人工智能发展迎来新拐点，将深刻改变未来商业模式
1.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。
2.ChatGPT、文心一言、通义千问、DALL·E、StableDiffusion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。
3.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。
| 同时，日新月异的技术发展也将带来新的挑战
1.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的人工智能。
2.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。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。
3.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，以一个全面的数据战略布局来有效应对生成式AI时代下的挑战。
| 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。
•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。
•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，通过在组织内部和外部均建立跨域联系和推断能力，主动识别风险。
| 应用实例
①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。
②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面的工作效率。
③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。
| 准备专有数据，确保数据安全
•随着时间推移，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，并通过在组织内部和外部均建立跨域联系和推断能力，主动识别风险。
•在战略性网络防御体系中，大语言模型可以提供多种有用的功能，例如解释恶意软件和快速分类网站。但在短期内，企业很可能看到，黑客利用生成式AI的特长来生成恶意代码或编写完美的网络钓鱼电子邮件。
•企业需要采用一种战略性、规范化的方法，获取、开发、提炼、保护和部署数据。应依托云环境构建现代化的企业数据平台，其中包含一组可信赖、可重复使用的数据产品。
