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商汤商量助力沙利文、头豹打造全球首个“行业研究大模型”脑力擎

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商汤商量助力沙利文、头豹打造全球首个“行业研究大模型”脑力擎

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01

咨询行业发展瓶颈

沙利文设计“AI诺亚方舟”

 

 背景说明




全球增长咨询公司,弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan,简称“沙利文”),1961年成立于华尔街,目前全球设立近50个办公室,拥有约3,000(中国近500)位咨询顾问及分析师。

 

1998年进入中国后,沙利文深耕全球资本市场及企业咨询服务,为企业提供全方位的投融资及其他各类专业咨询服务,包括尽调服务、估值服务、评估服务、战略咨询、管理咨询、规划咨询、技术顾问、财务顾问、行业顾问等,已辅导近千家国内外公司在全球主要资本市场上市融资,是国内投资战略咨询领域的领军企业,在大中华区设立了北京、上海、香港、深圳、南京、成都和台北办公室。

图:Frost & Sullivan大中华区(信息来源:沙利文中国官网)

 

大型语言模型,正在从“欺骗性阶段”(前期无感)向“颠覆性阶段”(中期指数级增长)发展,并与浩如烟海的人类知识库融合,形成“正循环”。

 

在《未来呼啸而来》一书中提到,人工智能作为指数型技术之一,天然具有“整合知识”能力,并表现出6D特征,包括“数字化”(Digital,指数级增长)、“欺骗性”(Deception,前期隐蔽性强)、“颠覆性”(Disruptive,破坏式创新)、“非货币化”(Demonetization,零成本)、“非物质化”(Dematerialization,软件为王)、“大众化”(Dominant,普惠全民)。

 

2016年,AlphaZero只花了40天学习时间,就成为地球上最强围棋选手。7年后,商汤“日日新·商量”语言大模型已经训练学习了10万亿Token的庞大知识量,开始为企业家、投资人撰写产业分析报告。

 

如果没有新型生产力工具赋能,市场咨询机构将会逐步消亡。呼啸而来的“语言大模型列车”与人类社会擦肩而过,在越来越多的知识领域遥遥领先,这一巨变不仅震惊了大众,也深深触动了全球高端研究机构。

 

沙利文大中华区主管合伙人兼总裁、头豹联合创始人兼总裁王晨晖说道:“我认为未来30年内,咨询公司将会消亡,而优秀的研究者会一直存在!”

 

第一个原因是能力不匹配,国际分析师在自己专精赛道之外,无法跟上客户对新行业赛道要求的知识储备,在部分行业赛道中,甲方客户比乙方咨询顾问更懂行业底层逻辑;

 

第二个原因是知识传播壁垒,在当前盈利模式下,国际分析师等咨询机构都是服务于头部企业客户,而大量中小企业买不起专业行研咨询服务,当无法承担服务全社会的研究责任时,这个行业就会逐渐消亡。” 

 

王晨晖先生回顾最近30年,咨询公司倚仗的研究方法论、研究工具(Office)一直没有升级,行业客户面前指点江山,自身却处于“刀耕火种”(纯人力)的技术水平。

 

良性的产业研究咨询是什么样?目前沙利文大正在中国率先推进研究模式创新,从封闭走向开源研究,让市场既能看到研究结论、也能看到研究溯源过程,真正实现以研究指导生产、以研究指导投资,打破“重品牌,轻研究”束缚,构建起“轻品牌,重研究”体系。

 

当大模型科技潮水压顶而来时,有的人选择‘躺平’,有的人选择‘跑到山上’,还有的人选择‘打造一艘诺亚方舟’,我们觉得打不过AI,就加入其中。”王晨晖先生坦言。

 

2018年,“沙利文研究院”创立,作为研究中台长期沉淀行业研究成果,初期研究成果并不完善。2019年,建立第二品牌“头豹研究院”,继承沙利文研究院的知识体系、研究体系,踏上“开源研究”之路,每年向社会公开发布2,000份研究报告。

 

2021年,沙利文大中华区高层提出一个大胆的挑战性目标,如何在保证100位行业研究员资源不变的条件下, 显著提升行业研究报告产量,于是尝试通过开发新的研究信息系统,希望能够实现研究报告的“去PPT化”,即采用文字版节约大量图片搜索、排版等人力时间,却遇到开发复杂度太高的难题。

 

2022年底到2023年初,伴随美国ChatGPT、中国国产大型语言模型的出现,让沙利文创新团队看到了最合适的解决方案——用语言大模型,建设“脑力擎”头豹智能研究系统!

02

脑力引擎,格物置智

 

图:头豹“脑力擎”系统通过AI大模型生成的词条行研报告(信息来源:沙利文)

 

王晨晖先生认为,与其担心AI大模型飞速发展颠覆行研咨询公司,不如沙利文第一时间投身进去,分析师每日创作即沉淀、研究经验即沉淀,每一位分析师从入职到离职都将宝贵的研究数据沉淀在“脑力擎”智能研究系统上。

 

据沙利文执行总监李庆介绍,在传统检索式行研知识库、ChatGPT练手的基础上,作为头豹行业研究的脑力引擎,“脑力擎”系统按如下步骤创新开发。




 创新开发步骤


1、拆解行业研究任务,创新“词条报告”新产品:

 

针对行业研究报告涉及的所有产出内容,尽可能细颗粒度拆解成不同内容板块,经过长期实践,最终拆分为8个板块(简称“8D模块”),包括“1.行业定义”、“2.行业分类”(用途/技术特征分类)、“3.行业特征”(多元化等)、“4.行业发展历程”(长时间周期)、“5.产业链分析”(上中下游)、“6.市场规模”(不同环节市场规模)、“7.行业政策梳理”(系列政策解读)、“8.行业竞争格局”(国内外竞争力分析)。



 

与传统PPT行研报告完全不同,由这些AI生成板块组成的“词条报告”,具有纯内容、模块化、少图表三个特征,充分发挥大模型善于表达“数据+文字”的优势,以快速产出、细颗粒化、多维度组合的新能力,支撑转瞬即逝的投资热点研究需求、银行放贷行研需求、非行业人士可快速了解市场规模等有价值的长尾场景。



 

2、数据筛选国产大模型,建立提示词库:

 

开始阶段,在真实的行研工作中,让40位分析师用中英文“盲测”多家中国国产大型语言模型生成效果,即使用1号机、2号机、3号机等大模型按标准板块产出研究内容,如果反馈内容质量高就点赞选择“有用”按钮,如果质量不如意就选择“无用”按钮并继续追问,根据所有分析师日常对大模型生成内容“有用”和“无用”的反馈数据,花费大量精力时间持续优化提示词(Prompts)、改进知识检索策略、丰富生成内容完整度,搜集“点赞率高”、“追问率低”的问答数据建立提示词库、调整网站信息源优先级权重。

 

最终,分析师“用脚投票”选出了行业研究能力最强、效果最好的国产研究大模型——商汤“日日新·商量”。

图:数据系统自动生成研究图表

 

3、研究逻辑融入数据系统:

 

优秀的分析师将一流的市场规模测算逻辑、产业链分析逻辑等研究方法论,专业拆解后纳入数据分析系统中,同时以行业维度沉淀历史数据,用自动化方式生成各种产业分析图表。例如行研报告中常见的“总分总-三段论”逻辑模版,让AI学习结构化表达方式,通过提示词工程,支撑分析师高效、规范的系统化思考。

 

4、建立研究用户辅助功能:



 

分析师新用户刚开始使用“脑力擎”时,通常不能熟练掌握AI提问技巧,AI搜索延展功能体现在右边栏分析维度建议、关联资料检索等,通过对主题做泛化、检索提供多角度报告。

 

另一方面,在AI研究社区中,发布5分钟AI研究视频讲解,在分析师“师徒”之间也常常互问互答、启发帮助。

 

5、报告质量保障与风险控制:

 

AI帮助分析师找出报告错别字、标点符号、模糊表述,并且通过敏感词识别,预防不必要的风险。

 

王晨晖先生提出“格物置智”理念,在行业研究工作流程拆解中,把传统信息化研究系统与AI大型语言模型融为一体,在可接受的成本、时间范围内,最终把社会上所有行业的词条报告都写出来,向千行百业所有企业输出研究价值。

 

这个目标初步估算,一期行研项目需要保质保量生成5万份词条报告,二期需要完成50万份词条报告,唯有通过语言大模型的生成智能助手才能完成,用几个亿的投资规模,开创沙利文未来竞争力的“护城河”。




 通过前人知识的不断积累,加速4个“AI助手”快速成长:

 

1、AI调研助手:行业摸底调研,实现低成本、自动化




传统咨询模式下,采访业内专家很贵,没有商业化客户项目分摊较难开展。采用AI的好处是,大模型基于推理能力,具有比真人研究者更加广谱、更加丰富的各行各业知识储备,且节省调研成本与时间。



 

另一方面,大家都担心生成智能的“幻觉”,其实人类专家也有“幻觉”(一本正经地胡说八道),行业研究中通过“交叉验证方法”来有效识别幻觉内容。分析师日常研究中沉淀的调研问题成为系统提示词,同时像消化专家访谈稿一样,在AI初稿基础上,把关、验证、改写。

 

2、AI预研助手:显著提升首轮行业研究效率

 

传统研究模式中,实习生帮助分析师上网搜索相关行业赛道信息和数据,剔除冗余、错误的信息,提取精华内容给分析师阅读,从而节省大量低效工作时间。

 

人工智能具有强大的网络搜索能力、知识整合能力、快速写作能力,语言大模型已经完全替代实习生完成“第一轮预研”,例如分析师要做钠电池隔离板的预研究,AI研究助手根据提示词上网搜寻大量二手信息,通过一遍自动化的快速学习,写出钠电池隔离板的预言资料,并给出每一项二手信息的溯源标注。

 

相比GPT搜索3-5个网站信息,沙利文依托分析师的长期专业经验积累,“脑力擎”对行业专题的网站搜索范围更大、网站信源可信度更高、输出质量更好,首轮能达到人类研究者80%的写作要求,然后分析师会根据经验判断有无补充需求,几乎和真人助手别无二致。

 

对于涉及产业链、发展历史、政策等复杂预研任务,分析师通过与大模型的多轮人机协作方式,找出最优内容答案。

 

例如国务院政策权威性毋庸置疑,但某个城市的地方性政策常常会在新兴行业打响创新第一枪,不能简单判断,而通过日积月累、循环往复的人机协同,行业预研的决策模型就成熟精准了,最好的模式应是“大模型+专家小模型”的高效配合。

 

3、AI培训导师:解决了人带人的师徒慢速培训方式


“脑力擎”系统上线后,沙利文意外发现研究大模型是个培训“零经验小白”的好方法,目前已有近3,000位大学生参加了为期4周的AI研究培训,成为AI导师的弟子,培训中人机合著的行研词条报告,合格通过率超过49%,正式被头豹研究院行业报告库收录,同时发表在万德、同花顺等主流研报平台上,甚至研究新人的优秀作品排在下载排行榜前列。

 

为了培养出更多优秀的分析师后备军,沙利文携AI行研培训公益课程进入北京大学、上海交通大学、复旦大学、四川大学、中南科技大学等高校,学生拿学分的同时,也获得了高水平行业研究的职业发展通道。

 

4、AI审核师:

 

大学生与分析师员工撰写的每一份词条行研报告,都必须通过四道专业审核,包括框架搭建是否合理、二手溯源是否够量、通顺性/错别字审核、意识形态审核等,目前基于大模型的AI审核助手已经在多个环节取代人类审核师,甚至做的比人还要出色,用一个“AI审核师模型”给另一个“AI研究师模型”评价打分,以确保AI创作质量合格、幻觉内容最小化。

03

“商量”值得信赖

行业服务价值高

 

图:中国大模型行研能力评测排名:商汤商量第一(信息来源:头豹研究院)

 

头豹研究院在2023年12月发布的《2023年中国大模型行研能力评测》报告中明确提出:“在报告撰写能⼒评测中,商量的整体表现稳定,在8D模块中均超过均分,领先于其他(国产大模型)。商量凭借其稳定性和在关键模块的领先优势显著。”




 主要体现在几个方面:

 

一是产业链分析能力,考验大模型在定义行业、信息检索和价值挖掘方面的综合能力,商汤商量凭借出色的知识储备和逻辑推理表现优异。

 

二是竞争格局分析能力,主要考验模型在精准筛选行业关键参与者和预测推演市场竞争态势的能力,商汤商量因其在企业筛选和未来变化推演商的强大能力而表现杰出。

 

三是语境转换能力,根据不同的交流环境和对象,灵活调整信息表达方式,以适应各行业的专业术语、风格和信息需求,商汤商量能够提供专业且符合需求的分析内容。

 

四是文本生成能力,体现大模型在内容生成速度、长度以及丰富性方面的卓越能力,商汤商量能够迅速响应研究需求和提供灵活、高质量的分析,显著提升了行业研究的效率和成果质量。

 

五是大模型的知识储备能力,为行业研究提供了丰富、多元的最新信息,助理分析师快速洞察市场趋势和关键问题,商汤商量在知识储备能力的考察中表现最为出色。

 

六是大模型的金融、医疗、咨询等行业研究能力,金融行业技术创新、监管环境和市场趋势是关键因素,需要深度行业理解、技术洞察和数据分析能力,商汤商量凭借对金融行业的深入理解和精准阐述脱颖而出;另一方面,医疗行业研究聚焦医疗科技创新、数字化解决方案和卫生系统可持续发展,要求深度学习、数据分析和医学知识,商汤商量因深刻理解行业和卓越表现位列第一。

 

“美国GPTs更偏重C端应用,而中国人更善于做产业工程。”像国产新能源车一样中国能做到全球最有的性价比,合适的场景采用合适的大模型,让最高效的研究大模型走向全球市场。

 

另一方面,厨师比厨具生产商更懂得如何烧制米其林大餐,以沙利文为代表的行业‘厨师’会采用最好的‘厨具’(国产大模型),打造出非常好的‘美食’(应用)与‘餐厅’(系统工程)。

 

例如脑力擎上线且持续改进后,原本分析师人工2周才能写出得垂直行业词条报告,目前人机协作3天即可高质量完成,下一个目标是达到1~2天的产出速度。” 

 

王晨晖先生如是说,“头豹研究院的分析师,在长达8个月的使用中,认为商汤商量很好用,已经成为研究机构、咨询公司研究大模型的基础底座。未来我认为不能‘唯大模型论’,我更看好商汤科技凭借语言大模型与机器视觉、决策智能、数字人、多模态等泛AI2.0领域的先发优势,积累更多行业经验,成为大模型行业解决方案服务商。”

 

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