数据和人工智能如何创新打下坚实基础

Hitachi Exchange：构建人工智能驱动创新的新蓝图

今年，企业领导者正在努力解决人工智能方面最棘手的问题。眼下最重要的是，如何在隐私、数据保护、创新、消费者信任和内部诚信之间找到微妙平衡，而这对于企业的成功至关重要。

本月初，我参加了在纽约举办的Hitachi Vantara Exchange活动。参会者众多，大家准备深入探讨复杂数字环境中出现的思考、挑战、机遇和关切。

此次活动由《华尔街日报》商业部门The Trust主办，对我们许多人来说，这不仅是一个展示最佳实践的活动，还能让大家分享经验、收集建议。活动主题涉及多个方面，包括简化云之旅、人工智能集成对业务的影响、确保隐私合规、掌握数据管理，以及为金融行业提取有价值的见解。

以下是我的主要收获。

数据管理和数据架构是生成式人工智能的基础

在Hitachi Vantara金融服务部首席技术官Mark Katz与The Trust、WSJ和Barron's Group的Mirchandani 的对话中，数据可访问性是一大焦点。Katz定下了基调，强调了数据管理和架构在生成人工智能工作中的基础作用。

Katz认为，非结构化数据激增，意味着企业不仅要管理这些数据，还要通过分段和跟踪谱系来保护个人身份信息。正如他所说的，“仅仅存储和检索数据是不够的”——我们需要在复杂的云和混合云环境中使用数据管理工具来获得正确见解。

我得到了一个重要的提醒：数字环境是复杂的，这将是一段“永无止境”的旅程。选择一个既能提供当前支持，又能预测未来需求和机遇的技术合作伙伴非常重要。

生成式人工智能的风险与机遇

在利用生成式人工智能和管理风险之间取得平衡，是一项微妙的任务。Hitachi Vantara产品工程高级副总裁Bharti Patel强调了将这些努力集中在关键任务应用上的重要性。数据智能和基础设施是Hitachi Vantara试图解决的极具挑战性的问题。同样重要的是考虑不同行业的法规，例如，金融服务和医疗保健需要特别严格的数据保护保证。

Verizon Business首席产品官Debika Bhattacharya对此提出了明智的建议，她表示，企业应该“积极尝试，深思熟虑地实施”。这一建议指出，在风险如此之高的局面下，必须在大胆实现目标与谨慎实施目标之间取得平衡。

为创新而构建的全新框架

如今，企业领导者越来越多地将人工智能融入日常运营，同时还要应对预算紧缩和监管要求不断变化。Hitachi Vantara全球服务高级副总裁Jeb Horton强调，企业“将人工智能融入其业务的程度各不相同”。在谈到这种环境下的企业创新时，小组成员一致认为，负责任的人工智能框架对于企业采用至关重要。

关于什么才是最重要的议题，大家在讨论中各抒己见：

埃森哲首席人工智能官Lan Guan表示：“你的专有数据是你最大的优势”，并强调成功更多取决于数据质量。

思科院士兼客户体验部首席技术官Dave Malik预测，随着生成式人工智能的更多用例的出现，更广泛的转型工作将取得指数级进展。Malik表示：“一旦人们信任并采用该技术，他们就会愿意在新的用例中承担更多经过深思熟虑的风险。”

联博投资解决方案与科学主管Andrew Chin指出，创新必须始终伴随着更广泛的变革，并承认企业面临的挑战是无缝适应。联博的战略包括将创新融入企业文化，为员工创造一个参与和发展自己的想法以供采纳的论坛。

最后的想法

现实情况是，企业正在探索未知领域，这些领域风险很高，而且技术进步不断改变着格局。我们比以往任何时候都更需要依靠世界各地的创新生态系统——从纽约开始——来协调潜力、了解风险，共同制定数据和人工智能的新蓝图。我很感激这几天能与业界同仁再次会面，并结识了许多处于不同行业新篇章前沿的优秀人才。

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