生成式AI时代下的数据战略白皮书.pdf
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1、生成式 AI 时代下的数据战略目录生成式 AI 飞速发展,开启企业全面重塑新时代人工智能发展迎来新拐点,将深刻改变未来商业模式企业积极探索生成式 AI 应用,机遇与挑战并存 0102030504迎接生成式 AI 时代,重新审视企业数据战略面向生成式 AI 应用,企业数据战略需把握四大关键点 关键点之一:找准应用方向,激发创新价值关键点之二:准备专有数据,确保数据安全关键点之三:驱动数据管理,打造最佳实践关键点之四:重构基础设施,实现高效运营埃森哲携手亚马逊云科技,助力企业解锁生成式 AI 价值助力企业重塑数据战略,赋能 AI 加速释放潜力新战略,新技术,新方式总结383440464910202
2、5353035414345424462业界探索实践海尔创新设计中心打造中国首个 AIGC 工业设计解决方案 西门子携手亚马逊云科技构建企业级智能知识库应用 科思创基于 Amazon CodeWhisperer 提升代码开发效率 全球知名跨国银行通过生成式 AI 减少交易后电子邮件数量,提高效率和客户满意度 生成式 AI 为大型保险公司重塑运营平台和合同管理01生成式 AI 时代下的数据战略3生成式 AI 飞速发展,开启企业全面重塑新时代4生成式 AI 时代下的数据战略人工智能发展迎来新拐点,将深刻改变未来商业模式生成式 AI 正在唤醒全球对人工智能变革潜力的认知,激发起前所未有的关注和创造力浪
3、潮由于大语言模型具有处理大规模数据集的能力,它可以“掌握”企业长期以来积累的所有信息,包括创办至今的发展历程、业务特点和商业意图,甚至细致到产品、市场和客户。所有用语言记录传达的内容,如应用、系统、文档、电子邮件、聊天、视频和音频等等,都将进行创新、优化和重塑,最终走向全新的高度。根据埃森哲调研,74%的全球商业领袖高管表示,将增加在数据和 AI(包含生成式 AI)方面的投入,这一比例较 2023 年大幅跃升了 24 个百分点。在中国的受访高管中,同样有高达 71%的人持以同样态度。“生成式 AI 将创造巨大价值”已经成为绝大多数企业高管的共识。1ChatGPT、文心一言、通义千问、DALLE
4、、Stable Diffusion 等一系列易于使用的生成式 AI 服务,正在迅速推动技术在商业领域和社会公众中的普及,这将对企业产生极为深远的影响。ChatGPT 推出仅两个月,月活跃用户就达到了 1 亿,成为有史以来增长最快的消费 应用程序。埃森哲研究发现,所有行业中 40%的工作时间都将得到 GPT-4 等大语言模型的协助。这是因为,语言任务占到了企业人员工作总时长的62%,其中 65%的时间可以借助生成式 AI 和自动化技术来提升工作活动的生产力。2从对话到行动:生成式 AI 的五点共识,埃森哲,2023,https:/ AI 的方式和地点98%3的全球高管认为,人工智能基础模型将在未
5、来 3 到 5 年内在其组织的战略 中发挥重要作用。97%4的全球高管认为人工智能基础模型将实现跨数据类型的连接,彻底改变人工 智能的使用地点和方式。6/105受调查的 10 个组织中,有 6 家计划将 ChatGPT 用于学习目的,超过一半 的组织计划在 2023 年进行试点案例。超过十分之四的人希望进行大量投资。5/22622 个职业类型中,有 5 个将受到人工智能大量影响,接近所有工作时间的 一半以上。40%7的工作时间都可能会受到大语言模型(LLM)的影响,无论行业。5生成式 AI 时代下的数据战略埃森哲技术展望 2023:当原子遇见比特,埃森哲,2023,https:/ 2023:当
6、原子遇见比特,埃森哲,2023,https:/ 2023 年 2 月首席高管动向调研生成式人工智能:人人可用的新时代,埃森哲,2023,https:/ AI 时代下的数据战略生成式 AI 可被广泛应用于咨询建议、内容创建、运营助手、流程自动化、企业安全等方面:通过提高生产力、提高效率、提升客户体验等方式,预计生成式 AI 将为企业带来 5 亿美元到 30 亿美元不等的价值。8图 1:生成式 AI 的应用场景举例来源:埃森哲研究企业积极探索生成式 AI 应用,机遇与挑战并存生成式 AI 对于各行业企业都有潜在的巨大价值咨询建议内容创建运营助手流程自动化企业安全知识工作顾问用例创意内容生成/共同生
7、成为产品或网站生成创意视觉设计自动化测试财务与会计、采购等领域的业务流程自动化服务管理领域的 IT 流程自动化防止欺诈、完善监管合规主动识别风险内容生成视觉设计应用开发运维服务质量工程业务流程IT 流程信息安全风险治理为行动或决策提供建议领域需求生成/产品定义、代码生成对话助手/客户服务生成式人工智能:人人可用的新时代,埃森哲,2023,https:/ AI 时代下的数据战略同时,日新月异的技术发展也将带来新的挑战要让基础模型在企业中发挥适当作用,就必须了解其最佳应用场景。许多人工智能应用程序使用的数据类型,已超出基础模型的处理范围。同时,基础模型可以尝试的一些应用模式,从根本上说仍更适合狭义
8、的人工智能。快速增长的计算需求,以及处理大规模计算所需的相关成本和专业知识,是当前面临的最大障碍。多方报告显示,大型人工智能模型训练所需的计算量正呈指数级增长,从每 10个月翻一番,加快至每 3、4 个月翻一番。9 模型即使经过训练后,还需通过微调才可处理不同任务,因此所有下游应用的运行和托管成本亦十分高昂。同时,要实现生成式 AI 的潜力,数据也扮演着至关重要的角色。数据不仅是生成式 AI的燃料,更是支撑其模型训练和创新的基石。因此,对于企业而言,未来的数据战略将不仅聚焦于收集和管理数据,更要关注模型的训练方式、内容生成的质量和数据应用的广度。企业需要不断地审视、调整和优化其数据战略,以一个
9、全面的数据战略布局来有效应对生成式AI 时代下的挑战。埃森哲技术展望 2023:当原子遇见比特,埃森哲,2023,https:/ AI 时代,重新审视企业数据战略02生成式 AI 时代下的数据战略89生成式 AI 时代下的数据战略01 找准应用方向,激发创新价值选择一些低风险领域进行可行性评估,然后开展生成式 AI 试点,探索创新的潜力。02准备专有数据,确保数据安全花时间和精力来准备数据基础,且这个数据基础需要在云平台上进行管理,确保数据的安全性和可靠性。03驱动数据管理,打造最佳实践利用高质量的数据,显著提升模型训练与数据应用成效,助力企业高效实现数据管理目标。04重构基础设施,实现高效运
10、营考虑支撑人工智能所需的基础设施、架构、运营模式和治理结构等,同时密切关注成本和可持续能源消耗。面向生成式 AI 应用,企业数据战略需把握四大关键点关键点之一:找准应用方向,激发创新价值应用方向生成式 AI 能够在多方面提供智能化服务,提高企业运营效能提升生产力和创造力:生成式 AI 将成为人们必不可少的创意伙伴,不但可以揭示接触和吸引受众的新方法,还能在生产设计、设计研究、视觉识别、名称拟定、副本生成与测试以及实时个性化等领域中,带来前所未见的速度和创新。生成式 AI 还能助力代码编写、实现代码编写自动化、预测和预先防范问题,以及管理系统文档、获得数据洞察等。面向领域:零售、金融、服务、IT
11、 等行业增强客户体验:大语言模型有望帮助处理约 70%非面对面的客户服务沟通,充分利用强大的对话式智能机器人,理解客户意愿、自行拟定回答,提高答复的准确性和质量。典型领域包括聊天机器人、虚拟助手、智能导购、销售赋能、人力资源、科学研究、企业战略和市场情报等。面向领域:供应链、零售、服务等行业优化业务流程:生成式 AI 对历史背景、下一步最佳行动、总结能力和预测智能的成熟理解力,将同时在前后台办公环境中催生出一个超高效、超个性化的新时代,将业务流程自动化推升到具有变革意义的新水平。此外,在安全防护、内容审核等方面,生成式 AI 将支持企业加强治理和信息安全、防止欺诈、完善监管合规,通过在组织内部
12、和外部均建立跨域联系和推断能力,主动识别风险。面向领域:供应链、零售、金融等行业生成式 AI 时代下的数据战略1011生成式 AI 时代下的数据战略应用实例 某在线旅行代理商通过部署“智能客服”插件,通过为用户提供旅游出行的个性化建议,帮助他们更快确定行程安排。对于意外的行程更改,旅客可以通过全天候在线的智能客服快速解决问题。某饮料零售企业正在使用一个人工智能平台,根据广告在不同平台的适用性进行评级,并提取出实现最大投资回报率(ROI)所需的关键要素,从而创建一套成功广告活动的规则,此举使广告支出回报率显著提高。埃森哲尝试利用大语言模型自动生成文档,提高开发人员在系统配置、功能及技术参数设置方
13、面的工作效率。某跨国银行正在使用生成式 AI 和大语言模型,改变其大量交易后处理电子邮件的管理方式,如自动起草带有行动建议的消息,并发送给收件人。这不只是减少了工作量,还能让客户交流更加顺畅。12对于不同行业而言,生成式 AI 将不同程度地改变其工作方式,企业应找准方向实现突破10图 2:基于 2021 年美国就业水平,按行业和人工智能潜在影响力划分的工时分布来源:埃森哲研究54%48%36%40%43%33%34%31%28%30%30%26%26%26%27%28%25%24%24%20%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%12%14%21%14%9%24%1
14、0%12%15%18%34%33%46%38%27%26%41%50%50%50%52%50%54%57%56%64%26%28%29%14%21%12%22%33%35%20%13%16%15%15%17%14%13%11%14%13%7%9%11%9%6%13%8%6%6%6%8%6%6%5%银行更具自动化潜力更具人员强化潜力更具人员强化或自动化的潜力较低非语言任务保险软件和平台资本市场能源通信和媒体零售行业平均值医疗保健公共服务航天与国防汽车高科技旅游公用事业生命科学工业消费品和服务化工自然资源在美国,语言任务占据总工作时长的 62%。在语言任务的总体份额中,65%很可能实现自动化或得到
15、大语言模型的协助。11根据埃森哲研究预测,未来所有行业中,将有40%的工作受到大语言模型的影响。企业应当迅速行动,寻找适合自己的创新机会。生成式人工智能:人人可用的新时代,埃森哲,2023,https:/ 1113生成式 AI 时代下的数据战略来源:埃森哲研究个性化销售策略生成式 AI 可以突出客户相似性和产品采用差异,以创建个性化优惠和推广活动,获得追加销售机会。内容生成为社交媒体帖子和博客创建内容,针对目标客户生成特色视频广告和动画用户故事,提高品牌知名度。品牌监控跟踪品牌的在线提及情况,提醒公司任何负面评论或反馈。在问题升级并损害品牌声誉之前自动响应以解决问题。个性化虚拟客服基于高级情感
16、分析,实现虚拟客户服务代理和跨渠道通信的个性化。消息推送向客户发送有针对性的电子邮件广告/通知。投诉处理自动投诉分类和优先级排序以及跨渠道的建议解决方案。零售银行图 3:生成式 AI 将 360 为企业带来创新应用机会。客户服务行业特定领域人才与组织法律法规采购寻源供应链生产制造新业务商业销售AI数据平台构建数字核心云安全市场可持续性并购研发企业战略IT财务14生成式 AI 时代下的数据战略辅助芯片设计利用 GenAI 改进 EDA(电子设计自动化),帮助应对芯片生命周期管理的复杂性。与代工厂的原型验证流程相连接,快速进行芯片设计原型验证,提高企业市场快速反应能力。金融研究与个性化财富咨询通过
17、委派文档生成功能,使顾问能够专注于增值活动。通过更好地了解客户需求和要求,提供卓越的服务和合适的产品,从而增加市场份额/资产管理规模。赋能代理基于客户互动和索赔的经验,为保险代理人提供定制建议和有关兴趣领域知识,帮助代理人与客户沟通。策略生成生成保险报价、绑定、保单签发文件,并根据投保人的具体需求和偏好向他们提供不同的承保选项。理赔受理改善理赔受理体验的个性化沟通;根据多式联运索赔人输入自动检测严重性;进行快速检查/分析以确定损失原因并自动提取用于确定承保范围的关键术语。代码生成生成式 AI 可用于生成代码和自动化软件开发。它可以接受自然语言输入并将其转换为代码。代码审查生成式 AI 可以查看
18、代码的一致性,编辑代码并提供生产质量代码。它还可以支持识别和修复代码错误。高科技保险软件和平台15生成式 AI 时代下的数据战略以保险行业为例,生成式 AI 可应用于从市场营销到出险理赔的各个阶段。其中具较高投资回报率的场景如:数据增强:客服场景中为承保人员快速生成第三方数据源的信息摘要和见解,以帮助他们做出更准确的判断 理赔核验:出险核验时对多模态数据进行快速检查/分析后,提取关键词并定损产品营销邮件营销依据经纪人的兴趣自动化生成主题和营销活动邮件以覆盖优质经纪人群体智能邮件理解邮件意图然后进行非结构化数据处理、验证和检查“良好订单”。高度定制基于高级情感分析的虚拟客服代理和跨渠道的个性化沟
19、通。无缝理赔受理通过个性化沟通策略来改善理赔申请体验赋能员工通过针对经纪人的兴趣话题、参与历史和理赔经验提供定制化建议和高级洞察力智能提取自动从非结构化的由经纪人提交的信息中提取关键术语,如保单手册,以增强风险评估。通知生成创建具有上下文感知、个性化和自动化的信函/通知生成系统。理赔核验进行快速检查/分析以确定损失原因,并自动提取关键术语以用于理赔决定数字营销自动生成数字营销内容,如博客文章、社交媒体更新、电子邮件通讯和落地页数据增强为承保人员提供快速的第三方数据源输入摘要和见解,以帮助他们做出明智的选择。投诉处理自动化对投诉进行分类、优先级排序,并跨渠道提供解决方案。理赔洞察利用历史数据发现
20、规律和模板,为理赔理算师提供洞察,以使决策更加明智和准确舆论监控追踪品牌在网络上的评价,在负面评价升级并损害品牌声誉之前向保险公司发出警报。智能筛选通过理解总结转介规则并根据风险偏好智能筛选适当的承保人员评估和处理申请健康干预根据客户的特定需求、兴趣和行为定制生成推荐内容,以推动更高的参与度和互动性追偿/诉讼处理通过对数据洞察(如传票信函),预测潜在的和解或法庭结果欺诈检测利用合成数据来解决数据稀缺问题,模拟不同欺诈情景以提高欺诈检测能力改进保险代理人和客户参与度指标、成交率和投资回报率提高风险评估和承销商效率增强客户体验并降低服务成本减少赔偿和费用保单生成自动化保单生成和质量分析/审核,以提
21、高保单的完整性、一致性和合规性客户承保客户服务保险理赔图 4:保险行业价值链中的应用场景16在快消品行业,具备高投资回报率的生成式 AI 创新场景,如:新产品设计研发:使用生成式 AI 快速进行原型设计和验证,加速产品上市 自动化市场营销:依据产品文档和消费趋势数据自动生成营销材料,提升营销效率增长与创新营销、销售和服务关键领域供应链可持续赋能职能增长战略优先级消费者、营销&内容管理自动化消费者服务自动化客户/分销商服务商业智能发现智能数据处理智能协商指导客户、分销商和渠道管理规划采购与供应链排放、资源&道德影响管理自动化 ESG 重要关系 人服务生产制造执行物流智能需求感知智能合约管理自动化
22、 ESG 内容创建&报告投资者活动追踪劳动力规划&人力资本企业规划财务管理影响无非常低低中高非常高IT 管理增强招聘入职&人力资源运营 自动化定制职业培训&职业 道路设计绩效管理优化生成式预测&情景建模自动化企业内容创建&报告自动化 IT 开发&运营智能风险收益投资建议ESG 影响杠杆识别智能预测性资产维护自动化供应商交互和订单管理动态和交互式控制塔教练综合收入增长管理社会风险监测管理虚拟营销活动测试自动化市场营销市场渠道自动化虚拟销售团队 和服务网点全方位优化指导消费者高定和情境化数字内容增长机会研究新产品开发与设计虚拟概念/产品测试投资与自助并购研究敏捷投资组合管理测试与发布商业模式创新图
23、 5:快消品行业价值链中的应用场景来源:埃森哲研究17生成式 AI 时代下的数据战略各行业大量的生成式 AI 创新场景激发出对技术产品和服务的需求,如:利用对话机器人、虚拟个人助手减少客户投诉,精确定位客户需求,优化客户体验 基于生成式 AI 的代码助手极大提升了软件开发的效率和质量,提升员工生产力 利用样式设计助手点燃设计灵感,激活创新思维,生成创意内容 借助文档处理助手,自动化企业文档检索、数据提取等流程,改善业务运营效率智能聊天对话机器人对话式搜索内容写作文档处理AI 智能合同中心代码生成样式设计网络安全生成式 AI 创新场景大量涌现,激发相关技术产品与服务,助力企业价值实现优化客户体验
24、提升员工生产力生成创意内容改善业务运营效率虚拟个人助理信息提取与总结媒体创新流程优化个性化服务定制从数据到洞察建模生成数据增强18亚马逊云科技通过开箱即用的生成式 AI 技术服务,快速激发产品与服务创新 Amazon QuickSight BI 提供了一种更快的方法,帮助用户从数据中直接获取洞察QuickSight 允许用户轻松连接到 S3 或 Athena 等数据源,并在几分钟内创建交互式仪表板,并使用自然语言在数秒内生成洞察结论并微调数据可视化效果。用户可以用简单的语言查询他们的数据,而无需编写一行代码。借助这些新功能,业务用户可以提出“为什么”的问题,以更好地了解影响数据趋势的因素。用户
25、还可以通过说“预测未来 12 个月的销售额”来预测指标,以获得基于过去数据和季节性等信息的即时响应。使用人工智能编码伙伴更快、更安全地构建应用程序Amazon CodeWhisperer 经过数十亿行代码的训练,可以根据您的评论和现有代码实时生成从代码片段到全函数的代码建议。绕过耗时的编码任务,加速使用不熟悉的 API 进行的构建。通过生成式 AI 助手 Amazon Q 全面提升企业的生产力Amazon Q 是亚马逊云科技推出的生成式 AI 助手,可以通过互动对话解决问题、生成内容并采取行动。Amazon Q 能了解您的公司信息、代码和系统,并在保障安全与隐私的基础上,根据您的角色和权限进行
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