2024-08-14-Denodo-2024年GenAI新时代_11页_1mb

白皮书：企业中的生成式人工智能应用场景及数据挑战应对

生成式人工智能（Gen AI）在2023年被广泛认为具有变革潜力，2024年则标志着其潜力从概念转向商业化价值实现的新阶段。该技术被用于降低运营成本、提高流程效率、创造收入以及改善客户服务等多个企业场景。然而，基于Gen AI的应用效果高度依赖于数据质量和管理能力。数据显示，72%的企业认为数据管理是实现Gen AI商业价值的关键。

Gen AI的企业应用场景

随着企业逐步落地Gen AI，多个行业已涌现出多样化应用场景：

• 客户洞察：Gen AI可整合客户信息，为KYC流程提供支持，生成个性化对话，优化客户支持体验。
• 内容创作：帮助企业快速生成多语言、多形式的营销内容，提升内容管理效率。
• 产品设计与开发：结合CAD工具，加速产品原型设计和概念测试，激发跨行业创新。
• 代码辅助与自动化：辅助开发人员完成代码维护和重构，提高开发效率。
• 工业与运营支持：制定资产维护计划，优化供应链管理，提升物流弹性与规划能力。
• 公共服务与信息接口：利用自然语言生成技术，为公民提供高效、便捷的政府服务咨询接口。

Gen AI面临的挑战

• 数据基础薄弱：多数企业在构建支持Gen AI的数据系统时面临扩展性、实时访问和数据孤岛等问题。
• 大语言模型（LLM）的限制：LLM依赖训练数据，无法了解企业特定数据，且反复微调成本高、风险大。
• 合规与隐私风险：新出台的人工智能法规对数据透明性、可审计性要求严格，如何确保数据使用合规成为企业难题。
• 数据质量与幻觉：低质量数据和“幻觉”（不一致或不真实信息）会导致用户不信任问题。

Denodo平台应对挑战

Denodo凭借其逻辑数据管理平台，采用数据虚拟化技术提供高效、安全的解决方案：

• 提供统一的数据访问接口，支持实时数据集成，减轻企业整合数据的负担。
• 内置语义层，增强上下文，帮助LLM更好地使用企业数据。
• 查询优化、流式数据集成和内置SQL生成能力，满足企业多样化的数据需求。
• 提供数据质量监控、访问安全合规和结构化元数据管理，为企业数据基础提供强有力支持。

Denodo的优势

• 自助式数据访问：赋予非IT人员通过自然语言查询数据的能力，提升业务决策效率。
• 数据治理与安全：通过统一安全策略屏蔽敏感字段，支持跨系统访问的合规管理。

结语

随着生成式AI技术的深入发展，企业将赢得生产能力的变革优势。竞争优势将由您能否让数据真正为你所用决定。