2006年， 英國(guó)數(shù)學(xué)家克萊夫· 亨比說：“數(shù)據(jù)是新的石油?！?/p>

雖然我們聽過很多類似的話，但生成式人工智能的出現(xiàn)為這個(gè)想法注入了新的活力。針對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)和人工智能的未來，WNS Triange和Corinium Intelligence發(fā)布的全球調(diào)研報(bào)告顯示，76%的高管和決策者正在計(jì)劃或?qū)嵤┥墒饺斯ぶ悄茼?xiàng)目。

在如今的商業(yè)環(huán)境中，通過人工智能利用數(shù)據(jù)的潛力至關(guān)重要。麥肯錫的一份報(bào)告稱，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織的稅息折舊及攤銷前利潤(rùn)增長(zhǎng)高達(dá)25%。

人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，可以通過提高與業(yè)務(wù)目標(biāo)的一致性、打破孤島、確定數(shù)據(jù)治理的優(yōu)先級(jí)、使數(shù)據(jù)民主化和整合領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)等途徑，來促進(jìn)利潤(rùn)增長(zhǎng)并挖掘未開發(fā)的潛力。

“公司需要擁有必要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)文化，才能采用人工智能驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)模式。” 業(yè)務(wù)流程管理公司W(wǎng) N SGlobal Services旗下的WNS Triange執(zhí)行副總裁兼人工智能、分析、數(shù)據(jù)和研究實(shí)踐全球負(fù)責(zé)人阿基萊什·艾爾說。

采用人工智能驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)模式要求公司將數(shù)據(jù)作為其業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者需要確?！懊總€(gè)決策過程都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，以便最大限度地減少基于個(gè)人判斷的決策?！彼f。

這使得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集變得至關(guān)重要。“例如，如果我為一家銀行進(jìn)行欺詐分析，我需要交易的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)?！彼忉尫Q，“因此，技術(shù)團(tuán)隊(duì)必須收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)才能實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。”

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)只是統(tǒng)一數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的一個(gè)元素。公司還需要采取一種全面的方法——高級(jí)管理層的明確指導(dǎo)，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行定義明確的控制，推進(jìn)文化和行為的改變，以及識(shí)別正確的業(yè)務(wù)用例并評(píng)估它們將產(chǎn)生的影響。

人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，只有在支持主要業(yè)務(wù)目標(biāo)的情況下才能提高競(jìng)爭(zhēng)力。在決定如何處理數(shù)據(jù)之前，公司必須確定它們的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

一種方法是進(jìn)行數(shù)據(jù)和人工智能成熟度審計(jì)或規(guī)劃練習(xí)，以確定企業(yè)是否需要數(shù)據(jù)產(chǎn)品路線圖。他說，這可以確定企業(yè)是否需要“重新構(gòu)建數(shù)據(jù)的組織方式或?qū)嵤?shù)據(jù)現(xiàn)代化計(jì)劃”。

對(duì)個(gè)性化、便利性和易用性的需求，是用戶的核心訴求。企業(yè)使用客戶數(shù)據(jù)的方法，對(duì)于保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)尤為重要，并可以從根本上改變業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)方式。

艾爾以與一家零售商的合作為例，展示了不斷變化的客戶期望，如何推動(dòng)企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)。該零售商希望從多個(gè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)中獲得更大的價(jià)值，以改善客戶體驗(yàn)。

在利用云和人工智能來對(duì)公司數(shù)據(jù)進(jìn)行現(xiàn)代化改造的同時(shí)，WNS Triange創(chuàng)建了具有個(gè)性化模型的統(tǒng)一數(shù)據(jù)儲(chǔ)存庫，以便在提高投資回報(bào)的同時(shí)減少營(yíng)銷支出。

“加強(qiáng)數(shù)據(jù)的內(nèi)部一致性，只是公司可以直接受益并改善客戶體驗(yàn)的一種方式?！彼f。

無論一個(gè)組織打算如何利用其數(shù)據(jù)，如果沒有清晰有效的溝通，就難以發(fā)展起來?，F(xiàn)代數(shù)據(jù)實(shí)踐應(yīng)具備工作流程或API（應(yīng)用程序編程接口）接口，實(shí)現(xiàn)部門之間可靠、一致的溝通，以確保安全和無縫的數(shù)據(jù)共享。

這對(duì)于打破孤島和保持支持至關(guān)重要?！爱?dāng)公司鼓勵(lì)不同業(yè)務(wù)部門之間和數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)加強(qiáng)協(xié)作，從而推動(dòng)更好的數(shù)據(jù)實(shí)踐時(shí)，每個(gè)決策過程都會(huì)自動(dòng)由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。”艾爾解釋道。

此前，WNS Triange曾幫助一家保險(xiǎn)公司消除了“部門孤島”，并建立了更好的溝通渠道。此前，“孤島”根深蒂固于這家公司之中，它在不同地點(diǎn)和歷史遺留數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中擁有多條業(yè)務(wù)線。

WNS Triange將業(yè)務(wù)線聚集在一起，并獲得了對(duì)通用數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的支持。

“部門孤島已經(jīng)消失，并且它們能夠相互支持?！彼f，“作為一個(gè)群體，他們能夠決定采取什么樣的優(yōu)先級(jí)，必須需要首先選擇哪個(gè)數(shù)據(jù)程序，以及哪些業(yè)務(wù)應(yīng)該實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和現(xiàn)代化。”

消除孤島并不總是那么簡(jiǎn)單。在許多組織中， 數(shù)據(jù)屬于不同的部門。他說，為了改善決策，企業(yè)可以整合來自各個(gè)部門的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并擴(kuò)大數(shù)據(jù)所有權(quán)。一種方法是集成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并將此數(shù)據(jù)視為產(chǎn)品。

雖然IT部門可以制定系統(tǒng)架構(gòu)和設(shè)計(jì)，但主要數(shù)據(jù)所有權(quán)將轉(zhuǎn)移給業(yè)務(wù)用戶。艾爾說，這些用戶最了解需要哪些數(shù)據(jù)、以及如何使用這些數(shù)據(jù)?！斑@意味著你把產(chǎn)生高價(jià)值信息的所有權(quán)和權(quán)力交給了用戶。”他說。

這種數(shù)據(jù)民主化讓員工能夠采用數(shù)據(jù)流程和工作流，來塑造健康的數(shù)據(jù)文化。他說，WNS Triange正在加大力度參與這一領(lǐng)域的培訓(xùn)。“我們甚至幫助一些公司設(shè)計(jì)了它們需要投資的、必要的培訓(xùn)計(jì)劃?！彼f。

由人工智能提供支持的數(shù)據(jù)網(wǎng)格（Data Mesh）和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（DataFabric），使企業(yè)能夠分散數(shù)據(jù)所有權(quán)，塑造數(shù)據(jù)即產(chǎn)品的概念，并創(chuàng)建更敏捷的業(yè)務(wù)。

對(duì)于采用數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型的組織來說，通過數(shù)據(jù)引入框架來管理新數(shù)據(jù)源至關(guān)重要。“所以必須啟用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集成，因?yàn)樗蔷哂幸唤M新變量的新數(shù)據(jù)?！彼f，“它如何與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)倉庫集成，是公司應(yīng)該考慮的事情。

其以一家旅游客戶作為改進(jìn)數(shù)據(jù)控制的例子。該客戶在不同國(guó)家和地區(qū)擁有不同的業(yè)務(wù)線，這意味著集中控制數(shù)據(jù)既困難又低效。WNS Triange部署了一個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)生態(tài)系統(tǒng)，允許聯(lián)合治理控制。這促進(jìn)了數(shù)據(jù)集成和自動(dòng)化，使該組織變得更加以數(shù)據(jù)為中心。

“ 治理控制可以以聯(lián)邦的形式進(jìn)行，這意味著在IT設(shè)計(jì)整體治理協(xié)議的同時(shí)，你可以將一些治理控制移交給不同的業(yè)務(wù)部門，例如數(shù)據(jù)共享、安全和隱私，使數(shù)據(jù)部署更加無縫和有效?！卑瑺栒f。

人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)工作流自動(dòng)化，可以提高精度并改善下游分析。在篩查保險(xiǎn)索賠的欺詐行為時(shí)，當(dāng)保險(xiǎn)公司的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)和工作流程完全自動(dòng)化時(shí)，就可以進(jìn)行即時(shí)的、人工智能驅(qū)動(dòng)的欺詐評(píng)估。

“能夠處理新的索賠，將其引入中央數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，將投保人的信息與索賠數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，并確保與索賠相關(guān)的信息通過模型提供建議，然后將該建議發(fā)送回公司的工作流程中，這可以很好地改進(jìn)下游分析?！彼f。

精心設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與明確的業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致，可以將人工智能工具和技術(shù)無縫集成到組織的基礎(chǔ)設(shè)施中。這有助于確保在數(shù)字時(shí)代保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

為了從任何數(shù)據(jù)戰(zhàn)略中受益，組織必須不斷克服諸如老舊數(shù)據(jù)平臺(tái)、新技術(shù)普及緩慢和文化阻力等障礙。

“為了改善自己、客戶和其他利益相關(guān)者，員工對(duì)它的接受非常重要。”艾爾指出，“組織可以通過使數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致，確保利益相關(guān)者的支持并為員工賦能，以便更順利地采用戰(zhàn)略，并使用正確的技術(shù)和框架，從而維持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)?！?（綜合整理報(bào)道）（策劃/多洛米）