“AI發(fā)展很快，所以我們不想耽擱，我們需要準備好回應我們的首席執(zhí)行官，以解決AI方面的問題，”Covanta公司的CIO Srini Gudipati說，該公司專門從事可持續(xù)材料管理，包括大規(guī)?；厥?。
Forrester Research負責新興技術(shù)的副總裁Brian Hopkins對此表示贊同。“我們不可能以足夠快的速度篩選這一切，但你不能袖手旁觀，機會太大了，這其中有很多風險，也有很多地雷需要繞開。”
有一件事是肯定的：未來幾年將有大筆資金押注于AI技術(shù)。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，AI的核心IT支出將從2024年的2356億美元增長到2027年的5210億美元。
直面風險
進行任何押注或投資的第一步是了解自己抵御風險的能力。Webster Bank的CIO Vikram Nafde表示：“我們對AI技術(shù)的采用采取了謹慎且經(jīng)過深思熟慮的方法，與我們作為一家傳統(tǒng)金融機構(gòu)的適度風險偏好保持一致。”Webster Bank是一家擁有超過750億美元資產(chǎn)的商業(yè)銀行，通過商業(yè)銀行、消費者銀行和HSA Bank提供數(shù)字和傳統(tǒng)服務。HSA Bank是一家專注于醫(yī)療保健的金融服務提供商。
當談到AI時，Nafde看到了選定的供應商、用例的商業(yè)價值以及該計劃的成本方面的風險。CIO已經(jīng)制定了應對這三個問題的戰(zhàn)略。
對于供應商來說，Nafde是從建立超標度程序開始的。“我們想要一個由大型老牌企業(yè)組成的生態(tài)系統(tǒng)，”他表示?？紤]到與Webster Bank的現(xiàn)有關(guān)系，這包括AWS和微軟。盡管Vikram Nafde傾向于與大型參與者合作，但他也在尋找那些開發(fā)了在超級定標器上運行的GenAI工具的較小公司。一家這樣的公司已經(jīng)開發(fā)了一種工具，可以根據(jù)之前的互動和其他市場數(shù)據(jù)預測客戶的意圖和行為。
為了找到有希望的用例，Webster Bank征求了數(shù)十項提案，并決定從三個可以帶來切實好處的提案開始，該銀行目前正在開展以下概念驗證計劃：智能搜索內(nèi)部工作效率，利用GenAI功能實現(xiàn)自動化，以協(xié)助銀團商業(yè)貸款工作流，以及客戶流失預測。
為了應對第三個風險領(lǐng)域，成本，Nafde正在帶頭努力賦予內(nèi)部員工必要的技能、能力和工具，以在內(nèi)部開展AI倡議。“通過投資于全職員工的發(fā)展，并為我們的技術(shù)人員配備必要的專業(yè)知識，我們的目標是最大限度地減少對外部顧問的依賴，并最大限度地提高我們從內(nèi)部推動創(chuàng)新的能力”Nafde說。
在Covanta，Gudipati正在逐個案例的基礎(chǔ)上實施AI，專注于一次解決一個問題，實現(xiàn)完全在經(jīng)過驗證的技術(shù)的能力范圍內(nèi)。他表示：“我們正在謹慎推進，因為大型語言模型的興起帶來了新水平的數(shù)據(jù)安全風險，在過去的幾年里，我們一直在使用開源模型開發(fā)我們自己的內(nèi)部AI能力，這確保了我們的任何敏感數(shù)據(jù)和知識產(chǎn)權(quán)都不會被外部提供商利用。”
Covanta的一個概念驗證試圖通過識別進入Covanta設(shè)施的丙烷罐等物品以及無害的可回收物品來降低將危險材料帶入Covanta設(shè)施的風險。Gudipati說：“我們正在探索的技術(shù)使用AI和X射線技術(shù)分析進站卡車，以在丙烷罐被Covanta的巨大粉碎機撞擊爆炸之前發(fā)現(xiàn)丙烷罐的特征。”這是一個巨大的危險，代價也是巨大的。根據(jù)Gudipati的說法，消除火災的危險，每小時的成本約為1萬美元，應該會使實施工作超過其本身的成本。
在另一個實施中，Covanta正在使用AI來檢查潛在客戶的網(wǎng)站，以衡量一家公司的碳足跡，以及一家公司是否有資格獲得聯(lián)邦能源信用。“我們的數(shù)據(jù)團隊在亞馬遜云上使用Gen AI來探索可持續(xù)發(fā)展指標，因此，這是一個創(chuàng)收的方面”他說。
在另一個實現(xiàn)中，Covanta正在使用Salesforce的CRM案例管理工具來創(chuàng)建發(fā)票，并使客戶能夠直接與Salesforce機器人對話，以回答任何發(fā)票問題，Covanta還使用AI對合同進行法律審查，檢測并突出可能的風險點。“這些都是默默使用工具的好例子”Gudipati說。
公共部門的警示
傳統(tǒng)上，作為最不愿承擔風險的組織之一，政府機構(gòu)必須在公眾的監(jiān)督下運作，而公眾對不會帶來回報或?qū)⒐駭?shù)據(jù)置于風險中的項目幾乎沒有容忍度。
哈里斯縣通用服務和哈里斯縣CIO Sindhu Menon表示：“在哈里斯縣，我們將數(shù)據(jù)的機密性、完整性和可用性保持在我們設(shè)計和解決方案架構(gòu)的前沿。”哈里斯縣是得克薩斯州最大的縣，也是全國人口第三大縣，該機構(gòu)為休斯頓地區(qū)的470萬公民提供服務。
像Gudipati和Vikram Nafde一樣，Menon和她的團隊正計劃使用超比例作為一種相對低風險的選擇。雖然是一個多云環(huán)境，但該機構(gòu)的大部分云實施都托管在Microsoft Azure上，其中一些托管在AWS上，一些托管在ServiceNow的311公民信息平臺上。根據(jù)Menon的說法，哈里斯縣大約有六個基于AI的概念驗證處于規(guī)劃階段，其中一個現(xiàn)代化了許可證處理，另一個現(xiàn)代化了司法流程。
打好基礎(chǔ)
為了開發(fā)PoC實施，Menon和她的團隊正在建立一個實驗室，預計將于2024年3月首次亮相，用于在推出之前測試AI工具，該實驗室位于縣辦公樓內(nèi)，將吸引來自多個部門的成員，包括該縣的數(shù)據(jù)團隊和建筑團隊。
他說：“在全縣參與測試和參與的人非常感興趣，我們的目標是將團隊聚集在一起，并提供一個安全的環(huán)境來學習和測試解決方案。對于一個典型的項目，可能會涉及目前托管在Azure上的雪花數(shù)據(jù)湖，Menon強調(diào)數(shù)據(jù)的質(zhì)量是至關(guān)重要的。AI工具依賴于這些解決方案中使用的數(shù)據(jù)，需要良好的數(shù)據(jù)管理實踐才能獲得預期的結(jié)果和AI解決方案。”
同樣，Nafde組建了一個由Webster Bank首席企業(yè)架構(gòu)師兼首席數(shù)據(jù)官領(lǐng)導的大約20多人的AI治理團隊，其中包括技術(shù)專家、風險和合規(guī)工作人員以及律師，該行AI團隊的一個關(guān)鍵關(guān)注點同樣是數(shù)據(jù)質(zhì)量，為此，該集團為世行的Snowflake環(huán)境實施了數(shù)據(jù)質(zhì)量和治理工具。
對于Covanta的Gudipati來說，第一步是通過建立一個強大而全面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使公司“為AI做好準備”，在此基礎(chǔ)上可以實施AI技術(shù)和服務。
Gutipati解釋說：“AI受到高質(zhì)量數(shù)據(jù)的支持，因此我們使用Talend創(chuàng)建了一個全面的數(shù)據(jù)管理結(jié)構(gòu)，將Snowflake用于我們的運營數(shù)據(jù)存儲和倉庫，然后，我們在AWS上實施了一套全面的AI工具，這些工具在本地很好地協(xié)同工作，為我們提供真正的AIOps，我們將亞馬遜廣泛用于我們的基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)存儲，所以與他們合作是有意義的，”Gudipati繼續(xù)說，“我們完成了基礎(chǔ)和基礎(chǔ)設(shè)施，在此基礎(chǔ)上，AI可以真正發(fā)揮其全部潛力。”
鎖定風險
由于運行AI算法并不便宜，每個項目都面臨著成本高于預期的風險。
“AI引擎的運行成本很高，因為它們消耗的處理器比傳統(tǒng)AI多得多，所以我們必須關(guān)注成本”Gudipati說。
Vikram Nafde對此表示同意。“人們沒有意識到AI模型必須攪動如此多的計算資源，他們不知道這可能要花多少錢。”Vikram Nafde說，“我們有計算服務的成本觸發(fā)器，我們相信我們能夠管理運營成本，因為我們將不斷評估成本。”
向云服務提供商承諾，包括超級巨頭，并不是沒有被鎖定的風險，雖然從一家云提供商轉(zhuǎn)移到另一家云提供商是有可能的，但這樣做的勞動力和費用令人望而生畏，可能會抵消任何潛在的節(jié)省，例如，Snowflake可以在Microsoft Azure或AWS上運行，因此可以從一個版本遷移到另一個版本。“我不認為這是不可能的，但你需要做一些基礎(chǔ)工作，提前考慮一下是件好事。”Gudipati說。
別光站在那里，做點什么吧
對于CIO來說，以前很少有技術(shù)伴隨著GenAI而來的行動的必要性。風險緩解策略面臨著高層管理人員的壓力，他們不希望自己的公司落在后面。
“這可能是歷史上第一次，不是技術(shù)人員的高管可以看到一些東西，并對此感到興奮，因為他們可以參與其中。”Forrester的Hopkins表示：“這是董事會層面興趣的轉(zhuǎn)折點。”
在金融服務領(lǐng)域，Nafde認為支付公司Strike和移動應用MX等初創(chuàng)企業(yè)可能會利用AI來接管客戶關(guān)系。“用戶行為可能會發(fā)生很大變化，以至于人們不會想到銀行，而是他們正在使用的支付應用程序，”Vikram Nafde說，“金融技術(shù)公司和初創(chuàng)公司將利用AI，要么超越老牌公司，要么筋疲力盡。”
然而，與初創(chuàng)公司不同的是，老牌公司不能冒險承擔全部押注于AI可能帶來的損失，他們面臨的挑戰(zhàn)是引導一條能夠產(chǎn)生底線結(jié)果的中間路線。Gudipati說：“我們不會告訴全世界我們是一家基于AI的公司，但我們會把它當作解決日常問題的工具。”
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