生成式AI超越确定性：企业结构化数据在不确定性管理中的新范式
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内容提要
生成式AI在自然语言处理方面表现优异，但在结构化数据应用中仍面临挑战。企业需转变数据应用逻辑，以应对不确定性，利用AI提炼洞察，提升动态决策能力，以应对未来竞争。
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关键要点
- 生成式AI在自然语言处理方面表现优异，但在结构化数据应用中仍面临挑战。
- 企业需转变数据应用逻辑，以应对不确定性，利用AI提炼洞察。
- 企业的私有、高质量结构化数据将成为下一代AI的关键燃料。
- 传统IT系统追求稳定和准确，而企业的价值存在于不确定性中。
- AI的目标是从确定性的历史数据中提炼出应对不确定性的洞察和模型。
- 知识图谱能回答“为什么”和“怎么样”，而传统数据库只能回答“是什么”。
- AI模型应能预测未来的销售额变化，并模拟不同策略的影响。
- AI Agent可以在明确框架内自主采取行动应对不确定性。
- 企业的核心数据能力正在经历从确定性查询向应对不确定性的推理能力的转变。
- 未来竞争在于将数据转化为应对不确定性的能力，而非单纯拥有数据。
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