埃森哲亚马逊云科技2024生成式AI时代下的数据战略白皮书48页

生成式AI时代下的数据战略
生成式AI技术快速发展，正推动企业全面转型并重塑商业模式。埃森哲研究显示，74%的全球商业领袖计划增加在数据和AI领域的投入，中国高管比例达71%。生成式AI通过处理大规模数据、提升生产力与创造力，在零售、金融、制造等领域创造显著价值，如优化客户服务、自动化业务流程、增强创新效率等。

企业需把握四大关键数据战略方向：首先，找准应用方向，通过低风险领域试点探索创新潜力，如个性化销售、智能客服、产品设计优化等；其次，准备专有数据，依托云平台确保数据安全与可靠性，避免外部数据的局限性；第三，驱动数据管理，利用AI自动化数据治理，提升数据质量与应用效率，例如通过算法识别数据问题、标准化主数据、实现数据隐私保护；第四，重构基础设施，优化计算资源与运营模式，降低能耗与成本，如采用高性能GPU实例、向量数据库和弹性云服务支持生成式AI训练与推理。

埃森哲与亚马逊云科技合作，提供全栈式解决方案，涵盖数据存储、模型训练、安全合规及基础设施优化。亚马逊云科技推出AmazonBedrock、AmazonCodeWhisperer等工具，支持企业自定义模型、代码生成和高效数据分析。关键应用包括：通过RAG架构和向量数据库构建智能知识库，缩短AI响应时间；利用代码助手提升开发效率，实现API引用自动化；基于AI的邮件处理系统减少人工操作，提高客户满意度。

行业实践表明，生成式AI已广泛应用于工业设计、合同管理、供应链优化等领域。例如，海尔创新设计中心通过AIGC方案提升产品设计效率；西门子开发智能知识库，实现80%功能自动化；科思创借助代码生成工具加速开发流程；跨国银行通过AI处理交易后邮件，节省人力成本。然而，技术发展也带来挑战，如数据偏差风险、隐私保护需求及计算资源成本，需通过规范数据治理、强化安全措施和优化架构应对。

总结来看，生成式AI时代的数据战略需以数据为核心，结合技术工具和业务场景，实现创新价值与效率提升。企业应注重数据准备、管理优化与基础设施升级，同时平衡技术应用与风险控制，以构建可持续的AI能力体系。