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DeepSeek賦能迭代:慧科訊業憑借AI+社交大數據技術重構行業領跑邊界

 

作為社交大數據領域領跑行業發展的人工智能技術公司,慧科訊業基于累積多年的AI技術實力與27年豐富客戶服務經驗,落地于AI驅動的知識圖譜技術提升數據價值和效率,實現AI在營銷中的實戰應用,充分釋放商業價值。

 

背靠擁有100+ AI及大數據專家的Wisers AI Lab,立足于自研四大模型和三大獨有AI技術,慧科訊業自研的行業權威媒介大數據挖掘分析模型(Wisers Industry LLM)在數據處理和分析的全面性、準確性、時效性等方面都在業界遙遙領先。準確率引領行業最高標準,可對標Deepseek R1 Level;性能優勢顯著,處理每個調用平均時長僅為通用LLM的1/20。在穩定性方面,實現更高并發和高性能的同時,慧科訊業已基于火山引擎和華為云上的DeepSeek,使用雙活LLM及自有蒸餾行業化模型(2+1)的模式規模化服務客戶,實現更準確、速度快、情感準的行業化應用,賦能客戶最大化挖掘和商用社交媒體數據價值。

 

 

人工智能時代,數據和技術已成為驅動社會進步、經濟增長、企業發展的核心要素。尤其在人工智能與數字化深入融合的今天,社交數據已經成為驅動企業管理、商業創新、激發增長等方面的重要因素。社交數據以體量龐大、平臺及形式豐富、語義及場景繁雜等特點,在數據的采集、處理、分析及洞察等商業應用方面都帶來了極高的挑戰。

 

作為3年前ChatGPT的最早期應用者,慧科訊業(Wisers)也是國內最早將DeepSeek進行商業應用的技術公司,比業界提前8個月實現全面集成DeepSeek。在2024年初借助早期版DeepSeek的開源技術孵化蒸餾了自己的行業化模型,并開始規模化商用。2024年第二季度,慧科訊業作為DeepSeek早期用量最大的客戶,曾突破當時DeepSeek底層基礎設施資源瓶頸和服務不穩定、性能不高等挑戰,成功沉淀出一套慧科訊業獨有的,對日均百億Token數據進行結構化的Wisers LLM及其構建系統、運營系統和機制。Wisers LLM 無論在精準度、處理成本、還是數據處理量級方面對比DeepSeek都得到顯著的優化和提效。

 

圖片

慧科訊業作為全球輿情大數據智能分析和商業應用領導者,多年累計服務超3000家客戶及十余年AI技術經驗總結,目前,社交大數據商業應用主要面對以下四大核心挑戰:

  • 海量數據挖掘:如何確保數據的全面性、準確性和實時性?
  • 數據結構化處理:大量社媒數據為文本、視頻、圖片、音頻等多模態數據,如何對非結構化內容進行結構化處理?
  • 行業化挖掘信息:如何基于行業場景和具體商業需求,精準地識別和抽取關鍵數據信息?
  • 商業洞察應用:如何借助社交數據,全面、準確、完整地進行數據分析和洞察,服務于商業應用?

 

 

慧科訊業AI大模型為什么能高效應對四大核心挑戰?

 

2014年,慧科訊業AI Lab 技術實驗室成立,專注中文語義AI技術的發展與創新。十余年來,慧科訊業不斷應用AI技術提升數據價值和效率,并通過技術+專業分析師人機結合的方式,滿足行業頂級客戶嚴苛需求。

 

近年來,隨著ChatGPT、DeepSeek等大模型接連問世,掀起行業革命,輿情服務商陸續宣稱接入各種大模型。作為營銷領域最早開始應用AI的公司,慧科訊業早已將大模型融合至技術及業務中,用于訓練慧科訊業自研大模型及小模型。基于訓練模型經驗,結合慧科訊業27年沉淀的深厚行業knowhow和服務經驗,助力品牌營銷洞察決策。

 

目前,行業內常見的主流應用方式是接入ChatGPT、DeepSeek等大模型官方API,直接面向客戶端應用。慧科訊業經過迭代升級,已基于火山引擎和華為云上的DeepSeek,用雙活LLM及自有蒸餾行業化模型(2+1)的模式規模化服務客戶,在穩定實現更高并發和高性能的同時,為行業提供更準確、速度快、情感準的行業化應用。

 

 

與此同時,慧科訊業采用業界領先的三大技術,從海量文本數據中進行高效且成本可控的數據挖掘及結構化處理,同時精準識別關聯主體,準確實現熱點話題、新興趨勢及商業洞察挖掘,打造數據應用完整技術閉環,有效解決行業核心挑戰。

 

 

慧科訊業話題發現與追蹤模型(WTDT)技術:通過AI驅動的智能話題發現技術,結合獨創的無監督模型與LLM融合算法,在行業強關聯技術支持下實現百億級數據中熱點及新興趨勢的秒級捕捉與異常洞察,確保話題挖掘的高精準度。

 

慧科訊業主體與維度抽取模型(WSAE)技術:基于混合模型架構,能夠自動抽取話題關聯主體并歸一化不同表述的別稱,在多主體場景中精準識別話題與實體關系,同時實現實體、觀點類別、屬性維度及話題 - 實體關系的聯合抽取。

 

慧科訊業基于維度的情感分析模型(WABSA)技術:依托混合模型技術,通過多粒度層次化分析框架實現屬性維度層級的細粒度情感識別,并整合主貼與評論信息構建觀點與話題主體的精準關聯映射。

 

 

慧科訊業自研大模型如何助力企業解決輿情核心挑戰?

 

慧科訊業自研媒介大數據挖掘分析模型(Wisers Industry LLM)包含意圖識別模型、水軍去廢模型、知識圖譜模型與增強分析模型四大類型。四大模型覆蓋大數據挖掘分析全過程,賦能大數據應用完整鏈路,協同實現從智能采集、數據凈化、語義理解到決策支持的全流程自動化,幫助企業快速捕捉熱點、識別風險、優化策略。

 

意圖識別模型,提升數據采集準確率:慧科訊業自研意圖識別模型,能實現自學習、實時更新采集規則,可將傳統需數月的人工任務縮短至小時級,實現95%以上準確率的7×24小時實時社交媒體數據采集,每日處理千萬+有效文章。

 

水軍去廢模型,提升水軍識別率:基于原有水軍模型的行業化迭代升級,從“機器粉”賬號識別,再到通過水軍個體行為、內容、互動的表現識別,逐漸積累行業水軍群體特征。

 

知識圖譜模型,提升敏捷度與實時性:慧科訊業自主研發100+AI算法及模型,全面賦能各業務應用場景。借助慧科訊業自研知識圖譜,自動構建和抽取模型,可實現2天內從0到100構建含數千個主體維度標簽的行業知識圖譜,構建效率提升百倍。

 

增強分析模型,發現有價值的洞察:自動分析數據找問題,比如銷量突然下降時,能關聯到社交媒體上的負面評價,生成帶圖表的分析報告。還能看懂圖片視頻里的信息,比如識別廣告中的品牌LOGO和促銷信息。

 

立足于四大模型和三大技術,慧科訊業自研媒介大數據挖掘分析模型(Wisers Industry LLM)效果及效率方面在業界遙遙領先。其準確率高,可對標Deepseek R1 Level,同為行業最高水平;同時性能優勢顯著,反應更加敏捷,處理每個調用平均時長僅為通用LLM的1/20。

 

 

 

慧科訊業 AI 大模型及知識圖譜技術深度應用主流營銷場景,充分釋放AI商業價值

 

在商業價值驅動方面,慧科訊業 AI大模型技術通過高效的四元組關系識別技術,實現知識圖譜自動構建和抽取模型,可準確識別文本中主體-維度-觀點/話題-情感的四元組關系,實現結構化處理。

 

此外,相比傳統人工知識圖譜構建和打標中遇到的覆蓋低、耗時久、不精準、難洞察等問題,慧科訊業知識圖譜能自動構建和抽取模型,結合虛擬知識圖譜(Virtual Knowledge Graph, VKG),將傳統需數月的人工任務縮短至小時級,實現95%以上準確率的7×24小時實時社交媒體數據采集,每日處理千萬+有效文章。

 

同時,行業專有大語言模型LLM支持跨行業的細粒度多種類維度屬性抽取,精準實現內容、語義、場景的分析;借助Wisers AI LAB的專業實驗數據,能夠支撐實際應用20多種藝術字體可識,支持廣告KV素材訓練和識別等AI圖像識別技術,幫助品牌捕捉更多信息曝光,挖掘更多內容營銷點。

 

營銷場景一:負面危機輿情監測追蹤

負面危機輿情監測對時效性和準確度要求高,針對目前行業內常見的主體識別不清、情感判斷不準等痛點,慧科訊業采用智能自學習引擎、360度情感判斷模型、正負話題/事件發現模型、行業化多維負面分類模型,預警時效遠優于業界水平,預警漏報率縮減至業界水平1/20,成本僅為業界平均30%,為用戶帶來了更加智能高效的輿情分析體驗。

 

 

營銷場景二:營銷活動策劃和效果分析

營銷活動策劃和效果分析需要投入大量時間和數據訓練合適的模型,并且需要大量人工處理,費時費力;如借助深度學習模型或一般大模型,則會產生耗時及高額成本問題。慧科訊業基于自有活動發現模型及話題發現模型,精細化6級維度進行打標,同時提效最高30倍。

 

 

營銷場景三:產品力評估和產品創新

產品力評估和產品創新中,需要結合大小數據,及時發現競品動作的同時,前瞻消費者喜好趨勢。傳統的產品力評估和創新模式下,會面臨小樣本數據偏差風險,海量大數據信息龐雜、人工介入成本高、耗時長。慧科訊業依靠全量社媒及電商數據,結合自有主體識別、維度識別技術及新品發現模型,可大大提升數據處理速度及效率,將打標成本降至業界1/50。

 

隨著AI技術的不斷演進和社交數據的持續增長,慧科訊業將秉承全面擁抱AI、深耕技術創新的使命,繼續推動AI與商業應用的深度融合與實踐。

 

未來,慧科訊業將繼續借助LLM、Agent等領先技術,持續革新業務流程及技術方案,不斷帶來更高效、更優質、更多客戶價值的產品及服務,為客戶提供覆蓋營銷全鏈路綜合分析及數據應用的數字化解決方案,助力客戶在人工智能與大數據深度融合的時代搶占先機。

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