– 利用7年积累的技术帮助企业创新AX
– 通过以代理为中心的进步支持专家级决策
– 成功进入日本市场的原因……可访问性、本地化、人才获取、市场占领、SaaS 产品
– 从金融领域拓展至所有行业
Allganize（首席执行官 Changsoo Lee）在领导公司 AX（AI 转型）创新的同时正在快速发展。 Allganize 成立于 2017 年，通过其“Alli”平台为美国、日本和韩国约 390 家公司提供 AI 解决方案。特别是，该公司正准备在今年第四季度在日本股市上市，迈出进一步的一步。
Allganize 将自己定义为“AX（AI 转型）公司”。这不仅仅是提供人工智能技术，还意味着提供全面的支持，以便企业能够有效地利用人工智能实现数字化创新。 Allganize 在“用人工智能彻底改变知识工作者的生活”的愿景下，支持企业通过人工智能实现真正的变革和可持续增长。
李元江副院长表示，“有分析称，如果不利用AI，增长率就会下降。在人口减少的世界里，通过人工智能提高生产力不是一种选择，而是一种必需。他说道：“Organize 将自己定位为一个合作伙伴，帮助企业利用人工智能进行创新，以满足时代的需求。”
通过对李元刚副社长的采访，我们了解了Allganize的‘Ali平台(RAG、LLM、应用服务)’、该公司的AX导入战略、日本上市计划等具体内容。
■ 通过7年积累的RAG技术革新企业生产力
ChatGPT 或 Claude 等大规模语言模型 (LLM) 的最大限制是它们只能回答训练数据范围内的问题。由于我不了解公司的内部情况，所以无法根据特定时间点之后的信息或者公司内部文件来给出答案。
为了克服这些限制，Allganize 历时七年开发了自己的 RAG（检索增强生成）解决方案。 Allganize 的 RAG 将公司内部文档转换为计算机可读的格式，分析文档内容，然后将其链接到 LLM 以生成准确的答案。该解决方案使AI能够了解您公司的所有文档，因此它可以立即检索相关信息并回答问题。例如，如果一家金融公司的员工询问“请在我们公司的高尔夫保险产品中推荐一款每月费用低于30,000韩元的高尔夫保险产品”，RAG技术就会从大量产品文档中提取符合条件的信息并提供最佳答案。
特别是，Organize 的 RAG 技术超越了简单的关键字搜索，全面分析页面标题、文档内的上下文信息等，以提高搜索结果的准确性。即使在结构复杂的表格文档中，它也可以准确地提取必要的信息，并通过突出显示作为答案基础的原始文档来提供可靠性。通过实时反馈，RAG 模型的性能不断优化，从而随着时间的推移提高准确性。刚推出时，其准确率约为 70%，但随着用户反馈的积累，短短几周内准确率就能提高到 95%。
■ 提供灵活的企业法学硕士解决方案
Organize 提供灵活的 LLM 解决方案，企业可以自由选择。企业可以根据自身情况和需求，选择GPT、Claude等外部LLM，也可以引入Organize开发的LLM。您可以根据公司的数据安全政策或监管环境做出最佳选择。
“我们的目标是帮助企业充分利用人工智能，”副总裁在谈到 Allganize 为何不坚持特定的法学硕士时说道。“如果客户更喜欢外部法学硕士，我们会评估哪一个最适合公司并推荐它。”事实上，Organize 正在发布基准结果，比较和评估各种 LLM 的性能。
Allganize 开发的 LLM 基于 Llama3，使用公共领域数据进行初步学习，然后使用客户的数据进行额外学习。通过这种方式，我们提供针对每个公司的特点优化的法学硕士。
■ 任何人都可以轻松创建和使用应用程序
Allganize 提供的应用程序构建器和应用程序市场是实现在企业环境中实际实施 LLM 的关键解决方案。应用程序构建器可以让没有任何编程知识的专业人士轻松开发工作所需的AI应用程序，应用程序市场则提供了各种可立即使用的业务专用AI应用程序。
该应用市场分为六类：通用、法律、人力资源、客户支持和生产力。目前，提供约 100 个应用程序，支持从文档搜索到合同分析、产品比较和电子邮件撰写等各个业务领域。
App Builder 是一个无代码平台，允许您自行创建 AI 应用程序，而无需开发知识。通过此，法律团队可以开发自己的合同审查应用程序，CS团队可以开发自己的产品推荐应用程序，以提高工作效率。直观的拖放界面可以轻松实现必要的功能，同时也提供了灵活性，可以自由选择适合您工作特点的LLM模型。
该副总裁表示：“Organize 的目标是通过这些应用程序构建者和应用程序市场‘实现 AI 工具的民主化’。”他说：“我们的目标是让任何人，甚至是非专业开发人员，都能在工作中利用人工智能，从而帮助公司提高整体生产力。”
■ 从内部信息搜索到管理洞察
Allganize开发的代表性应用程序是Alli Answer。阿里问答的特点是AI理解公司内部海量文档，并提供精准的答案。 Ali Answer 利用 RAG 技术根据内部文档生成精准答案，并提供原始文档的引用和答案来源的突出显示。特别是，即使在扫描的文档中它也能找到您需要的信息，并且不仅可以搜索关键字，还可以搜索复杂表格中的页面标题和页面内的信息以找到正确的答案。
最近推出的“Gen BI（生成商业智能）”是一款分析企业数据以提供商业洞察的应用程序。 Zenbi 是一种通过链接公司数据库来分析和可视化您以自然语言提出问题时的相关数据的服务。 Zenbi 专门用于帮助 C 级高管快速了解公司业务。它通过自然语言问题提供数据驱动的见解，简化了决策过程，而无需复杂数据分析的专业知识。
■ 协助代理人进行专家级决策
“LLM 已经不只是用于问答，而是正在进化成一个能够理解用户意图、找到必要信息甚至产生结果的代理。 “Organize 旨在通过这些代理策略将企业对 AI 的使用提升到一个新的水平。”
副总裁强调，Organize 正在以代理商为中心对现有产品进行升级。代理作为智能合作伙伴，支持工作的各个方面，大幅提高员工的工作效率。
在Zenbia的案例中，也应用了代理功能。当用户请求“告诉我去年的月销售额”时，通过连接公司数据库来检索信息，对于附加请求“以图表形式显示”，则提供可视化图表。它超越了简单的数据检索，能够理解用户的意图和过程，并以最佳形式传递信息。
代理人在处理民事诉讼时，根据现有案件和法律信息做出适当的回应，根据相关法律提供证据，并在必要时调整回应级别，从而提供专家级的判断。代理人亦负责处理信息公开请求，分析《信息公开法》及既有案例，确定是否需要公开及公开范围，如需部分公开，则提出不可公开部分及其法律依据。代理可以做出超越简单文档检索或答案生成的高级决策。 Organize 正在准备其代理以用于各种工作领域，包括翻译、简历分析和合同审查。
■ 日本市场战略及上市
与此同时，Organize一直积极瞄准日本市场。在Organize的努力下，日本的客户数量开始迅速增加，尤其是2022年底至2023年。对此，李副会长表示“这是基于长期的准备以及对当地市场的充分了解。他说：“日本在推出 IT 产品方面被称为保守市场，但一旦建立关系，它就具有维持长期伙伴关系的特点。”
副总裁指出，以下是他在日本市场取得成功的关键战略要素：
首先，可达性。 Organize的大部分高管都能说流利的日语，这对其早期与日本主要客户签订合同有很大帮助。通过降低语言障碍，沟通和建立信任变得更加容易。
二是本土化战略。我们在日本公司雇用了约20名当地员工，开展专门针对日本市场的营销和销售活动。当地员工对日本企业文化和商业惯例有深入的了解，这有助于与客户建立关系。
第三，引进本地专家。我们从日本招募了一位极具影响力的专家，并利用他的人脉和专业知识。
第四，把握市场需求。日本因在移动市场的落后，对在AI市场的落后产生了强烈的危机感。这样的市场氛围成为了加速引入AI技术的因素，Allganize积极捕捉到了这一市场形势。
第五，以SaaS模式为中心。日本企业青睐前期成本负担较低的SaaS模式，使得Allganize能够迅速进入市场。这与主要青睐内部部署解决方案的韩国市场形成了鲜明对比。
通过这一战略，Allganize目前约60%的销售额和约60%的客户都来自日本市场，而基于这一成功，其正将总部迁至日本，并准备在东京证券交易所上市。
该副总裁表示：“上市不是结束，而是开始。我们预计人工智能市场将进一步增长，上市将成为确保人才和增长的基础。”
■ 梦想“韩国版 Palantir”
Organize 的这些努力使得人们评价其为“韩国的 Palantir”。正如Palantir最初专注于国防领域并逐渐扩展到医疗保健、港口等各个行业一样，Allganize也是从金融领域和公共机构起步，并正在将其范围拓展到所有行业。
副总裁表示：“Organize 寻求的扩张并不局限于特定的行业。他说：“与美国数据分析公司Palantir一样，我们的目标是了解每个行业的特点，并提供优化的人工智能解决方案。”
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