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数据、生成式人工智能（AI）和人类之间相辅相成，共同在 提升效率和创造力方面铺出新的道路，这就为领导层带来了 企业前所未有的转型契机。McKinsey Digital 调研显示，在客 户运营、营销和销售、软件工程和研发（R&D）等领域，生 成式人工智能每年可以增收 2.6 万亿美元到 4.4 万亿美元。就 像机器学习（ML）一样，要有效运用生成式人工智能，数据 必不可少，这给企业领导层带来了压力，因为他们需要尽快制 定出恰到好处的数据策略。实际上，一份 2024 年版首席数据 官报告显示，93% 的 Chief Data Officer（CDO）认为，数据 策略对于挖掘生成式人工智能的价值至关重要。
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能是一种可以生成新内容和想法（包括对话、 故事、图像、视频和音乐）的人工智能。与大多数人工智能 一样，生成式人工智能也由机器学习模型提供支持，不同的 是，这类模型是基于大量数据进行预训练的超大型模型，通 常称为基础模型（FM）。生成式人工智能可用于多种商业应 用场景，从实现客户体验个性化到提高日常任务的生产力， 再到改善日常运营。
当企业领导层从符合企业目标的应用场景开始着手时，直面生 成式人工智能的复杂困境就会轻松得多。把握机会，放眼大局， 但从小处着手，不妨从给员工或客户带来日常烦恼的问题开始。 确定解决该应用场景所需的数据，然后形成燎原之势。以下列 出几项生成式人工智能最常见的应用场景 ： • 改善客户体验，这得益于利用聊天机器人、虚拟助手 和对话分析来分析客户反馈并改善个性化功能 • 提高员工的工作效率，这得益于创建员工虚拟助手， 让员工能够快速轻松地找到准确的信息、使用代码建 议加快应用程序开发以及自动生成报告 • 增强营销、销售和产品开发的创造力和内容创作，这 得益于根据特定的输入信息和约束条件，生成个性化 电子邮件、销售脚本或设计原型 • 加快流程优化并改善业务运营，这得益于自动文档处 理、数据扩充和供应链优化
让数据成为您的差异化优势
释放生成式人工智能潜力的关键在于企业自己的数据。您 的数据就是您的竞争优势。虽然通用大型语言模型可以“直 接”用于某些应用场景，但如果您想构建符合业务需求的 独特生成式人工智能应用程序，则一定要用好贵企业的数 据这份宝贵的战略资产。通用生成式人工智能应用程序与 真正了解您的业务和客户的定制生成式人工智能应用程序 之间存在很大不同，这其中的关键差别就在于数据，而只 有后者才能提供更出色、更具差异化的体验。
生成式人工智能若要获得成功，需要有相关联的高质量数 据，这意味着您的数据策略中应当指出，将资源投入在 云端筑造坚实的数据基础，这是不可或缺的。McKinsey Digital 调研显示，“... 那些尚未找到方法来有效整合统筹数 据、尚未能达到数据即需即用的公司，将无法通过微调生 成式人工智能来解锁更多潜在的变革性用途。”
生成式人工智能的坚实数据基础包括一系列全面的服务， 用于大规模存储和查询数据、打破数据孤岛并确保数据得 到保护和监管。使用亚马逊云科技服务，您就能运用到 ：
• 业界非常全面的数据、机器学习和人工智能服务组合， 让您能够使用企业数据通过基础模型构建和扩展生成 式人工智能应用程序
• 数据集成功能，这样您就能够轻松地将整个企业上下 的数据连接起来，并将这些数据应用到生成式人工智 能应用程序中
• 端到端监管能力，用于协助您的团队提高工作效率以 及更快地以负责任的方式进行创新
将数据置于生成式人工智能方案的中心
现代技术从未有过像现在这样的高光时刻。各个领域的创 新都在加速，未来充满了无限可能。但是，如果您寄望于 借助生成式人工智能取得成功，那么一切都取决于高质量 的数据，您需要将资源用于构建合适的数据基础，让数据 成为您的差异化优势。借助亚马逊云科技，您可以奠定好 数据基础，在生成式人工智能领域获得竞争优势。
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