Chatbot 不是“萬金油”：企業級生成式 AI 如何真正創造價值 原創 精華
編者按： 企業在引入生成式 AI 時，是否陷入了盲目追隨聊天機器人的誤區，如何真正發揮 AI 的價值潛力？
本文作者提出了一個觀點：企業應該首先關注業務流程，而非簡單地將 AI 聊天機器人作為萬能解決方案。
作者認為企業需要深入分析現有業務流程，識別可以應用 AI 的具體環節，而不是為了使用 AI 而找尋應用場景。同時作者基于十余個生成式 AI 應用的實戰經驗，詳細闡述了如何通過"流程編排"而非"對話交互"，系統性地重塑企業 AI 應用。最后，作者指出生成式 AI 應用不局限于聊天界面，還可以是知識檢索、文檔編輯、嵌入式流程等多種形式，關鍵是選擇最高效的交互方式。
作者 | Dr. Marcel Müller
編譯 | 岳揚
Background licensed from ??elements.envato.com??, edit by Marcel Müller 2024
許多組織對生成式 AI 應用常常抱有過高的期望。他們一開始對 ChatGPT 或 Microsoft Co-Pilot 這樣的技術感到興奮，閱讀了一些關于 AI 如何提升業務效率的文章后，便急于在各種場景中部署聊天機器人。但當實際效果不如預期時，他們往往會感到失望。這時，我常聽到一些借口，比如“模型不夠完善”或“我們需要提高員工的能力，寫出更好的提示詞”。
然而，在大多數情況（90%）下，這些結論都是誤判，問題在于我們過分局限于聊天機器人這個思維模式。 我參與開發了數十個生成式 AI 應用，服務過三個人的小型團隊和擁有三十多萬人的大型跨國企業，我看到這種模式無處不在。
市面上有許多公司告訴你，你需要“某種聊天機器人解決方案”，因為似乎這已經成了標配。OpenAI 的 ChatGPT，Microsoft 的 Copilot，Google 的 Gemini 等項目都在努力簡化聊天機器人的創建過程。但我要說的是，能夠通過生成式 AI 解決的難題中，有 75% 并不適合用聊天機器人來解決。
我經常看到經理、項目主管或其他決策者一開始的想法是：“我們有了這個能構建聊天機器人的 AI 產品，現在要盡可能多地找到應用場景。”但根據我的經驗，這種從已構建的解決方案出發，再尋找現有問題的做法是錯誤的。正確的做法應該是先識別問題，然后分析并尋找匹配的 AI 解決方案。聊天機器人確實適合某些場景，但將其作為萬能鑰匙是不恰當的。
將解決方案強加于問題之上，與從問題入手并找到解決方案截然相反。? Marcel Müller 2024
在本文中，我將基于眾多生成式 AI 應用構建的實戰經驗，分享我從中獲得的見解和研發方法。這些應用程序目前已上線運行，服務于成千上萬的用戶，它們深刻影響了我在構建生成式 AI 解決方案時的思路 —— 不盲目跟風，也不因效果不佳而感到挫敗。
01 首先關注流程，其次才是聊天機器人（或其他界面）
我建議不要一開始就圍繞聊天機器人進行思考，那么正確的起點是什么呢？答案清晰明了：企業的業務流程。
企業內發生的每一件事都是業務流程的一部分。業務流程是由各種活動（即“作業單元”）、事件（例如，發生錯誤）和節點（例如，做出決策）串聯而成的作業流[1]。有專門的工具用于繪制業務流程圖[2]，并且圍繞業務流程的分析與優化[3][4][5]已經形成了一個完整的研究領域。業務流程管理之所以有效，是因為它不僅是一種理論，而且已經被廣泛應用于企業的各個角落 —— 盡管許多企業可能并不知道這一概念的確切名稱。
舉個例子，假設您是一家為銀行提供房地產評估服務的公司。銀行在發放抵押貸款前，會要求房地產評估師對房產的價值進行評估，這樣一旦抵押貸款無法償還，銀行就能知道房產的實際價值。
編寫房地產評估報告是一項復雜的業務流程，我們可以將其細分為多個子流程。通常情況下，評估師需要親自開車到房產所在地，進行拍照，然后坐下來撰寫一份長達 20-30 頁的評估報告。但在此，我們不要急于求成，想著“啊，20-30 頁的報告，我如果使用 ChatGPT 可能會更快完成”。請記住：流程先行，解決方案隨后。
我們可以將該流程拆分為更具體的子流程，例如：前往房產所在地、拍照，然后撰寫報告的不同部分，包括房屋的位置描述、各個房間的狀況和尺寸信息等。當我們深入探究單一流程時，會看到其中涉及的任務、決策節點和事件。例如，在撰寫位置描述時，評估師會在辦公桌前進行一些研究，通過 Google Maps 查看周邊商店，檢查城市交通圖，以便評估房屋的交通便利性和街道狀況。這些都是相關處理人員需要執行的活動。如果評估的是位于偏遠地區的孤立農場，那么公共交通選項可能并不重要，因為這種房子的買家通常都會依賴私人汽車。在流程中選擇不同路徑的決策，我們稱之為“決策節點”。
如在 BPMN 2.0 中的示例過程所示。? Marcel Müller 2024
我們采用的這種以流程為核心的思想，是在考慮應用 AI 之前，先對現有流程進行評估。
02 流程編排而非聊天式互動
在分析了我們的業務流程和目標后，我們可以著手考慮融入 AI 的流程應該是怎樣的。關鍵在于細化我們需要執行的各個步驟。如果我們只專注于撰寫房屋描述的子流程，它可能包括以下環節：
- 分析房屋周邊的相關地點和商業設施
- 描述室內裝修狀況
- 若非地處偏遠，則查找最近的公共交通站點
- 撰寫一頁內容的報告
確實，我們可以通過與 AI “對話伙伴”以互動的方式來完成這些任務，直至完成任務得到所需輸出。但在企業環境中，這種方式存在以下三個主要問題：
- 輸出的一致性：不同人給出的提示詞各不相同，導致輸出結果因提示詞編寫者的技能和經驗水平而異。在企業環境中，我們希望輸出結果盡可能保持一致。
- 質量參差不齊：你可能有過這樣的經歷，在與 ChatGPT 互動時需要多次調整提示詞，才能達到期望的質量。有時甚至可能得到完全錯誤的答案。在這個例子中，我們尚未找到一個能夠在不產生誤導信息的情況下，準確描述周邊商業設施的大語言模型。
- 內部知識與現有系統集成：每家公司都有內部知識，他們可能希望在與 AI “對話伙伴”互動中使用這些知識。盡管可以通過聊天機器人實現檢索增強生成（RAG），但這并非是在所有情況下都能高效產生理想結果的通用方法。
這些問題來自于聊天機器人背后的大語言模型的基本原理。
同聊天機器人進行交互（左）與預定義流程的協調編排（右）。? Marcel Müller 2024
企業級應用不應單純依賴于“提問-回答”的互動模式，而應設計為一套協調有序的流程步驟，這些步驟部分由 AI 驅動，每個步驟都旨在實現一個具體目標。 例如，用戶可以啟動一個多步驟流程，該流程整合了各種模型和潛在的多模態輸入，以產出更有效的結果，并將這些步驟與小型數據檢索腳本相結合，后者在不依賴 AI 的情況下運行。通過整合檢索增強生成技術（RAG）并盡量減少人工介入，可以構建出更加強大和自動化的工作流程。
相較于通過交互界面人工協調，這種流程編排方式能大幅提升工作效率。此外，流程中的每一步并不都需要完全依賴 AI 模型完成。在上述例子中，我們發現使用 Google Maps API 來獲取附近的公交站點和交通站點的信息，在質量上遠勝于詢問即便是像 GPT-4o 這樣出色的語言模型，甚至超過了使用 Perplexity 這樣的網絡搜索增強生成引擎。
03 通過流程編排提升效率
想象一下，在沒有 AI 參與的情況下，我們是如何工作的。手動完成任務不僅耗時，而且效率低下。假設一個任務手動完成需要一個小時，若重復四次，總耗時就是四個小時。而采用基于生成式 AI 的聊天機器人解決方案，理論上可以節省一半的時間。但是，我們真的只能做到這一步嗎？剩下的時間其實被用于構思提示詞、等待回復以及通過不斷的修正來保證輸出的質量。
手動操作與基于聊天機器人的自動化可節省的時間對比。? Marcel Müller 2024
在處理重復性任務時，雖然時間有所節省，但在那些多個員工需要執行相同流程的企業中，保持一致性所需的提示詞編寫、等待和輸出調整卻成了一個棘手的問題。此時，流程模板的作用就顯得尤為重要了。
通過流程模板，我們將流程標準化和參數化，使其可以多次復用。高質量的流程模板只需創建一次，卻能大幅提升單個案例處理的效率。這樣一來，用于創建提示詞、保障質量和調整輸出所花費的時間就大幅減少了。這正是基于聊天機器人的解決方案與依托模板的 AI 流程編排之間的本質區別，而這個區別對保證質量和提高可復現性具有深遠的影響。
流程模板的實際效益。? Marcel Müller 2024
此外，我們現在有了一個明確的測試領域，可以用來驗證我們的解決方案。在用戶可以自由輸入的聊天機器人中，想要以可量化的方式測試并建立信心是頗具挑戰的。我們越是明確限定用戶可輸入的參數和文件范圍，就越能夠精確地驗證解決方案的有效性。
在 AI 輔助的流程中使用模板，其實是對傳統流程管理中業務流程引擎原理的借鑒。每當出現新情況時，這些引擎便會從模板庫中挑選合適的模板進行流程編排。在這個過程中，相應的輸入參數就會被填進去。
以房地產評估流程為例，所使用的模板包含了三個輸入項：房產類型（如獨立住宅），室內照片集，以及房產地址。
流程模板的結構如下：
- 首先，利用 Google Places API 和提供的地址信息來搜尋周邊的商店。
- 接著，通過 OpenAI 的視覺 API 來對室內環境進行描述。
- 然后，再次使用 Google Places API 來查找附近的交通設施。
- 將第 1 步和第 3 步輸出的 JSON 數據以及交通設施的描述，配合 GPT-4o 生成一個文本頁面，內容結構為：先介紹房產、周邊商店和交通情況，隨后是室內環境描述，最后給出一個包含評分的綜合結論。
在我們的實際應用案例中，我們是通過 entAIngine 平臺內置的無代碼構建器來開發這個應用的。
在這個流程中，只有四分之一的工作步驟需要借助大語言模型。這其實是一個優點！因為 Google Maps API 不會憑空捏造信息。雖然它可能提供一些過時的數據，但它絕不會“虛構看似真實的場景。”此外，由于我們現在有了可分析的真實信息源，因此人類可以在流程中進行有效的審核。
在傳統的流程管理中，模板能夠降低流程的可變性，確保流程的可復制性，并提升效率和質量（這一點在 Six Sigma（譯者注：六西格瑪(6σ)概念于 1986 年由摩托羅拉公司的比爾·史密斯提出，此概念屬于品質管理范疇，西格瑪(Σ,σ)是希臘字母，這是統計學里的一個單位，表示與平均值的標準偏差。旨在生產過程中降低產品及流程的缺陷次數,防止產品變異，提升品質。） 等方法論中得到了驗證）。我們需要采用同樣的思維方式來處理這個問題。
04 生成式 AI 應用的用戶交互界面
現在，我們已經啟動了一個利用大語言模型（LLM）的流程，它解決了很多令人頭疼的問題。但用戶如何與之交互呢？
要實現這樣一個流程，可以手動編寫所有代碼，或者利用 entAIngine [6]這類無需編程的 AI 流程引擎來完成。
在利用流程模板構建業務流程時，交互可以以各種方式發生。根據我過去兩年的經驗，對于絕大多數（90%）生成式 AI 的應用場景，基本上是以下幾種界面：
- 知識檢索界面：功能類似于搜索引擎，可以引用和參考來源。
- 文檔編輯界面：將文本處理能力與模板、模型和流程編排相結合。
- 聊天界面：適用于進行迭代式、交互式的交流。
- 無需獨立界面的嵌入式流程編排（RPA）：通過 API 接口，與現有界面集成。
歸根結底，最關鍵的問題是哪種互動方式最為高效。確實，對于一些需要創意或處理非重復性任務的場景，聊天界面可能是最佳選擇。但往往并非如此。通常情況下，用戶的核心需求是創建文檔，此時，文檔編輯界面中預置的模板就能提供極為高效的互動體驗。有時候，如果我們想在現有應用中嵌入 AI 功能，就沒有必要再單獨開發一個界面。這里的難點在于如何在現有應用程序中正確執行流程、獲取所需輸入數據，并在界面的適當位置展示輸出結果。
上述提到的界面，構成了我至今遇到的大多數生成式 AI 應用場景的基礎，并且同時還能實現與企業環境的可擴展集成。
05 The Bottom Line
企業需要轉變思維，不再只是考慮“如何在各個場景中使用 AI 聊天機器人？”，而是思考“哪些業務流程包含哪些具體步驟，以及在這些步驟中如何有效地利用生成式 AI？”，這樣的轉變為企業帶來了實現 AI 真正價值的基礎。 將 AI 技術與現有系統融合，并根據實際需求選擇合適的用戶界面。采用這種方式，企業能夠實現的效率提升，是那些僅局限于聊天機器人思維的企業所無法想象的。
References
[1] Dumas et al., “Fundamentals of Business Process Management”, 2018
[2] Object Management Group. “Business Process Model and Notation (BPMN) Version 2.0.2.” OMG Specification, Jan. 2014
[3] van der Aalst, “Process Mining: Data Science in Action”, 2016
[4] Luthra, Sunil, et al. “Total Quality Management (TQM): Principles, Methods, and Applications.” 1st ed., CRC Press, 2020.
[5] Panagacos, “The Ultimate Guide to Business Process Management”, 2012
[6] ??www.entaingine.com??
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About the authors
Dr. Marcel Müller
Entrepreneur into Process Innovation with Deep Tech. AI. Founder of entAIngine
END
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