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記者 高若瀛 當(dāng)ChatGPT成為打工人眼中快速生成PPT、分析報(bào)表、設(shè)計(jì)方案等重復(fù)性工作的神器時(shí)，企業(yè)老板或許還是得思考利用AI做些別的事情。

【資料圖】

一方面，AI落地商業(yè)場(chǎng)景被激發(fā)的無(wú)數(shù)新可能。IDC預(yù)測(cè)2025年中國(guó)人工智能市場(chǎng)總規(guī)模將超184億美元，約占全球總規(guī)模8.3%，位列單體國(guó)家第二。但與此同時(shí)，與后臺(tái)業(yè)務(wù)流程緊密相關(guān)的AI應(yīng)用，不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量企業(yè)的體感，或許很難“同此涼熱”。

不可否認(rèn)，從行業(yè)應(yīng)用上看，未來(lái)會(huì)有越來(lái)越多的企業(yè)把AI和相關(guān)技術(shù)，如NLP、模式識(shí)別等結(jié)合在一起，輔助做部分業(yè)務(wù)決策和預(yù)測(cè)，以達(dá)到提升生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)工作效率的目的。

而AI所承擔(dān)的任務(wù)也正變得日益復(fù)雜，如分析處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，其中很多數(shù)據(jù)是通過(guò)流式方式傳輸，有些還有共享需求，這就對(duì)AI貼近實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)提出了更高要求。此外，過(guò)去很多企業(yè)把大數(shù)據(jù)作為核心能力，隨著越來(lái)越多的公司自己搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，如何在大數(shù)據(jù)平臺(tái)下搭建AI，正逐步變成企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。

不管怎么看，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)龐大、資金充裕的金融企業(yè)、保險(xiǎn)企業(yè)等大企業(yè)，無(wú)論是在大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建還是AI具體的部署投入上，能力、意愿和安全收益都更高。這是否意味著廣大中小企業(yè)只能落后追隨？

在企業(yè)數(shù)據(jù)云公司肯睿中國(guó)（Cloudera）大中華區(qū)區(qū)域副總裁王剛看來(lái)，AI是不同規(guī)模的企業(yè)都要嘗試的技術(shù)，今后一定是核心能力，不同類型的企業(yè)都可以嘗試，關(guān)鍵在于部署方式與成本間的考量；但必須注意的是，如果沒(méi)有做好安全合規(guī)、隱私保護(hù)的“數(shù)據(jù)底座”就匆忙上馬AI應(yīng)用，對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)或?qū)⑻N(yùn)含“更大風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)”。

對(duì)話：

：AI驅(qū)動(dòng)的智能決策在過(guò)去很長(zhǎng)時(shí)間都是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方向，被ChatGPT帶熱的這波AI風(fēng)潮下，企業(yè)的數(shù)字化升級(jí)和之前相比有哪些不同之處？

王剛：AI的概念有些年頭了，但很多客戶還是覺(jué)得很陌生，認(rèn)為這是個(gè)很復(fù)雜的技術(shù)名詞。但很強(qiáng)互動(dòng)性的ChatGPT，讓很多人發(fā)現(xiàn)，通過(guò)這個(gè)應(yīng)用可以做一些原來(lái)不敢想像的事情或產(chǎn)生一些新的內(nèi)容。這種互動(dòng)性讓每個(gè)人感覺(jué)到AI變得觸手可及，進(jìn)一步激發(fā)大家對(duì)AI的熱情。很多人預(yù)測(cè)AI新一代大規(guī)模商業(yè)化的時(shí)代將會(huì)來(lái)臨。

但具體看，ToC和ToB端的AI還是不太一樣。ToB的AI應(yīng)用更具有行業(yè)性，如金融、電信、汽車行業(yè)，不不同行業(yè)的使用場(chǎng)景不一樣。事實(shí)上，不可能每家公司都自建一套ChatGPT，后者畢竟是百億級(jí)美金的投入。企業(yè)內(nèi)部要搭建自己的AI平臺(tái)，這個(gè)能力還是要基于某種技術(shù)平臺(tái)，放眼看能提供這種技術(shù)平臺(tái)的公司屈指可數(shù)。目前看，幫企業(yè)搭建AI平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)AI能力，這方面是我們可以做到的。

以Cloudera為例，企業(yè)做大數(shù)據(jù)平臺(tái)，我們提供端到端各個(gè)環(huán)節(jié)的組件，而非單一產(chǎn)品，通過(guò)不同環(huán)節(jié)用、不同組件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的收集、分析和整理。同時(shí)我們的大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以滿足多云、混合云部署方式，通過(guò)數(shù)據(jù)集成，通過(guò)原數(shù)據(jù)管理，可以幫助企業(yè)把所有的組件黏合在一起，高度的自動(dòng)化，同時(shí)又滿足數(shù)據(jù)安全和合規(guī)的要求。有了數(shù)據(jù)，企業(yè)把大數(shù)據(jù)平臺(tái)延伸到AI這個(gè)最后環(huán)節(jié)，也就是順理成章的事情。企業(yè)沒(méi)有數(shù)據(jù)，是沒(méi)有辦法對(duì)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的。

：剛提到的TOB場(chǎng)景多為大企業(yè)，對(duì)于數(shù)據(jù)量不那么大的中小企業(yè)來(lái)說(shuō)，部署AI是不是個(gè)偽命題？

王剛：AI部署也應(yīng)該是中小企業(yè)要考慮的能力，只不過(guò)大家對(duì)AI的顧忌在于投入。大的金融機(jī)構(gòu)資金充裕，他們更愿意花錢(qián)去做AI部署。但中小企業(yè)會(huì)擔(dān)心投入很多資金、設(shè)備、技術(shù)和人力后，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)出回報(bào)沒(méi)那么明顯，這是實(shí)際存在的問(wèn)題。但這跟部署方式有關(guān)。對(duì)于大的金融機(jī)構(gòu)，因數(shù)據(jù)合規(guī)和安全等考慮，更愿意從頭搭建自己的數(shù)據(jù)中心，他們也有這樣的能力、財(cái)力和人員。

但現(xiàn)在整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，包括Machine learning，都可以部署在各種各樣的公有云平臺(tái)上。公有云是按照流量和資源進(jìn)行消耗，數(shù)據(jù)量小的時(shí)候，可以用很小的資源搭建起來(lái)。本身這種搭建的過(guò)程、采購(gòu)以及付費(fèi)都非常簡(jiǎn)單，任何一家中小企業(yè)都可以用很少的投入進(jìn)行嘗試，門(mén)檻沒(méi)有以前那么高。

此外，我也不建議本中小規(guī)模的企業(yè)學(xué)習(xí)一些大公司部署AI做法。目前，國(guó)內(nèi)這些公有云的廠商都在推出自己的AI解決方案和應(yīng)用能力，門(mén)檻很低，有指引式的操作，有些產(chǎn)品甚至點(diǎn)擊幾下鼠標(biāo)就可以搭建出來(lái)。AI是不同規(guī)模的企業(yè)都要嘗試的技術(shù)，今后一定是核心能力。大家覺(jué)得AI是大公司的事情，中小企業(yè)在這方面永遠(yuǎn)跟不上大公司的腳步，但其實(shí)每個(gè)類型的公司都可以嘗試。

：怎么理解AI“未來(lái)一定是企業(yè)的核心能力”？

王剛：以我們自己的一個(gè)客戶——信也科技為例。這是一家做風(fēng)控的企業(yè)，其具體業(yè)務(wù)應(yīng)用中采用了很多AI手段。企業(yè)雖然對(duì)外會(huì)公開(kāi)講，他們應(yīng)用了Cloudera的技術(shù)，但具體怎么用的——那些摸索了很久的AI模型和算法規(guī)則，才是他的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

這個(gè)角度看，Cloudera作為技術(shù)提供方提供服務(wù)支持，但更重要的還是企業(yè)要自己琢磨落地行業(yè)特點(diǎn)，應(yīng)該如何應(yīng)用技術(shù)，這才是核心競(jìng)爭(zhēng)力。這不是簡(jiǎn)單的投資問(wèn)題，因?yàn)楫?dāng)前的技術(shù)難度門(mén)檻已經(jīng)很低了，AI在不同領(lǐng)域都有不同應(yīng)用，關(guān)鍵在于是不是真的用到實(shí)處，對(duì)工作生產(chǎn)產(chǎn)生實(shí)際性幫助。

：當(dāng)AI應(yīng)用爆發(fā)式增長(zhǎng)，哪些是企業(yè)容易忽視的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)？

王剛：首先，從商務(wù)上考慮，大家覺(jué)得投入很多資金后可能沒(méi)有什么效果，或者說(shuō)投資回報(bào)很低，這是很大的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

二是數(shù)據(jù)合規(guī)和數(shù)據(jù)安全的問(wèn)題，特別是在《數(shù)據(jù)安全法》推出后，數(shù)據(jù)隱私越來(lái)越重要。這時(shí)如果再配合使用AI，卻沒(méi)考慮這一點(diǎn)，企業(yè)只想通過(guò)很便宜的解決方案去實(shí)現(xiàn)某些目標(biāo)，但沒(méi)法保證數(shù)據(jù)安全和合規(guī)，可能會(huì)給企業(yè)造成很大風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)一旦暴露，造成商業(yè)上的損失，可能比原來(lái)對(duì)AI的期望值還要大，甚至受到監(jiān)管的處罰。數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)合規(guī)、數(shù)據(jù)隱私可能是很多公司意識(shí)比較淡薄的地方。

特別是中小企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)隱私安全方面的知識(shí)比較匱乏，他不知道這方面應(yīng)該怎么保護(hù)自己，保護(hù)整個(gè)數(shù)據(jù)不出問(wèn)題。此外，他們可能知道數(shù)據(jù)安全很重要，但缺乏怎么做，用什么方法，通過(guò)哪些技術(shù)和手段去實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)安全合規(guī)不是老板一個(gè)人的事情，而是和數(shù)據(jù)相關(guān)的整體團(tuán)隊(duì)的事情。企業(yè)要對(duì)員工進(jìn)行培訓(xùn)，讓他們意識(shí)到每個(gè)使用數(shù)據(jù)的人，都有義務(wù)保護(hù)數(shù)據(jù)，包括IT人員、AI部門(mén)、數(shù)據(jù)工程師、開(kāi)發(fā)人員、使用報(bào)表的人等，人和技術(shù)要結(jié)合在一起。

AI是把雙刃劍，用得好讓企業(yè)如虎添翼；用不好疏忽了安全、隱私和合規(guī)，會(huì)給企業(yè)帶來(lái)更大損失。