【ITBEAR】9月12日消息，隨著生成式AI技術(shù)的興起，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始布局相關(guān)應(yīng)用，試圖在行業(yè)中搶占先機(jī)。然而，從準(zhǔn)備工作到業(yè)務(wù)價(jià)值落地，這一過(guò)程中存在著多個(gè)環(huán)節(jié)，每一環(huán)都可能成為企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用的瓶頸。
首先，數(shù)據(jù)作為AI時(shí)代的核心資源，其重要性日益凸顯。據(jù)IBM大中華區(qū)董事長(zhǎng)陳旭東透露，目前能夠成功落地生成式AI應(yīng)用場(chǎng)景的企業(yè)并不多，關(guān)鍵原因在于缺乏高質(zhì)量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多維度性對(duì)于訓(xùn)練出成熟的AI模型至關(guān)重要。
據(jù)ITBEAR了解，數(shù)據(jù)的價(jià)值已得到國(guó)家層面的認(rèn)可。2020年，國(guó)務(wù)院將數(shù)據(jù)列為第五大生產(chǎn)要素，與土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)并列。隨著國(guó)家數(shù)據(jù)局的成立，數(shù)據(jù)的重要性被進(jìn)一步推向高峰。在此背景下，企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的重視程度也在不斷提升。
然而，僅僅擁有數(shù)據(jù)并不足以支撐企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用。選準(zhǔn)應(yīng)用場(chǎng)景成為企業(yè)面臨的第二個(gè)挑戰(zhàn)。目前，一些企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始在智能客服、知識(shí)圖譜等領(lǐng)域嘗試應(yīng)用大模型技術(shù)，以降低部署成本和提升產(chǎn)品質(zhì)量。此外，金融和醫(yī)療行業(yè)也成為AI應(yīng)用落地的熱點(diǎn)領(lǐng)域。
在金融行業(yè)，大模型技術(shù)被廣泛應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理以及知識(shí)圖譜平臺(tái)搭建等方面。通過(guò)大模型的分析能力，金融機(jī)構(gòu)能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)并評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)。而在醫(yī)療行業(yè)，大模型則助力病變特征識(shí)別和輔助診斷，提高診斷準(zhǔn)確率和效率。
最后，規(guī)模化應(yīng)用成為企業(yè)級(jí)AI落地的關(guān)鍵一步。IBM咨詢大中華區(qū)總裁陳科典強(qiáng)調(diào)，無(wú)法形成規(guī)模化應(yīng)用的AI場(chǎng)景對(duì)企業(yè)而言意義有限。為了實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用，企業(yè)需要構(gòu)建平臺(tái)化能力并推動(dòng)AI技術(shù)在各個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的集成與聯(lián)動(dòng)。
總的來(lái)說(shuō)，從數(shù)據(jù)就緒到選準(zhǔn)應(yīng)用場(chǎng)景再到規(guī)模化應(yīng)用，企業(yè)級(jí)AI落地的每一步都充滿挑戰(zhàn)與機(jī)遇。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和市場(chǎng)的日益成熟，我們有理由相信，越來(lái)越多的企業(yè)將能夠成功跨越這些障礙，實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)與業(yè)務(wù)發(fā)展的深度融合。
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