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应对不确定性,数据与AI构建企业“反脆弱”能力

2024年1月16日 09:29  CCTIME飞象网  作 者:魏德龄

飞象网讯(魏德龄/文)“脆弱”的反义词是什么?不妨先看向我们的身体,究竟哪种组织在经历不确定性冲击后,反而能够因此受益而变得更强。骨骼尽管坚硬,但折断所带来的风险不容小觑。反而肌肉是最好的“反脆弱”例证,面对更强的冲击与撕扯,经过锻炼后却变得更强。

“脆弱的另外一面不是坚强、也不是坚持,另一面我们叫反脆弱。反脆弱的意思是在不确定性的因素下,如何让自己获利与生存。这和以前不同,不是让你挺过去,而是活得更好。”肯睿中国Cloudera大中华区区域副总裁王刚表示,预测2024年将是属于具有反脆弱性企业的一年。

 

反脆弱与降本增效

对于企业而言,优秀的商业模式由高反脆弱性与低边际成本组成。在反脆弱性的策略上,需要对增加的各种风险预先思考,心中有数,才能更淡定的去迎接不确定性。而低边际成本无疑又与企业目前所追求的降本增效有着很大关系。

Cloudera预测,降本增效是支撑2024年业务的核心,尽管企业将继续投资于数字化转型,但在艰难的经济环境下,企业很可能会加大力度以实现降本增效及资源利用最大化。

技术、人员和流程将成为企业在未来取得成功的关键。企业需要在基础设施和技能方面投入资源。如果能够针对未来做好技术、人员和流程方面的准备,企业就可以轻松进行创新转型,而且无论是在经济繁荣还是萧条时期,都能做到反脆弱。

Cloudera与新加坡OCBC华侨银行的合作,正是一个很好的创新转型例证。华侨银行通过Cloudera大数据的平台和技术,搭建了企业内部的私有化大模型,来帮助业务部门实现效率的提升。

例如面对企业放贷风险,以往需要阅读高达一两百页的财务报告后,才能去判断企业是否存在营业风险,是否值得去投入。对于IT业务人员来说就需要极长的阅读时间,才能完成工作。如今通过AI可以快速生成仅一页纸的总结报告,将结果告知业务人员这家企业是否值得去投资或放贷。

AI也还正在帮助这家银行的客服进行售后服务,不仅能够将客户的讲话变成文字,还能识别出客户的情感状态,帮助客服人员快速解决问题,提升客户体验。

银行内部的开发也伴随着升级得到了获益,通过CloudSystem,AI能够帮助IT人员快速检索开发程序过程中的问题,提高程序质量与开发效率。

通过以上案例不难发现,AI已经成为了反脆弱与降本增效的重要推力,同时AI的部署也与数据的积累有着密切关系,不然企业也无法训练出能够阅读财务报告的大模型。而这恰恰与Cloudera对于2024所作出的其它三项趋势预测有着重要关联。

 

数据与AI

这三项趋势为:通过数据货币化实现反脆弱性,部署AI以驱动商业价值,以及数据管理自动化、数据全民化和零信任安全仍将是关注的焦点。

数据已经成为了一种财富,越来越多的企业,把数据作为一个资产和产品去衡量,让产品能够进行流通。同时从技术角度来讲,让数据变成一个产品,让企业内部不同的部门、不同的人,都能够随时方便取用。

同时,数据也带来了快速洞察的能力,相当于反脆弱能力中对于不确定性的推导与心理训练。随着越来越多的企业将数据存储在本地和云中,部署具有现代化架构的数据管理平台可以让企业更快抓住洞察,同时将其接入所有业务领域的数据和分析。

有了数据,以及以往在利用数据过程中的技术积累,才能具备部署AI去驱动商业价值的能力。Cloudera大中华区技术总监刘隶放专门谈及了这一从0到1的过程,他表示:“大模型从0到1的过程很复杂,要有一个从数据加工处理到最终生成模型的完整过程。”以华侨银行的AI文档识别举例,0是积累实践,1是加速产出,此前企业内容管理中涉及的无纸化办公流程搭建,例如OCR文档识别,已经先行为部署AI后的快速处理实现了铺路。

在数据管理方面,向开放式数据湖仓迁移已迫在眉睫。原因在于企业的数据类型与来源越来越多,其中类似于文本的结构化数据,也有类似于音频、视频、文档这样的非结构化数据。数据湖仓的实现方式在2022年出现了重大创新,业界领先的数据管理提供商奠定了Apache Iceberg“正式格式”的地位。Iceberg作为首选的开放技术之一而被迅速采用,而几乎可以确定的是,这将影响一些数据管理提供商改变其开源战略并在其产品中加入对Iceberg的支持。Cloudera提供的湖仓一体的解决方案,可以把企业内部的结构化、非结构化、半结构化的数据全部都管理好。

部署AI对于商业价值的驱动已经显而易见,企业通过本地数据、内部管理数据、客户数据、生产数据变成一种生成式AI,为业务带来更有价值的建议和挖掘。目前,很多IT公司都在推出生成式AI的解决方案。另外,在利用企业内部数据的过程中,同样需要保证数据的可信赖性,才能让因这些数据而生成的AI结果具备落地意义。

Cloudera提供了一个可管控的AI承载平台,所有开源与自研的AI算法都能融入到该平台中。通过微调形式,还能降低企业在部署AI时所产生的存储与算力需求,在可控的IT预算下,实现最佳AI能力的部署。

数据管理自动化、数据民主化和零信任安全还仍将是首要考虑因素。由于数据仍在以成倍的速度生成和被获取,企业需要提高数据平台管理的自动化和智能化水平。因此,跨基础设施、平台和工作负载的可观察性将在 2024年发挥更加重要的作用。

有人这样形容“反脆弱”,假如必须面对落地的风险,坚强的玻璃杯必将破碎,柔软的纸团可以安全落地,但兵乓球却在可以在触底后,还能迅速回弹,甚至到达比落地之前更高的位置。在数据与AI的有效助力下,企业无疑将能和个人一样,增强应对不确定性因素的能力,乘风破浪。

编 辑:魏德龄
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