根據(jù)AI和數(shù)據(jù)首席產(chǎn)品官Gerard Francis的說法，沒有結(jié)構(gòu)化的，企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)策略，對AI的所有興奮是毫無意義的。弗朗西斯（Francis）在2025年雪花峰會（Snowflake Summit 2025）的客戶聚焦期間（在雪花峰會峰會（Snowflake Summit 2025）分享了構(gòu)建和擴展AI系統(tǒng)的見解）強調(diào)，“如果沒有堅實的數(shù)據(jù)，AI和治理平臺，每個AI實驗都不可復(fù)制?！?/p>

當公司競爭實施AI時，很少有人成功地從試點項目轉(zhuǎn)移到全尺度部署。弗朗西斯（Francis）解釋說，一個關(guān)鍵原因是，許多組織缺乏擴展超出早期試驗所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)。

從AI實驗到企業(yè)影響

財富500家公司中AI采用的模式遵循了一個熟悉的周期：最初的概念證明，隨后是公開宣布，最終停滯不前。雖然大多數(shù)公司都嘗試過Genai，但只有少數(shù)公司超越了有限的試驗，轉(zhuǎn)向了產(chǎn)生企業(yè)級價值的全尺度，可重復(fù)的實現(xiàn)。

弗朗西斯開始說：“當我被問及企業(yè)AI真正的意思時，這一切都與數(shù)據(jù)有關(guān)?！彼赋?，成功不是令人印象深刻的模型，而是關(guān)于解決銀行業(yè)，資產(chǎn)管理，欺詐檢測等的現(xiàn)實世界挑戰(zhàn)，并在大規(guī)模上進行。 “您如何確定最有影響力的用例并擴展它們以提供真實的業(yè)務(wù)結(jié)果？”

這是大多數(shù)AI計劃跌跌撞撞的地方。分析師公司Gartner估計，到2025年底的概念證明，至少有30％的生成AI飛行員將停止。他說：“如果沒有明確的基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略和準備，沒有任何水平的AI投資將產(chǎn)生長期的價值。”

這種理解導(dǎo)致JPMorganChase開發(fā)了一個將數(shù)據(jù)，AI和治理集成到實時工作流程和可重復(fù)使用的見解中的統(tǒng)一平臺。該公司的內(nèi)部Genai聊天工具“ LLM Suite”使員工能夠與大型語言模型安全互動，并受到訪問控件和數(shù)據(jù)使用規(guī)則的保護。早期部署的重點是文檔創(chuàng)建，工作流優(yōu)化和內(nèi)部通信等任務(wù) - 好處是明確且風險易于管理的領(lǐng)域。

弗朗西斯說：“我們擁有適當?shù)闹卫砗捅Ｕ洗胧﹣肀Ｗo數(shù)據(jù)。” “這個想法很簡單：部署AI，可以在維持安全的同時提供直接的價值?！?/p>

AI準備背后的數(shù)據(jù)學科

對于像摩根大通這樣的全球金融機構(gòu)準備a-Ready意味著什么？

對于弗朗西斯，它始于數(shù)據(jù)可訪問性和權(quán)限。 “您的數(shù)據(jù)容易發(fā)現(xiàn)嗎？”他問。 “它是否具有適當?shù)脑L問控件，因此用戶只能看到他們允許看到的內(nèi)容？”這些不僅是技術(shù)問題，而且對于在多個監(jiān)管框架和客戶分類下運營的公司的關(guān)鍵合規(guī)要求。

接下來是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn) - 文檔，筆記，電子表格，合同等。這些在歷史上很難處理，但是隨著檢索功能增強的一代（RAG）和其他Genai工具，它們已成為寶貴的資產(chǎn)。盡管如此，數(shù)據(jù)質(zhì)量仍然至關(guān)重要。弗朗西斯建議：“避免重復(fù)?！?“確保正確的版本控制，以便用戶獲得準確的響應(yīng)?！?/p>

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（通常散布在眾多內(nèi)部系統(tǒng)中）往往是最后解決的，但是當正確集成時可能是最強大的。這就是為什么JPMorganChase創(chuàng)建Fusion的原因，這是一個為客戶端起作“數(shù)據(jù)工廠”的外部數(shù)據(jù)平臺，策劃管道，標準化格式并準備AI使用的數(shù)據(jù)集。

JPMorganChase的架構(gòu)涵蓋了多個供應(yīng)商和平臺，包括Snowflake，這支持了該公司為統(tǒng)一AI準備就緒的企業(yè)數(shù)據(jù)的廣泛努力。弗朗西斯說：“將我們視為一家大規(guī)模運營的數(shù)據(jù)工廠?！?/p>

治理作為骨干

與任何企業(yè)AI領(lǐng)導(dǎo)人交談，治理將不可避免地出現(xiàn)。然而，在摩根司州，這并不是事后的想法 - 它從一開始就內(nèi)置在策略中。

弗朗西斯解釋說：“在受管制的環(huán)境中，您必須確保批準用于該用途的任何目的的數(shù)據(jù)。”這需要將AI申請與內(nèi)部政策，區(qū)域法律，合同協(xié)議和客戶隱私條款保持一致。

手動管理這些控件是不切實際的。 JPMorganChase正在朝著一個系統(tǒng)努力，即“治理從技術(shù)支持的過程轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)驅(qū)動的過程?！痹诖酥?，可伸縮性和合規(guī)性取決于如何有效地將治理嵌入AI開發(fā)生命周期中。

AI代理是下一個前沿

想象一個AI系統(tǒng)，不僅匯總了文檔，還可以調(diào)解數(shù)據(jù)，文件報告，時間表會議和更新合規(guī)性記錄。這些是企業(yè)AI下一步的早期跡象：能夠代表用戶最少監(jiān)督的用戶行動的自主代理。

盡管當前大多數(shù)AI部署仍集中在文本摘要或內(nèi)容生成上，但向AgentIC AI的轉(zhuǎn)變已經(jīng)在進行中 - JPMorganChase正在密切關(guān)注。

這些能夠推理和做出決策的自我指導(dǎo)的系統(tǒng)具有主要潛力，尤其是在軟件開發(fā)，研究或操作等復(fù)雜過程中。但是弗朗西斯謹慎。他說：“代理AI帶來了令人難以置信的價值，但也引入了新的風險。這是我們需要深入了解的領(lǐng)域?！?/p>

他戰(zhàn)略性地接近它。目標是增強目標，而不是替代工作，而是通過更好的見解和更智能的工具來幫助團隊更有效地工作。正如弗朗西斯（Francis）所說，“這不是您是否使用代理商，而是您是否可以真正地解決企業(yè)需求。如果您這樣做，則可以降低成本或解鎖新的收入機會。”

對于像JPMorganChase一樣大而復(fù)雜的公司，AI只有在推動有形價值的情況下才有意義。弗朗西斯說：“我們確定可以創(chuàng)造最大價值的領(lǐng)域，并指導(dǎo)我們優(yōu)先考慮AI的優(yōu)先級?！?/p>

以價值為中心的方法也適用于ROI。弗朗西斯（Francis）指出，盡管他沒有共享確切的數(shù)字，但該公司公開報告了AI驅(qū)動的價值創(chuàng)造 - 盡管Genai正在迅速追趕，但其中大部分仍來自傳統(tǒng)的機器學習。

“如果我們可以顯著降低任何用例的成本，那么ROI就會更容易證明和更容易擴展?！?/p>

AI領(lǐng)導(dǎo)力的漫長游戲

展望未來，弗朗西斯（Francis）希望摩根司州（JPMorganChase）能夠通過解決企業(yè)AI中最艱巨的挑戰(zhàn)之一的認可：創(chuàng)建一個在多個技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)中統(tǒng)一數(shù)據(jù)，AI和治理的平臺。

他說：“與單個供應(yīng)商一起做這件事通常很容易?！?“但是，使其在供應(yīng)商之間工作是極具挑戰(zhàn)性的?！?/p>

盡管如此，獎勵還是很明顯的。如果像Fusion這樣的平臺可以彌合實驗和生產(chǎn)之間的差距，AI將從新穎性轉(zhuǎn)變?yōu)闃藴势髽I(yè)工具。

在那個未來，成功的公司將不是擁有最先進的模型的公司，而是對數(shù)據(jù)紀律承諾最強烈的公司。

以上是JPMorganChase的數(shù)據(jù)和AI的CPO說，沒有數(shù)據(jù)學科的AI只是炒作的詳細內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！