自2006年，科学家模拟人类神经元提出了神经网络的 学习算法以来，决策式AI便以席卷之势漫延到各个领域。决策式AI拉开了AI上半场的序幕，它只是完成了部分任务。对于产业而言，决策式AI主要作用于中间作业环节，面对的是产业客户而非终端用户。以金融产业为例，百融云创通过决策式AI帮助金融机构，掌握几十万乃至更多数量级客户实时分析能力，辅助其决策。在某银行的合作中，助力其将审批时长从几个小时大幅压缩到几分钟以内。在营销场景下，百融云创通过决策式AI为金融机构提供科学建议，比如触达用户的方式到底是用APP推送、发短信，还是上门服务。但无论是用户分析还是营销策略的制定，后续采取怎样的行动完全取决于金融机构的偏好，可以说，百融云创决策式AI为金融机构提供的仅是决策的参考，是对中间环节的赋能，对业务结果的影响是间接的。
而以大模型、AIGC为代表的生成式AI技术的崛起，为决策式AI补齐了最后一块拼图。生成式AI最大的优势就是其强大的交互能力，通过语音、文字还是视频等多模态的交互，AI直接与广大的个人用户“碰面”了。
百融云创将决策式AI和生成式AI进行串联，将AI能力从中间作业环节延伸至最终效果环节，让AI在垂直行业变得可用、可见、可感知。比如在财富管理领域，一名线下客户经理的管户数量是有上限的，有90%以上的客户无法触及。百融云创通过决策式AI对用户进行数智化洞察，制定完善的营销和运营策略，然后结合生成式AI所生成的文字和语音与用户进行 交互。在某国有大行的合作中，在决策式AI与生成式AI的协作下，一名客户经理每天只需花不到60分钟就能完成3000条以上的个性化消息推送，与客户进行1万次以上的 对话，而以往被忽略掉的长尾客群也得到了“私人订制”般的服务。
决策式AI和生成式AI的完美搭配，对于垂直产业而言，强大的知识分析能力和内容生成能力将兼而得之。尤其在金融产业，由于两种AI技术的融合，中间层和业务层得以贯通，产品营销、投资顾问、财富管理等环节将迎来一个前所未有的利好。推而广之，在整个大的资产运营领域，一个全新的增量市场也将被打开。
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