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姜睿思，纽约州立大学硕士、上海交通大学博士。研
究领域为人工智能、量化交易、供应链金融。姜睿思博士先后领导了全链路营销模型的设计与优化、风控评分卡及反欺诈策略优化、智能坐席辅助系统、AI建模平台等项目。在人工智能赋能智慧金融、大数据治理、AI模型在风险管理和营销的创新应用、传统金融机构数字化转型等方向上，姜睿思博士有着丰富理论与实践经验。;;;
AI大模型时代;
大模型能力树;
?search-gpt?claude3sonnet
?gpt4o-mini
?sora音乐音效
?gpt4o数据分析能力;
模型效
果
上下文长
度
模型优化类;;;
方向
面向提升业务效果和客户体验的应用
面向司内作业提质提效的应用;;;
流程、制度、规范
人、分工、组织、团体;
知识密集型应用
ChatBI（Chat-basedBusinessIntelligence）是一种基于聊天界面的商业智能系统，它允许用户通过自然语言与系统进行交互，获取所需的业务数据和洞察。核心功能包括：;
客户服务的辅助工具，提供即时的查询响应和问题解决
通过集成到企业内部通讯平台、提高团队协作效率
报表查询，实时的数据分析和业务洞察，辅助、决策
实时监控生产线状态，及时发现并报告生产问题
预测设备故障，减少停机时间，提高生产效率
通过分析客户历史购买数据、提供个性化的产品推荐或预测风险;
数据接入
文件数据数据库DBAPI接口
自助轻量数仓;
基于大模型的Prompt优化：关键词提取、实体检索、上下文检索、列筛选、表选择、列选择、候选生成、修订。;
SQL复杂度（行数）总SQL查询数占比SQL生成准确率;
ChatBI的问题;
知识/信息按照敏感等级分类，敏感信息处理
安全;
知识运营
支持多种格式文档导入知识管理后台，可替代问答对直接生成答案。相比传统问答模式，可覆盖问题更多，直接回答率提升30%;
作业密集型---智能客服Agent
AgentAssist为呼叫中心座席人员提供个性化辅导和上下文相关的实时协助，确保他们能够快速、无缝地满足客户要求，最终提高客户满意度。
AgentAssist主要优势;
智能客服Agent主要功能;
智能客服Agent架构;
大小模型融合的应答模式
开箱即用上传文档，设置应答逻辑;
功能名称提效指标提效成果;
功能名称大模型提升点主要涉及技术;;;
战略对齐
宣传
AI活动
体验;
AI文化建设成果
1，GPTIdeathon：历时3个月，共63个创意提报。搭建GPTLAB，已经支持4个外部大模型，支持文本图片上传文件等多种功能。内外部行业专家培训，覆盖人次达到数千人，培训时长达到近30小时。
2，虚拟数字人：参与多场会议活动，如GPTIdeathon，公司战略会等。
3，AI辅助编程大赛：超过25各队125人参与。技术人员Copilot活跃率超过70%，行采纳率超过20%。4，宣传：月更AI快报，企业外部公众号发布5篇以上AI成果展示。
5，智能体中心：已经上线3个智能体，另有2个正在建设当中。;
实现效益闭环;
大模型赋能数据加工处理---
1，提效提质：人工标注1轮准确率68%。大模型一轮问答准确率72%；
2，产出标签300+，优化业务标签定义50+