2024 年全国两会期间，在国家发改委最新对新质生产力、人工智能+与数据要素×等官方定义中明确，“人工智能+”行动推动人工智能技术与经济社会各领域深度融合，支撑各行业应用创新，赋能百业智能化转型升级，提高生产效率，激发创新活力，重塑产业生态，培育经济发展新动能。
从 OpenAI 推出 ChatGPT 到 GPT-4o ，出现了一波又一波突破性的生成式 AI ，不胜枚举。接连开发出新的人工智能工具，如用于提高生产力的 AI 助手，有可能使数以千万计的打工人从日常文档处理任务中解脱出来，自动生成电子邮件、创建电子表格以及执行等。
以金融为例 人工智能正在开启新机遇
人工智能企业正在吸引大量投资，在可预见的未来，通用人工智能被广泛使用，从而促进安全、合规的 AI 服务的民主化生态形成。特别是 AI 在金融领域的整合，有关机构正在利用 AI 来分析巨大的交易量，提供对交易概率的可操作见解，加强市场参与策略。同时可见的是客户服务和效率的提升，还促进了金融包容性，有助于减少数据偏见。
另一个革命性的应用是人工智能辅助的流动性管理，能够精确预测现金头寸，这对于运营稳定性和战略规划至关重要。这些创新表明， AI 的作用开始超越任务自动化，提供了可以改变基本业务战略和市场互动的洞察。
整合人工智能还有一个关键方面是理解和解释决策过程，来最大限度地减少偏见，确保合乎道德地使用。一些机构已经采取了积极措施，建立了合乎道德的 AI 使用原则，因为已经认识到这一技术对客户关系和市场动态的深远影响。
人工智能在识别和纠正数据偏差方面也是有潜力的。现有数据集的使用会带来长期偏见的存在风险，但 AI 可以帮助识别隐性偏见，这是开发更公平的金融体系的基础步骤。数字身份技术等创新解决方案提供了无缝的金融系统集成，而开放金融生态系统可以提供关键数据，推动更具包容性的 AI 算法。
不过，人工智能的新应用给现有的法律框架带来了压力，围绕新规则达成共识往往会延迟。这种滞后导致潜在的合规和运营风险，以及在应对风险和确保合规性方面的监管挑战，尤其是对新型的金融产品和服务来说。监管机构自然的风险规避与私营企业的敏捷执行形成鲜明对比，所以需要采取更细致入微的方法来促进创新，降低风险。同时还需一些举措来进行规范，建立一个平衡创新和消费者保护的法律框架。
是时候从生成式 AI 投入中获益
生成式 AI 投入的最显著增长，发生在目前采用还处于起步阶段的行业和职能部门，包括一些专业服务和零售行业的大小型公司，及所在的市场、销售、人力资源和运营部门。这一技术可以简化流程并降低运营成本，有可能为小型公司带来竞争优势。与大型公司相比，小型公司在利用生成式 AI 的潜力方面会更加敏捷，快速调整流程和运用工具实现效率提升。
生成式 AI 可用于创建问题的直观答案，并且更擅长以人们直观理解的方式表达想法。对于生成式 AI ，独特优势在于处理非结构化数据时特别有用。现在新推出的名为RAG或“检索增强生成”，允许用户发布 Web 查询来检索信息并进行总结。企业还可以使用这一工具上传内部文档，进行索引，以便通过语义搜索进行检索。
公司中大约80%的新数据是非结构化的，很少在决策时得到有效利用，比如从电子邮件、团队协作平台以及敏捷项目管理工具中的所有信息中获得新的见解。这些见解将在多个方面都有帮助，例如更准确地预测软件开发项目的交付时间，以及从采购订单等非结构化文档中提取结构化信息，来确保销售订单和客户采购订单之间的准确性。
生成式 AI 可以帮助企业以新的方式进行更高效的战略规划，处理上百万个文本文档的能力也有助于为公司识别“可操作因素”。例如，它可以帮助公司分析行业的竞争动态，计划分配资源和投入。
怎么去把数以千计的客户服务对话中的信息归结为一些可操作的因素？生成式 AI 可以为我们提取所有这些数据，然后呈现给做决策的人，让他们可以开始采取行动。最后，让客户支持的这些请求通过聊天机器人和教程等自助服务机制解决，也无需人工干预。
再一个可以考虑的用例是能够将对话或文本转换为 SQL（结构化查询语言），公司高管只需打开对话式用户界面，他们可以在其中获得答案，诸如我们上个季度的销售数据是什么？或者我们上一个季度最大的一单交易是什么？趋势如何？
生成式 AI 对未来就业的影响
生成式 AI 会为企业带来巨大的好处，公司高管们希望提高员工效率，优化业务运营。许多公司不仅可以运用这一技术来降低成本，还可以帮助员工更好地工作。归根结底，这将是让现有员工更好、更多完成工作的一种方式。到底是技能增强还是替代，出现哪种情况取决于职能、公司和特定的员工。
生成式 AI 在未来几年里将承担一系列任务，重点关注下数据分析、营销内容创建以及客户和竞争对手研究。生成式 AI 在软件开发中的应用，尤其是编写代码，得到了颇多的认可。大多数人认为，生成式 AI 还能用于管理供应链和招聘员工，也有一部分人希望让人工智能协助起草法律合同。
当然，公司高管在将生成式 AI 实施到其业务中时面临着挑战，主要关注点围绕于结果的准确性、对客户隐私的风险、内部阻力和道德考虑。围绕着隐私和数据的担忧：当需要向它们提供公司可能不想在外部被使用的数据时，我们还可以在多大程度上使用这些算法？
对生成式 AI 主导者的建议
对于公司来说，通过专有数据来训练和微调商业或开源的基础大型语言模型 （LLM），人工智能在提供个性化学习方面的力量将从根本上让人们按照个性化的方式学习，在他们所需的地方满足他们。
对于那些积极希望利用生成式 AI 好处的人来说，首先，有意识地采用“测试、验证和学习”，主导者应该最大限度地提高组织的学习能力，同时将风险降至最低，与他人分享新的见解。
在2023年10月，作为光合组织成员单位，快城FastCity 基于私有大模型部署的智能数字人才管理iDTM通过海光合作认证，同时在“第三届光合组织解决方案大赛”斩获赛事桃李计划优秀奖。中科可控基于海光处理器研发了多款高性能企业级工作站，以精湛的工业设计、强劲的处理性能，提供从桌面办公到专业图形设计多种应用的稳定工作环境。经快城与中科可控联合测试，智能数字人才管理iDTM 与桌面级、旗舰级工作站兼容性良好，可以顺利安装、配置，并稳定运行。
其次，应制定处理公司和客户数据的策略。他们必须确保在测试、验证和学习中得到技术、法规和标准的支持，纳入质量控制系统，特别是在一线服务的部署，并且投入对员工的培训。同时确保专有数据不会被人工智能提供商用于训练语言模型，或是在信息发送之前进行匿名化处理。
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最后，使用生成式 AI 来提高员工的生产力和能力，而不是试图让员工的技能过时。其实，与我们经常在一些媒体上看到的世界末日场景相去甚远，生成式 AI 已为组织提供了许多帮助，员工能在工作和创造力中找到更多机会，极大地促进了数字业务和转型。
本文是数治网院iDigi 产研共同体有关人工智能+ 的系列文章之一，摘译自 2023 年 10 月“利用人工智能潜力”的圆桌讨论；2023 年 11 月，沃顿商学院运营、信息和决策教授普拉桑娜·坦贝（Prasanna Tambe）在“用生成式 AI 推动创新：战略和执行”的讲话；沃顿商学院营销学教授斯特凡诺·蓬托尼（Stefano Puntoni）在与营销咨询公司GBK Collective合作进行的一项对生成式 AI 采用的新研究。
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