随着生成式 AI（GenAI） 的问世，全球拉开了革新的序幕。这项革命性技术将以前所未有的方式，颠覆各行各业并改变我们的生活。IDC预计，2027年全球生成式AI市场规模将达1454亿美元；在中国，该市场规模将增至129亿美元， 2023 – 2027年复合增长率高达55.1%。
数据是 AI 发挥强大效用的核心。企业要想充分利用生成式 AI，就需要有能力访问、管理和激活各种系统中的结构化和非结构化数据。 不仅如此，还要使用 AI 和机器学习 (ML) 技术深入了解数据，借此强化模型或改善客户体验。只要做到上述几点、确保数据质量和安全，同时遵循负责任的数据使用原则，企业就能获得成功。
生成式AI成为智能数字化优先时代的催化剂
2024年数据和生成式AI应用趋势
一、生成式AI会加快数据洞见在组织内的交付
销售人员在CRM中查看客户数据洞见。然而，这些洞见需要由分析师精心整理，最终用户与他们的数据之间始终存在一定距离。通过将大语言模型(LLM)与业务数据对接，可以帮助缩小这一差距。
团队成员能够以对话方式直观地与数据交互，还能通过简单搜索在公司内创建报告和信息中心，所有人都可以充分利用AI技术。预计从2024年开始，更多企业用户将通过搜索技术“对话”数据，并利用对话式界面创建报告、信息中心以及直观、智能的可视化图表，将这些功能集成到办公工具和业务应用中。
二、数据和 AI 的角色将变得模糊
组织建立成熟的使用流程后，将能做出更明智的决策、更快推出新产品和服务，并提供更优质的客户体验。随着流程的简化，数据和AI的角色将变得更加模糊。
生成式AI通过聊天机器人提供定制化的旅居养生规划服务，不仅能为客户安排行程，还能打造独特的旅居养生体验。此外，生成式AI还能帮助员工高效完成更多技术任务，例如为更新财务报告系统提供代码建议、概述营销活动的A/B测试版本。
预计到2025年，非结构化数据将占全球数据量的80%。这类数据包括社交媒体帖子、电子邮件、客户通话录音、临床文档、图片和视频等，约80%的数据尚未被组织充分利用。先进的AI和机器学习（ML）技术的出现，彻底改变了组织利用数据的方式。这些先进技术提供了独特的机会，能够充分挖掘所有数据的潜力，无论是结构化、半结构化还是非结构化数据。
此外，多模态AI解锁了无限可能，使组织能够更高效、更准确地针对企业数据执行模型调优和标准答案关联。
三、强有力的数据治理机制是实现 AI 创新的关键
生成式AI拥有众多优势，但也存在一些缺点。许多组织发现，这项技术可能引入新的漏洞和弱点，特别是在数据质量方面。仅仅将大语言模型（LLM）应用于数据是不够的，这些模型必须基于高质量的企业数据，否则会有产生误导信息的风险。采取务实的数据治理、质量和信任措施的组织将在利用AI交付切实业务成果方面占据优势。
许多组织正在采取措施确保数据的高质量和可信度，包括：
- 打造数据驱动的文化。
- 集中化数据治理监控机制。
- 制定集中式的政策管理、监控及审核机制。
四、运营数据将激发生成式 AI 在企业应用方面的潜力
检索增强生成（RAG）是改进和增强大语言模型（LLM）及生成式AI模型的一项重要技术。当运营数据与生成式AI紧密集成时，生成式AI的真正力量就会被释放出来，为企业应用实时提供情境相关的超个性化体验。
在数据库中使用AI时，最重要的功能包括与AI模型的无缝对接，利用检索增强生成（RAG）等技术实现LLM的标准答案关联，以及使用自然语言进行数据库管理。
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