2024生成式AI时代下的数据战略白皮书-埃森哲_亚马逊云科技_48页_3mb

报告摘要

使用 找准应用方向，激发创新价值：明确生成式AI的应用方向，例如在零售、金融、服务和IT等行业提升生产力和创造力，在客户服务、供应链优化、安全防护等方面优化业务流程。
- 以某在线旅行代理商和饮料零售企业为例，介绍了生成式AI如何提升客户体验和工作效率。
使用 准备专有数据，确保数据安全：企业需要准备自身的数据基础，确保数据的安全性和可靠性，这一点尤为重要。
- 强调了数据在生成式AI中的核心地位，以及如何通过云平台构建现代化的企业数据平台。
使用 驱动数据管理，打造最佳实践：利用生成式AI自动化数据管理工作，提高数据使用的准确性和效率。
- 应用场景包括主动元数据管理、数据质量、主数据管理、政策与工作流程、变革管理、数据隐私与保护、数据生命周期管理等。
使用 重构基础设施，实现高效运营：企业需升级基础设施和运营模式，以便充分利用大语言模型和生成式AI，同时关注成本和可持续能源消耗。
- 介绍了亚马逊云科技提供的高性能计算架构和基础设施优化服务，如Amazon Bedrock和Amazon SageMaker。
亚马逊云科技与埃森哲的合作：双方合作助力企业应用生成式AI技术，提供从数据、模型、安全到基础设施的全流程支持。
- 强调了亚马逊云科技在生成式AI领域的全栈式解决方案，如Amazon Titan、Amazon CodeWhisperer、Amazon Q等。
行业实践案例：文章列举了海尔、西门子、科思创、跨国银行和大型保险公司在生成式AI应用方面的成功案例。
- 这些企业通过引入生成式AI技术，在工业设计、智能知识库、代码开发、邮件处理和合同管理等方面实现了显著的效率提升和创新。