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让AI助理帮客户搞“生财之道”?百融云会这么做吗……

发布时间:2024-02-19 00:11   来源:证券之星   阅读量:11719   

股市很公平,想拥有更多的谈资,那就交出一个比别人更自律的青春,来换谁也偷不走的阅历——因为只要你看好AH股,AH股就会让你好看。

让AI助理帮客户搞“生财之道”?百融云会这么做吗……

三天跌8%的主观多头、半个月亏15%的量化、三天跌25%的微盘DMA,4800-4700-4600逐级敲入的雪球们。AH股开年几大问题:公募的血包还有多厚?国家队还有多少资金?PZ基金到底几万亿?雪球什么时候敲完?彭博社的黑底儿黄字儿最近尤为密集,让本来就不富裕的市场多加一个烦恼:2024会是未来十年中最好的一年?

下坡路上的AH股,冷空气让人清醒、大阴线让人贪婪,每一天都变得更便宜的筹码,让机构想一口把寒气都吸进肺,让散户幻想能骑上仙鹤的背,但救市的能力值并不代表武功修为,因为在五台山顶找到的不是“失传已久”,而是“妙药仙丹”。换句话说,即便内力增强,但招式却一如既往。

无形的手拖着,但谁家的娃谁去抱:某队护着权重但盈亏自负、优秀民企自己举手招待投资人,剩下啥也不是的直奔仙股。放眼各大行业板块,各有各的不幸:被硬拉的大胖子没什么弹跳力、有弹跳力的也挺擅长蹦极、有行业趋势的筹码不干净、连筹码都没有的那就没法看了。AH股佳丽一共7000位,但没几个能真下得去嘴。“最近你拿的什么股票”这个问题的杀伤力,丝毫不比过年回家老乡问你“有没有对象呢”低。

那怎么办?看看谁最近10个交易日跌得少、大盘拉稀它还在横盘、2024年还有饼能画、基本面还有消息能持续催化,那就凑合着上吧,要不怎么凑够总仓位的下限要求啊。看来看去,还是AI比较好,毕竟去年估值的饼没吃到,今年AI商业化的饭怎么也得分一口吧?

那怎么判断一家AI公司有没有商业化能力?如果我是ChatGPT,我会回答:需要的是Agent能力。因为GPT这种生成式AI说到底是被动输出,属于高级搜索引擎,但大多数企业需要的是——在有认知和只是盲区的情况下,让AI主动帮我解决我提出的、可能涉及的、最重要完成的任务。更重要的是,只有AI Agent能主动使用插件、调用API。

AI Agent,中文名叫“人工智能体”,翻了一下那些为数不多能在2023年实现盈利的AI公司,一半是做产品的,另一半是用Agent帮客户做解决方案的。百融云-W主要做的是后者。

公告中的信息显示,百融云的AI Agent项目叫赛博坦,是一个面向B端企业客户的Agent项目。虽然还没有公布具体的客户和行业分布情况,但根据MaaS和BaaS客户分布在不止15个行业,那根据这些已有的行业客户需求来推测AI Agent项目进展,应该不算不合理。

比如百融云BaaS业务的客户包括电商营销领域,现在有一个很火的方式叫做直播切片,也就是把直播带货的全程录制下来,然后切成不同的片段,让直播中的内容反复利用。但每场直播最起码2个小时,也就是说运营团队需要把这个2小时的素材过2-3遍,也就是媒体行业术语“拉片儿”。当主播和运营团队说,我在这场直播中带过某一个产品,团队就要从整段2小时的片子里找这段素材,然后用PR来剪辑,配上文字后再挂上小黄车。这个过程非常耽误时间,而且带货视频是不允许投流的,一旦自然流表现不好,就相当于这段素材全废掉了,团队也就白白浪费了成本。那如果这个时候有百融云AI Agent的帮助,团队把整个素材直接投喂给AI,它就能很快速的完成素材截取和剪辑。而且作为Agent,电商企业的用户可以直接跟他说最终的那个目的,比如“把这场直播中所有介绍烤肠的片段剪辑出来,形成一个一个单独的视频”,AI Agent就能自己调用插件和API,不用你一句一句的跟他提需求。

又比如百融云MaaS业务的客户有很多涉及金融业,他们对AI的需求也是非常迫切的。举一个美国金融巨头的例子作为参考,摩根大通过去每年都要购买36万个小时的法律服务,帮他们审核贷款合同,美国服务业的服务支出有多高不用多说。那如果有了AI Agent,摩根大通是不是只需要把以前审核过的所有贷款合同投喂给它,那这个Agent就会自动分析每一份合同中的每一个具体条款。最终效果就是,之前36万个小时才能解决的问题,AI用几分钟就搞定了。那如果以后有了Agent,是不是AI就能自己输出一套合同审核标准,并且给出打分细则?生产率提高的是几万倍。

未来百融云AI Agent的能力,会不会应用在帮助中国的金融业客户解读央行的货币政策、建筑业合理安排物料库存、物流领域合理安排过年期间的快递发货时间,都是很有想象空间的。而且根据公开资料的显示,百融云AI Agent可以允许用户生成属于自己专属的Agent,和GPTs一个道理,同样也和MaaS业务让用户自己调用AI模型一个思路。因为客户有什么具体需求,客户自己是最了解的。

但为什么这么好的AI业务模式,大部分中国AI公司做不了呢?因为Agent需要AI大模型的模式支持,也就是RAG架构,中文名叫做“检索增强生成”,它是一个为大模型提供外部知识源的概念,通常包括两个阶段:检索上下文相关信息、使用检索到的知识指导生成过程,这是AI Agent能生成准确目符合上下文答案的关键,同时能够减少AI的幻觉。

比如输入的问题是“今天天气怎样?”,那么RAG架构会把这段语料,以及即将生成的回答分为question和answer两部分,然后用vector L2匹配、切分token匹配、各知识库、获取doc vector等步骤进行拆分,最终去重排序,并且卡一个相似度的阙值,才是完整的AI Agent任务及生成内容的流程。因为Agent是一个有主动完成任务的AI工作者,所以需要在工作过程中涉及很多并行计算,比如针对一个流程审批的应用,Agent就需要一边在知识库里寻找合同条款,一边又要分析具体的客户需求,并且把最终界定合同是否通过的问题拆分为不同细分步骤。所以RAG架构一般会涉及类似milvus search、es search这种并行的AI运算。

RAG只是AI Agent需要的技术和综合能力之一,而核心技术越多,也就证明像百融云这种AI公司的壁垒越高,另外还涉及行业know-how和客户量。现在百融云90%以上的客户留存率其实是说,已有MaaS和BaaS业务的付费用户基本一直都给百融云付费,以后AI的产品和服务越多,就意味着客户付费项目和金额增加,比如这个AI Agent。

所以单纯用MaaS和BaaS的用户量和现有付费金额,线性外推百融云这种AI公司的未来业绩,最终现金流折现给估值,是个很狭隘的思路。换句话说,就是为什么散户能在百融云这种AI公司身上抄机构的底。

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