文 | 张卓倩

　　编辑 | 张子怡

　　全球AI市场规模正呈现爆发式增长。据IBM发布的《2023年全球AI采用指数》的数据显示，2023年85%的中国企业表示在过去的一段时间里加快了对AI的投入应用，63%的中国企业表示正在积极应用生成式AI。

　　36氪近期接触的深圳市司普科技有限公司（以下简称「司普科技」）是一家聚焦于企业级AI原生应用开发的科技企业。「司普科技」成立于2021年，公司开发的AI应用主要应用于金融保险 、电力能源 、医疗制药 、教育培训四个领域。目前，「司普科技」与不同行业领域内头部企业合作，已开发出AI核保员、AI交易员、智能生产偏差写作、智能专家写作、企业信息库管理、资产哨兵GPT、智能交易等应用。

　　在Chat Gpt这类大模型的支持下，让AI的实际应用也变得更具有实操性和精准性。借助AI，企业不仅可以优化业务流程以节约成本，同时有望实现创造性增长。

　　“我们是与行业内的头部企业合作，一起寻找AI的应用场景。比如说医疗制药领域，我们和全球500强、头部药企合作开发了——智能生产偏差写作的应用”，「司普科技」CEO张振广介绍，“药厂的质量管理是非常严苛的，不允许出现偏差，一旦偏差无法解决的话，这批药品就会报废掉，我们做这个应用主要是利用AI协助他们进行质量管理。”

　　「司普科技」目前打造了AI核保员和AI交易员两条产品线，分别针对保险行业和贵金属等大宗商品交易行业。据了解，「司普科技」在与再保险行业世界级龙头企业的合作中，核保环节需要投保人提交体检报告、病例报告，专业核保员通常需要有5年以上医学背景和3年以上保险背景，才能准确解读出核保数据。人工核保的时间通常是90分钟，「司普科技」开发的AI核保员应用只需要3分钟。

　　张振广告诉36氪，解决企业级AI原生应用有三大难点。第一个是精准度。目前仅靠AI大模型训练出来的精准度只能达到90%左右，但在B端应用中精准度尤为重要，「司普科技」通过自研的双系统AI调优技术将精准度做进一步提升达到95%，加上其AI自训练模块的应用能提升到98%。

　　第二个痛点是小样本数据的局限性。数据作为企业的核心资产，很多信息都涉及到企业的核心数据或客户的隐私而无法被调用。“以再保险公司为例，投保客户的病例报告、体检报告都是个人隐私，如果出现泄露会很麻烦，所以企业不可能给你”，张振广表示。「司普科技」通过自研AI技术实现了少量数据与训练量的平衡，仅需百余份种子数据，就可完成训练。

　　第三个痛点是企业的私有化部署。很多AI应用是需要将企业数据上传到云端，在云端完成数据处理才能出结果，多数企业对这类数据调用处理模式心存顾虑，私有化部署则是AI商用的安全性和稳定性的重要保障。 比如医疗制药行业，它的过往的质量偏差数据都是企业机密，不可能通过数据上传完成分析。「司普科技」通过fine tuning和强化学习定制调优行业大模型实现了私有化部署。

　　盈利模式方面，「司普科技」采用项目工程费、软件服务费、SaaS订阅费三种收费模式。去年，「司普科技」实现500万元营收，今年的营收目标是2000万元，同时计划开拓海外市场，第一步是辐射东南亚和南亚市场。「司普科技」已开启融资计划，本轮计划融资3000万元，用于产品线的研发、市场推广以及人才梯队建设。

　　「司普科技」团队现有19人，研发团队占比80%以上。核心团队成员都来自中科大、国科大、武汉大学等，有丰富的AI模型与算法领域的经验。董事长张朝明自2008年起连续创业，在产品开发和大客户销售等方面有着丰富经验。CEO张振广曾任上市公司董事副总裁、白象食品联席总裁、怡安翰威特深圳总经理等职位，有多年企业管理实战经验。CTO黄洪武曾获得数学奥赛金牌，在创维等知名企业任职，主导过千万级用户的平台开发，精通深度学习算法，自研AI模型水平行业领先。算法负责人刘明泽24岁即获得中国科学院大学工学博士，是深圳市高层次专业人才、鹏城优才，精通OCR实体识别、自然语言处理等AI算法的研究和开发。