2023년 8월 22일 DingTalk 생태계 컨퍼런스에서 Ye Jun 회장은 DingTalk의 포괄적인 인텔리전스의 최신 진행 상황을 발표했습니다. 17개 제품군과 55개 시나리오가 대형 모델에 완전히 연결되어 지능형 전환을 성공적으로 완료했습니다. 생태계 파트너와 고객에게 지능형 기반 AI PaaS를 제공하며 생태계 파트너가 제품을 재창조할 수 있도록 대규모 모델을 사용할 것이라고 말했습니다
예준은 AI PaaS와 생태학적 파트너를 기반으로 한 신제품 '디지털 직원'은 물론 회의, 주문, 교육 등 다양한 시나리오와 산업에 적합한 AI 솔루션을 현장에서 시연했다. 딩톡은 올해 4월 18일 대형 모델을 통해 완전히 변신한다고 발표했습니다
DingTalk는 업계 최초로 대형 모델 적용 시나리오를 위한 상용화 솔루션을 제공합니다. DingTalk Professional Edition의 연간 요금 9,800위안을 기준으로 추가로 10,000위안을 추가하면 독점으로 대형 모델 통화 200,000건의 할당량을 얻을 수 있습니다. DingTalk 연회비에 RMB 20,000을 추가하면 450,000건의 대형 모델 호출 할당량을 받을 수 있습니다. 이는 통화당 평균 5센트 미만에 해당합니다
Open AI PaaS, DingTalk가 지능적으로 생태 계층에 진입합니다
2022 생태계 컨퍼런스에서 DingTalk는 작년 3월 22일 완전히 개방된 생태계를 발표하고 "PaaS First Partner First" 전략을 제안하면서 "DingTalk는 PaaS라는 한 가지에만 집중한다"는 점을 분명히 했습니다
PaaS는 DingTalk가 기본 기능과 기본 제품에만 집중하고 이러한 기능과 제품을 기반으로 생태계에 공개한다는 의미입니다. PaaS화는 단계별 프로세스입니다. DingTalk는 2021년에 로우 코드(aPaaS) 혁명을 제안하여 PaaS를 향한 첫 걸음을 내디뎠습니다. 이후 DingTalk는 bPaaS(쿨 애플리케이션), iPaaS(연결 플랫폼), dPaaS(데이터 플랫폼) 등을 차례로 출시하고 생태학적 파트너에게 기본 기능을 계속 공개했습니다
올해 3월 31일 현재 DingTalk에는 독립 소프트웨어 개발자(ISV), 컨설팅 생태계, 판매 및 배송 서비스 제공업체, 하드웨어 생태계 제조업체를 포함하여 5,000개 이상의 생태계 파트너가 있습니다. DingTalk의 애플리케이션 수는 1,000만 개를 초과했으며 그 중 로우 코드 애플리케이션의 수는 800만 개를 초과했습니다. DingTalk에는 작년에 천만 위안을 초과하는 수익을 올린 파트너가 25개 있었습니다. DingTalk는 1위안을 벌어들일 때마다 생태 파트너에게 9위안의 수익을 가져다줄 것입니다
2023년에는 AIGC 물결이 온다. 4월 18일 Spring Ding Summit에서 Ding Ding은 Tongyi 모델에 대한 액세스를 발표하고 시나리오에서 채팅, 문서, 오디오 및 비디오 회의를 포함한 4가지 공통 기능을 시연하는 "슬래시"(마법 지팡이) 기능을 출시했습니다. DingTalk의 예준 대표는 "대형 모델을 사용하여 DingTalk를 다시 만들 것입니다."라고 말했습니다. 앞으로 100일 동안 DingTalk는 17개 제품 라인과 55개 장면에서 지능적인 변혁을 수행했습니다
5월 31일, DingTalk는 각계각층의 고객과 생태계 파트너를 초대하여 공동 창작에 참여하는 “Slash”(Magic Wand) 베타 테스트 이벤트를 시작했습니다
이번 생태 컨퍼런스에서 DingTalk는 생태 파트너와 고객에게 지능형 기반(AI PaaS)을 공개하고 대형 모델을 사용하여 생태 파트너가 제품을 다시 만들 수 있도록 지원할 것이라고 발표했습니다. 이는 DingTalk 지능이 생태학적 계층에 완전히 진입했음을 나타냅니다.
딩톡 예준 대표는 대형 모델을 '장난감'에서 생산성 도구로 바꾸기 위해서는 실제 시나리오에 적용해야 하며, 모델 입출력의 신뢰성 문제를 먼저 해결해야 한다고 말했습니다. AI PaaS는 대규모 모델의 데이터 보안 및 성능 문제를 해결하여 이를 엔터프라이즈 상황 시나리오에 통합하고 불확실성을 줄이며 개발, 운영 및 유지 관리의 임계값을 낮추어 기업이 데이터를 대규모 모델에 효과적으로 연결하도록 돕습니다. 모델은 업무에 정말 유용할 수 있습니다
United Ecology는 "디지털 직원"을 포함한 일련의 지능형 제품 및 솔루션을 출시했습니다
DingTalk의 라이브 시연에서는 AI PaaS를 기반으로 개발된 혁신 제품인 디지털 직원을 비롯하여 다양한 지능형 시나리오 솔루션, 지능형 산업 솔루션이 전시되었습니다
재작성된 내용: 가상 직원은 비즈니스 프로세스에 참여하는 디지털 직원입니다. 가상직원은 회사 직원 보조원으로 회사 주소록에 입력하고 해당 직무 권한을 획득하며 회사의 조직 거버넌스 및 비즈니스 협업에 참여할 수 있습니다. 가상 직원은 기업 직원의 강력한 조력자로서 지루하고 반복적인 절차적 작업을 완료하는 데 도움을 주어 기업 직원이 창의적인 작업에 더 많은 에너지를 쏟을 수 있도록 해줍니다
현재 DingTalk에서는 No.1 Zhipin, Youcheng CRM, Yijing Cloud, iHR, Cool Academy, Business Brain Winplan 등 다양한 생태학적 파트너와 함께 디지털 직원을 발굴하고 있습니다. 1호 다이렉트 채용과 공동 제작한 디지털 직원 '채용전문가(1호 채용)'의 현장 시연을 통해 회사 인사부에서 채용공고를 작성하고, 해당 채용 홈페이지에 게시하고, 이력서를 수집하고, 화면 이력서 및 인터뷰 예약. 실제 직원과 디지털 직원 간의 커뮤니케이션은 자연어를 통해 이루어질 수 있습니다
또한 DingTalk는 생태계와 협력하여 회의 및 음식 주문 시나리오를 위한 지능형 솔루션을 출시하고 교육 산업을 위한 "AI Little Teaching Assistant"라는 애플리케이션을 개발했습니다. DingTalk의 오디오 및 비디오 회의에서 사용자는 "디지털 클론"을 사용하여 자신을 대신하여 회의에 참여할 수 있으며, 이를 통해 사용자는 회의에서 중요한 정보를 얻고 회의 후에 회의 요약을 보낼 수 있습니다. 주문 및 주문 시나리오를 위한 지능형 솔루션인 "해피 핀"은 DingTalk와 Ele.me가 공동으로 제작했습니다. 사용자는 자연어를 사용하여 DingTalk 그룹에서 주문하고 그룹 채팅을 떠나지 않고도 한 번의 클릭으로 결제할 수 있습니다. 또한, "AI 조교"는 교사가 지능적으로 숙제를 수정하고, 학업 데이터를 기록하고, 수업 준비 제안 및 설명에 필요한 PPT를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
현재 DingTalk는 11개의 스마트 SaaS 애플리케이션의 첫 번째 배치를 포함하는 AI 스마트 애플리케이션 시장을 출시했습니다
콜당 평균 비용이 5센트 미만인 대규모 모델 적용 시나리오에 대한 가격 책정 계획을 게시합니다
많은 관심을 끌었던 대형 모델 구현 응용 시나리오의 과금 문제에 대해 DingTalk는 명확한 계획을 제시했습니다. DingTalk Professional Edition의 연간 요금 9,800위안을 기반으로 추가로 10,000위안을 지불하면 200,000개의 대형 모델을 얻을 수 있습니다. 통화 할당량; DingTalk 전용 연회비를 기준으로 20,000위안을 추가하면 450,000개의 대형 모델 통화 할당량을 얻을 수 있습니다. 이는 평균 통화 비용이 5센트 미만에 해당합니다
그동안 딩톡은 다양한 산업분야에서 디지털화의 문턱을 낮추기 위해 열심히 노력해왔습니다. AI PaaS를 개방하고 지능형 상용 가격 시스템을 출시함으로써 DingTalk는 지능형 애플리케이션의 문턱을 더욱 낮췄습니다. 이러한 방식으로 DingTalk는 대형 모델을 사용할 때 생태계 파트너와 고객의 문제를 해결할 수 있습니다. 동시에 딩톡은 업계 최초의 가격 책정 시스템을 통해 대형 모델을 사용하는 중소기업의 경제적 문제도 해결했습니다
예준 회장은 DingTalk에 대해 "개방성은 DingTalk의 신념이 되었습니다. DingTalk의 포괄적인 지능에는 생태 파트너의 참여가 필요합니다. 빅 모델 시대에 중국 SaaS 산업의 황금 시대가 이제 막 시작되었습니다
"라고 말했습니다.위 내용은 수천 개의 산업에서 AI를 쉽게 사용할 수 있도록 DingTalk는 지능형 기반 AI PaaS 개방형 플랫폼을 출시합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!