情境化如何釋放生成式人工智慧潛力

隨著生成式人工智慧(GenAI)迅速發展，情境化對於希望充分利用其真正價值的企業至關重要

在短短的時間內，生成式人工智慧已經從科幻小說變成了現實，使得企業們紛紛追趕其快速發展的步伐，並且辨別出其實際應用。根據最近的一項調查顯示，70%的組織正在探索利用這項技術的方法，並且由於生成式人工智慧的熱度，近一半的組織（45%）增加了對人工智慧（AI）的投資

在這個潮流中，一個重要問題是：企業如何確保投資有豐厚的回報，並充分利用生成式人工智慧的能力？答案在於情境化。企業必須與擁有廣泛領域專業知識的解決方案提供者合作，才能有效地實施該技術

行業專業知識至關重要

為了使生成式人工智慧解決方案發揮作用，組織必須將其無縫整合到領域和行業知識、流程專業知識、利基技術、特定行業應用、尖端數據分析、人工智慧功能和創新商業模式中。這需要將大型語言模型(LLM)與特定行業的人工智慧/機器學習(ML)模型集成，並將其部署在企業的特定部門內

以航空業為例，顧客經常會要求修改或取消預訂並要求退款。處理這些查詢需要快速、準確的回應，這個過程可能很乏味且容易出錯，可能會影響顧客的體驗。在這種情況下，與航空業有專業知識的生成式人工智慧合作夥伴可以將其模式無縫地嵌入航空公司的系統，確保更快、更準確和更具成本效益的流程，提升顧客的體驗

在另一個例子中，保險公司面臨大量的車禍索賠。情境化生成式人工智慧認知資料擷取平台可以有效整合來自保險企業的非結構化資訊的各種元素(例如呼叫中心記錄和機器人對話)，以有效地處理這些索賠。此外，情境化生成式人工智慧可以識別代位機會並計算相關金額。事實證明，在特定行業的環境中訓練語言模型比依賴通用資料集更有效。

產業情境化和領域專業知識可以顯著改善法學碩士的內容生成、內容提取、摘要、翻譯和知識管理等功能。

協作方法的意義

與傳統的客戶模式不同，情境化要求企業和新一代人工智慧提供者之間建立夥伴關係。透過密切合作，積極參與生成式人工智慧試點、概念驗證和跨職能研發項目，他們可以釋放生成式人工智慧的全部潛力。

隨著技術的發展，企業及其業務流程管理合作夥伴必須共同努力，提高其團隊在生成式人工智慧使用方面的技能，創造新的角色和機會，並增強營運能力和責任。

道德部署：確保負責任的生成式人工智慧採用

考慮到政府、院士和產業專家對人工智慧表達的擔憂，生成式人工智慧提供者及其合作夥伴必須致力於負責任的開發和部署。這包括細緻的治理結構、資料隱私和監管合規性安全措施以及減少偏見的工具。

為了充分發揮生成式人工智慧的巨大潛力，企業和其BPaaS供應商應該建立生態系統，促使資料科學家和AI專家與領域專家緊密合作，將生成式人工智慧應用於各個產業。透過成熟、道德和創新的方法，讓所有人都能受益於生成式人工智慧技術

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