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實時AI與生態(tài)協(xié)作:破解大模型在產(chǎn)業(yè)落地中的兩大瓶頸

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 12月26日,“大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇及數(shù)據(jù)要素趨勢論壇”在上海召開,吸引了醫(yī)療、教育、通信運營商、生物醫(yī)藥、金融、資產(chǎn)評估等領(lǐng)域的嘉賓齊聚一堂。與會者就數(shù)據(jù)要素與AI技術(shù)的深度融合、行業(yè)落地方案以及數(shù)據(jù)產(chǎn)品化和資產(chǎn)化等議題展開探討。

實時AI與生態(tài)協(xié)作:破解大模型在產(chǎn)業(yè)落地中的兩大瓶頸

12月26日,“大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇及數(shù)據(jù)要素趨勢論壇”在上海召開,吸引了醫(yī)療、教育、通信運營商、生物醫(yī)藥、金融、資產(chǎn)評估等領(lǐng)域的嘉賓齊聚一堂。與會者就數(shù)據(jù)要素與AI技術(shù)的深度融合、行業(yè)落地方案以及數(shù)據(jù)產(chǎn)品化和資產(chǎn)化等議題展開探討。本文基于現(xiàn)場觀點和案例,重點呈現(xiàn)“實時數(shù)據(jù)治理+AI”模式如何從根本上激活行業(yè)潛能,并提出若干可行的落地思路。

數(shù)據(jù)要素與AI融合:從“批處理”邁向“實時治理”

數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路,但傳統(tǒng)的批量數(shù)據(jù)處理模式難以滿足瞬息萬變的市場需求。多位與會嘉賓提到,不少企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型早期過度采集海量數(shù)據(jù),但最終僅有20%得到實際使用,約80%處于‘沉睡’狀態(tài)。成都電信云中臺副總經(jīng)理張維強調(diào):“如果無法通過AI實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的實時清洗與融合,大部分?jǐn)?shù)據(jù)將持續(xù)閑置,難以對決策與運營產(chǎn)生實質(zhì)幫助。”

成都電信云中臺副總經(jīng)理張維在論壇上著重指出,大型企業(yè)普遍面臨著“數(shù)據(jù)孤島”的難題。這一困境具體表現(xiàn)為企業(yè)內(nèi)部各部門間數(shù)據(jù)存儲分散,重復(fù)數(shù)據(jù)冗余存儲與共享,導(dǎo)致了資源的有效利用受到嚴(yán)重制約。

張維進一步闡述道:“數(shù)據(jù)的重復(fù)存儲與分散管理,不僅造成了資源的極大浪費,更在跨部門和跨行業(yè)的協(xié)作中筑起了難以逾越的壁壘。”他以金融機構(gòu)與電信行業(yè)的合作為典型案例,深入分析了數(shù)據(jù)共享所面臨的挑戰(zhàn)。由于內(nèi)部數(shù)據(jù)分散、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,加之對外數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)存在不一致性,這使得雙方在風(fēng)控、精準(zhǔn)營銷等領(lǐng)域的合作進展備受阻礙,甚至陷入停滯狀態(tài)。

張維強調(diào),要破解這一難題,關(guān)鍵在于“內(nèi)統(tǒng)外通”。企業(yè)內(nèi)部形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)編目,再建立起一套強有力的對外數(shù)據(jù)共享機制,并充分利用AI技術(shù)來提升內(nèi)外部數(shù)據(jù)協(xié)作的效率和準(zhǔn)確性。

對此,華東江蘇大數(shù)據(jù)交易中心總經(jīng)理湯寒林進一步闡釋了“多源數(shù)據(jù)融合”與AI技術(shù)結(jié)合的重要性。他指出:“單一數(shù)據(jù)的價值是有限的,只有通過多源數(shù)據(jù)的實時融合,并在AI的支持下實現(xiàn)智能分析,才能充分滿足復(fù)雜多樣的行業(yè)需求。”他強調(diào),AI的引入不僅能夠加速數(shù)據(jù)的整合與治理,還能通過預(yù)測分析和自動化處理,為企業(yè)提供更加精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)洞察和決策支持。他補充道:“AI技術(shù)正在為數(shù)據(jù)治理帶來革命性提升,但要發(fā)揮這一潛力,關(guān)鍵是確保數(shù)據(jù)能夠在使用過程中實現(xiàn)高效流通與安全管理。”

從資產(chǎn)評估的角度來看,金證資產(chǎn)評估管理合伙人謝佳妮分享了她對數(shù)據(jù)治理和AI賦能的深入觀察和思考。她直言:“在推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的過程中,如果企業(yè)在前期未能對數(shù)據(jù)進行充分的標(biāo)準(zhǔn)化處理,評估結(jié)果可能會因為缺乏可信依據(jù)而不被認(rèn)可,甚至直接導(dǎo)致整個項目擱淺。”謝佳妮指出,AI可以在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化過程中發(fā)揮重要作用,通過自動化清洗、分類和去重等功能,顯著降低人工成本,提高數(shù)據(jù)治理的效率和精度。她進一步表示:“當(dāng)數(shù)據(jù)治理能力提升后,企業(yè)不僅能夠更順利地推進資產(chǎn)化,還能通過AI技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)的深層價值,為后續(xù)的商業(yè)應(yīng)用和創(chuàng)新提供支持。”

事實上,除了在論壇現(xiàn)場的簡要發(fā)言外,謝佳妮也針對本次大會可能涉及的提問準(zhǔn)備了更多觀點。她也提到,數(shù)據(jù)要素相較于傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的非稀缺性、高流動性等特點,使其與AI技術(shù)之間形成了共生關(guān)系。正因如此,AI在數(shù)據(jù)的開發(fā)、流通與應(yīng)用中,不僅是工具,更是驅(qū)動力和催化劑,為數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和未來資本化奠定了基礎(chǔ)。

三位發(fā)言人的觀點共同揭示了當(dāng)前企業(yè)在數(shù)據(jù)治理與AI應(yīng)用上的主要挑戰(zhàn)與機遇,并指出了解決這些問題的路徑:打破“數(shù)據(jù)孤島”、利用AI實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的高效流通與智能融合,以及加強數(shù)據(jù)治理能力,確保資產(chǎn)化過程中的規(guī)范性與可行性。這些洞見明確了AI在推動數(shù)據(jù)要素釋放中的核心作用,為數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的企業(yè)提供了重要的指導(dǎo)方向。

創(chuàng)新舉措與實踐成果

要充分釋放數(shù)據(jù)要素的價值,企業(yè)必須突破“數(shù)據(jù)孤島”效應(yīng),實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)治理與跨機構(gòu)協(xié)作。華東江蘇大數(shù)據(jù)交易中心總經(jīng)理湯寒林分享了一個典型案例,展示了跨行業(yè)數(shù)據(jù)整合與AI技術(shù)的結(jié)合如何帶來切實成效。

成都電信云中臺副總經(jīng)理張維在論壇上分享了一項關(guān)于公共安全、公共管理、公共服務(wù)和經(jīng)濟數(shù)據(jù)覆蓋率的調(diào)查結(jié)果。他指出,公共安全數(shù)據(jù)的集中程度較高,覆蓋率可達85%以上;公共管理層面的數(shù)據(jù)覆蓋率也能達到70%以上;公共服務(wù)層面的數(shù)據(jù)覆蓋率則約為60%;而經(jīng)濟數(shù)據(jù)覆蓋率相對較低,僅在50%左右。

“這一數(shù)據(jù)表明,政府部門對安全與應(yīng)急數(shù)據(jù)的掌控度較高,但在涉及產(chǎn)商業(yè)主體時,數(shù)據(jù)共享的意愿明顯不足。”張維分析道。為了破解這一難題,他提出了通過技術(shù)手段推動數(shù)據(jù)開放與共享的思路。具體來說,就是在更多業(yè)務(wù)場景中嵌入ADD(自動化數(shù)據(jù)采集設(shè)備)、RPA(機器人流程自動化)、AI(人工智能)等技術(shù),豐富數(shù)據(jù)源,提升數(shù)據(jù)的可靠性與合規(guī)性,從而進一步促進經(jīng)濟數(shù)據(jù)的開放與共享。

張維以電信公司與國家電網(wǎng)的合作項目為例,展示了數(shù)據(jù)治理與AI技術(shù)結(jié)合的巨大潛力。在該智慧城市項目中,雙方利用用戶路由器實時數(shù)據(jù)動態(tài)監(jiān)控停電狀況,通過AI技術(shù)的實時分析能力,顯著提升了城市應(yīng)急響應(yīng)的效率。湯寒林強調(diào):“這種‘數(shù)據(jù)產(chǎn)品+運營服務(wù)’的一體化模式,是實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素高效流通與價值轉(zhuǎn)換的重要抓手。”

實時AI_生態(tài)協(xié)作_大模型-1

然而,推動數(shù)據(jù)要素的流通與應(yīng)用并非一帆風(fēng)順。成都電信云中臺副總經(jīng)理張維坦言:“我們?yōu)閿?shù)據(jù)治理投入了大量時間和資源,但市場對這些資產(chǎn)的認(rèn)可程度仍待提高。”這一觀點揭示了當(dāng)前數(shù)據(jù)市場尚未完全成熟的現(xiàn)狀。盡管企業(yè)在數(shù)據(jù)治理和資產(chǎn)化上取得了初步成果,但要實現(xiàn)真正的市場價值轉(zhuǎn)化,仍需更多的產(chǎn)品化創(chuàng)新和需求挖掘。

總體來看,這些實踐表明,數(shù)據(jù)要素的釋放不僅依賴技術(shù)上的突破,更需要從治理能力、商業(yè)模式和市場培育三方面協(xié)同發(fā)力。通過AI與數(shù)據(jù)治理的深度融合,企業(yè)不僅能夠提升自身運營效率,還能以標(biāo)準(zhǔn)化、高流通性的資產(chǎn)形態(tài)參與更廣泛的行業(yè)協(xié)作,為數(shù)字經(jīng)濟的持續(xù)增長注入動能。

數(shù)據(jù)要素賦能行業(yè)的關(guān)鍵抓手

要實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的全面釋放,企業(yè)需從關(guān)鍵場景入手,循序漸進推動數(shù)據(jù)治理與AI技術(shù)的深度融合。實時數(shù)據(jù)平臺TapData創(chuàng)始人唐建法指出,企業(yè)內(nèi)部實時業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是最具價值的資產(chǎn)。這些數(shù)據(jù)直接反映了企業(yè)與客戶的交互情況,為優(yōu)化運營和提升客戶體驗提供了基礎(chǔ)支持。他強調(diào):“企業(yè)應(yīng)該優(yōu)先聚焦實時數(shù)據(jù)治理,圍繞‘1%的關(guān)鍵數(shù)據(jù)’推動‘99%的業(yè)務(wù)價值’。”這種策略能夠幫助企業(yè)在資源有限的情況下實現(xiàn)高效管理,最大化數(shù)據(jù)的使用效能。

實時AI_生態(tài)協(xié)作_大模型-2

然而,數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的成功并非一勞永逸。湯寒林進一步提出,動態(tài)化運營是確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)長期活力的重要保障。他以江蘇大數(shù)據(jù)交易中心的實踐為例,介紹了如何通過“數(shù)據(jù)產(chǎn)品+運營服務(wù)”的一體化模式,不斷更新數(shù)據(jù)資產(chǎn),確保其市場競爭力。這種動態(tài)管理模式,不僅提升了數(shù)據(jù)的外部價值,還通過行業(yè)協(xié)作和資源共享,強化了企業(yè)在生態(tài)中的整體運營能力。湯寒林強調(diào):“在醫(yī)療、教育等高敏領(lǐng)域,動態(tài)化運營尤其關(guān)鍵,能夠確保數(shù)據(jù)的實用性與精準(zhǔn)性,為行業(yè)創(chuàng)造持續(xù)的增值效益。”

論壇討論中,數(shù)據(jù)與AI融合對行業(yè)發(fā)展的強大推動作用得到了廣泛強調(diào)。張維以運營商行業(yè)為例,分享了通過AI技術(shù)深度挖掘數(shù)據(jù)價值的寶貴經(jīng)驗。在反詐項目中,電信行業(yè)利用實時數(shù)據(jù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合,顯著提升了反詐模型的精準(zhǔn)度。不僅如此,通過模型的深入推理,還成功識別出了潛在風(fēng)險客戶群體,為防范詐騙行為提供了有力支持。

這一實踐充分證明了AI技術(shù)不僅能夠顯著提高數(shù)據(jù)的利用效率,使數(shù)據(jù)資源得到更充分的挖掘和利用,還能夠通過智能化手段不斷拓展數(shù)據(jù)的適用范圍,為業(yè)務(wù)創(chuàng)新和發(fā)展提供新的可能。特別是當(dāng)AI技術(shù)與隱私計算和云原生架構(gòu)相結(jié)合時,其動態(tài)適配多種數(shù)據(jù)場景的能力得到了進一步增強。這種結(jié)合不僅有助于企業(yè)在數(shù)據(jù)治理方面實現(xiàn)突破,提升數(shù)據(jù)管理的規(guī)范性和效率,還能夠為企業(yè)的數(shù)據(jù)運營提供強有力的支撐,推動企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上邁出堅實步伐。

綜合來看,要釋放數(shù)據(jù)要素的潛力,企業(yè)需從以下三個方面著手:首先,明確關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景,優(yōu)先推動高價值數(shù)據(jù)的治理和實時處理;其次,建立動態(tài)化的運營機制,確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)的持續(xù)更新與市場適配;最后,通過技術(shù)與管理的雙重手段,強化數(shù)據(jù)安全與合規(guī)保障,為跨行業(yè)協(xié)作和生態(tài)共建奠定基礎(chǔ)。正如湯寒林所言:“數(shù)據(jù)的價值不僅在于其資產(chǎn)化的賬面體現(xiàn),更在于其在動態(tài)運營中為行業(yè)生態(tài)注入的持續(xù)活力。”

創(chuàng)新模式的未來發(fā)展與落地建議

推動“實時數(shù)據(jù)治理+AI”模式落地的關(guān)鍵,在于優(yōu)先試點高收益的核心場景,并結(jié)合行業(yè)需求逐步拓展適用范圍。例如,成都電信作為運營商分享了政府的大數(shù)據(jù)局在疫情防控期間通過運營商的數(shù)據(jù)整合,快速推出健康碼服務(wù),不僅有效支持了疫情期間的人員流動管理,還為后續(xù)在智慧城市建設(shè)中推動數(shù)據(jù)要素價值釋放奠定了基礎(chǔ)。這一成功經(jīng)驗表明,數(shù)據(jù)治理與AI協(xié)作能夠顯著提升社會治理能力,同時為企業(yè)探索數(shù)據(jù)產(chǎn)品化與資產(chǎn)化提供了可行的模式。

正如湯寒林所言:“數(shù)據(jù)的資本化并不是為了停留在賬面上,而是為了讓它流動起來,在不同場景中創(chuàng)造出可持續(xù)的增值效益。”在技術(shù)層面,多位專家建議采用批流一體化數(shù)據(jù)架構(gòu),將Flink、Kafka等實時流處理平臺與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫相結(jié)合,形成白天批量、夜晚流式(或相反方式)的滾動處理模式。通過這一方式,數(shù)據(jù)可在生產(chǎn)系統(tǒng)與分析系統(tǒng)之間快速流動,并借助AI模型進行實時決策推送。成都電信分享在疫情防控及健康碼服務(wù)中就應(yīng)用了類似思路,成功縮短了數(shù)據(jù)同步與風(fēng)險識別的響應(yīng)時間,顯著提升了整體效率。

數(shù)據(jù)資本化的最終目標(biāo),是通過在多種業(yè)務(wù)場景中的持續(xù)應(yīng)用,為企業(yè)和行業(yè)生態(tài)創(chuàng)造長期價值。例如,在醫(yī)療領(lǐng)域,通過實時數(shù)據(jù)治理和AI技術(shù)優(yōu)化臨床實驗流程,不僅能夠顯著提高新藥研發(fā)的效率,還能加快病患精準(zhǔn)診療方案的制定;在教育領(lǐng)域,實時數(shù)據(jù)的采集與分析讓個性化學(xué)習(xí)路徑成為可能,大幅提升教學(xué)效果和資源分配的公平性。

未來,隨著技術(shù)能力的持續(xù)提升和政策框架的逐步完善,數(shù)據(jù)生態(tài)的創(chuàng)新將為企業(yè)開拓更廣闊的市場空間。在技術(shù)層面,隱私計算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)和差分隱私等前沿技術(shù)的成熟,將為高敏數(shù)據(jù)的安全流通和共享提供堅實保障;在政策層面,各級政府的頂層設(shè)計和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定,將進一步打通數(shù)據(jù)要素流通的障礙,促成多主體間更高效的協(xié)作。

不過,要真正實現(xiàn)這一模式的廣泛應(yīng)用,企業(yè)還需在運營管理上進行深度變革。正如謝佳妮所提到的,AI與數(shù)據(jù)要素的共生關(guān)系決定了數(shù)據(jù)在資產(chǎn)化進程中的獨特路徑,而推動數(shù)據(jù)要素的資產(chǎn)化,不僅是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要抓手,也是未來數(shù)據(jù)資本化順利實現(xiàn)的關(guān)鍵一步。

一方面,需建立清晰的收益評估機制,讓管理層和一線團隊能夠直觀感受到數(shù)據(jù)與AI結(jié)合的價值;另一方面,通過持續(xù)培訓(xùn)和技能提升,推動員工從傳統(tǒng)操作向數(shù)據(jù)驅(qū)動型工作模式的轉(zhuǎn)變。

綜合來看,“實時數(shù)據(jù)治理+AI”模式不僅是對企業(yè)數(shù)字化能力的提升,更是一種跨行業(yè)、跨領(lǐng)域的協(xié)作生態(tài)建設(shè)。通過持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新、管理優(yōu)化和政策支持,這一模式有望在未來為數(shù)字經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展注入源源不斷的動力,幫助企業(yè)在瞬息萬變的市場中抓住機遇,實現(xiàn)可持續(xù)增長。


來源:數(shù)據(jù)猿

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