什么是企业人工智能？

企业人工智能（AI）是指在大型组织中采用先进的人工智能技术。将 AI 系统从原型设计推向生产会带来规模、性能、数据治理、道德规范和法规遵从性方面的多项挑战。企业人工智能包括在大型组织内广泛使用 AI 的政策、战略、基础设施和技术。尽管需要大量投资和努力，但企业人工智能对大型组织来说非常重要，因为 AI 系统正日益成为主流。

详细了解人工智能（AI）»

企业人工智能平台是一组集成的技术，使组织能够大规模试验、开发、部署和运营 AI 应用程序。深度学习模型是任何人工智能应用程序的核心。企业人工智能要求能够在任务之间更频繁地重用 AI 模型，而不是每次出现新问题或数据集时都从头开始训练模型。企业人工智能平台提供在整个组织内大规模重用、生产和运行深度学习模型所需的基础设施。它是一个完整、端到端、稳定、有弹性且可重复的系统，可提供可持续的价值，同时保持灵活性以适应持续改进和不断变化的环境。

通过实施企业人工智能时，您可以解决以前无法解决的挑战。它可以帮助您在大型组织中增加新的收入来源并提高效率。

推动创新

大型企业通常有数百个业务团队，但并非所有企业都有培养数据科学技能的预算和资源。企业级人工智能使领导层能够将人工智能和机器学习（AI/ML）技术民主化，并使其在整个公司中更容易获得。组织中的任何人都可以建议、试验 AI 工具并将其纳入自己的业务流程。具有业务知识的领域专家可以为 AI 项目做出贡献并领导数字化转型。

加强治理

孤立的人工智能开发方法会导致可见性和治理能力受限。孤立的方法不仅会削弱利益相关者的信任感，而且会限制 AI 的采用，尤其是在关键决策预测方面。

企业人工智能可以让流程更加透明可控。组织可以根据监管要求控制敏感数据访问权限，同时鼓励创新。数据科学团队可以使用可解释的 AI 方法来提高 AI 决策的透明度，同时提升最终用户的信任感。

减少开支

AI 项目的成本管理需要仔细控制开发工作量、时间和计算资源，尤其是在训练期间。企业人工智能战略可以自动化和标准化组织内的重复工程工作。AI 项目可以通过集中且可扩展的方式访问计算资源，同时确保不会出现资源重叠或浪费。随着时间的推移，您可以优化资源分配、减少错误并提高流程效率。

提高工作效率

AI 可以自动执行日常任务，从而减少时间浪费，腾出人力资源从事更具创造性和生产效率的工作。向企业软件添加智能还可以提高业务运营速度，减少任何企业活动不同阶段之间所需的时间。缩短从设计到商业化或生产到交付的时间线可以立即带来投资回报。

企业人工智能应用程序可以优化从供应链管理到欺诈检测和客户关系管理的各个方面。接下来我们通过案例研究来举一些例子。

研究与开发

组织可以分析庞大的数据集、预测趋势和模拟结果，从而显著减少产品开发所需的时间和资源。AI 模型可以从过去产品的成功和失败中识别出模式和见解，从而指导未来产品的开发。它们还可以支持协作创新，使不同地区的团队能够更有效地开展复杂项目。

例如，全球制药品牌 AstraZeneca 创建了一个 AI 驱动的药物发现平台，以提高质量并减少发现潜在候选药物所需的时间。

资产管理

AI 技术可以优化组织内实物和数字资产的获取、使用和处置。例如，预测性维护算法可以预测设备或机器何时可能发生故障或需要维护。它们可以建议对机器进行操作调整，以提高效率、降低能耗或延长资产的使用寿命。通过 AI 驱动的跟踪系统，组织可以实时了解其资产的位置和状态。

例如，全球医疗技术领导者 Baxter International Inc.使用 AI 来减少计划外设备停机时间，仅在一家工厂就避免了超过 500 小时的机器计划外停机时间。

客户服务

AI 可以提供个性化、高效且可扩展的客户互动。AI 驱动的聊天机器人和虚拟助手无需人工干预即可处理许多客户查询。AI 还可以实时分析大量客户数据，使企业能够提供个性化的建议和支持。

例如，全球电信公司 T-Mobile 使用人工智能来提高客户互动的速度和质量。人工座席可以更好、更快地为客户服务，丰富客户体验并建立更牢固的人际关系。

成功部署企业人工智能需要组织实施以下措施。

数据管理

AI 项目需要能够轻松安全地访问企业数据资产。组织必须建立自己的数据工程管道，无论是流式或批量数据处理、数据网格还是数据仓库。他们必须确保数据目录等系统到位，这样，数据科学家才能快速找到和使用他们需要的数据集。集中式数据治理机制可以规范数据访问并支持风险管理，而不会在数据检索中造成不必要的障碍。

模型训练基础设施

组织必须建立一个集中的基础实施来构建和训练新的和现有的机器学习模型。例如，特征工程涉及从原始数据中提取和转换变量或特征（例如价目表和产品描述）以进行训练。集中式特征存放区允许不同的团队进行协作，促进重复使用，并避免因重复工作而出现孤岛。

同样，需要支持检索增强生成（RAG）的系统，这样，数据科学团队才能使用内部企业数据调整现有的人工智能模型。大语言模型（LLM）使用大量数据进行训练，并使用数十亿个参数生成原始输出。您可以使用它们来完成回答问题、翻译语言和自然语言处理等任务。在 LLM 本就强大的功能基础上，RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库，所有这些都无需重新训练模型。

中央模型注册表

中央模型注册表是跨不同业务部门构建和训练的 LLM 和机器学习模型的企业目录。它支持模型版本控制，这使团队可以完成许多任务：

• 跟踪模型在一段时间内的迭代次数

• 比较不同版本的性能

• 确保部署使用最有效和最新的版本

团队还可以维护模型元数据的详细记录，包括训练数据、参数、性能指标和使用权。这可以增强团队之间的协作，简化人工智能模型的治理、合规性和可审计性。

模型部署

MLOps 和 LLMOps 等实践可以提高企业人工智能的运营效率。它们运用 DevOps 原则来应对 AI 和机器学习的独特挑战。

例如，您可以自动执行各个 ML 和 LLM 生命周期阶段（例如数据准备、模型训练、测试和部署），以减少手动错误。构建 ML 和 LLM 操作管道有助于持续集成和交付（CI/CD）AI 模型。团队可以根据实时反馈和不断变化的需求快速迭代和更新模型。

模型监控

监控对于管理 AI 模型、确保 AI 生成的内容在一段时间内的可靠性、准确性和相关性至关重要。AI 模型容易产生幻觉或偶尔生成不准确的信息。由于数据和上下文在不断变化，模型输出也可能会变得不相关。

组织必须实施人机闭环机制，以有效管理 LLM 输出。领域专家会定期评测 AI 输出，以确保其准确性和适当性。通过使用最终用户的实时反馈，组织可以维护 AI 模型的完整性，并确保其满足利益相关者不断变化的需求。

成功部署企业人工智能需要组织实施以下措施。

数据管理

AI 项目需要能够轻松安全地访问企业数据资产。组织必须建立自己的数据工程管道，无论是流式或批量数据处理、数据网格还是数据仓库。他们必须确保数据目录等系统到位，这样，数据科学家才能快速找到和使用他们需要的数据集。集中式数据治理机制可以规范数据访问并支持风险管理，而不会在数据检索中造成不必要的障碍。

模型训练基础设施

组织必须建立一个集中的基础实施来构建和训练新的和现有的机器学习模型。例如，特征工程涉及从原始数据中提取和转换变量或特征（例如价目表和产品描述）以进行训练。集中式特征存放区允许不同的团队进行协作，促进重复使用，并避免因重复工作而出现孤岛。

同样，需要支持检索增强生成（RAG）的系统，这样，数据科学团队才能使用内部企业数据调整现有的人工智能模型。大语言模型（LLM）使用大量数据进行训练，并使用数十亿个参数生成原始输出。您可以使用它们来完成回答问题、翻译语言和自然语言处理等任务。在 LLM 本就强大的功能基础上，RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库，所有这些都无需重新训练模型。

中央模型注册表

中央模型注册表是跨不同业务部门构建和训练的 LLM 和机器学习模型的企业目录。它支持模型版本控制，这使团队可以完成许多任务：

• 跟踪模型在一段时间内的迭代次数

• 比较不同版本的性能

• 确保部署使用最有效和最新的版本

团队还可以维护模型元数据的详细记录，包括训练数据、参数、性能指标和使用权。这可以增强团队之间的协作，简化人工智能模型的治理、合规性和可审计性。

模型部署

MLOps 和 LLMOps 等实践可以提高企业人工智能的运营效率。它们运用 DevOps 原则来应对 AI 和机器学习的独特挑战。

例如，您可以自动执行各个 ML 和 LLM 生命周期阶段（例如数据准备、模型训练、测试和部署），以减少手动错误。构建 ML 和 LLM 操作管道有助于持续集成和交付（CI/CD）AI 模型。团队可以根据实时反馈和不断变化的需求快速迭代和更新模型。

模型监控

监控对于管理 AI 模型、确保 AI 生成的内容在一段时间内的可靠性、准确性和相关性至关重要。AI 模型容易产生幻觉或偶尔生成不准确的信息。由于数据和上下文在不断变化，模型输出也可能会变得不相关。

组织必须实施人机闭环机制，以有效管理 LLM 输出。领域专家会定期评测 AI 输出，以确保其准确性和适当性。通过使用最终用户的实时反馈，组织可以维护 AI 模型的完整性，并确保其满足利益相关者不断变化的需求。