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随着生成式人工智能(genai)迅猛发展，情境化对于希望充分利用其真正价值的企业至关重要
在短短的时间内，生成式人工智能已经从科幻小说变成了现实，使得企业们纷纷追赶其快速发展的步伐，并且辨别出其实际应用。根据最近的一项调查显示，70%的组织正在探索利用这项技术的方法，并且由于生成式人工智能的热度，近一半的组织（45%）增加了对人工智能（AI）的投资
在这个潮流中，一个重要问题是：企业如何确保投资有丰厚的回报，并充分利用生成式人工智能的能力？答案在于情境化。企业必须与拥有广泛领域专业知识的解决方案提供商合作，才能有效地实施该技术
行业专业知识至关重要
为了使生成式人工智能解决方案发挥作用，组织必须将其无缝集成到领域和行业知识、流程专业知识、利基技术、特定行业应用程序、尖端数据分析、人工智能功能和创新商业模式中。这需要将大型语言模型(LLM)与特定行业的人工智能/机器学习(ML)模型集成，并将其部署在企业的特定部门内
以航空业为例，顾客经常会要求修改或取消预订并要求退款。处理这些查询需要快速、准确的回应，这个过程可能很乏味且容易出错，可能会影响顾客的体验。在这种情况下，与航空业有专业知识的生成式人工智能合作伙伴可以将其模型无缝地嵌入航空公司的系统，确保更快、更准确和更具成本效益的流程，提升顾客的体验
在另一个例子中，保险公司面临大量的车祸索赔。情境化生成式人工智能认知数据提取平台可以有效地整合来自保险企业的非结构化信息的各种元素(例如呼叫中心记录和机器人对话)，以有效地处理这些索赔。此外，情境化生成式人工智能可以识别代位机会并计算相关金额。事实证明，在特定行业的环境中训练语言模型比依赖通用数据集更有效。
行业情境化和领域专业知识可以显着改善法学硕士的内容生成、内容提取、摘要、翻译和知识管理等功能。
协作方法的意义
与传统的客户模式不同，情境化要求企业和新一代人工智能提供商之间建立伙伴关系。通过密切合作，积极参与生成式人工智能试点、概念验证和跨职能研发项目，他们可以释放生成式人工智能的全部潜力。
随着技术的发展，企业及其业务流程管理合作伙伴必须共同努力，提高其团队在生成式人工智能使用方面的技能，创造新的角色和机会，并增强运营能力和责任。
道德部署：确保负责任的生成式人工智能采用
考虑到政府、院士和行业专家对人工智能表达的担忧，生成式人工智能提供商及其合作伙伴必须致力于负责任的开发和部署。这包括细致的治理结构、数据隐私和监管合规性安全措施以及减少偏见的工具。
为了充分发挥生成式人工智能的巨大潜力，企业和其BPaaS提供商应该建立生态系统，促使数据科学家和AI专家与领域专家紧密合作，将生成式人工智能应用于各个行业。通过成熟、道德和创新的方法，让所有人都能够受益于生成式人工智能技术
