基智科技 CEO 张文战：探索火山引擎数据飞轮模式下的大模型应用新机会

9 月下旬，火山引擎数据飞轮研讨会在北京举办，北京基智科技有限公司（以下简称“基智科技”）CEO 张文战作为积极探索大模型应用领域的企业代表，围绕“数据飞轮如何转进企业业务流”展开主题分享，并介绍基智科技在大模型领域见证的新变化和为企业提供的新方案。

成立于 2014 年的基智科技是国内领先的智能销售服务提供商，近年来积极探索 AI+大数据技术，为 ToB 企业提供更低门槛、更精准的一体化全流程服务。

“数据飞轮是一种新模式，”张文战表示，“它背后的核心逻辑是不论管理层还是一线员工，都能看懂数据、用好数据，并通过对数据的应用敏锐捕捉市场变化，科学决策，从而实现业务增长。”

在过去的十年发展过程中，他表示基智科技一直在洞察 ToB 市场变化，并积极探索新的应对策略：

首先是业务定位。目前市场上为 ToB 企业提供智能销售服务的公司并不少，但服务多聚焦在售后场景。

“我们发现，ToB 企业在售后场景的预算这些年其实下降比较大，可面向营销场景的人员招工却越来越多。”张文战介绍，因此在业务定位上，基智科技就通过发力营销场景，与行业内其他服务商打开了差异。

其次是市场需求。大型 Tob 企业在采购数智化服务时往往都要求私有化部署，但在实施过程中，基智科技发现大多数第三方厂商的大模型应用很难以接入手段与基智科技输出的解决方案完美契合。

因此在去年，基智科技花了很长时间进行自研，其中既包括服务器采购，也包括针对语料库等数据的收集、清洗、识别和训练。

最后是服务优化。更精准识别用户意图、更快速响应用户需求的智能外呼（含对话式机器人），是基智科技现阶段对外输出的核心产品之一。

“电话场景的最大特点，就是对时效性的要求会很高，”张文战解释道，“当你和用户面对面介绍产品，可能中间停顿十几秒钟甚至几十秒钟，双方都觉得可以接受；但如果在电话场景中，一旦你有几百毫秒的停顿，用户很可能就会挂断电话从而流失。”

根据经验，张文战给出了一个数字，“在营销场景中，延迟每多 50 毫秒，转化率就会有很大的波动。”正因如此，基智科技在延迟性测试方面的训练非常严格且全面，同时为了保障与语义识别的精准度，还会依据不同行业特征做专门性训练，“因为我们一天能有 200 万到 300 万分钟的电话量，即便是只有 1%的识别错误率，对大企业来说也会影响到几万名用户的体验。”

2024 年上半年，基智科技与火山引擎展开合作，火山引擎在为其提供大模型能力的基础上，还输出增长营销平台 GMP——前者可以帮助基智科技更好地针对不同行业企业进行模型训练，后者则能在智能营销场景中为其输出更贴合用户需求的营销文案和触达策略。

会上，张文战展示了部分通过火山引擎大模型测试的样本案例，并与人工标注结果做对比，结果显示大模型版本优于人工版本，“这对我们来说，其实是一个很大的增益，因为人对事情的理解总会有认知偏差，但大模型是基于数据特征来做判断，可以很好的实现认知和标准的统一，并进一步提高训练的准确度。”

此外，张文战表示基智科技还将与火山引擎在更多层面开展合作，“ToB 市场是个不断变化的市场，我们也希望能够与更多优秀的厂商一起，探索新模式，创造新机会。”