AI已成為企業(yè)的流行語，機器學(xué)習(xí)(ML)和GenAI也成為了更大討論的一部分，特別是CIO的角色必須相應(yīng)適應(yīng)。以總部位于阿姆斯特丹的國際電器零售協(xié)會Euronics為例，其數(shù)字總監(jiān)Umberto Tesoro的工作始于如何更好地利用數(shù)字數(shù)據(jù)來提升客戶體驗并增加銷售額。

Gartner建議擴展數(shù)據(jù)和分析戰(zhàn)略，以涵蓋AI，并避免缺乏治理的分散化舉措。GenAI在Euronics的戰(zhàn)略中是數(shù)據(jù)和分析的一個特殊案例，負責(zé)這些工作的CIO或CDO必須理解何時適用GenAI，何時不適用。

事實上，Euronics目前并未實施GenAI技術(shù)，因為Tesoro認為它沒有適合零售活動的應(yīng)用場景。他表示：“IT必須為業(yè)務(wù)服務(wù)。”

管理團隊的第一步是聘請一位用戶體驗(UX)設(shè)計師，不僅為終端用戶設(shè)計界面和體驗，還通過測試提供定性和定量的證據(jù)，以指導(dǎo)網(wǎng)站和應(yīng)用的性能優(yōu)化。

Tesoro解釋道：“電子商務(wù)是一段從訪問網(wǎng)站到完成購買的旅程。我們監(jiān)控整個流程，并利用匯總的數(shù)據(jù)來評估帶給客戶的最佳解決方案和體驗。我們總是為消費者提供兩種不同的體驗，并評估結(jié)果，然后，我們選擇其中一種，并對網(wǎng)站體驗進行任何必要的調(diào)整，因此我們的電子商務(wù)戰(zhàn)略完全基于數(shù)據(jù)驅(qū)動。”

網(wǎng)站的解決方案由ML增強，幫助提供個性化內(nèi)容，推薦與客戶已購買產(chǎn)品相關(guān)的商品。對于ML和分析，Tesoro會在市場上購買他認為最佳的產(chǎn)品，然后通過技術(shù)合作伙伴根據(jù)公司網(wǎng)站和應(yīng)用的需求進行定制。

他說：“內(nèi)部IT團隊必須能夠管理和引導(dǎo)供應(yīng)商，但我們不進行內(nèi)部開發(fā)。在我們的情況下，我認為這不太合適。我為供應(yīng)商和合作伙伴提供方向和戰(zhàn)略，內(nèi)部的項目經(jīng)理則充當(dāng)鏈接。對于我們來說，數(shù)字團隊的關(guān)鍵人物是UX設(shè)計師和業(yè)務(wù)分析師，因為我們內(nèi)部專注于戰(zhàn)略目標(biāo)：客戶體驗和支持銷售的數(shù)據(jù)分析。”

正是對公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重視以及不斷提升客戶體驗的目標(biāo)，促成了Euronics與商業(yè)媒體公司Criteo的合作，以在其電子商務(wù)網(wǎng)站上實施Criteo的零售媒體解決方案。

Tesoro表示：“我們?yōu)橄M者提供與他們在網(wǎng)站上的具體搜索相匹配的產(chǎn)品。對我們來說，這有多重好處：我們?yōu)閺V告商提供了更好的結(jié)果，并為某些產(chǎn)品在我們電商平臺上銷售創(chuàng)造了條件。通過分析Criteo平臺提供的消費者搜索意圖數(shù)據(jù)，我們對銷售產(chǎn)生了積極影響。”

數(shù)據(jù)在非營利組織中的價值

即便對于意大利的非政府組織Emergency，數(shù)據(jù)也是需要加強和保護的戰(zhàn)略資產(chǎn)。

Emergency的CIO Manuele Macario表示：“數(shù)據(jù)是醫(yī)院核心活動的支持，必須始終確保我們治療對象的數(shù)據(jù)安全。”

這一理念促使我們在阿富汗的三個Emergency外科中心啟動了一個管理臨床數(shù)據(jù)的信息系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于SDC軟件平臺運行。其架構(gòu)基于開源組件構(gòu)建，無論是服務(wù)器還是分布在各Emergency診所的平板電腦，都是使用開源技術(shù)的。

Macario表示：“這款開源軟件平臺由我們的醫(yī)療部門開發(fā)，目的是創(chuàng)建一個即便在不穩(wěn)定的條件下也能正常工作的記錄系統(tǒng)。”舉例來說，它能夠適應(yīng)沒有互聯(lián)網(wǎng)連接的環(huán)境并支持離線工作，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)時，數(shù)據(jù)會重新傳輸。該系統(tǒng)易于安裝，我們還可以將它部署到其他地點。”

盡管如此，這仍然是一個非常先進的臨床數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，因為它是數(shù)字化的、實時的，而且安全性很高，因為數(shù)據(jù)通過VPN加密后傳輸?shù)紼mergency位于米蘭的中央數(shù)據(jù)中心。在那里，使用Microsoft Power BI進行數(shù)據(jù)分析。Macario解釋道，這一基礎(chǔ)設(shè)施是本地部署的，目的是保護已有的投資，但這并不排斥使用云技術(shù)。實際上，近幾年我們已采取了一些步驟，將部分服務(wù)遷移到云端。

“數(shù)據(jù)管理中最重要的是擁有一個穩(wěn)健的災(zāi)難恢復(fù)計劃，”Macario說，“對于像我們這樣的非政府組織來說，安全問題既包括網(wǎng)絡(luò)安全，也包括物理安全。因為我們不僅是攻擊的目標(biāo)，還在戰(zhàn)爭區(qū)域運營，那里的服務(wù)并不總是可靠的，一旦發(fā)生故障，硬件替換零件也很難找到。”

為應(yīng)對這些問題，我們應(yīng)用了創(chuàng)新的加密技術(shù)和地理數(shù)據(jù)備份技術(shù)，特別是不可變的云技術(shù)，這能有效防止勒索軟件的攻擊。這些還得到了AI技術(shù)的支持，用于終端保護。用戶身份通過Azure Entra ID平臺管理，該平臺集成了AI，能夠?qū)崟r警告可疑活動。

數(shù)據(jù)管理的轉(zhuǎn)折點

但Emergency真正利用AI技術(shù)實現(xiàn)突破的是在阿富汗開展的Amanat項目中應(yīng)用的GenAI，這個項目基于八年前對超過1000萬份病歷的掃描工作。

該項目的下一步是利用數(shù)字化數(shù)據(jù)進行分析。由于這些掃描的數(shù)據(jù)來自創(chuàng)傷醫(yī)院的文件，往往因醫(yī)護人員匆忙書寫，字跡潦草且不規(guī)范，因此這些數(shù)據(jù)無法被軟件直接讀取。

Macario表示：“我們求助于大型科技公司解決這個問題，LLM算法帶來了轉(zhuǎn)折點，因為它們使我們能夠進行分析。”這些分析結(jié)果被我們的醫(yī)療部門用來分析醫(yī)療服務(wù)的獲取情況和提高質(zhì)量，獲取統(tǒng)計數(shù)據(jù)，創(chuàng)建檔案，并幫助我們理解在戰(zhàn)爭環(huán)境下需要哪些器材、藥品和醫(yī)生，這些數(shù)據(jù)為我們提供了一個科學(xué)基礎(chǔ)，幫助我們評估干預(yù)措施的效果，并報告戰(zhàn)爭對平民的影響。”

隨后，Macario的團隊啟動了一個概念驗證(PoC)項目，隨機選取了2002年至2018年間喀布爾創(chuàng)傷醫(yī)院的一千份病歷進行測試。這一概念驗證是為了測試技術(shù)的有效性并控制成本，因為如果將系統(tǒng)應(yīng)用于所有文檔，成本將顯著增加。

“我們選擇了Microsoft和Azure OpenAI技術(shù)作為我們的合作伙伴，”他說，“我們不希望將病歷數(shù)據(jù)放在開放的OpenAI-ChatGPT系統(tǒng)中。因此，我們使用了我們Microsoft租戶上的空間，這為我們提供了患者數(shù)據(jù)的隱私和保護保障。”

微軟的技術(shù)為Emergency團隊提供了計算能力，但團隊需要定制Azure Document Intelligence算法，通過訓(xùn)練使其識別醫(yī)療記錄中的格式，并幫助AI理解應(yīng)解析哪些信息以及如何解析。

在此基礎(chǔ)上，創(chuàng)建了一個可搜索的關(guān)系數(shù)據(jù)庫，從中可以對活動進行事后分析以捕捉趨勢。為了讀取數(shù)字化的病歷，Macario的團隊設(shè)計了特定的提示，插入Azure OpenAI系統(tǒng)中，以便獲得如縮略語的展開或僅解釋部分書寫的單詞等信息。

“我們提取了從受傷到接受醫(yī)院治療之間的時間信息，這是理解我們急救中心的布置是否合理以及我們的手術(shù)是否有效的關(guān)鍵，”Macario解釋道，“通過正確的提示，我們引導(dǎo)Azure OpenAI修正并轉(zhuǎn)換這些信息，為我們提供了可分析和可視化的數(shù)據(jù)。”

對GenAI的合理投資

Macario強調(diào)，GenAI只有在投資回報合理時才應(yīng)該應(yīng)用。

“我不認為我們應(yīng)將AI和大型語言模型(LLM)應(yīng)用到不必要的領(lǐng)域，否則在成本和對環(huán)境的負擔(dān)方面，技術(shù)將變得不可持續(xù)，”他說，“對我而言，AI和GenAI應(yīng)用于無法通過其他手段獲得的結(jié)果，或者因為預(yù)期的利益顯著。我們的Amanat項目正是如此，它不僅為我們的運作提供了有用的數(shù)據(jù)，還為未來在戰(zhàn)爭背景下的最佳干預(yù)做好準備，并能以數(shù)據(jù)展示戰(zhàn)爭帶來的后果。”

Euronics的Tesoro對GenAI也持謹慎態(tài)度，該公司目前并未將其應(yīng)用于零售業(yè)務(wù)，但正在Salesforce生態(tài)系統(tǒng)中進行測試，以了解其在提高生產(chǎn)力方面的可能用途。在這方面，前景看起來很有希望。

“我目前認為GenAI不會對我們的業(yè)務(wù)產(chǎn)生重大影響，但我感興趣的是將其用于自動化手動流程，我們已經(jīng)在測試GenAI工具，以處理重復(fù)且無附加價值的任務(wù)，”Tesoro說道，“對我來說，AI是賦能人們的工具，幫助他們避免在機械任務(wù)上浪費才華，而是將精力轉(zhuǎn)向提升智力能力的工作。”

Macario重申，在Emergency的Amanat項目中，ChatGPT的任務(wù)范圍非常明確。“它是一個工具，不是一個神諭，必須設(shè)定界限，明確其應(yīng)該做什么，”他說。“算法通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)發(fā)聲，它們不會給出正確或錯誤的答案，而是給出一個具有不同程度可靠性的結(jié)果，然而，低于某個門檻，答案是不可接受的。在概念驗證項目中，我們篩選了一千份病歷，最終淘汰了一半，因為它們的結(jié)果不可靠。”

不要忘記傳統(tǒng)AI

數(shù)據(jù)與分析專家Stefano Gatti指出，GenAI確實有幫助，但還不夠成熟，無法管理面向客戶的服務(wù)。“不過，它足夠成熟，可以支持提高內(nèi)部生產(chǎn)力，許多CIO對此已有共識，”他說，“人類的監(jiān)督，或者至少對結(jié)果可靠性的驗證，仍然是至關(guān)重要的。”

Gartner也持類似觀點，認為CIO們應(yīng)首先理解用例是否能為業(yè)務(wù)創(chuàng)造價值以及是否具備實際可行性，然后再投資GenAI，因為很難證明不加區(qū)分地應(yīng)用GenAI是合理的。此外，還有一些更為成熟的傳統(tǒng)AI技術(shù)，如優(yōu)化、仿真和知識圖譜，它們無需GenAI也能有效應(yīng)用，并且風(fēng)險更低。

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