生成式AI优势：创始人指南之利用数据脱颖而出

生成式人工智能应用指南

概览

生成式人工智能（AI）凭借ChatGPT等应用展现出巨大潜力，预计十年内提升全球GDP近7万亿美元。初创企业正积极探索其应用，2023年相关融资达270亿美元。充分利用数据是发挥生成式AI价值的关键，数据成为企业的竞争优势。

生成式人工智能简介

生成式AI通过机器学习模型生成新内容，应用于改善客户体验、提高工作效率、加速创意内容制作和简化业务运营等。

将数据置于生成式人工智能方案的中心

生成式AI帮助企业以新方式利用数据，挖掘更多价值。通过结合数据，企业可打造个性化应用，如IntuitAssist和Clearhead的员工援助计划。

利用数据打造特色生成式人工智能应用程序

使用开箱即用的基础模型需结合数据进行定制，以体现企业独特性。定制方法包括微调和上下文学习（如检索增强型生成RAG）。INRIX利用数据增强Amazon Bedrock基础模型，提供实时交通信息解决方案。

为生成式人工智能奠定数据基础

构建生成式AI应用需强大的数据基础，包括：

• 面面俱到：存储结构化、非结构化、流和向量数据，如Amazon S3数据湖、高性能知识存储库（NoSQL、事务型数据库、AmazonKendra、向量搜索数据库）和数据仓库（如Amazon Redshift）。
• 集为一体：通过Amazon Glue等工具整合数据，减少ETL流程。
• 安全与治理：使用Amazon Bedrock、KMS、AmazonPrivateLink等确保数据安全，AmazonTitan检测并删除有害内容。人工监督和真人反馈方法（如强化学习）也很重要。

让思维突破技术范畴创造竞争优势

数据战略需综合考虑技术、思维方式、人员和流程：

• 思维方式：将数据视为战略资产，而非仅平台或手段，关注客户需求而非解决方案。
• 飞轮理念：“大处着眼，小处着手，快速扩展”，加速转型并创造价值，如BEAUTYBAY的数字化转型案例。
• 为员工赋能：生成式AI帮助员工更有效地利用数据，提升效率和生产力。需投资提升现有员工技能，并借助工具（如AmazonQ）降低使用门槛。
• 创建新流程或优化现有流程：考虑数据共享、安全、隐私、偏见、道德和虚假信息等问题，制定与业务优先事项对应的数据治理政策。

总结

生成式AI提供全新方式挖掘数据价值，帮助企业开发新数据产品和体验，提升客户满意度。制定全面数据战略，将数据作为竞争优势，涵盖技术、思维方式、人员和流程，是成功关键。