如今，越来越多的企业已经认识到了数据的重要性，但仍有一部分企业，虽然拥有大量的数据，却不清楚如何有效地利用这些数据。而另一部分企业，则刚刚开始意识到数据所能发挥的巨大价值。当然，也有少数企业已经能够非常好地发挥数据的价值。
在这个AI兴起的时代，数据与AI的结合，究竟是偶然相遇还是必然的结果呢？企业又能如何利用AI来做什么呢？今天，我们就一起来探讨这个话题。
我从2000年开始专业学习AI，但当时AI的热度还不够，因此我进入了数据行业，至今已经从事了20多年的数据工作。要探讨这个问题，我们首先要理解AI的本质。从定义上来看，AI本质上就是模拟、延伸和扩展人的智能。
早在1973年，人工智能的创始人赫伯特·西蒙就曾经预言，未来的信息量会越来越大，而我们所匮乏的将不再是信息，而是处理信息的能力。放到今天来看，数据量确实已经非常大，人类已经难以处理如此庞大的数据量，正是在这种背景下，AI应运而生。
那么，AI究竟能帮助企业做什么呢？AI毕竟是一个技术的词汇，企业更关心的是如何利用它来节约成本、提高效率。我认为，AI可以从四个方面来帮助企业：
一、增强感知能力
比如，如果你是一家钢铁企业，你就应该关注天津市西青区的用电量，因为在西青区有一个大邱庄，钢管用量很大，它的用电量意味着繁荣度，这就是蝴蝶效应，要求我们关注每个角度的信息，然而光靠人是不可能的，通过AI就可以做到，可以轻松地获取并分析这些信息。
此外，AI还可以帮助我们了解产业链上下游的变化，比如，找客户的时候、新厂搬迁的时候怎么快速建立产业链，外部的变化到底对我有没有影响、怎么进行评估等，人很难去做，这需要AI或者数据帮我们做，扩大外部感知，延伸我们的感知。
二、快速认知能力
作为企业的管理者，我们可能并不都是专业出身或者能够读懂财务报表。当财务管理者给我们提供财务报告和经营分析报告时，我们可能并不知道这些指标是好是坏，下一步应该做什么。而利用AI的能力，我们可以快速地认知这些信息，并做出正确的决策。
三、高效执行能力
AI能显著提升我们的高效执行能力，这一点在数智化转型前后尤为明显。比如在拜访客户时，传统方式下，我们主要依赖对销售人员的培训来决定客户拜访策略，如拜访时间、对象及目的，这完全依赖于销售人员的个人能力和判断。进入数据时代后，我们开始利用数据为客户打上静态和动态两种标签。静态标签反映客户的核心程度、潜力大小、应收账款状况等；动态标签则由数据系统自动生成，包括客户股权变更、诉讼情况、产品调整等信息。一旦发现重要客户出现异常，如应收账款高的客户涉及诉讼，我们会立即安排客户经理进行拜访，因为这可能意味着客户业务变化或竞争对手的介入。
数据时代，我们还会根据标签自动生成销售人员的周或月拜访行程，包括具体拜访对象和议程。面对突发事件，AI能更敏捷地安排拜访优先级和选派合适的业务员，相比数据系统更为高效。
四、分析决策能力
比如，关于成本的问题。今年我们制造企业都在面临原材料价格上升、内卷严重的问题。这时候，很多企业产品报价出现偏差，每个企业管理者都想知道每个原材料价值的变化对于企业最终利润的影响。然而，由于数据量庞大且复杂，我们很难直接看到这种真实的关系，这就导致了我们在报价时无法准确提升价格以应对原材料成本的上涨。而AI结合模型可以帮助我们解决这个问题，让我们更准确地了解原材料价值变化对企业利润的影响。
五、数据智能架构
刚才我们看了一些AI的演示，接下来我们再看看整体的架构。
我们的系统在下层有数据舱或者数据湖，我们可以增加社会化的数据，并将社会化数据和产业化数据放在数据湖里。
在数据湖上面是模型层，模型分成两层：基础模型和数据模型。比如客户拜访等就是数据模型的一种，这些模型都是开箱即用的，装上项目就可以直接使用。基于这些模型，
我们又建立了三层AI模型：一是通用大模型，我们与市面上的公司合作获取；二是YonGPT模型；三是私有模型。虽然AI都在广域网上运行，但我们会为您的企业建立私有化或专属的知识库，确保数据的安全和隐私。
同时，我们还有一个智能体Builder，通过它可以生成各种经营管理智能体，包括财务营销、人力、采购智能体等。虽然理论上我们可以只建立一个智能体来管理所有事务，但实际上就像企业不能只有一个总裁一样，我们需要多个智能体来协同工作，这是因为每个智能体都需要数据学习和庞大的算力支持，将智能体按照角色进行划分，以减少每个智能体的算力需求，并基于智能体将原有的数据场景做得更深入、更具体。
在数字经济的时代里，数据资产将成为企业最重要的资源之一，而数据交易则是让数据聚合、产生更大价值的关键环节。然而，由于数据量庞大且复杂，我们需要引入AI来帮助我们更好地利用和管理这些数据。
通过AI的引入和应用，很多传统行业模式和业务模式都将被颠覆和创新。因此，企业应该积极思考如何建立自己的数据模型，构建全新的数据优势，并与我们一起走向成功。
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