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      AI寫作靠不靠譜?這些領域AI創作已成功落地

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      AI生圖,僅做分享

      最近,“AI速寫公文”沖上了熱搜。

      有人認為:AI寫公文創意性不足、情感缺位,加上輸出的公文質量高度依賴語料庫,在實際應用時顯得很雞肋。

      不過也有人覺得:AI語言組織能力強,寫作效率高,在解決基礎性、反復性寫作任務時,還是能給長期需要大量創作的人或入門級的公文寫作人員帶來福音。

      目前,這方面的探索還在深入中。而AI公文寫作這塊要想獲得長足發展,語料庫能否在保證數據保密或安全的同時,及時掌握最新的政策、提案和社會動態,并能深度匹配各類型公文的創作需求,保持較高的輸出水準,或成為日后突圍的關鍵。

      賦能專家寫作 提效1倍以上

      其實除了公文寫作,AI內容生成在專業論文寫作、生產偏差寫作等領域同樣引發了高度的關注。

      比如在PHBS(北大匯豐商學院)的應用案例中,司普科技為其打造的專家智能寫作系統,前期幫助完成了北大智庫百億級別文本的結構化處理,并快速搭建起專屬的企業信息庫。

      后期借助交互式對話,不僅可以輔助院內的專家學者高效完成信息庫搭建、修改、維護更新、分析統計等操作,還能根據個性化需求,實時生成研究案例、教學案例、公案教學等內容,實現多格式、多風格、多場景的內容輸出。目前推動院內頂尖專業論文創作效率至少提升一倍。



      在此過程中,司普科技推出的專家智能寫作系統不僅能在寫作靈感激發、大綱創作、素材收集、自動行文、糾錯校對、潤色擴充、風格改寫等環節賦能,還通過“辨識性小模型+通用性大模型”相結合的方式,打造行業智庫,從而保障論文寫作的專業性和權威性。

      另外,通過知識圖譜檢索和信源索引,該產品還能給到用戶更精準的檢索信息和引用來源,以確保論文創作的規范合理,以最大程度規避版權風險。

      智能偏差寫作為生產護航

      和武田中國合作推進智能偏差寫作,是AI賦能寫作的另一大落地場景。

      作為質保質控的關鍵要素,偏差管理一直被生產制造型企業視為“第二大生命線”。而偏差報告撰寫的質量與效率,不僅影響著風險評級及后續處理,還往往會對生產持續性、產品良率、后續風險規避等帶來影響。為此,偏差管理一直是生產型企業關注的要點和監管部門稽查的重點。

      以往偏差寫作主要靠人工完成,可遇上生產偏差隨時可能發生,而另一邊偏差寫作人員水平參差不齊,且生產時間緊任務重,出具的偏差報告質量和時效都未必有保障。

      在武田中國的合作案例中,司普科技針對工廠偏差寫作提供了具體的解決方案。主要表現在:

      1)可實時檢測生產情況,如發生偏差事件,生產人員可以借助偏差寫作助手,通過文字或語音輸入,快速完成偏差報告要素的采集、整理與撰寫工作。

      當報告完成,系統還能自動檢查邏輯、語法、錯別字等情況,確保報告內容要素完備、條理清晰、重點突出,能更快幫助企業縮短偏差報告和處理時間。

      2)可自動完成對歷史偏差報告數據的文本化管理,并通過沉淀和分析歷史偏差數據,幫助生產型企業提前發現偏差風險,輔助生產決策。

      在司普科技推出的AI賦能工廠質量體系偏差寫作的應用場景中,生產人員可減少40%偏差處理時間,生產效率和質量大幅提升,同時還能將偏差關閉時間從30天降低到15天甚至更短,對于保障安全生產,提升工廠的質控水平和產能產量可謂助力不少。

      而在電力能源、投資金融等行業的應用中,借助AI寫作,可自動關聯客戶信息庫,分析總結運行情況生成報告,還能通過圖表形式多維展示,成為很多企業科學決策的重要依據。

      從以上來看,AI寫作的使用場景正在逐漸增多,很多商業化場景也在逐步落地,這讓人們對生成式AI的未來更有期待。

      不過就目前來說,AI寫作要想獲得更深層次的應用和更廣泛的認可,除了輸出質量、效率、體驗等方面的升級,很關鍵的一點還在于能很好地解決“通用模型”(通用知識)和“專業模型”(專業知識)相結合的問題,以實現輸出質量的蛻變。在這其中,人依然發揮著關鍵性作用。

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