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产业动态

元年科技发布方舟GPT大模型，定位企业管理的专属助手

       11月12日消息，元年科技以“AI推动生产力飞跃”为主题的线上发布会圆满落地。此次发布会上，元年方舟GPT大模型正式发布，定位企业管理的专属助手，并现场演示了方舟GPT在企业管理中多样化的应用场景。元年方舟GPT与元年方舟企业数字化PaaS平台深度融合，让企业能较低门槛获得大模型带来的全新工作体验。

　　怀揣着进取、不断提升的经营理念，元年科技正式迈入智能引领企业数字化转型的新阶段

　　2023年ChatGPT凭借其强大的理解能力、生成能力和反向推理能力在全球范围内受到了广泛关注。随着大模型时代的来临，人机交互模式发生了革命性的变化。但大模型想要在企业财务和会计领域真正落地仍面临多项挑战，近日，在上海国家会计学院主办的“十大信息技术专家座谈会”上，元年科技总裁韩向东先生表示，一是需要补充企业特定知识和财务会计领域的专业知识。尽管大模型在通用领域表现优秀，但基于互联网公共数据训练的模型在财务和会计等专业领域的表现相对较弱。因此，除了具备通用的自然语言理解和文本生成能力外，还需要加强专业能力。二是需要保障企业数据的安全性，企业数据是私密且专有的，不允许公开到互联网上进行分析，此外企业自行训练大模型的成本高昂，且难以获得合适的硬件支持。三是如何选择合适的技术和应用场景，将大模型的超强能力发挥出来，同样是关键。

　　元年科技在2017年提出未来智能系统规划时，就已经预见到大模型和智能助手是企业AI应用的大势所趋。“任何管理软件系统的核心在于运用业务逻辑处理数据并反馈结果，这些逻辑通常由业务用户提出需求，程序员将其以代码形式固化嵌入软件中，然而这种方式在应对需求变化时周期较长且适应性不足。我们希望一方面运用机器学习算法，利用数据进行黑盒推理以产生结果；另一方面以白盒的专家知识推理更灵活地应对外部需求变化和企业内部策略调整。通过两种AI技术的组合，将专家知识和机器学习模型以推理机或助手形式外挂于业务系统，实现更智能、灵活地适应变化，协助企业管理者及员工完成管理和业务运营。”元年科技执行总裁李彤先生在本次发布会演讲中这样提到。
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　　图：元年科技执行总裁李彤先生在发布会现场

　　2018年，元年科技开始组建AI研发团队，在元年科技的产品架构中规划AI能力。2020年，元年科技与科大讯飞成立合资公司，元年科技引入了科大讯飞的语音交互，自然语言理解和智图等通用的人工智能模型训练平台，进行了面向企业端的产品研发，主要侧重于财务语言、财务专有知识与词汇理解等专业训练，结合业务与财务数据分析，推出了面向企业数据分析的智能问答产品。2021年，元年科技提出AI in All的产品理念，在方舟PaaS平台中引入AI中台，通过低代码加组件的方式，帮助企业快速构建、应用AI模型，发布了智能助手产品在智能问答、填单、审核、数据分析、预测领域持续深耕。随着2023年GPT大模型技术的爆发，元年科技进一步看到了AI技术能够给企业带来更大价值的可能性。在持续5年的研发投入基础上，2023年11月，元年科技正式推出了全新的方舟大模型GPT和智能助手2.0。

　　元年方舟GPT是安全、精调、更懂企业管理的大模型

　　元年方舟GPT通过大模型中台统一对接市面主流大模型，保障内部敏感数据安全，是安全访问互联网的大模型中台；其次，元年方舟GPT也是私有化精调模型，它基于开源大模型，将元年科技20余年积累的企业服务、管理会计、业财分析的行业实践经验萃取到知识库中，以此对通用大模型进行场景化指令微调，输出最懂企业管理的大模型。此外，元年方舟GPT构建了围绕企业战略、组织、流程、组织、标准、数据、系统的可持续更新的知识库，让大模型更懂企业，提供个性化的智能场景解决方案，是更懂企业业务的AI；最后，元年方舟GPT集成了方舟PaaS平台的规则引擎和AI中台，融合大模型的“黑盒”和规则、传统AI算法的“白盒”，让智能决策更透明、准确。
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　　图：元年方舟企业数字化PaaS平台架构

　　问题导向，深入场景一直是元年科技企业数字化转型的核心主张。

　　ChatGPT发布后，元年科技不仅加速了其企业管理大模型的研发，还开始寻找大模型在企业应用场景的落地途径。元年科技已先后与科大讯飞、百度、清华智谱等大模型厂商建立了合作关系。在本次发布会上，智谱AI商务总监徐一文女士演讲中也提到，未来，智谱AI将与元年科技一起围绕企业管理提供更多大模型应用场景的落地。元年科技也希望以开放合作的态度，与客户、伙伴模型共建，共同推动数字化产业的智能化升级。

　　本次发布会，元年科技率先展示了方舟GPT及智能助手，在预算目标制定、审核、分析，财务共享、税务和采购业务中智能填单、审核、报告，数据智能领域的多个应用场景。通过与伙伴共创及元年方舟GPT和智能助手的产品,元年科技希望未来能够让企业在智能化应用方向上取得更有价值的落地。