【维科杯】追一科技参评“维科杯·OFweek 2024人工智能行业优秀创新力产品奖”


    维科杯· OFweek 2024(第九届)人工智能行业年度评选(OFweek 9th AI Awards 2024)由高科技行业门户举办已有数年,作为高科技产业的核心评选活动,该评选是人工智能行业内的一大品牌盛会,亦是高科技行业具有专业性、影响力的评选之一。
    此次活动旨在为人工智能行业的产品、技术和企业搭建品牌传播展示平台,并借助OFweek平台资源及影响力,向行业用户和市场推介创新产品与方案,鼓励更多企业投入技术创新;同时为行业输送更多创新产品、前沿技术,一同畅想人工智能行业的未来。
    维科杯· OFweek 2024(第九届)人工智能行业年度评选(OFweek 9th AI Awards 2024)将于2024年7月1日-7月19日进入网络投票阶段,颁奖典礼将于8月28日在深圳举办。目前,活动正处于火热的企业申报阶段,业内企业积极响应。
    追一科技参评“维科杯·OFweek 2024人工智能行业优秀创新力产品奖”
    参评奖项:维科杯·OFweek 2024人工智能行业优秀创新力产品奖
    参评项目:
    
    博文大模型 
    项目亮点:
    百亿级参数模型,体量更小,训练过程和推理速度更快,成本更低。
    拥有更垂直适用的任务能力,并非通用式的聊天,可适配具体行业业务场景中的任务,如金融、政务领域中的咨询服务、文案生成、专家决策等。
    在知识能力上,更有领域纵深优势,且保证即时性。
    支持私有化部署,对于金融、运营商等垂直行业的特定场景来说是必要的,保证数据安全的同时,还能更灵活地去应对业务场景。
    参评理由:
    追一博文大模型,除了拥有基础大模型的通用能力外,还通过NL2X等技术准确将企业知识融入,并针对与客户场景强相关的,如对话分析、对话交互等专项能力进行加强,以便达到更好、更稳定的最终业务效果。
    因此,在博文模型基础上,追一进一步研发了一套 LLM Agent 框架,赋予博文"记忆”和"行动”,一方面通过 Agent 框架将思维链的工作机制固化下来,从而将思维链的能力充分发挥。另一方面,解决幻觉问题,更好实现LLM 的知识可控、能力可控、业务逻辑可控,同时知识更新、能力扩展更加高效。
    在 LLM Agent 框架的基础之上,支持复杂任务场景下任务拆解,以 Multi-Agents协同工作的方式,实现企业复杂业务场景上的最优表现。
    参评奖项:维科杯·OFweek 2024人工智能行业优秀AI赋能案例奖
    参选方案:
    
    大连市税务局数字人“税可思”
    方案成绩:
    大连市税务局推出“税可思”税费业务通答服务,发挥与医保、社保部门业务协同联动工作机制优势,在明确各部门职责范围基础上,依托数字虚拟员工“税可思”,将社会保险参保、缴费、待遇等业务问题形成智能问答系统,并建立知识库知识规范模板,形成完善的医保、社保数据,确保信息交互及时,业务渠道通畅,数据互通高效、资源共享充分。在使用过程中,不断收集和总结使用日志,以数据分析、案例研究等方法找出系统中存在的问题和不足,及时优化纠偏,并制定相应的改进措施,不断提升系统的易用性、准确性。
    税费诉求“通答”解决了纳税人缴费人“多头问”“分段问”问题,实现了涵盖社保和医保核定、征缴、计发等业务问题“一站式”智能咨询服务,惠及大连市11万户用人单位、350万缴费人,综合服务效率提升63%以上。
    参评理由:
    追一科技的多模态数字人,融合计算机视觉、智能语音、NLP等多种人工智能技术,助力大连市税务局成功实现了税费业务通答的智能化运营与管理。
    另外,近期国务院办公厅印发《优化营商环境专项督查发现典型经验做法的通报》,对全国30项优化营商环境典型做法予以通报表扬,其中《大连依托税务数字虚拟员工“税可思”实现税费诉求“通答”》入选。
    企业介绍:
    
    追一科技是一家致力成就客户价值的领先 NLP 人工智能公司与 AI 员工解决方案提供商,拥有自研的领域大模型「追一博文」,并拓展到智能语音多模态的 A I全栈技术。公司累计服务超过 300 家中大型企业/政府类客户,助力客户在服务、营销,运营等多个场景上实现智能化转型升级。
    投票时间:
    本届“OFweek 9th AI Awards 2024”活动将于7月1日进入投票阶段,请关注维科网人工智能相关评选新闻,欢迎届时踊跃投票。
    人工智能年度评选专题链接:
    https://www.ofweek.com/award/2024/AI/
    参评表单:
    https://forms.ofweek.com/Form/preview/form_id/1652