ChatGPT无法解决企业对AI的需求,大模型B端落地还需时日

发布时间:2023-05-10 21:04:24来源:搜狐科技

出品 | 搜狐科技 作者 | 梁昌均 “现在大部分客户都对大模型很感兴趣,尤其是对大模型怎么用,能干什么,但真正推动其在企业落地应用还需时日。”近日,IBM咨询大中华区大数据与人工智能转型事业部总经理林岚对搜狐

ChatGPT无法解决企业对AI的需求,大模型B端落地还需时日

出品 | 搜狐科技

作者 | 梁昌均

“现在大部分客户都对大模型很感兴趣,尤其是对大模型怎么用,能干什么,但真正推动其在企业落地应用还需时日。”近日,IBM咨询大中华区大数据与人工智能转型事业部总经理林岚对搜狐科技表示。

目前,ChatGPT正在全球掀起一股风起云涌的AI大模型浪潮,这其中关键的一大基础就是数据。作为数字化时代的“石油”,数据已经被视为新时代重要的生产要素和国家基础性战略资源。

正如石油要通过对原油进行加工提炼才能发挥出更大的经济价值一样,数据价值变现同样需要挖掘和管理的过程。在IBM咨询近日举办的一场沟通会上,多位高管分析了数据的发展趋势以及价值变现的路径。

大模型B端落地还需时日,数据监管挑战越发严峻

此次沟通会上,ChatGPT引发的AI大模型浪潮成为关注焦点之一。林岚对包括搜狐科技等在内的媒体表示,ChatGPT目前解决不了企业对AI的需求。

“现在ChatGPT只是启发了很多企业的想象力,让每个人都觉得AI特别重要,而且能解决很多事情。”林岚表示,但企业更希望AI是能够精准帮助解决商业问题又能对话的伙伴,这就需要根据具体行业及商业场景量身定制的企业级AI。

据介绍,具备自然语言识别、大规模计算等能力的IBM,目前也在跟合作伙伴商谈合作的可能性,包括跟部分国内领先的人工智能和大模型公司进行商业化上的探索。“大模型肯定有绝对突出优势,大家是想朝着小而美、容易复制的场景进行摸索。”林岚表示。

IBM咨询大中华区合伙人、中国区汽车行业总经理何志强也认为,ChatGPT终端在相对要求没那么高的场景中,大家觉得挺有趣,但是真正到B端非常严谨的环境下就不是灰色地带,是0和1的问题。“那么ChatGPT能不能落地?大模型的商用,还有很多问题需要商榷。”

虽然AI大模型还未完全落地应用,但AI等技术驱动的数字化在数据方面的监管愈发严峻,企业面临监管和合规的问题,尤其是在数据跨境流通上面临非常大的挑战。

ChatGPT无法解决企业对AI的需求,大模型B端落地还需时日

IBM咨询大中华区合伙人、混合云转型服务事业部总经理兼金融核心锐变服务总经理马勇介绍,目前全球有11个国家严格限制数据出境,还有20多个国家正在推进,全球范围的数据安全执法越来越活跃。

IBM商业价值研究院通过对全球3000位CDO(其中285位来自大中华区)调研而形成的报告显示,52%的全球CDO和25%的大中华区CDO受访者表示,确保数据安全是其最重要的一项职责,但只有61%的全球CDO和55%的大中华区CDO受访者表示其组织中的数据处于受到保护的安全状态。这在一定程度上也显示出加强数据保护安全的现实紧迫性。

马勇提到,企业应对数据安全挑战,需要打造相应框架,具体包括了解目标国家政策法规、识别分析数据流动路径、评估安全风险、对数据分类分级以明确不同的安全管控机制、构建数据安全体系,以及建立长效的安全保障机制等。

数据公民化将成为趋势,价值变现需多方融合

如何挖掘数据价值成为越来越多企业共同的课题。IBM咨询大中华区高级合伙人、企业业务转型服务及混合云服务总经理李郁静认为,转化数据为价值已经在数字化转型中扮演了非常重要的角色,任何数字服务背后都需有数据支撑,才能从单纯的服务提供商,升华为服务增值者。

她认为,随着数据策略、数据价值的演进,数据公民化将成为趋势。这需要将企业各个业务流程单点的数据串联起来,搭建数据服务的环境和平台,使得企业内部不同的使用者都能将其运用到业务中,从而给各个业务带来不同的价值,包括内部和外部生态系统的合作。

ChatGPT无法解决企业对AI的需求,大模型B端落地还需时日

对企业来说,首席数据官(CDO)则是这一过程的重要角色。但据前述报告显示,在所有受访CDO中,仅有约8%的绩优型CDO群体用更少的支出创造出比其他CDO更高的价值。

这也在一定程度上显示出,很多企业虽然意识到数据在数字化转型和驱动业务增长中的重要性,但在如何发挥数据的价值、推动数据变现等方面缺乏实操性的规划。

林岚认为,CDO做的事情绝对不光是技术或发现数据价值的事情,所有方方面面的生态和流程上的事都是CDO的事。

她就如何实现数据变现给出四项建议:算法向善、价值聚焦、行业深耕和方法整合。“技术特别需要思考场景,特别是在ToB方面,通过场景思考、创新和整合形成能落地的能力非常重要。”林岚表示。

马勇则提到,随着IOT等技术发展和数字化转型加速,企业内部所积累的数据呈指数性增长,但目前很多数据还是处于只是记录的沉睡状态,没有充分发挥出它的价值,需要实现算法+数据+场景三者真正融合才能释放企业数据价值。

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