当前企业在智能化浪潮中面临很多机遇和挑战，如在客户服务中人力随业务量增加而持续攀升，海量咨询并发导致响应速度与服务质量下降，标准化话术与客户个性化体验难以兼容，语料维护成本持续增高且问答效果已达瓶颈，传统智能客服已无法应对复杂问题场景和个性化诉求。AIGC 技术的发展为客户服务领域开启破局新范式，通过 AI 大模型加持，实现客户意图实时感知、任务主动规划敏捷执行、解决方案精准生成，实现客户体验提升和人力成本下降。

本次分享的内容，将包括华为云多年在企业 AI 场景变革的实操经验和工程智慧，首创"三层五阶八步"企业 AI 应用实践方法论，结合“AI 场景 12 问“评估模型，指导企业如何实现“智能业务定义 -AI 开发与交付 - 智能体持续运营”的端到端 AI 应用落地。通过深度剖析官网智能客服 AI 变革的成功案例，阐述如何通过 AI 大模型重塑客户服务体验，围绕流程、组织、IT、知识和运营 5 个方向持续开展 AI 变革，实现客户问题处理效率和客户满意度的大幅提升。

演讲提纲：

1. 认知篇 - AIGC 对客户服务领域带来的契机
2. 落地篇 - AI应用实践的“五阶八步”和“AI 场景 12 问”
   • 基于华为云AI落地实践，介绍企业如何有效开展AI变革
   • 企业AI实践如何选择“好场景”，聚焦“真需求”
3. 工程篇 - AI重塑客户服务体验：企业官网智能客服的 0-1 实践
   • 流程： AI模式下的客服业务流程和评价体系设计
   • 大模型选型“五要素”&“EDD”评测工程设计
   • 运营：AI大模型持续运营机制，驱动模型优化升级
   • 知识：从“知识 For 人”到“知识 For AI”的企业知识工程
   • 安全：AIGC安全合规体系 & 模型幻觉风险消减设计
4. 总结与展望：下一代 AI Native 的客户助手展望

听众收益：

• 了解华为云在客服领域的最新AI大模型实践经验
• 学习华为云在客服领域的大模型评测工程实践经验

以大模型为代表的AI技术已成为提升企业办公效率的核心力量，在蚂蚁CIO领域（包括企业协同、财务人资、流程管理等），已启动大规模的智能转型实践。财务板块如何基于大模型等新技术构建企业智能财务体系，进一步提升财务管理效率、降低财务风险，是企业财务管理“数智化”的必答题。传统财务信息化多采用工程化的模式，系统缺少对财务领域知识的理解和应用能力，财务决策依赖人工专家经验。

本次演讲将从蚂蚁财务管理实践出发，阐述蚂蚁在财务审核、财务经分等场景，如何基于大模型助力业务提效率、控风险，以及相应的技术方案和选型，包括但不限于基座模型、业财数据、财务模型、财务智能应用等。

演讲提纲：

1. “AI+财务”，定义财务信息化新阶段
2. “智能财务”实践1：财务智能审核
3. “智能财务”实践2：财务智能分析
4. 总结：LLM应用范式

听众收益：

• 了解生产级的大模型应用实践经验。在企业财务管理这种严肃领域，如何构建智能化“工具”，而不是演示版的“玩具”，实际应用于作业提效
• 了解 AI Native 基础架构。如何在企业内部构建 Agent/RAG 等应用范式的基础架构，支撑各个工程化的业务子域快速实现智能化

在营销内容生产与效果评估中，传统 NLP 技术解析消费者反馈、制定策略的效率瓶颈显著。消费者社媒相关中的内容要素（如产品功能、情感倾向）和讨论角度（如场景化需求、竞品对比）需依赖大量人力标注和评估，且广告视频的主客观评测缺乏系统性框架，导致策略迭代周期长、成本高。基于多模态大模型等技术，可以有效解决营销链路的效果和效率问题，进而打造生成式营销产品体系。

本次分享将围绕营销场景，首先介绍如何基于多模态大模型技术构建“解码-生成-评测”的营销全链路体系；同时说明如何训练支持主客观联合评测的多模态模型，进而量化分析广告视频的情感传递、信息完整度等指标；最后结合实际营销落地案例中遇到关键问题和架构路线选择，介绍生成式营销必备的体系架构思维。

演讲提纲：

1. 多模态解析与生成：构建高效内容策略
   • 社媒数据的多模态解析
   • 基于大模型的营销内容策略生成
2. 面向营销广告视频的主客观评测
   • 多模态模型如何量化广告视频的情感传递、信息完整度
   • 自动化评测体系如何优化投放策略
3. 生成式营销的体系架构与落地思考
   • 生成式营销系统的常用架构思维
   • 关键落地挑战与架构路线选择
4. 总结与展望
   • 未来生成式营销的发展趋势
   • 如何借助多模态大模型提升营销 ROI

听众收益：

• 了解大模型在营销领域的应用和前沿实践
• 了解大模型在营销领域落地的关键问题、架构路线的选择

随着 AI Agent 技术的快速发展，业界许多企业开始在 Agent 方向进行深层次的探索，而不仅仅是停留在“大模型 + 工具调用”的简单应用上。在经过近 1 年的技术探索，我们在阿里云客户服务业务的需求和 Agent 行业快速发展的双驱动下，摸索了一套在客户服务领域高效构建 Agent 和 Multi-Agent 协同模式，可以快速赋能业务提效的方法论，并基于此自研建设了“阿里云服务领域 Agent 平台”，用于更快速、低成本的构建出适合于客服业务场景使用的各类 Agent，更快的帮助业务提效、解决痛点问题。

本次演讲，我们将首先介绍 Agent 的技术本质、业界常见的类型、模式，Agent 技术对客服领域的价值增益，然后分析阿里云服务领域业务中的痛点，再来介绍我们是如何使用 Agent 技术来赋能阿里云的客户服务业务场景，展示服务领域 Agent 技术具体落地实践效果，以及我们是如何自研的领域 Agent 平台，我们希望这些思考和设计思路，能给各行业听众起到一些抛砖引玉的作用。

演讲提纲：

1. Agent技术本质与常见模式
2. Agent技术对客户服务领域的价值增益
3. 阿里云服务领域的业务背景与要求
4. 阿里云服务领域Agent的设计方法论与落地效果
5. 阿里云服务领域Agent平台的设计与思考

听众收益：

• 了解在阿里云客户服务这个垂类领域中Agent方向的技术探索
• 客户服务领域Agent高效构建过程的方法论