10月24日，在2024嘉定数字城市体验周系列活动——数据要素赋能新质生产力主题论坛上，亚马逊云科技生成式AI合作伙伴发展专家骆丽娟带来《数据要素决胜生成式AI》主题演讲，深入探讨了生成式AI的发展趋势、应用案例及面临的数据质量挑战等，并分享了亚马逊云科技在这一领域的实践经验和产品服务，以帮助企业赢在AI时代。
分享嘉宾｜骆丽娟 亚马逊云科技生成式AI合作伙伴发展专家
0是数据，1是数据，图像是数据，视频也是数据，数据可以代表一事一物，也可以代表万事万物。生成式AI技术的出现为激活大量沉没的数据资产价值提供了可能。对于生成式AI应用来讲，数据至关重要，就如同汽车的汽油，没有数据生成式AI应用也无法运行。
最近的一项麦肯锡研究估计，生成式AI每年将为全球经济增加2.6万亿至4.4万亿美元。鉴于生成式AI带来的颠覆性创新的可能性，它已经成为企业的一项重大举措。另外，我想引用以下这段麦肯锡观点，来强调制定明确的数据策略对于企业在生成式AI应用领域取得成功的重要性。
“...生成式AI的命脉在于能够流畅获取针对特定业务环境或问题优化加工过的数据。尚未找到有效方式来协调和提供随时可用的数据的公司，将无法对生成式AI进行精细调优，无法释放其潜在的变革性应用…一个以从生成式AI获得业务价值和竞争优势为核心的明确的数据和基础设施战略，将是至关重要的。”
今时今日，组织对生成式AI已不仅停留在讨论阶段，而是投入时间、金钱和资源推动。生成式AI已经列入了CEO和董事会的议程，大家都希望能够利用这项技术的变革潜力，在竞争中获得优势。在最近对1400多名高管领导的一项Gartner调查显示，超过一半的组织要么正在试点(45%)，要么已在生产中使用(10%)生成式AI。促使企业投资生成式人工智能的驱动因素包括包括业务增长、成本优化、客户体验/留存。
在企业中，47%的生成式AI投资落在直面客户的部门，如销售、市场营销和客户服务部门；30% 集中在IT部门，主要用于软件开发、技术设施和运营投资；其他零散投资分布在人力资源、法务、金融及采购等领域。
当前，亚马逊云科技的客户正在探索利用生成式AI的各种方式，目标是通过颠覆性创新来提升客户体验、提高员工生产力、创造新内容并改善业务运营。我们的战略客户正在尝试聊天机器人、虚拟助手、对话式搜索和代码生成等。总的来说，企业正在努力释放生成式AI的力量，以推动业务创新和转型。
接下去，分享4个我们客户如何在业务中应用生成式AI的实例，以帮助大家理解数据的真正力量。
生成个性化旅行行程
利用客户资料数据根据过去的行程、网络浏览历史和旅行偏好量身定制个性化推荐。需要将客户数据与公司其他数据(如促销和优惠、类似目的地的旅行详情等)相结合，同时还要及时了解机票和航班及酒店的实时信息。
创建营销广告
企业希望根据组织的品牌指南、以前的广告和内容以及来自事务数据库的实时库存等数据对其进行定制，以确保广告是为当前相关产品而创建的。
对话式搜索
根据来自聊天记录、文档、内部指南和存储系统等非结构化来源的企业数据，让企业的外部客户和内部员工都能够非常方便的直接定位到他们想要检索的信息。
打造金融助手
打造金融助手。帮助客户解决税务、现金流、个人理财等问题，涉及客户生活信息、历史纳税信息、个人征信信息、消费历史信息等数据要素。
通过这些真实的使用案例和客户故事，我想强调的是，通用的生成式AI能力重要，但了解企业业务和客户的生成式AI应用才能产生业务价值，而数据是创造差异化的关键。生成式AI应用不仅需要数据，更需要优质数据，根据亚马逊云科技的一项调研表明，组织在实现生成式AI潜力方面，面临的最大挑战就是数据质量。
企业要通过生成式AI来大规模创造价值需做诸多准备工作，最重要的现代化的数据基础，其次是以客户为中心、勇于尝试的企业文化，以及组织架构中人员新技能和新岗位角色的设置，当然，还需要流程管理数据治理工作及AI能力。
为了进一步理解数据基础，我们来了解一下生成式AI应用如何与终端用户的交互，主要解构为三个关键点：来自用户的提示，将该提示置于该用户所处环境的上下文中，利用大型语言模型来提取正确的输出。
以保险公司客服中心为例，当客服代表遇到客户考虑关闭账户问题时，需结合通话转译文本、客户360数据及数据向量化等数据要素，让大模型给出针对性建议，如重申保单价值、提供折扣、诚恳道歉或主管出面安抚等。这个示例不仅说明了这些要素是如何组合在一起的，而且还说明了AI应用如何利用组织可能存储在不同数据存储中的数据，来驱动丰富且数据驱动的输出。
亚马逊云科技怀揣着成为企业数据和生成式AI之旅合作伙伴的愿景，不仅为企业提供数据策略相关的产品与服务，并积极举办展会，推出行业白皮书分享趋势，提供研讨会帮助企业解决在生成式AI应用过程中遇到的各种难题，与鸿翼等生态伙伴携手，全方位、多层次地为企业在AI时代的发展保驾护航。
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