BPINetwork2025生成式AI竞争优势构建之路报告数据就绪助力商业价值释放英文版41页_13mb

报告总结：数据准备与生成式AI的业务价值

来源：The BPI Network 报告，合作发布

核心观点：生成式AI正重塑各行各业，但其潜力的实现高度依赖于高质量、AI就绪的数据。本报告指出，超过70%的GenAI项目因数据准备不足而失败，数据质量、准确性、安全与隐私、成本与ROI是四个关键支柱。

主要发现

1. 数据准备的重要性：60%的企业领导者对实现GenAI业务价值缺乏信心，主要原因是数据未准备好。不良数据准备会导致模型输出不准确、合规风险增加，甚至使项目失败。
2. 区域差异：北美企业在GenAI成熟度上领先，而亚太地区明显滞后，仅38%的北美企业对当前GenAI项目表示不满，而亚太地区有84%的领导者缺乏信心。
3. B2B vs B2C：B2B企业在生成式AI的个性化文档生成等方面的用例更为成熟，而B2C/hybrid企业更关注流程自动化。
4. 数据挑战：数据孤岛、缺乏数据理解、数据治理不足等问题是主要障碍。69%的企业面临“缺乏数据”的挑战，53%的企业因数据质量差而难以实现GenAI价值。

建议

1. 投资数据准备：构建AI就绪的数据环境，确保数据质量、准确性和可靠性。
2. 优先级战略：
   • 投资现代技术栈和数据供应链。
   • 建立AI和数据文化，提升内部能力。
   • 明确定义高价值的用例优先推进。
3. 注重数据治理：
   • 实施自动化工具，确保数据分类、合规和治理。
   • 增强数据可见性，填补数据盲区。

结论

企业在启动GenAI项目前，必须确保数据基础的完善，否则无论技术多么先进，最终都难以实现真正的业务价值。数据准备不仅是技术问题，更是业务战略的核心。