整合與融合類ChatGPT工具與技術，以生成式AI變革業務流程
ChatGPT背後的生成式AI，聊聊生成式AI如何改變業務流程
ChatGPT月活使用者過億，生成式AI對組織的業務流程有哪些影響?
生成式AI對業務流程有哪些影響?企業如何應用生成式AI?一文看懂
業務流程將因生成式AI變革，ChatGPT引領的AIGC正在改變組織運營
文/王吉偉
ChatGPT依然是最火爆的生成式AI應用。
2個月實現月活使用者過億，使用者量更是超過1300萬。這組資料，標榜了ChatGPT的赫赫戰績。
經歷了媒體報導和研報渲染之後，國內的科技大廠也紛紛官宣跟進，還有一眾科技大佬也開始現身說法。
同時在各大內容平臺上，來自各領域的自媒體紛紛用文字和影片發表他們對ChatGPT的看法。不管科技號、教育號、藝術號還是母嬰號，各行各業人士發的相關影片，流量皆是大得驚人。
這意味著，ChatGPT已經具備了極大的破圈效應。而破圈，恰恰是火爆的最好證明。
翻一翻各大平臺的相關內容，會發現很多人都在說ChatGPT有多厲害。其實在個人業務方面，即便ChatGPT在寫作、設計、程式設計等業務上也表現得再出色，也體現不出真正的價值。
一眾媒體和研究機構所說的ChatGPT的價值，在於它對廣大組織的應用價值，以及它所帶動的產業鏈能夠為各行業帶來多大的經濟效益。
在王吉偉頻道看來，以ChatGPT為代表的生成式AI工具，之所以能夠為組織帶來極大的商業價值，不在於它生成內容有多快多好，而是在於它與更多企業管理系統整合與聯動，透過文字、圖片、影片、程式碼等內容的自動化生成，深度參與組織運營的業務流程，革新了業務流程架構，精簡併最佳化了原本複雜的業務流程，使得組織的業務執行效率大幅提升。
比如，美聯社採用了語言生成工具，將收集到的相關公司的損益表、資產負債表和現金流量表等資料轉換為連貫的報告，透過精簡流程，季度財務報告的製作速度提升了15倍以上。
再如某藥企將生成式AI應用於藥物研發，透過識別潛在的候選藥物並在計算機中測試其有效性，進而加快藥物發現和開發各項業務流程過程，提前進入臨床試驗期。
類似的案例還有很多，一些大家想象不到的業務場景都開始應用生成式AI。目前已有很多企業透過生成式AI增強業務能力或者最佳化業務流程，實現降本增效。
說了那麼多，生成式AI到底對業務流程有什麼影響？企業又該如何應用生成式AI？本文，王吉偉頻道就跟大家聊聊這些。
什麼是生成式AI？
前一篇文章中，王吉偉頻道提到AIGC內容生成模式的背後都是生成式AI技術在支撐。那麼，到底什麼是生成式AI呢？
擴充套件閱讀：ChatGPT與RPA整合，生成式AI+自動化流程讓AIGC價值倍增
生成式AI，在2020年首次出現在國際研究和諮詢機構Gartner的技術成熟度曲線上。
關於生成式AI(Generative AI)，Gartner這樣定義：透過各種機器學習(ML)方法從資料中學習工件的元件(要素)，進而生成全新的、完全原創的、真實的工件(一個產品或物品或任務)，這些工件與訓練資料保持相似，而不是複製。
如果覺得這個定義過於學術，麥肯錫是這樣描述的：生成式AI就是利用現有文字、音訊檔案或影像建立新內容的技術，使用生成式AI，計算機檢測與輸入相關的基本模式並生成類似內容。
資料分析公司AIMultiple則認為，生成式AI是一種利用現有文字、音訊檔案或影像建立新內容的技術。藉助生成式 AI，計算機可以檢測與輸入相關的底層模式並生成類似的內容。
過去兩年，生成式AI技術上的進展主要來自於三大領域：影像生成領域，以DALL·E-2、Stable Diffusion為代表的擴散模型(diffusion model)，自然語言處理(NLP)領域基於GPT-3.5的ChatGPT，以及程式碼生成領域基於GPT-3的Copilot。
當前正在流行的ChatGPT等生成式AI工具，背後包含多種技術，包括生成對抗網路 (GANs)、Transformers架構和變分自動化編碼器Variational auto-encoders，其中GANs是關鍵技術。關於生成式AI技術探討的文章有很多，大家對號入座去搜尋即可，這裡就不多做介紹了。
總而言之就是，利用這些技術就可以打造出像ChatGPT這樣的對話機器人以及類似Midjourney一般的影像生成SaaS應用。
理論上，只要某個企業能夠擁有同源技術以及相關開源架構，加上足夠的算力和資料，也能打造成ChatGPT這樣的現象級應用。只是，存在一個時間和投入問題，沒有足夠的現金流和足夠的耐心並不容易成功。
所以現在都在喊口號跟進ChatGPT相關技術的廠商，哪些是在喊口號，哪些是真心搞生成式AI，還要大家辨別的看。
好吧，有點扯遠了。對於生成式AI技術，我們只需簡單的瞭解即可。畢竟我們們也沒能力去做基礎算力投入，所以主要關注生成式AI技術的應用就好了。
關於這些，我們在下一節聊。
生成式AI的應用概況
生成式AI，被Gartner列為2022年頂級戰略技術。頂級和戰略兩個關鍵詞，已經彰顯了生成式AI在未來組織經營中的重要性。
很多人都認為生成式AI就是ChatGPT，並非如此。只是ChatGPT等AI工具的火爆，讓大家開始更多的關注AIGC和它背後的生成式AI技術。自人工智慧技術逐步成熟後，各種基於AI的文字技術、語音技術、影像技術及影音技術AI便開始影響我們的生活。
比如做內容創業的朋友，很多都用剪映等工具的語音轉字幕、文字轉影片功能，這些功能都是基於相關的生成式AI技術開發的。再如現在大家經常使用的語音導航，背後都也是對話式AI技術。
文字生成是生成式AI最早應用的領域之一，目前已廣泛應用於對話機器人、內容續寫、新聞撰寫、詩歌小說創作等領域。
文字轉語音技術，也已廣泛應用於新聞閱讀、有聲書、出行導航、通知播報、影片配音等領域。
影像生成則率先在遊戲內容建立、影像修復、風格遷移、影像合成等領域得到了應用。
可以說，當代工作與生活中的一些場景已經離不開生成式AI技術。
現階段的生成式AI通常被用來生成產品原型或初稿，應用場景涵蓋圖文創作、程式碼生成、遊戲、廣告、藝術平面設計等。
在企業具體經營中，生成式AI的用途已經很廣。
- 在營銷和銷售業務上，可用於製作個性化營銷、社交媒體和技術銷售內容，以及建立與特定業務(如零售)助手；
- 在日常辦公及活動設計中，可以生成任務列表以高效執行給定活動；
- 在IT開發和專案管理場景中，可以用於編寫、記錄和審查程式碼；
- 在法務上，可以用於回答複雜問題，提取大量法律檔案，起草和審查年度報告；
- 在藥物研發上，可以透過更好地瞭解疾病和發現化學結構來加速藥物發現。
以上只是生成式AI應用的一部分，現在已有很多企業開始將生成式AI應用於一些業務場景。
比如在教育領域，一些教育機構會針對一些學生的需求和興趣等資料，基於AI演算法來分析學生過去的表現、技能等資料，用生成式AI工具為他們設計個性化課程，以確保更有效的教育方式。
在時尚領域，設計師們會藉助Khroma以及Colormind等生成式AI工具，將草圖轉換為彩色影像，幫助設計師查詢顏色匹配和圖案的錯誤。並且使用這些工具的審查能力，可以分析從草圖到顏色的多種變體組合，使時尚品牌變得更有創意。此外，這些工具還能減少物理樣本的需求，節省時間和資源。
下面這張圖片來自麥肯錫，它為生成式AI的使用場景做了很好的分類與總結。
▲ 點選看大圖，圖片機翻，英文原圖後臺回覆 GC 獲取
Gartner預計到2025年，生成式AI將佔所有生成資料的10%，目前這一比例還不到1%。同時在具體行業應用方面，Gartner預計，到2025年生成式AI將用於50%的藥物發現和開發專案，到2027年將有高達30%的製造商將使用生成式AI來改進其產品開發流程。
紅杉資本預測，生成式AI有可能創造數百萬億美元的經濟價值。
未來，生成式AI將成為一項大眾化的基礎技術，極大的提高數字化內容的豐富度、創造性與生產效率，其應用邊界也將隨著技術得進步與成本的降低擴充套件到更多領域。
生成式AI對業務流程的影響
從前面幾個案例，我們能看到生成式AI之所以能夠幫助人們提升效率：一方面在於它能夠有效加強現有生產力，另一方面則在於它改變了很多場景的原有業務流程。
就如服裝設計，過去要設計服裝需要畫草圖、瞭解材料、製作小樣等多個步驟。現在只需要使用生成式工具A選擇所需的美學、材料和目標市場，就可以根據構想建立多種風格多種元素的服裝，中間的業務流程已經完全不需要。
再以ChatGPT編寫程式碼為例，開發人員甚至可以用它從頭開始到尾編寫完整的程式碼，以便在特定場景中建立應用程式。整個過程不需要開發人員輸入任何程式碼，只需不斷地跟它文字互動就夠了。
ChatGPT可以極大地增強程式碼編寫、文件和審查。透過使用 ChatGPT，開發人員可以簡化他們的工作流程，提高他們的生產力，減少開發成本和時間，並建立原本需要更多時間和精力來構建的應用程式。
不管將ChatGPT用於個人業務的撰寫內容、建立客戶服務聊天機器人、開發對話介面、內容翻譯、日程管理，還是在企業應用於資料分析、文案和公關、客戶關係、銷售、財務、教學、人力資源等業務單元，都能在一定程度上精簡及最佳化業務流程，起到降本增效的積極作用。
這是ChatGPT等生成式AI工具最具價值之處，也是生成式AI被很多機構重視的優勢所在。
透過對前面一些場景案例的分析與總結，不難發現生成式AI對於業務流程的影響主要表現在兩個方面：
一是生成式AI可以對原有流程進行精簡與最佳化。原本需要多個步驟的業務流程，藉助AI實現流程自動化，業務流程條線和流程複雜度大幅精簡，不再需要更多的人力與資源的參與，進而實現解放人力，降低成本，提高效率。
二是基於生成式AI新流程可以替代原有流程。有些業務流程原來完全由人力承擔，企業的做法一般是將這部分業務外包出去，或者用傳統整合自動化技術去實現，在效率並未提升的情況下，成本也在逐步上升。有了可以勝任相應業務的生成式AI，自然就可以用這些技術去替代原來的外包業務流程。
現在，一些海外專家甚至已將生成式AI技術，視作西方已開發國家應對外包優勢明顯的亞洲等地區的一項競爭策略。
生成式AI對業務流程的影響主要是積極的。它可以幫助企業提升業務流程的效率和最佳化業務流程，縮短業務流程週期，提高業務流程效率;能夠透過分析大量資料，識別常見模式和規則，生成自動化程式，提高組織生產效率和自動化水平，實現業務流程的快速執行;還可以大大減少人工干預，提高業務流程的執行效率。
此外，生成式AI技術可以對業務流程進行模擬、最佳化和預測，從而實現業務流程的持續最佳化。
當然，生成式AI技術也會帶來一些負面影響。比如技術應用後流程精簡與最佳化所造成的人員失業問題，業務流程中整合新技術所帶來的業務與資料的安全風險與隱私問題，以及引入技術成本短期大幅增長的問題等。
總體而言，生成式AI技術對業務流程的影響利大於弊。新技術的應用對於企業提升效率並保持競爭力至關重要，企業在引入新技術之前必然會經過相關考慮與周密部署，以保證企業的持續運營。因此，負面影響也不算太大問題。
生成式AI變革業務流程
事實上，生成式AI對組織業務流程的影響，遠不止以上幾點。
從應用角度而言，一般來說企業可以透過以下幾種方式使用生成式AI：
一是生成式AI與業務部門一起增強當前的創新工作流程，開發自動化以幫助人類更好地執行創造性任務。比如遊戲設計師可以利用生成式AI來建立地下城，突出他們喜歡和不喜歡的內容;銷售人員也可以用生成式AI生成營銷自動化程式，以更高效的完成客戶對接等業務。
二是生成式AI充當業務流程的主要部分，成為某項業務的主流程。生成式AI可以在幾乎沒有人為參與的情況下生產無數的創意作品，只需要設定上下文，結果獨立生成。
三是將生成式AI工具與BPM、BPA、ERP、RPA、BI及低/無程式碼等工具進行整合，形成端到端解決方案，以更全面地最佳化業務流程。比如將生成式AI放到超自動化架構中打造更高效的端到端自動化，以及將ChatGPT用於低程式碼平臺透過對話聊天開發程式等。
需要說明的是，在端到端解決方案中，生成式AI與其他企業管理系統不是並行關係，而是在整體業務流程中都會有所互動。生成式AI生成的高質量內容會被其他系統呼叫，流程自動化也會參與到生成式AI的工作流之中。
例如，我們可以將生成式AI與SAP整合。生成式AI能夠讀取SAP中的資料，並利用其進行資料分析，把資料轉化為人類可讀的形式，以此提供商業洞察力。同時生成式AI可以自動完成SAP系統中的重複性工作，比如資料錄入、報告生成等，進而實現更好的業務流程自動化。
再看一個ChatGPT與Salesforce的整合案例。某公司透過將ChatGPT 嵌入到Salesforce中，讓其對潛在客戶的活動和行為實時評分和評級，識別銷售線索中最有可能轉化為購買客戶的模式，以提升客戶轉化率。還可以讓ChatGPT接任繁瑣和重複的管理任務，使得銷售專注於更有價值的任務，以此提升銷售團隊生產力。
還有RPA與生成式AI的整合應用，已經整合了聊天機器人、語音機器人、智慧文件識別(IDP)以及影像生成等多種生成式AI工具。現在與ChatGPT的整合，則是在探索RPA與基於大模型的生成式AI的整合應用。
這些應用不只是單向助力RPA運作，彼此之間會在資料交換、內容生成、自動化執行等方面進行多元化合作，進而最佳化流程以及提升效率。並且基於超自動化架構，未來將會有更多生成式AI技術整合到架構之中，將會持續提升基於RPA的流程自動化執行效率。
王吉偉頻道（id：jiwei1122）認為，生成式AI技術與各種軟體系統的整合與融合，已經成為一種趨勢，並且正在極大地改變與最佳化企業的運營架構與運作模式，對於整體業務流程效率提升有著極大的推動作用。
現在已有很多軟體廠商，都在探索其產品與生成式AI的整合與融合應用。包括本身就為降低開發難度的低程式碼與RPA平臺，比如Comidor等低程式碼平臺，早就在教客戶如何透過API整合ChatGPT。
尤其是ChatGPT與低程式碼、RPA等技術的整合與融合，直接讓全民開發進入了一個更加簡易的階段。我們知道，國外所推動的公民開發(Citizen Development)正在轟轟烈烈的進行，並且逐漸成為企業在IT開發方面的主流模式。
擴充套件閱讀：關注底層流程與業務執行，簡單易用的RPA也是全民開發的重要部分
低程式碼開發工具本身就是為了降低開發難度，以讓業務人員能夠替代程式設計師開發出其所需的相對簡單的應用程式。
透過更多人的測試，我們知道ChatGPT能夠透過對話生成很多應用場景的程式程式碼。將ChatGPT與低程式碼平臺整合，意味著業務人員能夠透過低程式碼開發更加複雜有效的應用程式，這將會極大地提升開發效率，對於多有組織都是極大的利好。
同時在程式開發之外比如創意、設計、營銷等諸多領域，也可以用公民開發的形式將一些業務外包出去，藉助生成式AI讓更多人低門檻貢獻創意以提升效率，這對於企業的流程最佳化以及增效降本有著重要意義。
因此，對於生成式AI的整合與融合應用，將會極大的變革組織的業務流程。未來，能夠更好的應用好對話式AI技術持續最佳化業務流程的組織，將會在變化萬千的市場持續保持足夠的競爭力。
後記：生成式AI開啟更高效的業務流程時代
在國外，已有很多低程式碼、智慧自動化以及企業管理軟體正在或者已經整合ChatGPT。一些走國際化道路的國內廠商，在海外的解決方案上整合ChatGPT問題也不大。
在國內，也有一些廠商正在探索與ChatGPT整合的可能性。微軟“幫助其他公司使用 ChatGPT開發聊天機器人”的策略，也讓更多廠商看到了應用ChatGPT的可能性。
同時微軟已正式將ChatGPT引入必應，其RPA產品Powe Automate也已經藉助GPT-3等AI模型，實現了透過自然語言生成流程的新功能。未來，相信會有更多廠商會推出更多政策，以讓其生成式AI技術方案能夠落地更多企業。
可以預見，在微軟的帶動下，將會有更多廠商研發以及引入基於同源技術的類ChatGPT生成式AI。隨著基於生成式AI技術的解決方案走入更多組織，生成式AI也將帶領更多企業邁入更高效的業務流程時代。
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【王吉偉頻道，關注TMT與IoT，專注數字化轉型、業務流程自動化與RPA。】