从数据到智慧,人工智能如何成为企业“成长外挂”

近年来,人工智能技术的飞速发展已成为推动企业转型升级的重要动力之一。随着数字化和智能化的浪潮席卷各行各业,人工智能技术在企业级市场中的应用不断拓展,其带来的变革潜力和创新机会令人瞩目。然而,尽管人工智能拥有广阔的前景,企业在实际应用过程中仍面临诸多挑战。技术实现的复杂性、战略规划的不足、人才短缺、以及对市场需求的适应性等问题,依然制约着人工智能的全面落地和应用。

飞象原创(源初/文)近年来,人工智能技术的飞速发展已成为推动企业转型升级的重要动力之一。随着数字化和智能化的浪潮席卷各行各业,人工智能技术在企业级市场中的应用不断拓展,其带来的变革潜力和创新机会令人瞩目。然而,尽管人工智能拥有广阔的前景,企业在实际应用过程中仍面临诸多挑战。技术实现的复杂性、战略规划的不足、人才短缺、以及对市场需求的适应性等问题,依然制约着人工智能的全面落地和应用。

能力欠佳,场景落地难

在企业级市场,人工智能技术的应用虽然取得了一定的成果,但仍面临着许多挑战。一方面人工智能展现出了强大的能力,但企业往往首先要解决场景识别的问题。由于人工智能技术的应用场景实在太多,很多企业不知道从何下手,也搞不清楚哪些场景真正有价值,哪些场景适合当前的业务需求。没有系统化的规划,结果就是投入不少,产出却差强人意。

人工智能技术涉及多个方面,包括数据采集、处理、建模和训练等多个环节。企业在选择和部署人工智能解决方案时,常常需要考虑多平台、多厂商之间的协作和兼容问题,这增加了技术实施的难度。此外,整体解决方案的设计复杂度高,很多企业面临系统集成困难、成本高企等问题,导致人工智能项目的实施难度加大,效果难以迅速体现。

此外,还有一个老生常谈的问题:人才短缺。人工智能再强,也得靠人来推动。人工智能项目的成功不仅依赖于技术的实现,更离不开专业化人才的支持。然而,当前许多企业在技术人才储备方面存在较大差距,缺乏足够的跨学科技术团队和能够驱动人工智能项目的高层管理者。同时,现有的组织架构和管理体系往往无法支持人工智能技术的深度应用和跨部门协作,影响了技术的落地与推进。

数据的重要性也不可忽视。然而数据的质量和可用性仍是许多企业在应用人工智能过程中面临的难题。数据收集、清洗和标注等环节的时间成本高且存在一定的质量隐患,影响了人工智能模型的训练效果。与此同时,人工智能技术的更新迭代速度非常快,技术供给的不稳定性也是企业面临的另一大挑战。企业在选择人工智能解决方案时需要慎重考虑技术的可持续性,但也导致在选择技术方案时容易战战兢兢,生怕今天的选择明天就“过时”了。

构建“场景图谱”,提升数据质量

要应对这些问题,企业可以通过构建“场景图谱”梳理高价值场景开始,根据场景的价值度和落地可行性制定优先级部署策略。在评估场景时,企业应考虑场景的战略价值、可行性以及市场需求,制定详细的场景部署计划。通过这种科学的规划,企业能够有效地识别出具有最高投资回报的应用场景,优先实施,确保早期阶段能获得显著的效果。

技术架构的设计是人工智能项目成功的关键之一。企业应选择开放性、标准化的技术架构,并确保架构的灵活性和可扩展性,以便应对未来的技术变革和业务需求的变化。统一的技术平台不仅能够支持大规模数据处理,还能够通过分层架构优化资源配置,减少系统之间的技术壁垒。同时,企业应关注算力、算法与数据三者之间的协同,构建高效的技术支撑平台,确保项目实施的高效性和长期可持续性。

当然,推动人工智能项目成功的核心还是人才。说到底,技术再强也离不开人来用。企业可以通过引进外部专业人才和内部培训结合的方式,组建一支跨学科的团队。不仅如此,打破部门之间的壁垒,加强跨部门协作,也是必不可少的。只有拧成一股绳,人工智能的潜力才能真正释放出来。

技术方案设计需要遵循开放性和标准化原则,通过统一的技术架构、数据治理和标准体系,实现系统的灵活扩展和长期演进。同时,企业需要构建科学的人才培养体系,包括引入和培养人工智能技术人才,优化组织架构以支持跨部门协作。

数据质量与安全性是人工智能项目成功的基础。企业应建立统一的数据治理体系,规范数据采集、清洗、存储和标注流程,确保数据的高质量和高可用性。此外,企业还应采取差分隐私、数据脱敏等技术手段,确保在数据使用过程中符合。

企业级人工智能案例涌现

目前,人工智能已经在一些企业级领域实现了落地赋能。

例如在一贯推动数字化技术升级的金融领域,某大型银行构建了包含算力、算法和数据三大核心的千亿级金融大模型,形成了“1+X”应用范式。通过智能中枢支持复杂场景的任务感知和决策,赋能20多个业务领域。例如,远程银行领域实现座席服务效率提升18%,信贷报告拟稿和风险评估的准确性大幅提高。

在工业制造领域,某钢铁集团通过一站式、低门槛的人工智能工具链和零代码开发套件,实现了涵盖全流程的智能化场景应用。该模型覆盖焦化、炼铁等九个专业场景,使生产效率提升20%,质量分析效率提升60%,显著降低了开发与运营成本。

未来,人工智能将在更多行业领域实现深度融合。然而,为确保人工智能的长期价值,企业需要进一步推动跨行业协作,通过与高校、科研机构合作,加速技术创新与成果转化,形成开放的生态体系。以标准化为基础,建立统一的技术框架和数据治理体系,推动企业智能化转型的规模化发展。

人工智能可以成为企业的“成长外挂”,关键就在于如何科学规划、合理布局。只要策略得当,人工智能一定能够在企业级市场中大展拳脚,为社会经济高质量发展注入更多活力。

来源:飞象网
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