ChatGPT可以理解为一种通过自然语言指令完成用户请求的创新智能应用范式。正如NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋在GTC2023上所说，ChatGPT这个现象级应用的出现意味着“AI 的 iPhone 时刻”真正到来了。从2021年初发布DALL.E（从文本到图像的生成式人工智能模型）到2022年底发布ChatGPT，OpenAI可谓火力全开，凭一己之力引爆了生成式AI（AIGC）这个新赛道。一时间各行各业都在热烈探讨ChatGPT与行业结合后的可能应用场景和成效。实际上，到目前为止，国内尚未出现能够与ChatGPT相提并论的企业级产品。无论是OpenAI的ChatGPT、GPT4.0，还是国内相关公司发布的类似产品，都是面向通用领域（To C）而非垂直领域（To B）。由于模型参数规模超千亿，模型的训练与推理成本居高不下，是一般企业无法承担的。因此，由细分领域知识优化（基于指令学习精调）的小型化、轻量化、个性化模型才是垂直领域应用的最佳选择，这些大模型技术在企业级市场落地的必经之路还包括与场景和业务系统相结合，两者同等重要，缺一不可。

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近年来，东方国信(300166)逐步确立“五朵金花”研发战略方向，5G通信技术是互联创新，大数据技术是立足基础，云计算是服务载体，工业互联网是战略抓手，人工智能是业务增值。五大核心技术方向相互融合，协同发展，形成了东方国信深厚的技术基础。

东方国信在大数据和人工智能领域已经深耕20余年，自主研发了功能完备的人工智能产品体系。基于SPSS技术和东方国信多年的数据、模型和算法创新积累，创造性的打造了一个集数据统计分析、特征工程、机器学习、深度学习、强化学习等多种算法类型于一体的人工智能开发与服务平台——图灵引擎，如图所示，实现了从数据分析、可视化到AI模型的开发、训练、部署直至推理的全流程一站式平台。基于图灵引擎和应用实践，东方国信在运营商、金融、政府和工业领域等积累了大量的领域知识和业务经验。

东方国信在以NLP+预训练大语言模型技术支撑的人机对话场景、以CV+深度学习模型技术支撑的智能视频图像分析场景在上述行业或领域均有成熟项目落地验证。在面向To B的垂直领域中，对行业客户知识数据和业务场景的深刻理解将对大型语言模型轻量化和应用落地起到决定性的作用。

鉴于上述技术研究和能力储备，东方国信正在研发类ChatGPT技术，即BonGPT技术框架和应用系统：以垂类领域预训练大型语言模型为核心，面向包括运营商、金融、工业、政府等在内的行业特点开展深度指令优化和模型精调，打造面向To B典型场景需求服务的基础能力，包括查询统计、资源检索、逻辑分析、功能调用、服务查找和业务咨询在内，运用此六项能力一方面提供API封装方式对外部提供服务调用，另一方面针对大数据和人工智能工具产品进行适配和改造，提供人机交互的智能化升级。在垂类应用方向，提供四大类应用适配，为分析洞察类，营销运营类，客户服务类，移动APP类的行业应用提供支撑。

举个例子，我们来看看基于东方国信BonGPT构建的“智能助手”，智能助手实现了与企业数据库的对接。以下图例展示了在专业数据分析场景中的多轮对话效果。首先，“智能助手”能够基于统计结果，生成所需要的分析结论，并组织成一段有逻辑的表达，比如针对“中高价值用户占长网龄离网用户比”这一指标所形成的全国统计情况说明；

其次，通过对话交互的过程，“智能助手”可以进行统计逻辑的修正，如“某省的中高价值用户占比全国有多少?”这一问题在经过两轮对话后，及时对错误的统计结果进行了调整，结果正确；

最后，值得称道的是，“智能助手”已经具备初步的业务分析能力，基于不同的指标关系给出了针对性的逻辑分析和推理结论，体现出预训练大模型在运营商领域专业知识的运用能力。

目前，东方国信人工智能团队利用预训练大型语言模型的技术储备，结合领域知识数据，已在智能客服、虚拟员工、数据探索、数据开发和经营分析等场景中与用户一起开展模型轻量化的技术验证和应用场景的项目开发。同时，利用相关技术对东方国信大数据和人工智能软件产品栈进行智能化改造和版本演进。公司已经在技术预研、产品规划、人才储备、项目实践四个方面建立了深厚的技术储备和基础能力，孵化产生的技术和产品成果将快速推广到东方国信各业务领域，助力国家“数字化转型”进程，推动东方国信技术与市场双轮驱动、快速发展。

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