思維的準確性！

ChatGPT第三階段發展的必然產物

章節4  行業進程展望： AIGC奠定多場景商用基礎

ChatGPT已成為AIGC功能矩陣中的重要板塊

AIGC行業發展經歷了三個主要時期

AIGC產業鏈涵蓋領域

AIGC產業鏈上下游玩家

AIGC有望成為主流內容生產模式

不同模態對應著各種生成技術及應用場景

AIGC文本生成技術商業化落地有望優勢先發

AIGC圖像生成技術&音頻生成技術&視頻生成技術

為AIGC應用生態中的高潛力場景

AIGC改變數字內容生產模式

AIGC打破傳統娛樂體驗邊界

AIGC促進各行業轉型升級：

--教育、金融、醫療、工業

AIGC在十三個場景的應用

AIGC +營銷： 從認知到復購的全鏈路策略支持助手

AIGC +客服：客戶線索留存和規則優化已實現

AIGC +辦公協同：賦能創新與更進一步的自動化

AIGC +信息安全 ：精準防御 ，高效響應

AIGC +產品/交互設計 ：助力產品上線全面加速

AIGC +基礎作業環節 ：合格的辦公室文員與助手

AIGC +出海服務： 語言與市場差異帶來的阻礙大大降低

AIGC +數據治理 ：激活數據潛能， 驅動治理創新

AIGC +知識管理 ：構建屬于企業和員工的“ChatGPT”

AIGC+ERP ：從場景驅動到預測分析，用AI賦能業務管理過程加快商業價值實現

AIGC +MES ：生產執行管理從數據理解走向數據創作

AIGC +軟件開發： 全流程智能輔助 ，令開發更專注于產品與業務

AIGC +財稅服務：還是解決風控和基礎報表問題

AIGC +人力資源 ：效率與決策變革撬動HR變革

AIGC +靈活用工：更明確找什么人、做多少事

章節5    運營商行業落地方向：ChatGPT商用前景可期

運營商行業落地案例分析：

案例一：某運營商大模型建設實踐

“1+1+1+M+N”五大領域布局大模型

案例二：某運營商“諦聽”客服智能體創新

案例三：某運營商精細化微調和偏好對齊實踐

案例四：某運營商智能客服大模型實踐

案例五：某運營商2大模型建設與應用成果

案例六：某運營商大模型評測體系建設實踐

案例七：某運營商營銷場景大模型應用分析

案例六：某運營商反詐安全場景大模型應用

案例七：某運營商基于AI和信任評估的數據安全治理體系實踐

案例八：某運營商大小模型協同的企業級私域知識檢索平臺

案例九：某運營商基于大模型的智能服務平臺升級實踐

案例十：某運營商動以大模型聯結多維時空的營銷系統實踐

案例十一：某運營商政企營銷場景大模型搜索和數據分析實踐

ChatGPT如何改變運營商領域？

機遇與挑戰：主動革新？被顛覆？

AI客服：或將開啟深度智能化階段

業務前端：客戶識別及產品匹配有望進一步細化

業務中端：案頭工作AI替代，業務運轉效率有望提升

科技基礎：基礎設施重構，算力需持續投入

合規與成本：十字路口上的最大考驗

數據隱私：客戶數據的特殊性決定了應用第三方技術的審慎性

系統穩定：內容輸出正確性及系統運行穩定性受制于人

成本投入：自主與合作，投入與收益之間的取舍

Q&A