综合新闻 | 2023/11/20
优文途新伴您一起在商海乘风破浪
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OpenAI 的首届开发者大会上，首席执行官山姆·奥特曼在开幕演讲中展示了一系列即将推出的产品更新。其中，GPTs 是该活动的第二个重要产品，允许用户通过自定义指令、拓展知识边界和下达行动命令来构建自己的GPT。这一过程是通过自然语言对话完成的，使用户能够轻松搭建个性化的 GPT。
在演示中，奥特曼展示了如何通过聊天来构建一个创业咨询 GPT。通过给 GPT Builder 指令，用户可以定制GPT的用途，比如帮助创业者思考商业灵感并提供建议。
随着超级应用的兴起标志着计算和AI技术加速成熟，正在以前所未有的速度渗透各行各业，推动着一场新的产业革命。与此同时，微软发布了 Microsoft Dynamics 365 Copilot，作为全球首款内置于 CRM 和 ERP 应用程序中 AI 副驾驶，再企业管理领域也取得了重要突破。然而，在对比 Copilot 和 Open AI Agent 的功能和优势时，我们发现Copilot更有潜力为企业带来更多收益，以下是证明这一观点的几个关键方面：
Copilot 覆盖了销售、服务、营销、供应链等各个业务职能。它通过增强自然语言处理能力和系统功能，使业务人员能够更迅速地创建内容、完成任务，同时通过对话智能生成会议摘要，提高了企业会议效率，已有不少实例沉淀。相较之下，新开发的 AI 应用可能相对局限，无法提供如此全面的业务支持，只是概念产品。
企业销售团队面临着快速变化的市场和客户需求，而 Copilot 通过在 Microsoft Dynamics 365 中的嵌入，成为销售人员的智能副驾驶。在与 Copilot 的对话中，销售人员可以通过自然语言询问当前市场趋势、竞争对手动态，以及客户最新的反馈。Copilot 能够快速分析大量数据，为销售人员提供实时见解，帮助他们更好地理解客户需求，调整销售策略，并优化销售流程。通过 Copilot，销售团队能够更灵活、更迅速地应对市场变化，提高销售效率。
Copilot 的自然语言处理能力在客户服务领域发挥重要作用。客服专员可以利用 Copilot 快速草拟电子邮件或聊天文本，快速回复客户的常见问题。通过对话中的上下文理解，Copilot 能够识别关键信息，帮助业务人员快速响应客户，提高客户服务效率。
例如 客户询问关于产品的特定信息，Copilot 可以根据产品知识库生成详细的回复，从而节省客服团队的时间，使其能够更专注于解决复杂问题和提供更个性化的服务。
在市场营销方面，Copilot 在 Dynamics 365 中的应用使营销人员能够更灵活地应对市场趋势和客户需求的变化。通过与 Copilot 的对话，营销团队可以直接获取客户数据，发现新信息，提高对营销目标的认知。Copilot 还可以帮助营销人员进行市场细分，通过几句话建立精准标签，从而节省时间。
例如 营销人员可以向 Copilot 提供产品信息和目标受众，快速生成有趣的营销内容，提升品牌在市场中的曝光度。
Copilot 通过提升 Dynamics 365 中的人工智能水平，使业务人员能够更快速地完成任务。其对话智能生成会议摘要、自动化销售流程等功能，为企业提供了高效的工作手段。在这方面，Copilot 相对于 Open AI 的 Agent 更注重提高业务流程的速度和效率，是一套更具针对性的企业应用产品。
在业务会议中，Copilot 作为智能副驾驶，能够通过对话理解会议内容，并在会议进行的同时即时生成会议摘要。
例如 在销售团队的战略会议中，业务人员可以与 Copilot 对话，提供会议议程和关键讨论点。Copilot 会根据对话内容生成一份简明扼要的会议摘要，包括重要的决策、行动项和未来计划。这样，与会人员无需手动记录，可以更专注于讨论，提高会议效率。
在销售流程中，Copilot 能够与销售人员实时互动，根据对话理解销售目标，并自动化执行一系列操作。
例如 销售人员可以通过与 Copilot 的对话，提供客户信息、产品需求等关键信息。Copilot 可以在对话中生成销售合同草稿、设置提醒事项，甚至触发后续的订单处理流程。这种智能化的销售流程加速了交易闭环，减少了手动操作的时间，使销售团队能够更迅速地推动交易的完成。
Copilot 使客服专员能够快速草拟电子邮件或聊天文本，快速回复客户，提高客户服务效率。同时，通过Power Virtual Agents 的部署，客户能够通过自助服务解决问题，提高自助服务效率。
在市场营销方面，Copilot 的智能化 CRM 部署使营销人员能够主动瞄准受众群体，直接接触客户数据，发现新信息，提高对营销目标的认知。通过自然语言提问，营销团队可以在 Dynamics 365 Customer Insights 中快速获取见解，从而优化市场细分，提高工作效率。
客户访问企业网站或应用时，可能遇到常见的问题需要解答。通过在企业网站集成 Copilot，客户可以通过自然语言与 Copilot 进行对话，寻求解决方案。
例如 客户可能遇到产品使用问题，可以向 Copilot 描述问题的细节。Copilot 通过对话理解客户的需求，提供相关的解决方案或引导客户浏览帮助文档。这种自助服务方式使客户能够更快速地解决问题，减轻了客服人员的负担。
客户在购物过程中可能关心订单的状态和物流信息。通过集成 Copilot，客户可以通过对话查询订单状态，提供订单号或相关细节。Copilot 能够实时检索订单系统，回答客户的查询并提供最新的订单信息。这种自助服务方式不仅提高了客户满意度，同时减轻了客服团队处理订单查询的工作量。
Copilot 通过提供全天候的智能AI支持，能够帮助企业更快速地解决问题、高效处理案件，并自动化耗时任务。这使得客服专员可以更快速地回复客户，提高客户服务效率。相较之下，大部分新应用无实例沉淀，无法提供与作为企业应用出生的 Microsoft Dynamic 365 相比较的全面支持和实时客户服务。
OpenAI 的 Agent 平台为用户提供了创建和定制自己的 Agent 的能力，但与 Copilot 相比，它的应用场景更为泛泛。而 Copilot 的普适性使得它在各个企业领域都能发挥作用，而 Agent 平台可能需要更多的自定义和开发工作，就算是无需编程也能创造产品，要造出适合企业使用的平台，其中所需要投入的人力造价也非常之高。
企业集成 Copilot 到其客户服务系统，使客户能够通过自然语言对话解决常见问题。Copilot 理解客户的问题，提供相关解决方案或引导客户查阅帮助文档。这提高了客户服务的效率，减轻了客服工作负担。
另一家企业选择使用 Agent 平台创建一个高度定制的客服助手，以适应其特殊的客户服务流程。他们投入更多的开发资源，训练 Agent 以满足企业独特的需求。然而，这需要更多的自定义工作，并可能增加部署和维护的复杂性，若是需要匹配外部客户服务系统，更是难以添加接口。
虽然 GPTs 能生成大量代码和算法，但实际应用时会遇到独特问题，对不同系统需要深度定制。必须有读懂代码和配置环境的人。此外，GPTs 生成内容不一定 100% 安全，存在致命漏洞可能导致事故，公司信息安全至关重要。尽管 GPTs 提高了生产力，像优文途新这样有能力的开发者企业相比过去开发速度能提高很多，但这并未减轻开发者工作负担，毕竟将其成功落地到实际项目中却是一项复杂的任务。以下是一些相关问题和考虑因素：
企业级代码通常涉及机密信息，对于一些行业，使用真正的 GPT 生产代码可能涉及保密需求。此外，由于 GPT 生成的内容不一定 100% 安全，存在潜在的漏洞，对公司的信息安全构成风险。
大型软件项目通常需要大量的交流、沟通和对业务需求的深刻理解。开发者不仅需要技术能力，还需要专业知识和业务知识，以确保生成的代码满足特定行业和业务需求。
随着攻击技术的不断提升，软件安全需求变得越来越高。开源软件和由AI生成的代码可能会引发安全担忧，因为其可信度可能不如由专业开发者编写的代码。
每家公司都有自己的代码规范和格式，这些规范是根据公司的需求和标准制定的。AI 需要大量学习才能适应这些规范，而每个公司的代码都是其重要的资产，不容忽视。
软件开发仅仅是生命周期的一个起点。项目完成后，仍需要维护和进行迭代。处理真实项目中的复杂需求和大量文档是一项具有挑战性的任务。
更强大的AI可能需要更高的算力支持，而这可能涉及更高的成本。此外，虽然新的AI技术可能强大，但在商业化过程中，需要不断迭代和适应实际需求。
虽然不懂代码的人可以使用AI写程序，但了解专业知识仍然是优势。对于稍微复杂的问题，对专业领域的理解能够更丰富地描述任务和检查AI生成的代码的正确性。
作为 Microsoft 的产品，Copilot 将经历持续的升级和迭代。Microsoft 通常会根据用户反馈、行业变化和新技术的发展来改进其产品。
这意味着用户可以期待在未来看到更多功能的增加、性能的改进以及可能的整合新技术的更新。升级和迭代有助于确保产品始终保持竞争力，并能够满足不断变化的用户需求。
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