数据就绪：生成式AI发挥作用的关键前提

主要观点总结

本文主要探讨了生成式人工智能（AI）在企业中的应用及数据准备的重要性。文章提到了企业在应用生成式AI时面临的关键问题和挑战，包括数据准备、数据质量、数据源整合、非结构化数据的潜力、合成数据的应用、生成式AI对数据的解锁作用以及数据风险等方面。

关键观点总结

关键观点1: 数据准备是解锁AI潜力的关键

企业内部专有数据对于企业在生成式AI时代具有竞争优势，整合历史数据和实时信息可以优化决策流程，降低风险并创造额外价值。

关键观点2: 非结构化数据蕴含巨大潜力

非结构化数据包括文本、图像、音频和视频等，对于生成式AI处理这些数据特别擅长，可以转化为实际业务价值。

关键观点3: 合成数据解决现实世界中的数据不足问题

合成数据用于训练AI模型，可以解决真实数据不足的问题，同时避免高成本和法律道德风险。

关键观点4: 生成式AI解锁数据新关联

生成式AI可以促进跨功能数据的使用，打破信息孤岛，实现端到端的业务流程。

关键观点5: 生成式AI加速数据风险

企业在应用生成式AI时需要注意新型数据类型、数据安全挑战以及攻击方式的增多等问题。

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