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ChatGPT的横空出世，在业界掀起了惊涛骇浪。比尔·盖茨称，这种人工智能技术出现的重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的诞生。
它的出现已经引发了多角度多层次的探讨和恐慌，有人说，ChatGPT将取代80%的人类工作，更有甚者说，将来它一定会取代人类。
相信大家已经从无数的官方与非官方的文章中领悟到，ChatGPT是一个建立在 GPT-3 大型语言模型家族之上的，并可以经过微调（一种迁移学习方法）赋予它监督和强化学习的技术。
通俗地讲，就是一个可聊天、可写论文、可编程、可写邮件的机器人。
ChatGPT目前对应的技术和应用场景主要有八个方向，即文本生成、音频生成、视频生成、图像生成、策略生成、游戏AI、虚拟人生成、跨模态生成。
它带给我们的冲击是巨大的，其中最具跨时代意义的便是ChatGPT促使AIGC快速商业化发展，对电商、传媒、影视、娱乐、金融、医疗都有巨大的颠覆能力。
本文的重点是探讨以ChatGPT为代表的新一代技术究竟给企业的部门运营带来了哪些冲击？
市场部一般来说是企业的标配，也许名称会有不同，但是功能职责类似，无非是规模大小的区别。
市场品牌部门承担了企业的产品传播、品牌建设、市场引流、客户粘度等职能。
一是文本化的创作，包含了产品介绍、企业宣传册、新闻通稿、营销软文等等，而AIGC既可以当作辅助，也可以在某些结构化的文本中充当主力。尤其是常规性的窗口运作，比如企业官网、微公号，可以模仿新华社的“快笔小新”，把一些相对固化的栏目交给AIGC来处理。
二是图片视频制作，包含了企业宣传片、营销海报、产品动态展示等。AIGC可以自动生成视频，或者辅助合成，可以迅速提高部门整体的效率和质量；
三是市场活动。市场部每年都要举办高频次的营销活动，会场的布置也可以用3D虚拟的方式，增加渲染效果。
营销业务部
Marketing business department
营销是企业的核心职责，很多的CEO甚至于创始人都是营销岗位出身，因为更加贴近客户、了解市场。
一是商品的展示。对比线下购物，线上购物的缺点就是难以看清商品的全貌，如今AIGC技术可以通过视觉算法生成3D模型，提供多方位的视觉体验，降低成本，促成用户成交与转化。阿里巴巴的“每平每屋业务”在这方面有更成熟的应用，它用AIGC技术在线模拟展示“商品放家中”，直接让客户看到实际效果。
二是客户营销。其中包括的基本手段有扫楼、电话营销、社群互动、广告精准投放等。互联网时代以来，信息透明度不断提高，传统的营销已经无法吸引客户，所以更多往内容营销、专业营销、口碑营销方面发展，所以首当其冲是要建立“客户画像”了解客户的属性、爱好、品味、消费能力等，进一步分析后制定营销计划，并且要以营销内容的创作触动客户，这一部分也是AIGC擅长的范围；另一方面维护老客户，既然是维护就有相对固定的方式，比如客户生日、二次购买时间等，这些可以通过AIGC自动生成并执行；
三是营销环节。直播已经成为电商的必要手段，目前的网红经济盛行，成本高涨且不能长时间直播，而虚拟主播人可以24小时不间断，可控性也强。比如说新华社的“快笔小新”目前任职于新华社体育部，可以快速生成中英文数据消息，包括比赛排名，还可以帮助经济信息部直接生成公司财报和行情点位。
金融投资部
Finance and investment department
金融投资部门天然就是要与数据处理、分析关联在一起的，从信息化开始就走在前列。因为它需要在复杂市场上搜寻各种信息最终加以修正、分析然后决策来创造价值。
一类是帮助企业做投资、并购等交易。这项工作最适合AI去完成，可以借助ChatGPT来进行信息搜寻、数据分析、决策辅助等。目前量化交易、个性化的机器人投资顾问在市场中是非常成熟的。最新发布的GPT-4，摩根士丹利就是它的种子客户，它通过GPT-4来管理、搜索其庞大的财富知识库，其中包括数十万页的知识和见解、涵盖投资策略、市场研究评论及分析师见解。
第二类职责是企业自己金融产品推介。AIGC可以实现金融咨询、产品介绍视频内容的自动化生产，还可以塑造数字人客服。比如工商银行的“工小智”，都属于比较成功的尝试。
行政人事部
Administrative personnel department
这里用行政人事部做一个归类，其实也囊括了很多类似的职能部门，比如董事长办公室、 企业管理部、包括财务部门等。
一类是制度文件类。是把企业中一些关键的成功因素总结并制定出相应的机制，从而能够更好地复制、创新、传播、防范风险等。在拟定制度制定方案上，可以把AIGC是文书助理，你提出要求，让它生成1.0版，然后再根据个性化的要求进行修订。
二类是数据分析类。无论是员工数据、财务数据、企业绩效数据，需要对数据进行采集、统计、分类、分析最终形成决策建议。AIGC在这方面的能力不用赘述。
三类是客服类。比如员工的入离职办理，报销流程咨询、流程辅导等，这类都可以通过服务机器人来解决。
法务监管部
Legal supervision department
一、各种法律文书的起草，比如劳动合同、商务合同、法律程序中的各种往来函书等。文本的生成，恰好是ChatGPT这类语言预训练模型的强项，普通类的文书的起草大概率是可以胜任的。
二、法务问题的解答。企业内部的矛盾、与客户之间的纠纷或者触犯了各种边界，我们都会向法务部提出支援请求。这里面考察的主要是对法律条款的熟悉程度和对相似案例的了解，所以法务机器人可以回答一些基本常见的问题，给出一定的处理建议。
三、律师职能。这部分需要的综合能力相对高很多，不仅有对专业内容的理解，还有对人的判断等。最新的应用是DoNotPay开发的“AI律师”，这是一个运用AI技术为普通人法律服务的APP，功能上最初只是为违规停车自动化写申诉。随着ChatGPT的应用已经升级到为消费者代理，到对话框中协商网络套餐问题。最新公布的GPT-4已经通过模拟律师考试，分数进入了应试者的10%。
以上只是列举了以ChatGPT为主的新一代生产力对我们现有的部门运营产生的影响，但其实它也有自己的局限性：
首先，它最擅长的是文本到文本的对话系统。经过大量的语料训练后，对自然语言的理解能力超强。但是在其他方面比如文本到图像、文本到视频这类型，表现的就不如其他生成式机器学习模型了。
其二，它还不具备创造知识的能力。作为一个生成式的模型，它是根据训练后的数据推理出答案，也就是说没有训练过的数据，它是无法解答出问题的。
其三，在实用场景中无法使用。最明显的就是自动驾驶，光有生成式是不够的，需要加入其他判别式模型，尤其是实时场景的识别。
其四，大模型训练需要的算力是空前强大的。未来如果想在不同产业和专业领域训练出更强大的模型，算力也是一个明显的挑战。
结束此文时正逢“GPT-4”发布，让人不免唏嘘。每一次科技的巨大飞跃都会带来一些产业的颠覆、组织的重建、结构性的失业。但显然，这一次的智能革命相比以往的任何一次来地更加彻底和猛烈，因为它替代的是人类的大脑。企业作为社会的细胞，要及时注入新动能，产生新价值。
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