適應生成式AI:2024企業面臨的數據戰略
 fengmap  2024-02-21 18:06:28  ai
生成式AI是一種技術,能模仿人類創造力和想象力,使機器生成新的數據、視頻、聊天、圖像或音頻。它也能“掌握”企業長期積累的所有信息,包括發展歷程、業務特點和商業意圖,甚至產品、業務流程和客戶。同時,它在商業和社會中的普及越來越廣泛,為創意設計、內容生成、對話系統等領域帶來新的可能性。


在商業地產行業,生成式AI以“大模型”的形式出現,扮演著行業專家的角色,通過數字顧問的方式為企業提供招商、落位等建議。這些大模型依托企業信息構建專屬知識庫,為企業的業務運轉提供輔助服務。未來,預計商業地產的大模型將演變成“智能招商助手”的形式,采用問答方式提供招商、落位等相關建議。


要發揮生成式AI的潛力,數據的重要性不言而喻,它是生成式AI的“燃料”,支撐其模型訓練和創新的基石。因此,企業需要不斷審視、調整和優化其數據戰略,以全面的數據戰略布局有效應對生成式AI時代的挑戰。


基于上述挑戰,亞馬遜云科技與埃森哲共同撰寫了《生成式AI時代下的數據戰略》白皮書,該白皮書匯集了大量實踐中所積累的思考和探索,為新時期企業的數據戰略提供了可靠參考。


根據埃森哲的調研數據顯示,全球74%的商業領袖高管表示,將加大在數據和AI(包括生成式AI)方面的投入,相較于2023年,這一比例大幅增加了24個百分點。在中國,同樣有71%的受訪高管持有相同態度。對于絕大多數企業高管而言,“生成式AI將創造巨大價值”已經成為共識。

 

 
報告指出,面向生成式AI應用,企業數據戰略需把握四大關鍵點:

 

找準應用方向,激發創新價值

生成式AI能夠在多方面提供智能化服務,提高企業運營效能。

準備專用數據,確保數據安全

在使用基礎模型之前,企業需要投入時間和精力來準備數據基礎。這個數據基礎需要在云平臺上進行管理,以確保數據的安全性和可靠性。

驅動數據管理,打造最佳實踐

生成式AI可以幫助自動化數據管理手動流程,并確保生成的輸出準確無誤。將智能嵌入數據治理將提高數據使用者的整體生產力。

驅動數據管理,實現高效運營

為了充分利用大語言模型和生成式AI,企業應認真考慮所需的數據基礎設施和運營模式,同時密切關注成本和可持續能源消耗。


根據蜂鳥視圖多年可視化技術經驗,商業地產的核心資產具有獨特的“空間”屬性,與其他行業的專有屬性不同。因此,建立專業高效的空間資產管理數字底座至關重要。蜂鳥視圖等空間數據管理基礎設施和可視化應用提供了數據和技術支持。這些數據將在未來應用于AIGC的企業中,結合業務運營數據和信息,成為其模型訓練的關鍵素材。這將有助于地產公司更好地應對生成式AI時代的挑戰。


信息化和數字化是企業AI應用的必備基礎設施。為了訓練針對特定行業的大模型,需要依托海量的行業信息進行學習,并投入大量硬件算力資源。因此,信息化和數字化是企業成功實現的關鍵基礎設施。對物理空間進行數字化和位置數據進行結構化是這一過程中的關鍵步驟。


在生成式AI的時代,企業面臨著前所未有的數據挑戰和機遇。通過建立專業高效的空間資產管理數字底座,并著手完成信息化和數字化轉型,企業可以更好地應對生成式AI的挑戰,實現可持續發展和競爭優勢。

 

白皮書內容如下:

來源:埃森哲中國,數據觀公眾號

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