9 月 8 日, 顺丰科技在深圳国际人工智能展上发布了物流行业的垂直领域大语言模型——丰语。
9 月 8 日, 顺丰科技在深圳国际人工智能展上发布了物流行业的垂直领域大语言模型——丰语, 并展示了大模型在顺丰的市场营销、客服、收派、国际关务等业务板块的二十余个场景中的落地实践应用。发布会现场, 中国科学院院士姚建铨、美国医学与生物工程院院士潘毅、深圳市邮政管理局副局长蓝志华、顺丰集团 CIO、顺丰科技 CEO 耿艳坤等相关专家与领导等一起见证了这一里程碑的时刻。
[图:丰语大模型发布仪式]
该模型是目前最为针对物流行业痛点的大语言模型, 在物流行业的应用场景的丰富度极高。它可以针对物流行业各个岗位进行高效赋能, 让每个人都快速成为经验丰富的岗位专家, 其物流场景相关应用效果与物流垂域能力相对通用基座, 均有大幅度提升。同时, 该模型充分考虑了物流行业的实际情况, 实现了效果与使用成本的均衡, 真正让每个业务都用得起大模型进行赋能, 实现了专业、可靠、成本的最佳平衡。
在发布仪式上, 顺丰科技 AIoT 副总裁宋翔表示, 物流行业作为服务行业, 相关从业人员知识与经验的储备, 与服务质量、运营效率密切相关, 准确性高的信息才能得到规模化应用。只有基于大模型深度结合各个岗位进行赋能, 才能让每个人都快速成为经验丰富的岗位专家, 更快更准确地完成相关操作的判断, 洞察潜在的商业机会点, 为客户提供更好的服务。
同时他进一步对顺丰的大模型在市场营销、客服、收派、国际关务等业务板块的应用效果进行了介绍。
面向客户, 在加速商机转化方面, 目前顺丰将其应用于市场营销图文相关内容输出、个性化需求的产品服务推荐、退货下单识别与风控等方面。在客服方面, 顺丰通过大模型不仅可以帮助客服快速提取客户对话关键信息、形成服务摘要, 同时还可以洞察客户反馈中的机会点, 进一步提升服务质量。目前, 基于大模型的摘要准确率已超过 95%, 这令客服人员与客户对话后的处理平均时长减少了 30%。
面向小哥, 顺丰从新员工入职开始, 就应用数字人对小哥进行一对一的培训, 在日常收派作业时也可以通过大模型询问各类问题, 例如物品能不能寄、是否建议保价、要怎么包装、不同时效的产品多少钱等, 对小哥问题的定位准确率超过 98%, 平均每次会话可以节省小哥 3 分钟, 同时大模型还会对小哥的反馈进行分析, 及时调整服务小哥的策略, 提升关键问题的处理效率, 让小哥更满意。
同时, 顺丰内部已经实现了大模型全面的普惠性应用。例如办公助手、AI Agent 等, 已覆盖 1000+岗位。并且提供一站式搭建智能体无代码开发平台, 让更多不同的业务组织可以根据自身需要, 在 1 天时间内搭建属于自己的大模型问答机器人, 实现对顺丰各个业务的全面赋能。
针对关务场景, 业内关于大模型的应用很罕见。顺丰在应用大模型, 在面对多国条款与各类语言时, 可以快速判断物品是否符合相关国家的海关清关标准, 同时可以将报关品名依据相关要求进行规范, 还能通过高拍仪快速判定相关寄送物品是否可以过关, 帮助客户、相关工作人员判断的同时, 提升了通关时效。
此外, 在下午的分论坛中, 顺丰科技大模型技术总监江生沛对丰语的技术研发方面的思考进行了进一步的介绍。他表示, 顺丰在综合考虑效果与使用成本的均衡的思路下, 自研了行业的垂直领域大语言模型。在训练数据方面, 丰语约有 20% 的训练数据是顺丰和行业的物流供应链相关的垂域数据, 并通过继续预训练、监督微调、基于人工反馈的强化学习的大模型训练方法, 让丰语大模型变得更懂物流、更可靠。同时顺丰还建立了物流领域大模型的测评体系, 对于模型的通用能力和物流垂域能力进行了详尽的测评。目前, 丰语实现了以更小的尺寸模型对更大尺寸通用模型在物流垂域的全面超越。例如, 在小哥问答场景中, 相较于原来使用的通用基座, 丰语的误率降低了 58%;在客服填单场景, 降低 52% 的实时物流信息抽取错误率等。这充分体现了垂域大模型的意义与价值。
在国家推进新质生产力的背景下, 人工智能已经成为了经济发展的核心动力之一。要真正发挥大模型的价值, 还需要着眼于解决产业的具体问题, 实现产业突围。未来, 随着大模型技术的进一步发展与成熟, 顺丰相信大模型在物流行业的应用将更加广泛与深入, 让每个人都能享受大模型赋能下更加快捷、贴心的物流服务。
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