当中台产品遇上ChatGPT

最早的网络产品被划分为前端和后端两大类。之后，随着网络产品所承载的服务变得更加复杂，就出现了中台。
对于某些大型的网络企业来说，企业中的各类应用系统数量很多，其资源相对分散，而且各个模块间的连接很长。为了整合企业的资源，提高企业的合作效率，我们需要对一些通用的产品进行精炼，形成一个统一的平台，这就是我们所说的中台。
从软件工程学的角度来看中台，从设计模式的角度来看，中台就是一个“适配器”模式。
中台在企业数字化转型中起着至关重要的作用。中台产品的核心价值就是能够在企业内实现大量的数据与信息的有效流动，并具有很高的复用性，从而降低了企业的成本与效率。
ChatGPT (ChatGenerativePre-trainedTransformer)，原本是由 OpenAI研发的生成型预训练变换模型聊天机器人程序，后来许多科技公司都推出了基于 AIGC (Artificial Intelligence Generated Content，生成式人工智能）的聊天机器人， ChatGPT就成了通用的生成式智能聊天机器人的代名词。
一、中台板块
中台的产品域模式，总结起来就是“三务”，即业务、金融、服务。
根据商业环境的不同，中台的功能可划分为：广告中台、营销中台、获客中台、会员中台；商品中心，交易中心，仓储中心，履约中心等等。
从金融业务的角度来看，中台可以划分为：会计中台、对帐中台、结算中台、结算中台；预算中心，资金中心，计税中心，报告中心等。
中台按其业务范围划分为：支付中台，搜索中台，效能中台，组织中台， AI （AI）中台，算法中台，研发中台，数据中台等等。
二、中台系统的组成
在中台的基础上，从上到下，对产品进行了精炼。每一个业务域都可以被提炼成一个中台的产品架构。以商品中台为例，从展示层，访问层，应用层，服务层，底层五个层次对产品的结构进行了建模。
表现层的主要功能是在终端上对商品信息进行呈现，它可以通过计算机端的 Web浏览器、手机或者常见的各种大屏设备、游戏设备等来查看，它是与用户进行直接互动的媒体。
访问层包括为终端提供的基本服务，比如认证， API（ApplicationProgrammingInterface，应用程序接口）或实现表现层功能所需的 SDK (SoftwareDevelopmentKit，软件开发工具包），以及相应的安全功能。
应用层包含了大量的信息，并且承载着大量的商业场景的基本功能。将商品中台作为一个例子，在商品售前，具体包括了商品的广告、物料、渠道，商品的引流获客，商品个性化定制，商品的优惠折扣等内容。在商品销售中，包括了商品的购买，商品的账单，商品的上架和下架，商品的属性（商品是什么类别，外观是什么样子，价格是多少）；售后产品包括：履约，退换货，评估，客户服务。
服务层提供基本的服务，以满足企业的经营活动。在商品中台的业务中，主要包括商品的搜寻与推荐策略，商品的资料，风险控制，外部的依存关系等。每一个模块，都有许多基本的服务。
而最基本的一层，就是为商品中台提供最基本的功能，比如商家的入驻管理、商品管理、消费管理等。是所有中台产品运作的指挥中心。
三、中台业务
中台的产品架构是将各中台的功能模块组合在一起的。通常情况下，在确定了业务域的范围后，一个产品的构架就会被建立起来。
在中台的大规模产品实施方案中，我们可以按照不同层级的维度，将其划分为不同的工作任务，或者按照不同的维度，将其划分为不同的产品组，并将其作为不同的工作任务来完成。在此基础上，通过各产品执行团队对各产品模块所涉及到的具体功能进行了具体的产品分析和实现。
还是拿产品中台作为例子，在商品中台结构模型中，服务层涉及到搜推策略功能模块，如果在实际工作中，搜推策略模块是由一个独立的产品小组来负责的，那么我们该如何对搜推策略模块进行进一步的抽象和实现呢？
商品搜推的核心功能就是商品的搜索和推荐。从产品的真实应用角度出发，可将商品搜索搜索划分为用户层、服务层和基础层。
用户层主要包括了搜索和推荐的主要功能，比如用户的搜索历史、向用户呈现的热门搜索、意图识别、猜你想要、猜你喜欢等。而评测，则是收集用户对搜索推荐的意见，以此来提高搜索推荐的准确性。
服务层与实现商品搜索和推送功能有关，比如 QP （查询分析器）实现对用户搜索输入的词汇和参数进行分析和解释；结果排序是将用户搜索和推荐的结果进行粗略、去重和精排，从中提取出最佳结果；在此基础上，结合相关分析，进一步提高搜索和推送的品质。
基础层主要包含了可以实现商品搜推的引擎与知识库，引擎承载着实现搜推的核心逻辑。在这个层面上，包含了商品和用户的元数据，商品特征、用户特征以及一系列的特征组合。此外，还存在着大量的算法模型，并通过配置来实现产品所希望的功能。知识库指的是与商品有关的全部信息的集合。在不同场景下的搜索推荐应用中，知识库中包含的内容也会有所不同。建立一个完整的知识库，能够让搜索结果更加精确。
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四、中台产品和芯片 GPT
当前， ChatGPT比较常见的功能是与人类进行对话，它可以通过理解并学习人类的语言来与人们进行交互，并对用户提出的问题给出相应的答案。
ChatGPT是一种通过对大量数据进行训练与学习，实现上知天文下知地理的智能算法。现在市场上有很多像 ChatGPT一样的产品，比如星火，比如文心一言，比如通义千问等等，都是中国人非常熟悉的。
当前的标准 GPT在知识范围上不存在任何问题，而且会话的结果通常是根据网络上的开放数据而产生的。但在企业内部应用方面，因为 ChatGPT并不能得到企业内部的数据，所以它的知识储备并不充足，所以它不能对企业内部的应用作出精确的判断。
ChatGPT以 LLM (LargeLanguageModel，大规模语言模型）为基础，它的训练成本根据当前公开的数据，GPT3每次的训练需要34天左右，耗费180万美元， PaLM每次的训练需要50天，耗费1500万美元，单次训练的成本较高。
对于企业来说，并不需要让自己的 ChatGPT了解一切，可以根据公司的主营业务，针对某一特定的场景展开应用，从而提高公司内部 ChatGPT产品的 ROI （投资回报率）。
将 ChatGPT与企业中台产品相结合，将会是一个很好的应用方案。企业中台与企业内所有的业务系统都存在着大量的信息和数据，可以将其用作 ChatGPT的培训样本。
ChatGPT可以被认为是企业中台的商业助手，它可以减轻很多人工重复的工作，比如每周报告的撰写、数据的可视化生成、基本的商业参数的设置等等。
再拿中台作为例子，我们可以清楚地看到，目前中台的模式，以及 ChatGPT与中台的融合，都极大地改善了工作流程，提高了工作效率。
对于经营中台的商务人员来说，以往在各种业务场景下，都要在中台的应用程序之间进行转换，现在只需一句话就能搞定。工作的内容也是干净利落。如下图所示的产品原型。
五、结语
在此基础上，我们将中台的主要应用场景与真实的案例相结合，并对 ChatGPT与中台的融合方式进行了探讨。
我们坚信，只要是能够提高生产力、增加生产力的商品，就一定能够给企业带来价值，也一定能够推动社会的发展。
尽管中台产品能够有效地整合企业内的资源，提高企业的效率，但我们在实践中发现，企业员工在使用中台时，并没有达到他们所期望的效果。
《杀死一只知更鸟》里有这么一句名言：“只有当你穿着他们的鞋四处走动时，你才能真正理解一个人。”
很显然，在对业务有了更深层次的理解之后，产品经理作为业务人员，在中台上做了一些尝试，发现并没有想象中那么完美。
将芯片 GPT与中台产品相结合，将为中台的功能和价值的发挥提供一种新的思路和方法，为企业数字化发展提供了新的思路和方法。
用产品来驱动企业与产业的发展，是每个产品人的共同追求。只有信念和爱，才能抵挡时间的流逝！在 AGI （通用人工智能）的大潮中，我们共同努力！

总结：

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