从“冷数据”到“热智能”：Lingang X AI数据如何

在过去的十年中，企业数字化主要符合SaaS和ERP等信息系统的开发，并发挥了信息和处理收集的作用。如今，X Al的新数字范式陷入了海浪，可以独立思考并积极地做事的AI将重新调整业务生产力的上限。 4月9日，致力于完整的-Full -Financial AI2025 Alibaba Cloud AI潜在能源会议 - 金融创新峰会成功举行了。在会议上，Lingyang副总裁Wang Sai分享了如何使用AI进行良好工作，管理和操作数据的两个主要问题，以及如何将数据与AI结合到AI，以授权业务场景“开发”可行的企业，以生产新的生产力系统。 AI用于数据：Zhiyu的数据，它创建了一个良好的Microsoft首席执行官生产力引擎Satya Nadella曾经勇敢地预测AI代理将取代所有SaaS。交易AI代理会重建和修复数据库周围的“添加，删除，更改和检查”的Elion SaaS业务逻辑。 “使用AI创建公司价值的关键在于数据。” Wang Sai说，通过建立数字系统的三合一路径范式（查看数据），培训大数据（思维数据）并获得结果数据（实现数据），公司可以将AI的潜力更改为真正的公司价值。如果谈论如何开发高质量的数据资产，王赛提到，在AI期间，如果Mlet的首次改变思维方式，我们需要从无人看待的角度来查看数据。 “以前，数据主要是为了耗尽人员或程序。由于信息处理功能有限，结构化数据是获取基本信息并建立逻辑判断的有效方法。” Wang Sai教导说，过去，人们一直在关注准确性，程序和完成数据质量时间，并且已经习惯通过ER模型来开发数据系统。这是一个以“人”为中心的思维的普遍组织模型。但是，理解AI数据的方法与传统的人类逻辑不同。它更多地关注语义，上下文和全球关系，因此它需要更多的非组织，并且基于知识渊博的NA质量的知识渊博的数据。这意味着，即使现有的结构化数据也需要被视为“无人居住”并重新安排，以将大型模型可以理解和推理的“令牌化”数据更改为“令牌化”数据。在此基础上，让大型模型理解并理解它们，然后有能力思考和做出决定。 AI的数据：基于数据，AI和护送业务的授权者向前迈进。在拥有AI可以理解和调用的高质量数据之后，这些数据代理的系统“消费”如何推动业务创造价值？在这方面，Wang Sai提供了三条清晰的路径S：通过数据服务，数据工具和应用程序代理。首先，优化数据结构并提高AI代理消耗的效率。在情报期间，我们需要以更智能，更好的方式显示大量在AI代理中积累的结构化业务数据，这很方便。消费和使用更方便。一个明确的变化是，过去，用于调用API的机器。现在，通过MCP协议，企业可以根据标准发布现有数据服务和API。可以很好地理解，询问和使用数据，而无需复杂的通话路径。例如，通过DataPhin数据服务，业务数据经历了一系列的过程，例如理解，编织和培训，从而大大提高了数据的灵活性和AI决策的效率。其次，更改数据服务方法，并通过智能工具实现PDATA消耗。获得快速的BI工具的Lingang业务工具智能（BI）为例，在实践中探索了三种实施方法：智能问题编号，该方法支持用户快速通过自然语言获得即时数据；智能报告满足用户对文本中长输出信息的需求；智能信息通过诸如Dingtalk和微信之类的工具的流动，以个性化信息流的形式，基本信息已被积极地推向各种角色，例如业务主管和领导者。例如，在Big Financial +Big Model方案中，该方案捕获了银行的Smart SmartPit，lingyang以此为例，用户不仅会通过查询获得固定的报告，而且还可以获取报告数据以进行深入的见解和解释。更重要的是，AI已成为一名“数字分析师”，可以独立于学习，发现问题和促进行动。正如Wang Sai所说：“一个好的数字员工不仅应该简单地做出回应，而且必须采取行动perspective and bring value to business." Third, include the SAAs or agent application to achieve a comprehensive upgrade of intelligent data consumption. "We can see that almost all business situations and business applications can operate in conjunction with the agent, thus realizing two-way data boosting and AI." Wang Sai said that taking Lingyang customer's wise service product of the Lingyang customer service as an example, it is rebuilding service scenarios by three basic功能：首先，使用AI替换传统的劳动力并提高智能工作订单的机制，以实现跨部门的链接；由于外包而导致的系统。将来，预计它将从销售后扩展到预售和营销等，以帮助商业服务系统完成升级。如果是智能的客户服务，BI工具或专门用于AI的代理商，我们应该始终回到最基本的问题 - 建立数据增长的影响。实际AI应用程序的最重要特征不是模型的强度，而是可以继续产生和使用数据反馈来产生正循环。激活数据资产资产是开发数据螺旋增长的第一步。以采访为例，过去，候选人的评论是通过文本记录完成的，但现在仍然存在语音记录，并且大型模型可以产生更完整，更详细的评论。由于收集，处理和反馈，忽略的原始数据逐渐成为AI培训的燃料质量。如果增长的数据螺旋的影响是构建的核心INC，必须由代理商的连贯性执行细发调功能的扩展。企业不仅需要有代理来解决任务，而且还必须允许许多代理商互相呼叫并以协调的方式处理复杂的任务，以真正开发智能业务系统的网络水平。基于此逻辑，Lingang正在积极建立代理商店。 “代理商的代理不仅是代理集合，而且是集成数据，模型和应用程序功能的枢纽。” Wang Sai说，通过开发可信的数据空间，Lingangang可以打开数据供应，流通和交易机制，并与大型模型功能和阿里巴巴业务表格深入融合，并最终开发了代理的应用程序系统。当数据，大型模型和代理商专注于特定情况时，它们可以真正创造自己的价值并在业务层面实现深度AI实施。返回发展的道路业务数字化业务数字化，从信息到情报，技术的每一次跳跃都是对提供方法的重建。如今，数据不再是有助于制定决策的资源，而是对代理商出现的企业的主要“能源”。 AI不仅是算法工具，而且是由数据螺旋增长驱动的新型生产率。只有在数据的双轮驱动器下，X AI才能真正释放AI股息的结构。