DeepSeek-V3和R1大模型發(fā)布以來，以開源和高性價比的特點大大降低企業(yè)使用大模型的門檻，掀起大模型部署熱潮。當前，各行業(yè)積極接入大模型端口，大幅提升自身運營效率。

如今，社媒每日新增UGC數(shù)據(jù)量級在10億級別，包含大量文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)類型，蘊藏著巨大的商業(yè)價值，也帶來了數(shù)據(jù)處理及標注的復雜性。借助大模型，品牌可以從10億級的多模態(tài)UGC中聆聽真實的消費者聲音，洞察目標興趣圈層、發(fā)現(xiàn)海量增長機會、規(guī)避潛在經(jīng)營風險：

然而，盡管AI大模型在通用領(lǐng)域展現(xiàn)出強大能力，具體產(chǎn)業(yè)場景的復雜性和專業(yè)性使其實際落地時面臨顯著的適配難題，讓AI的企業(yè)落地存在“概念先行、落地滯后”的特征。Gartner數(shù)據(jù)顯示，平均只有48%的生成式AI項目進入生產(chǎn)階段，從生成式AI原型到生產(chǎn)需要8個月。

AI大模型在具體行業(yè)的推廣應用仍受制于可靠性、穩(wěn)定性、深度應用成本高企、生態(tài)支撐相對薄弱等難題。多模態(tài)數(shù)據(jù)的特性，要求模型具備跨模態(tài)融合能力，現(xiàn)有大模型難以滿足。同時，大模型在面對新場景和處理復雜任務時也常因缺乏行業(yè)知識而輸出與現(xiàn)實不符的“幻覺”或不可靠結(jié)論，難以確保行業(yè)應用中的可靠性與穩(wěn)定性。

在單日數(shù)據(jù)量突破億級的智能時代，DeepSeek等大模型技術(shù)本應成為挖掘商業(yè)價值的“掘金鏟”，但由于諸多不準確性與實施困難，企業(yè)在應用大模型時趨于謹慎，多數(shù)企業(yè)陷入“數(shù)據(jù)沉睡、技術(shù)空轉(zhuǎn)”的困境，阻礙著AI大模型的行業(yè)應用落地。

傳統(tǒng)AI往往優(yōu)化業(yè)務鏈條中的單個環(huán)節(jié)，如數(shù)據(jù)撈取、數(shù)據(jù)打標處理、業(yè)務模型等實施單點突破。如果想要增加維度，還需要工程師重新訓練模型。因此，傳統(tǒng)的AI落地應用時，單點突破的方式可能會忽略端到端的效果以及不同環(huán)節(jié)的聯(lián)動問題。

慧科訊業(yè)一體化AI Agent從數(shù)據(jù)識別創(chuàng)建、知識圖譜建立處理、分析與洞察、任務執(zhí)行與保障四大層面，針對整個業(yè)務流程全程把控，充分提效。

傳統(tǒng)AI數(shù)據(jù)處理的輸出是一客一議的客戶定制的打標方案。面對同一批網(wǎng)媒數(shù)據(jù)和社媒數(shù)據(jù)，會根據(jù)不同的客戶的打標要求和標準分別處理，數(shù)據(jù)價值的挖掘有限。

基于慧科訊業(yè)累積27年豐富客戶服務經(jīng)驗，慧科訊業(yè)一體化AI結(jié)合積累的數(shù)據(jù)處理案例，將過往的數(shù)據(jù)處理沉淀至行業(yè)知識圖譜（VKG）。后續(xù)承接新項目時，不再“平地起高樓”，而是“站在巨人肩上”。行業(yè)Know-how加持的數(shù)據(jù)處理精準度及效率均得到極大提升，并已在過往茶飲、汽車、電子、母嬰、美妝等眾多行業(yè)客戶實戰(zhàn)中得到了印證。

在針對客戶自身及競品的產(chǎn)品口碑、活動營銷等分析場景的交付中，傳統(tǒng)AI支持的工作流里依賴人工做最后的交付，對AI輔助的結(jié)果進行處理及整合。

慧科訊業(yè)一體化AI Agent不僅是對話工具，更是具備自主決策和操作能力的“數(shù)字助手”。一體化AI Agent會根據(jù)用戶實時的活動和新品場景做不同類型分析的調(diào)整，通過自主規(guī)劃和采取行動實現(xiàn)用戶定義的目標。為未來真正實現(xiàn)人機協(xié)同，AI Agent成為分擔和補充人類工作的虛擬勞動力帶來了可能性。

慧科訊業(yè)一體化AI架構(gòu)立足于慧科訊業(yè)自研媒介大數(shù)據(jù)挖掘分析模型(Wisers Industry LLM)，其效果及效率方面在業(yè)界遙遙領(lǐng)先。其準確率高，可對標Deepseek R1 Level，同為行業(yè)最高水平；同時性能優(yōu)勢顯著，反應更加敏捷，處理每個調(diào)用平均時長僅為通用LLM的1/20。

使用者只需通過與慧科訊業(yè)一體化AI Agent對話，即可基于預設分析場景及歷史查詢結(jié)果，通過AI生成品牌表現(xiàn)總覽報告，將數(shù)小時工作縮短至一問一答間。

傳統(tǒng)的深度洞察需求往往依靠分析師人工梳理數(shù)據(jù)、提煉洞察，慧科訊業(yè)一體化AI Agent支持深度分析一鍵抵達，實時人機協(xié)同交互，將傳統(tǒng)AI的“被動執(zhí)行”層面進化為“主動服務”的跨越。

如針對某品牌的新品調(diào)研需求，慧科訊業(yè)一體化AI Agent在接收“分析某品牌用戶口碑”指令后，會自動進行多個步驟，以生成深度洞察報告：

• 拆解品牌-品類-產(chǎn)品獲取搜索關(guān)鍵詞；

• 從數(shù)據(jù)湖定向撈取原始數(shù)據(jù)，聲量、情感和基于VKG的主體打標信息；

• 針對關(guān)注品類獲取對應品類的維度框架并作對應分析；

• 基于數(shù)據(jù)做預設和不同指標的量化分析；

• 生成基于數(shù)據(jù)深度分析的洞察報告。

慧科訊業(yè)一體化AI Agent從業(yè)務側(cè)出發(fā)，實現(xiàn)從底層數(shù)據(jù)到上層業(yè)務應用的全流程閉閉環(huán)。通過多Agent工作流支持的多個自有平臺，將海量行業(yè)信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化情報與前瞻性洞察，輔助企業(yè)關(guān)鍵決策。

慧科訊業(yè)以數(shù)據(jù)融合，動態(tài)本體構(gòu)建（Dynamic Ontology）及人工智能為核心， 構(gòu)建的一體化AI Agent多層級架構(gòu)的操作系統(tǒng)平臺，洞察億萬消費者聲音，幫助企業(yè)實現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動，讓消費者真實聲音成為產(chǎn)品創(chuàng)新、品牌營銷與戰(zhàn)略決策的基石。