【ITBEAR】9月12日消息，隨著生成式AI技術的興起，越來越多的企業開始布局相關應用，試圖在行業中搶占先機。然而，從準備工作到業務價值落地，這一過程中存在著多個環節，每一環都可能成為企業級AI應用的瓶頸。
首先，數據作為AI時代的核心資源，其重要性日益凸顯。據IBM大中華區董事長陳旭東透露，目前能夠成功落地生成式AI應用場景的企業并不多，關鍵原因在于缺乏高質量數據。數據的質量和多維度性對于訓練出成熟的AI模型至關重要。
據ITBEAR了解，數據的價值已得到國家層面的認可。2020年，國務院將數據列為第五大生產要素，與土地、勞動力、資本、技術并列。隨著國家數據局的成立，數據的重要性被進一步推向高峰。在此背景下，企業對于數據的重視程度也在不斷提升。
然而，僅僅擁有數據并不足以支撐企業級AI應用。選準應用場景成為企業面臨的第二個挑戰。目前，一些企業已經開始在智能客服、知識圖譜等領域嘗試應用大模型技術，以降低部署成本和提升產品質量。此外，金融和醫療行業也成為AI應用落地的熱點領域。
在金融行業，大模型技術被廣泛應用于風險評估和管理以及知識圖譜平臺搭建等方面。通過大模型的分析能力，金融機構能夠更準確地預測市場風險并評估信用風險。而在醫療行業，大模型則助力病變特征識別和輔助診斷，提高診斷準確率和效率。
最后，規模化應用成為企業級AI落地的關鍵一步。IBM咨詢大中華區總裁陳科典強調，無法形成規模化應用的AI場景對企業而言意義有限。為了實現規模化應用，企業需要構建平臺化能力并推動AI技術在各個業務領域的集成與聯動。
總的來說，從數據就緒到選準應用場景再到規模化應用，企業級AI落地的每一步都充滿挑戰與機遇。隨著技術的不斷進步和市場的日益成熟，我們有理由相信，越來越多的企業將能夠成功跨越這些障礙，實現AI技術與業務發展的深度融合。
#生成式AI# #數據重要性# #應用場景# #規模化應用# #企業AI落地#
