IT領導者如何利用生成式人工智慧來彌合資料鴻溝

~~~雅各專欄－專注產業第一品牌商業模式研究~~~

#重寫內容如下：來源：Lisa Ginther Huh

最近，IT領導階層和資訊長的討論中，生成式人工智慧已成為普遍的話題。在Gartner IT研討會上，這也被廣泛討論，但這一前進之路可能會讓人感到困惑。儘管86%的IT領導者認為，在他們的組織中，生成式人工智慧很快就會發揮重要作用，但最近的研究表明，33%的企業領導者表示無法從數據中獲取洞察力。然而，四分之三的企業領導者已經擔心錯過生成式人工智慧的好處

要成功使用生成式人工智慧工具，員工需要對資料有紮實的了解，但在各個組織中，員工表示不知道如何在工作中安全地使用生成式人工智慧，其中包括49% 的銷售專業人員。

那麼，IT 領導者該如何彌補這一差距呢？答案就是使用生成式人工智慧。

在員工的工作流程中為其提供受管理的、人工智慧驅動的洞察力

生成式人工智慧可以幫助那些需要快速、便捷地從資料中獲得最大收益的企業用戶，可以直接在員工工作的應用程式（如電子郵件、手機或Slack 和Salesforce 等應用程式）中提供智能化、個人化的上下文洞察，從而簡化數據分析並實現數據分析的民主化。

主動提供團隊最重要的驅動因素、趨勢、預測和異常值，並為員工提供與他們息息相關的指標的客製化摘要，同時利用自然語言處理功能進行會話式的上下文資料查詢。透過專業的視覺化分析平台，協助提供新的引導式問題或提示，只需點擊一下，就可以過濾結果、深入了解更多資訊或探索可能的操作。所有詳細資訊都可以在Slack或Teams等協作應用程式中與同事共享，以加速做出明智的業務決策

例如，行銷人員可以衡量行銷活動的效果並追蹤新產品的參與情況，而銷售主管則可以快速確定追加銷售和交叉銷售的機會，服務團隊將能夠監控客戶忠誠度並確定需要改進的領域。

這些案例展示如何利用生成式人工智慧功能為企業提供支援。在考慮部署時，請記住63%的銷售人員希望他們的雇主為他們提供學習如何使用生成式人工智慧的機會。培訓是培養強大數據文化的另一個不可或缺的要素，一切都必須建立在信任的基礎上，包括對數據、工具和流程的信任，在這個關鍵時刻，這是利用人工智慧推動業務成功的明智之舉

使用可信賴的人工智慧與平台無關的整合

當引入生成式人工智慧時，應該基於專有的客戶資料基礎進行提示建立。在共享這些資料與大型語言模型（LLM）時，需要確保資料的安全性，並支援基於角色的組織資料存取。使用零保留架構（如愛因斯坦信任層中的架構），可以屏蔽數據，這意味著在與LLM共享提示時，所有數據都不會儲存在Salesforce之外（該功能即將推出）。零拷貝資料共享可以快速、安全地虛擬化其他資料庫中的信息，而無需移動或複製這些信息，因此這些資訊可以立即使用。透過專業視覺化資料雲，可以使用端對端加密跨越公有雲和Salesforce的統一數據，從Snowflake、Google BigQuery、Amazon Redshift、Microsoft Azure等調入合規、可信任的資料

例如：當您使用某個視覺化平台、Salesforce Einstein信任層進行資料分析時，可以透過與分析平台對應的Einstein Copilot輔助工具來增強自然語言查詢的安全性。這種開箱即用的對話式人工智慧助理內建在每個 Salesforce 應用程式中，可幫助您的團隊提高工作效率。 Copilot 具有簡單易用的自然語言介面，可為您的團隊提供提問空間，並獲得基於公司專有數據的相關、可信的答案。 Einstein可以在腦力激盪中扮演同事的角色，幫助人們用簡單易懂的語言快速探索數據，然後創建視覺化圖表。

建立人工智慧和數據流暢性，充分利用您的投資

#雲端運算和人工智慧解決方案能夠提供全方位的客戶視圖，因此每個部門都能夠知道下一步應採取的最佳行動，從而取得更好的業務成果。有了適當的工具，企業就能夠讓每個人都能獲得數據洞察，無論他們的數據背景如何

操作流程:

• 為了進行準確的分析，應建立一個完整、乾淨且最新的可信任資料基礎。
• 為了提供員工和人工智慧生成技術可以利用的單一真相來源，應集中提供這些數據。

• 為了讓每位員工都能觸手可及地使用強大的分析功能，可部署提供自然語言查詢的使用者友善工具。

使用一致的數據，幫助員工獲取業務洞察，例如客戶、產品和團隊互動的完整記錄。透過呼叫多個系統和資料湖服務，您可以輕鬆地協調這些資料來源，以使員工可以從一個儀表板上進行查詢。將所有數據映射到共享數據模型後，團隊就能輕鬆管理數據，消除重複記錄或相互衝突的規則

透過整合資料和功能，您的銷售、行銷和服務團隊可以根據單一的客戶視圖做出明智的決策，而不需要處理大量孤立的資訊。行銷人員可以利用全面的客戶視圖來發現未開發的需求，從而為全球5億車迷創造神奇的聯繫，以創造性的新方式將賽道的熱情帶給車迷。服務代表可以透過單一視圖了解客戶最近的通話記錄，包括技術問題和產品購買情況，從而提供更好的支援。統一的數據加上工作流程自動化可以幫助您的服務代表獲得洞察力，從而在適當的時候提供相關折扣，幫助挽留不滿意的客戶

對於那些透過投資提高員工資料流暢性和探索生成式人工智慧分析工具來縮小資料差距的企業來說，回報是豐厚的。透過在資料、工具和流程中建立信任基礎，並使用自然語言處理查詢，您可以提供 360 度的客戶視圖，您還可以讓組織中的每個人都能做出資料驅動的業務決策。

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