北京商报讯（记者 魏蔚）12月20日，由中外企业文化、北京商报社主办的2024年度（第十届）北京金融论坛暨北京金融业十大品牌揭晓活动在北京召开。小冰公司联合创始人、首席运营官徐元春站在科技企业的角度，围绕“互惠共生，金融服务与AI创新赋能”分享了自己的看法。

从2022年OpenAI发布ChatGPT开始，AI、算力等科技领域迎来日新月异的变化，文本、语言、视觉等模型给用户带来了全新的体验，整个大模型Agent（智能体）应用，则将整个大模型商业化应用推上新高度。

算力、算法、数据是AI三要素，从技术到应用也与此相关。“作为整个大模型发展的核心的燃料、数据，可供大模型训练的数据基本上已经消耗殆尽了，大模型预训练无疑会终结。这意味整个模型将转向应用领域的发展。”徐元春分享了OpenAI 的前首席科学家 IlyaSutskever的最新观点。

英伟达创始人兼CEO黄仁勋近日接受采访时，则提到大模型具体应用Agent，并给出一组数据，“公司的十万个AI Agent在员工数量仅增加25%的情况下，实现了三倍的生产力提升”。他希望“英伟达有一天能够成为一家拥有5万名员工的公司，并配备1亿名AI助手，遍及公司的各个部门”。

“这是一个很大的反响，大模型应用提到的Agent，具象化的表达是什么？是AI数字员工”，徐元春也给出自己的答案。

数字员工并不是新概念，但它现在大不相同。“数字员工不仅能完成一个任务，慢慢开始承担一份工作。当它具备非常强大能力，企业整个人力投入会实现边际成本递减”，徐元春透露，这也是小冰企业跟金融企业交流时的明显感受，“大家对整个大模型应用的效率提出更高的要求”。

怎样提高效率，在哪些环节提高效率？徐元春认为微软首席执行官Satya Nadella的观点很有启发，“AI 是知识工作的精益工具”。

拿大模型应用的不同阶段为例，徐元春说，“刚开始企业尤其是国内金融企业大批量采购基座大模型，用来做训练。后来更多采购大模型相关应用，也就是大模型和Agent。最近企业希望更深度应用”。

他进一步说，“整个大模型、Agent包括数字员工应用，正从最开始面向用户的交互、面向营销获客，慢慢走向更加深度的和核心业务流程的绑定，包括企业核心数据知识的使用，甚至更多的金融企业开始使用基座大模型基于自己的数据创建自己的企业大模型，垂直的行业大模型包括场景大模型让整个AI使用效率获得极大程度地提高”。

“可以预见，未来用Agent这种方式，可以替代掉原来的数据和信息化系统。Agent，具体到数字员工，带来的颠覆来自于它在整个流程端的创新，从而产生更高的生产效率获得更大的生产力”，徐元春展望。

前身是微软小冰团队的小冰公司，自2013年就开始做开放类的对话、大模型，小冰对大模型的判断有诸多事实依据，包括但不限于第一个提出“AI  Being”包括数字员工概念、实现虚拟生成算法和大模型双备案、为金融企业提供端到端的解决方案等。

正因为已有实践经验，徐元春强调，“大模型正在快速走向一个应用的时代，应用以Agnet为核心，Agent应用又以一个数字员工作为实现的载体。未来很多企业面向知识型、信息服务的员工可能90%以上都由数字劳动力提供”。