3分鐘即能實現覈保，「司普科技」聚焦企業級AI原生應用開發 | 早期項目

文 | 張卓倩

編輯 | 張子怡

全球AI市場規模正呈現爆發式增長。據IBM發佈的《2023年全球AI採用指數》的數據顯示，2023年85%的中國企業表示在過去的一段時間裡加快了對AI的投入應用，63%的中國企業表示正在積極應用生成式AI。

36氪近期接觸的深圳市司普科技有限公司（以下簡稱「司普科技」）是一家聚焦於企業級AI原生應用開發的科技企業。「司普科技」成立於2021年，公司開發的AI應用主要應用於金融保險 、電力能源 、醫療製藥 、教育培訓四個領域。目前，「司普科技」與不同行業領域內頭部企業合作，已開發出AI覈保員、AI交易員、智能生產偏差寫作、智能專家寫作、企業信息庫管理、資產哨兵GPT、智能交易等應用。

在Chat Gpt這類大模型的支持下，讓AI的實際應用也變得更具有實操性和精準性。藉助AI，企業不僅可以優化業務流程以節約成本，同時有望實現創造性增長。

“我們是與行業內的頭部企業合作，一起尋找AI的應用場景。比如說醫療製藥領域，我們和全球500強、頭部藥企合作開發了——智能生產偏差寫作的應用”，「司普科技」CEO張振廣介紹，“藥廠的質量管理是非常嚴苛的，不允許出現偏差，一旦偏差無法解決的話，這批藥品就會報廢掉，我們做這個應用主要是利用AI協助他們進行質量管理。”

「司普科技」目前打造了AI覈保員和AI交易員兩條產品線，分別針對保險行業和貴金屬等大宗商品交易行業。據瞭解，「司普科技」在與再保險行業世界級龍頭企業的合作中，覈保環節需要投保人提交體檢報告、病例報告，專業覈保員通常需要有5年以上醫學背景和3年以上保險背景，才能準確解讀出覈保數據。人工覈保的時間通常是90分鐘，「司普科技」開發的AI覈保員應用只需要3分鐘。

張振廣告訴36氪，解決企業級AI原生應用有三大難點。第一個是精準度。目前僅靠AI大模型訓練出來的精準度只能達到90%左右，但在B端應用中精準度尤爲重要，「司普科技」通過自研的雙系統AI調優技術將精準度做進一步提升達到95%，加上其AI自訓練模塊的應用能提升到98%。

第二個痛點是小樣本數據的侷限性。數據作爲企業的核心資產，很多信息都涉及到企業的核心數據或客戶的隱私而無法被調用。“以再保險公司爲例，投保客戶的病例報告、體檢報告都是個人隱私，如果出現泄露會很麻煩，所以企業不可能給你”，張振廣表示。「司普科技」通過自研AI技術實現了少量數據與訓練量的平衡，僅需百餘份種子數據，就可完成訓練。

第三個痛點是企業的私有化部署。很多AI應用是需要將企業數據上傳到雲端，在雲端完成數據處理才能出結果，多數企業對這類數據調用處理模式心存顧慮，私有化部署則是AI商用的安全性和穩定性的重要保障。 比如醫療製藥行業，它的過往的質量偏差數據都是企業機密，不可能通過數據上傳完成分析。「司普科技」通過fine tuning和強化學習定製調優行業大模型實現了私有化部署。

盈利模式方面，「司普科技」採用項目工程費、軟件服務費、SaaS訂閱費三種收費模式。去年，「司普科技」實現500萬元營收，今年的營收目標是2000萬元，同時計劃開拓海外市場，第一步是輻射東南亞和南亞市場。「司普科技」已開啓融資計劃，本輪計劃融資3000萬元，用於產品線的研發、市場推廣以及人才梯隊建設。

「司普科技」團隊現有19人，研發團隊佔比80%以上。核心團隊成員都來自中科大、國科大、武漢大學等，有豐富的AI模型與算法領域的經驗。董事長張朝明自2008年起連續創業，在產品開發和大客戶銷售等方面有着豐富經驗。CEO張振廣曾任上市公司董事副總裁、白象食品聯席總裁、怡安翰威特深圳總經理等職位，有多年企業管理實戰經驗。CTO黃洪武曾獲得數學奧賽金牌，在創維等知名企業任職，主導過千萬級用戶的平臺開發，精通深度學習算法，自研AI模型水平行業領先。算法負責人劉明澤24歲即獲得中國科學院大學工學博士，是深圳市高層次專業人才、鵬城優才，精通OCR實體識別、自然語言處理等AI算法的研究和開發。