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“運小沓”重塑供應鏈人機協作模式,卞曉瑜帶領壹沓科技團隊打造基于大模型的數字員工超自動化平臺

新火種    2024-01-06

“打造數字員工機器人超自動化平臺”——在與壹沓科技(上海)有限公司CEO卞曉瑜的對話中,“大模型”“數字員工”“超自動化”等關鍵詞頻頻跳出,它指向一個全新賽道,即基于大模型,由RPA(機器人流程自動化)、AI(人工智能)、iPaaS(集成平臺即服務)等超自動化技術構建供應鏈數字員工機器人超自動化平臺,以實現供應鏈長鏈條間端到端的超自動化。

這些新詞兒聽起來似乎很遙遠,但壹沓科技已迅速將其運用到垂直場景——大供應鏈領域中。在卞曉瑜帶領下,這家成立七年的企業通過“運小沓”這一基于大模型的數字機器人超自動化平臺,助力企業重塑“白領員工+AI Agent運小沓數字員工”人機協作模式,實現生產力躍遷。

數字員工專家團隊隨時在線

“大家好,我是‘CubeAgent’。我出生于壹沓宇宙,就讀于大模型學院供應鏈專業。”近日,運小沓新成員CubeAgent發布,一番自我介紹已顯示出其獨特性——這是全球首款面向供應鏈的大模型數字員工產品。

“去年以來,大語言模型能力突飛猛進,這個‘超級大腦’將全面賦能超自動化平臺核心能力。”卞曉瑜如此形容大模型與超自動化領域之間的關系。他介紹,基于國內頂級大模型廠商智譜AI大模型底座,壹沓大語言模型技術中臺的能力得到進一步強化,打造出供應鏈專屬的大模型產品。

卞曉瑜為記者展示了CubeAgent的功能,基于行業深度Know-How和強大技術,它像是一個隨時在線的虛擬數字員工專家團隊,你可以隨時調配一系列垂直供應鏈領域的數字員工專家,比如資深供應鏈運價經理、物流可視追蹤經理、供應鏈新人成長師、行業案例專家、行業翻譯大師、行政問答助理等。不僅如此,這些數字員工還都是24小時值班的,經驗豐富的“供應鏈運價經理”會隨時告訴你“從上海到波士頓,一個標準集裝箱的價格哪家更便宜”,并精準提供當下所有的船司和報價。

“過去,這些查運價、訂艙、報關、物流追蹤等供應鏈環節,都需要專人手動跟蹤處理,重復性勞動多、效率較低,而如今通過大模型日夜訓練,這些數字員工可以在供應鏈領域提供自動化的所答即所問。”卞曉瑜說,員工只要通過自然語言式對話,就可以獲取想要的精準答案,從日常重復、高頻工作中解脫出來,轉而聚焦創意、決策等高價值工作。

改變產品的既有交互范式

“超自動化”一詞最早由全球頂級咨詢機構“高德納”(Gartner)在2019年提出,它既是一個RPA、流程挖掘等多種技術能力與軟件工具的組合,又突出以人為中心,實現人、應用、服務之間的關聯。目前這一賽道已成為引領全球企業新一輪變革的引擎之一。

2019年前后,國內外有許多創業團隊入局超自動化賽道,壹沓科技也投身其中。卞曉瑜帶領團隊不斷攻堅克難,已打造出一個基于大模型,以“RPA+AI+iPaaS”綜合技術為核心的數字機器人超自動化平臺,完成多場景業務流程超自動化。今年,高德納發布《中國AI軟件市場指南》,重磅推薦壹沓科技,認為其為大供應鏈企業提供基于大模型的超自動化平臺產品和服務,是行業數字化轉型升級的最佳實踐。

目前,壹沓科技已與國內頭部供應鏈企業達成合作,并且取得不錯的場景落地。過去,企業需要在員工培訓、專業知識問答、SOP梳理等業務操作和辦公流程上花費大量時間和人力。壹沓科技則基于大模型構建數字員工超自動化平臺,降低企業運營成本,改變產品的既有交互范式,實現從人機圖形交互到自然語言式交互的智能變化。

未來世界將是人機協同的

當前,大模型技術涌現和應用場景不斷落地,正在全球掀起新一輪生產力變革,為各行業帶來生產力躍遷。

在卞曉瑜看來,未來世界一定是人機協同的:工業機器人驅動工業自動化,如特斯拉工廠自動化率已達95%以上;服務業機器人驅動服務自動化,如洋山深水港四期通過大量自動化設備和服務機器人實現自動化運作。而隨著基于大模型的數字員工機器人能力不斷增強,未來將改變辦公形態,協助知識工作者完成從基礎工作、高級工作到智能工作的進階,最終會覆蓋90%左右的辦公室數智化工作。這也是壹沓科技想要做和正在做的事情。

從發展趨勢看,大多數企業已將人工智能應用程序視為數字化轉型過程的關鍵能力,通過人工智能技術和產品提高生產力、增強透明度、控制風險、提升企業運營效率。在大供應鏈領域,數字員工正在被越來越多企業應用于各種場景,人在其中只需下達指令、提供資源、監督結果,大多數工作都可以交給數字員工去完成。這也為壹沓科技增添了更多發展信心。

今年3月,壹沓科技已完成近2億元B輪融資。融資之后,先后跟國內頂級大模型廠商智譜AI達成戰略合作,與供應鏈頭部企業在大模型方面達成戰略合作,宣布成立Next Club。卞曉瑜認為,大模型的落地和生態建設,不能只依靠一家或幾家企業,壹沓科技將攜手供應鏈企業、高校、第三方權威機構、上下游廠商和平臺等合作伙伴,加速大模型多元創新場景應用落地。

作者:徐晶卉

文:徐晶卉圖:采訪對象提供編輯:商慧責任編輯:張懿

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