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[导读]无数企业都在研究AI,突然之间数据变得极为珍贵。AWS最近公布的一份报告显示,中小企业如果在业务运营中整合了数据分析技术,那么它更有可能使用AI,更有可能超越同行。

无数企业都在研究AI,突然之间数据变得极为珍贵。AWS最近公布的一份报告显示,中小企业如果在业务运营中整合了数据分析技术,那么它更有可能使用AI,更有可能超越同行。

AWS美国中小企业创新主管Ben Schreiner称:“那些利用数据的中小企业在财务方面表现出色,这可能是最让人惊喜的发现。”

现在市场上已经出现一批业务工具,借助大语言模型,工具可以分析销售、费用表格数据。与此同时,在文本、图片、录音等场景中AI出现的频率也越来越高,这些内容变得越来越有价值。

AI企业会与新闻出版商、社交媒体平台、图片库运营商达成协议,获得授权,拿到数据,开发通用AI工具。数据拥有者也可以用自己的数据训练AI、增强AI,然后服务于员工和客户。邮件、历史财务报告、地理数据、法务文档、企业论坛文章、客服记录,这些都可以成为材料来源。

矢量数据库软件开发商Pinecone的创始人兼CEO Edo Liberty说:“源材料中包括大量知识(可操作的信息和内容),你可以以这些知识作为基础开发各种应用,潜力无穷,难以想象。”

矢量数据库以数字形式存储大量文档或者其它文件,比较数据文档时很方便。不论是搜索相关材料还是给相似文件归类,或者根据过往用户兴趣提供建议,速度都会快很多。矢量数据库还可以与AI搭配,共同服务于大语言模型,为用户提问给出更精准的回答。

这就是所谓的检索增强生成(RAG, Retrieval-Augmented Generation),它能让生成式AI更上层楼,提供的答案超出通用训练数据范围。和其它机器学习技术一样,检索增强生成技术也依赖于精准、组织良好的数据。

营收情报分析企业Gong的联合创始人Eilon Reshef说:“AI质量的高低取决于数据,如果没有任何数据,AI就无法告诉你任何东西。”

Gong的目标很简单,它从企业销售邮件、通话记录、线上交互数据中抽取信息,帮助企业分析、管理销售活动。

要想打造更可信的AI,必须获得更纯净更可信的数据。以数据为中心,确保系统符合法律法规和企业内部规则也很重要。

沃尔玛开发了一套名为Element的系统,它可以帮助企业构建可靠的AI解决方案,方案可以跨越多个云计算提供商。软件能充当辅助者,保证企业使用数据时符合法规。软件还能监测模型,看看它是否出现变化,是否持续精准。

沃尔玛高管Anil Madan称:“当新数据进来时我们要监测模型,看它是否出现变化,是否持续进化,我们不希望AI系统中出现不必要的偏见。要达成目标,关键是要确保数据质量,数据应该帮助我们以更负责任的态度使用AI。”

在企业生产过程中,生产、出货、关税、制裁等因素都有可能影响运营,创业公司Altana从中找到了赚钱机会,它分析数据,帮助企业规避风险。

Altana联合创始人Peter Swartz说:“我们的模型和系统可以从整个图表中学习,发现错误,检查并纠正。”

如果是B2B企业,它们往往服务于多个客户,这些客户贡献大量数据,AI学习之后可以为特定客户提供建议。

Intuit构建一个所谓的邮件营销自动化平台,它宣称可以将邮件信息转化为营收,为企业提供营销建议。企业使用平台的时间越长、频率越高,AI提供的建议越靠谱。

Intuit公司首席架构师Shivang Shah说:“对小企业的理解越深入,我们提供的建议越具有个性化。与此同时,营收引擎会给出建议时会更自信,它会告诉企业应该进行怎样的营销活动。”

大约一年多前,Intuit发布名为GenOS的新平台,它可以帮助开发者快速开发AI工具。

不难看出,当AI与企业、商业深度融合,海量数据成为淘金地,各行各业都有可能孕育出AI数据创业公司,如果你有志于创业,可以考虑考虑这个方向。(小刀)

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