【ITBEAR】9月12日消息，随着生成式AI技术的兴起，越来越多的企业开始布局相关应用，试图在行业中抢占先机。然而，从准备工作到业务价值落地，这一过程中存在着多个环节，每一环都可能成为企业级AI应用的瓶颈。
首先，数据作为AI时代的核心资源，其重要性日益凸显。据IBM大中华区董事长陈旭东透露，目前能够成功落地生成式AI应用场景的企业并不多，关键原因在于缺乏高质量数据。数据的质量和多维度性对于训练出成熟的AI模型至关重要。
据ITBEAR了解，数据的价值已得到国家层面的认可。2020年，国务院将数据列为第五大生产要素，与土地、劳动力、资本、技术并列。随着国家数据局的成立，数据的重要性被进一步推向高峰。在此背景下，企业对于数据的重视程度也在不断提升。
然而，仅仅拥有数据并不足以支撑企业级AI应用。选准应用场景成为企业面临的第二个挑战。目前，一些企业已经开始在智能客服、知识图谱等领域尝试应用大模型技术，以降低部署成本和提升产品质量。此外，金融和医疗行业也成为AI应用落地的热点领域。
在金融行业，大模型技术被广泛应用于风险评估和管理以及知识图谱平台搭建等方面。通过大模型的分析能力，金融机构能够更准确地预测市场风险并评估信用风险。而在医疗行业，大模型则助力病变特征识别和辅助诊断，提高诊断准确率和效率。
最后，规模化应用成为企业级AI落地的关键一步。IBM咨询大中华区总裁陈科典强调，无法形成规模化应用的AI场景对企业而言意义有限。为了实现规模化应用，企业需要构建平台化能力并推动AI技术在各个业务领域的集成与联动。
总的来说，从数据就绪到选准应用场景再到规模化应用，企业级AI落地的每一步都充满挑战与机遇。随着技术的不断进步和市场的日益成熟，我们有理由相信，越来越多的企业将能够成功跨越这些障碍，实现AI技术与业务发展的深度融合。
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