從電子商務到非營利組織，利用企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)可能是組織成敗的關鍵。機器學習和生成式AI是其中的一個組成部分，但要成功地應用這些技術則評估AI對業(yè)務的實際影響。

AI已經(jīng)成為一種企業(yè)口號，機器學習和生成式AI也成了討論的話題之一，特別是CIO的角色必須做出相應調(diào)整，總部位于阿姆斯特丹的國際電器零售協(xié)會Euronics就是其中一個例子。Euronics數(shù)字總監(jiān)Umberto Tesoro的工作，就是從更好地利用數(shù)字數(shù)據(jù)來創(chuàng)造更好的客戶體驗和增加銷售額開始的。

市場分析公司Gartner建議，將數(shù)據(jù)和分析策略擴展到包含AI，并避免沒有治理的碎片化舉措。在實踐中，生成式AI是Euronics涉及數(shù)據(jù)和分析戰(zhàn)略的一個特例，而指導這一戰(zhàn)略的人（CIO或CDO），其任務就是知道什么時候應用生成式AI，什么時候不應用。

事實上，生成式AI目前并不在Euronics實施的技術之列，因為Tesoro認為生成式AI并沒有適用于零售活動的用例。“IT必須為業(yè)務服務，”他說。

經(jīng)理團隊的第一步，就是聘請一名UX設計師，這位設計師不僅要為最終用戶設計界面和體驗，還要進行測試，以提供有關網(wǎng)站和應用性能的定性及定量證據(jù)來指導業(yè)務。

Tesoro說：“電子商務就是關于從訪問網(wǎng)站到完成購買的整個旅程，我們會監(jiān)控整個流程，使用匯總數(shù)據(jù)來評估為客戶帶來的最佳解決方案和體驗。我們始終向消費者提供兩種不同的體驗并評估結(jié)果。然后，我們選擇其中一種，對網(wǎng)站體驗進行改善，因此我們的電子商務策略完全是由數(shù)據(jù)驅(qū)動的?！?/p>

網(wǎng)站解決方案通過機器學習得到了增強，這種方案通過建議展示與客戶已購買產(chǎn)品一致的相關產(chǎn)品來幫助提供個性化的內(nèi)容。至于機器學習和分析，Tesoro會在市場上購買最好的產(chǎn)品，然后通過技術合作伙伴根據(jù)公司網(wǎng)站和應用需求定制應用。

“內(nèi)部IT團隊必須能夠管理和指導供應商，但我們自己是不進行內(nèi)部開發(fā)的，我認為，對我們來說內(nèi)部開始是很不方便的。我向供應商和合作伙伴提供方向和策略，內(nèi)部項目經(jīng)理充當紐帶。對我們來說，數(shù)字團隊的關鍵人物是用戶體驗設計師和業(yè)務分析師，因為在內(nèi)部，我們致力于實現(xiàn)的戰(zhàn)略目標是：客戶體驗和通過數(shù)據(jù)分析支持銷售?！?/p>

這就是Euronics公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值體現(xiàn)，其目標是為了持續(xù)不斷地改善客戶體驗，這促成了Euronics公司前不久與商業(yè)媒體公司Criteo之間的合作，即在Euronics的電子商務網(wǎng)站上實施Criteo的零售媒體解決方案。

“我們?yōu)橄M者提供網(wǎng)站上符合特定搜索的產(chǎn)品，這對我們來說有很多好處：我們?yōu)閺V告商提供了更好的結(jié)果，并為在我們的電子商務平臺上銷售某種產(chǎn)品創(chuàng)造了條件。由于采用了Criteo平臺提供的消費者搜索意圖數(shù)據(jù)分析，我們對銷售產(chǎn)生了積極的影響?！?/p>

非營利組織中數(shù)據(jù)的價值

即使對于意大利非政府組織Emergency來說，數(shù)據(jù)也是需要增強和保護的戰(zhàn)略資產(chǎn)。

首席信息官Manuele Macario表示：“數(shù)據(jù)是醫(yī)院核心活動的支柱，對于我們治療的患者來說，數(shù)據(jù)必須始終是安全的。”

這一理念促使Emergency啟用了一種信息系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過SDC軟件平臺管理阿富汗三個急救外科中心的臨床數(shù)據(jù)。Emergency系統(tǒng)的架構(gòu)是基于開源組件的，分布在各個急救診所的服務器和平板電腦上。

Macario表示：“這個開源軟件平臺是由我們的醫(yī)療部門創(chuàng)建的，即使在不穩(wěn)定的條件下也能記錄數(shù)據(jù)，例如，它可以適應于沒有互聯(lián)網(wǎng)連接和離線工作的情況。當線路可用時，數(shù)據(jù)會重新傳輸。而且它易于安裝，可以將其傳輸?shù)狡渌军c?！?/p>

但這并不影響它是一個非常先進的臨床數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)的事實，因為該平臺是數(shù)字化的、實時的、安全的，因為數(shù)據(jù)在VPN上加密并發(fā)送到Emergency位于米蘭的中央數(shù)據(jù)中心。在這里，還會通過微軟Power BI進行分析。Macario解釋說，基礎設施是在本地部署的，用于保護現(xiàn)有的投資，但不排除云。事實上，近年來Emergency已經(jīng)采取了措施將一些服務遷移到云上。

Macario說：“數(shù)據(jù)管理中最重要的，就是要有一個可靠的災難恢復計劃。事實上，對于像我們這樣的非政府組織來說，安全既是網(wǎng)絡問題，也是物理問題，因為我們不僅是攻擊的目標，而且我們在戰(zhàn)區(qū)運營，所提供的服務并不總是可靠的，而且一旦發(fā)生故障，很難找到替換的部件?！?/p>

他們還采用了創(chuàng)新的加密和地理數(shù)據(jù)備份技術，特別是可以防止勒索軟件的不可變云技術。這些技術由AI提供支持，用于端點保護。用戶身份是在Azure Entra ID平臺上進行管理的，該平臺集成了AI并提供對可疑活動的實時警報。

數(shù)據(jù)管理的轉(zhuǎn)折點

但是在緊急情況下使用AI所帶來的真正變化，是在阿富汗開展的Amanat項目中應用的生成式AI。該計劃源自于八年前Emergency掃描了超過1000萬張醫(yī)療記錄的工作。

該項目的下一步，是使用數(shù)字化數(shù)據(jù)并對其進行分析。事實上，掃描的數(shù)據(jù)無法被軟件讀取，因為是從一家從事創(chuàng)傷手術的醫(yī)院的文件中提取的，因此通常是匆忙書寫的，筆跡不準確且潦草。

“我們求助于大型技術公司來解決這個問題，而大型語言模型算法帶來了轉(zhuǎn)折點，這種模型讓我們能夠進行分析，我們的醫(yī)療部門使用這些算法來分析獲得護理的機會并提高質(zhì)量，獲取統(tǒng)計數(shù)據(jù)，創(chuàng)建檔案，并了解在戰(zhàn)爭環(huán)境中我們需要哪些儀器、藥物和醫(yī)生。這些數(shù)據(jù)為我們開展干預和報告戰(zhàn)爭對平民的影響提供了科學依據(jù)?！?/p>

Macario的團隊隨后啟動了PoC，從2002年至2018年期間隨機抽取了喀布爾創(chuàng)傷醫(yī)院的一千份醫(yī)療記錄。PoC是測試該技術功能和控制成本所必需的，如果將系統(tǒng)應用于所有文檔，成本會大幅增加。

“我們選擇微軟和Azure OpenAI技術作為合作伙伴，我們不想將醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)放在開放的OpenAI-ChatGPT系統(tǒng)上。相反，我們使用了微軟租戶上的空間，以確保我們患者數(shù)據(jù)的隱私和保護?！?/p>

微軟的技術是定制的，提供了計算能力，但急救團隊需要定制的Azure文檔智能算法，通過對醫(yī)療記錄中使用的格式進行訓練，讓AI知道在哪里解釋什么信息。

Emergency創(chuàng)建了一個可搜索的關系數(shù)據(jù)庫，從中執(zhí)行活動的后驗分析以捕捉趨勢。為了讀取數(shù)字化的醫(yī)療記錄，Macario的團隊創(chuàng)建了插入Azure OpenAI的特定提示，以獲取例如首字母縮略詞的解包或僅部分書寫的單詞解釋。

Macario解釋說：“我們把從受傷到醫(yī)院治療之間的時間信息區(qū)分開，這對于了解急救中心的位置以及手術是否有效至關重要。通過正確的提示，我們引導Azure OpenAI糾正和轉(zhuǎn)換此類信息，為我們提供可以在圖表上進行分析和可視化的數(shù)據(jù)。”

對AI進行適當?shù)耐顿Y

Macario強調(diào)，只有當AI的收益足以證明投資的合理性時，才應該應用AI。

“除了我們組織真正需要的東西之外，我不會考慮使用AI和大型語言模型，否則，從成本和環(huán)境負擔的角度來看，這是一種不可持續(xù)的技術。對我來說，AI和生成式AI應該用于獲得無法通過其他方式獲得的結(jié)果，或者預期會有顯著收益的情況下。我們的Amanat項目就是如此，該項目不僅使用AI為運營提供有用的數(shù)據(jù)，并為在戰(zhàn)爭背景下更好地應對未來干預做好準備，能夠通過數(shù)據(jù)判斷戰(zhàn)爭的后果?！?/p>

Euronics的Tesoro對AI也很挑剔，因為該公司目前沒有將其應用于零售活動，但Euronics正在Salesforce生態(tài)系統(tǒng)中進行測試，以了解AI在提高生產(chǎn)力方面的潛在用途，前景似乎是十分光明的。

“我認為，目前AI不會對我們的業(yè)務產(chǎn)生重大影響，但我對手動流程的自動化很感興趣，我們已經(jīng)測試了一些生產(chǎn)力工具，這些工具帶有生成式AI功能用于執(zhí)行重復性、非價值性的任務。對我來說，AI是一種賦予人們權(quán)力的工具，使人們不會將自己的才能浪費在機械任務上，而是轉(zhuǎn)向那些可以發(fā)揮他們智力的任務?！?/p>

Macario重申，在Emergency的Amanat項目中，ChatGPT的任務是被嚴格限制的。“它是一種工具，而不是一個預言，必須給它設定界限，明確指示它必須做什么，算法通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)說話。它們不會給出正確或錯誤的答案，而是一個或多或少具有高可靠性的答案。但同時，低于某個閾值的答案是不可接受的。在PoC中輸入的數(shù)千條記錄中，我們丟棄了一半不可靠的記錄。”

不要忘記傳統(tǒng)AI

據(jù)作家兼數(shù)據(jù)和分析專家Stefano Gatti稱，生成式AI雖然有幫助，但還不夠成熟，無法管理面向客戶的服務。“相反，正如不少CIO所意識到的，生成式AI已經(jīng)足夠成熟，可以支持內(nèi)部生產(chǎn)力的提高。在任何情況下，人工監(jiān)督對結(jié)果可靠性的驗證來說，仍然是根本?！?/p>

Gartner也持類似觀點，認為在投資生成式AI之前，CIO們應該首先了解用例是否為企業(yè)創(chuàng)造了價值，在實踐中是否可行，因為很難證明不加區(qū)分地應用生成式AI是否合理。還有一些成熟的或傳統(tǒng)的AI技術，如優(yōu)化、模擬和知識圖譜，在沒有生成式AI的情況下也可以發(fā)揮作用，而且這些技術的風險更小一些。