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    以技術(shù)助力工業(yè)品選型精準(zhǔn)高效 京東工業(yè)上線行業(yè)首個(gè)采購(gòu)大模型

    ChatGPT發(fā)布以來(lái),人工智能大模型的浪潮快速席卷全球,加速布局大模型應(yīng)用成為各行各業(yè)的共識(shí)。尤其是在工業(yè)等實(shí)體產(chǎn)業(yè)中,如何更好地釋放大模型的產(chǎn)業(yè)價(jià)值更是各界關(guān)注的焦點(diǎn)。京東集團(tuán)此前就提出“大模型的價(jià)值=算法×算力×數(shù)據(jù)×產(chǎn)業(yè)厚度的平方”,其中“產(chǎn)業(yè)厚度”是大模型能否解決真實(shí)的產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)、為行業(yè)和社會(huì)創(chuàng)造價(jià)值的關(guān)鍵。

    沿著從產(chǎn)業(yè)端切入大模型這一路徑,近日,京東工業(yè)上線行業(yè)首個(gè)采購(gòu)大模型,該大模型聚焦工業(yè)品選型環(huán)節(jié),既可為采購(gòu)人提供關(guān)于商品型號(hào)、參數(shù)、規(guī)格等專(zhuān)業(yè)問(wèn)題的咨詢服務(wù),還能夠通過(guò)自然語(yǔ)言交流對(duì)復(fù)雜需求進(jìn)行精準(zhǔn)分析、做出專(zhuān)業(yè)的商品推薦,最大程度提升采購(gòu)效率。據(jù)了解,這也是工業(yè)品采購(gòu)領(lǐng)域首個(gè)具有實(shí)用價(jià)值的大模型產(chǎn)品,率先落地了人工智能技術(shù)應(yīng)用與工業(yè)產(chǎn)業(yè)深度融合的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐。

    從依賴?yán)蠋煾到?jīng)驗(yàn)到算法精準(zhǔn)推薦 大模型讓工業(yè)品采購(gòu)更高效

    一直以來(lái),在工業(yè)品采購(gòu)過(guò)程中,選型常常是有豐富經(jīng)驗(yàn)的“老師傅”才能勝任的工作。

    一方面,工業(yè)品細(xì)分領(lǐng)域廣、長(zhǎng)尾商品多、規(guī)格型號(hào)復(fù)雜,SKU可達(dá)數(shù)億級(jí),同時(shí)工業(yè)生產(chǎn)的專(zhuān)業(yè)性又極強(qiáng),工業(yè)品選型需要與設(shè)備、工況嚴(yán)格匹配,才能滿足業(yè)務(wù)需求;另一方面,采購(gòu)人收到的日常需求,常常只有基本的商品名和簡(jiǎn)單的功能描述,需要通過(guò)模糊需求快速精準(zhǔn)定位目標(biāo)商品。

    要做到以上兩點(diǎn),需要采購(gòu)人對(duì)工況、商品、設(shè)備等等都要有豐富的經(jīng)驗(yàn)和深刻的理解,而這往往只有深浸行業(yè)十余年的“老師傅”才能做到。

    京東工業(yè)采購(gòu)大模型的出現(xiàn),則用技術(shù)解決了這一問(wèn)題。作為京東工業(yè)自主研發(fā)的專(zhuān)業(yè)選型大模型,其可以對(duì)復(fù)雜需求進(jìn)行精準(zhǔn)分析并給出專(zhuān)業(yè)的商品推薦。京東工采企業(yè)客戶只需點(diǎn)擊搜索欄右側(cè)的“智能導(dǎo)購(gòu)”,即可進(jìn)入工采智能導(dǎo)購(gòu)模塊,通過(guò)多輪對(duì)話交互,采購(gòu)人不僅可以用簡(jiǎn)單的描述快速定位選型結(jié)果,還能夠基于參數(shù)需求進(jìn)行進(jìn)一步的規(guī)格篩選。

    例如能源企業(yè)在布設(shè)油氣管道、安裝閥門(mén)時(shí),采購(gòu)人如果不知道該如何選擇符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求的商品,即可在京東工采“智能導(dǎo)購(gòu)”對(duì)話框中輸入所需的品類(lèi),如內(nèi)螺紋球閥兩片式,大模型即可反饋該類(lèi)閥門(mén)的特點(diǎn)和典型使用場(chǎng)景,并提示選型時(shí)需要重點(diǎn)關(guān)注的參數(shù),如尺寸規(guī)格、材質(zhì)、壓力等級(jí)、操作方式;待采購(gòu)人按提示明確了具體參數(shù)范圍,如Q11F-16、DN32等之后,大模型就會(huì)推薦符合需求的規(guī)格型號(hào)并同步相應(yīng)的商品鏈接;如果采購(gòu)人更信任知名品牌的產(chǎn)品質(zhì)量,大模型還能進(jìn)一步自動(dòng)篩選,只推薦相應(yīng)品牌的產(chǎn)品,幫助采購(gòu)人快速?zèng)Q策。

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    對(duì)比傳統(tǒng)的人工選型,工采智能導(dǎo)購(gòu)大模型不僅能夠大幅提升企業(yè)的選型效率和精準(zhǔn)度,還能夠擺脫對(duì)人員經(jīng)驗(yàn)的依賴,用技術(shù)保障采購(gòu)服務(wù)質(zhì)量。

    持續(xù)深耕“產(chǎn)業(yè)厚度” 讓大模型更懂行業(yè)、更懂企業(yè)

    工采智能導(dǎo)購(gòu)強(qiáng)大性能的背后,是京東工業(yè)在產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)方面深厚的積累。

    此前有業(yè)內(nèi)人士表示:“大模型時(shí)代,得數(shù)據(jù)者得天下。”究其原因,數(shù)據(jù)是大模型訓(xùn)練的基石和燃料,如果沒(méi)有數(shù)據(jù),大模型的訓(xùn)練就無(wú)法開(kāi)展和持續(xù)。此外,當(dāng)前技術(shù)領(lǐng)域的研究顯示,各類(lèi)大模型在算法層往往區(qū)別并不大,而訓(xùn)練數(shù)據(jù)才是真正區(qū)分且影響大模型性能的重要因素。

    京東工業(yè)深耕工業(yè)產(chǎn)業(yè)多年,在工業(yè)品采購(gòu)場(chǎng)景中長(zhǎng)期摸爬滾打,鑄就了京東工業(yè)在大模型時(shí)代的先發(fā)優(yōu)勢(shì):擁有深厚的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)積累和對(duì)產(chǎn)業(yè)Know-How的深度洞察,能夠讓大模型“更懂行業(yè)、更懂企業(yè)”。

    具體來(lái)看,在工采智能導(dǎo)購(gòu)的訓(xùn)練過(guò)程中,京東工業(yè)重點(diǎn)導(dǎo)入了三大類(lèi)型數(shù)據(jù)。

    一類(lèi)是墨卡托商品數(shù)據(jù),墨卡托是京東工業(yè)用AI技術(shù)疊加各品類(lèi)頭部品牌商的專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn),提煉出商品共性后形成的一套統(tǒng)一商品參數(shù),能夠有效解決過(guò)往工業(yè)品行業(yè)中商品參數(shù)不統(tǒng)一、商品類(lèi)別不全的問(wèn)題,統(tǒng)一工業(yè)供應(yīng)鏈上的“語(yǔ)言體系”。截至目前,墨卡托標(biāo)準(zhǔn)商品庫(kù)已建設(shè)有四級(jí)類(lèi)目,與1500家工業(yè)品專(zhuān)業(yè)品牌合作進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)接,共建有2500多個(gè)商品數(shù)據(jù)庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)模板并開(kāi)展應(yīng)用,僅國(guó)內(nèi)知名電線電纜品牌金杯電工就有超20萬(wàn)款商品的數(shù)據(jù)接入到墨卡托。這些豐富的商品數(shù)據(jù)能夠讓大模型“更懂商品”,保障選型推薦的精準(zhǔn)度。

    一類(lèi)是歷史采購(gòu)數(shù)據(jù),根據(jù)灼識(shí)咨詢的數(shù)據(jù),京東工業(yè)在中國(guó)的工業(yè)供應(yīng)鏈技術(shù)與服務(wù)市場(chǎng)已擁有最廣泛的客戶覆蓋,共服務(wù)了約6900個(gè)重點(diǎn)企業(yè)客戶和逾260萬(wàn)個(gè)中小型企業(yè)。這些龐大的歷史采購(gòu)數(shù)據(jù)能夠讓大模型對(duì)企業(yè)需求以及場(chǎng)景特點(diǎn)有著更深刻地理解,從而“更懂行業(yè)”。

    此外,京東工業(yè)還積累了海量的客服咨詢數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,則能顯著提升大模型的語(yǔ)義理解和問(wèn)題回復(fù)能力,讓大模型“更懂人”。

    從產(chǎn)業(yè)端切入大模型,如同從北坡攀爬技術(shù)珠峰,道路雖然更加艱難,卻有更波瀾壯闊的風(fēng)景,有巨大的探索價(jià)值。未來(lái),京東工業(yè)將繼續(xù)堅(jiān)持做“難而有價(jià)值的事”的傳統(tǒng),把產(chǎn)業(yè)厚度放在首位,深入行業(yè)一線,持續(xù)摸索大模型與實(shí)體產(chǎn)業(yè)應(yīng)用結(jié)合的方式,為中國(guó)工業(yè)產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展筑就堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

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