数据就绪：生成式AI发挥作用的关键前提

公司内部生成的专有数据（如客户信息、产品细节、运营流程）不同于公开数据集，能提供独特视角和深入洞察。根据艾哲森调研显示：当大模型缺少具体企业的内部信息，在特定企业场景应用时准确率仅约30%。

融入企业内部历史和实时的专有数据，企业的专属大模型可以在各个领域更精确地助力业务发展，如结合企业自身的历史销售数据和实时的交易数据，大模型针对未来市场变化的预测会更加准确，帮助企业规避积压货物或者库存不足的情况。

其次，对于企业发展来说，非结构化数据蕴藏巨大潜力。非结构化数据包括文本、图像、音频和视频等多种形式，通常包含丰富的上下文信息。尽管这些数据不容易被传统的数据库处理，但它们却蕴含着大量关于用户行为、情感和环境的细节。

当非结构化数据与结构化数据结合使用时，可以提供更加人性化和情境化的沟通体验。比如今年5月份发布的GPT-4o可以无延迟地和使用者开展语音对话，能感知、回应人类的情绪，让使用者惊呼：“仿佛在和真的人类交流”。

试想一下，如果我们将非结构化数据中的语调、个性和感觉等信号提取出来，落地在智能客服、AI营销知识管理、运营优化等场景，AI将真正成为一个懂客户、懂业务且善于沟通的领导者，带领企业不断进阶。

最后，合成数据能有效解决AI训练需要大量复杂数据的需求，并规避大规模真实数据所带来的高成本和潜在的法律、商业、道德等风险。

合成数据还可以用于风险管理、设计假设情景、消除模型中的偏见。这对于确保AI系统公平性和可靠性至关重要。此外，它还能在不侵犯隐私的情况下训练AI模型，避免了真实数据可能带来的隐私泄露风险。

保证数据的质量是企业布局人工智能成功的首要关键。企业需要转变过去随意存储数据的思维，转为像开发产品一样，采取积极、完整的措施保障数据被全流程开发和维护，同时适当投资用于数据的收集、清洗、分析及应用等流程的技术和平台，确保数据开发高效、准确。

同时，在企业逐步转变数据处理模式的过程中，企业应建立检视数据质量的机制，并持续监测人工智能大模型的性能和落地效果，才能保障随着时间的推移，模型和数据之间始终保持相关性和准确性。

为了更好地在整个企业运转流程中广泛应用生成式AI，企业应构建一个统一的数据平台（或数据知识库），实现不同来源和格式数据的集成与融合。

在海量数据流转的过程中，数据泄露、隐私侵犯、安全攻击等问题层出不穷，比如生成式AI带来了新型攻击包括，制造深度伪造（Deep Fakes）、数据投毒（Data Poisoning），甚至使匿名数据更容易被识别；用户也会担忧企业用于大模型训练的数据来源是否正规，有无侵犯个人隐私等等，企业应该着重考虑数据的合规性、采取适当的安全措施保护数据。