适应生成式AI：2024企业面临的数据战略

生成式AI是一种技术，能模仿人类创造力和想象力，使机器生成新的数据、视频、聊天、图像或音频。它也能“掌握”企业长期积累的所有信息，包括发展历程、业务特点和商业意图，甚至产品、业务流程和客户。同时，它在商业和社会中的普及越来越广泛，为创意设计、内容生成、对话系统等领域带来新的可能性。

在商业地产行业，生成式AI以“大模型”的形式出现，扮演着行业专家的角色，通过数字顾问的方式为企业提供招商、落位等建议。这些大模型依托企业信息构建专属知识库，为企业的业务运转提供辅助服务。未来，预计商业地产的大模型将演变成“智能招商助手”的形式，采用问答方式提供招商、落位等相关建议。

要发挥生成式AI的潜力，数据的重要性不言而喻，它是生成式AI的“燃料”，支撑其模型训练和创新的基石。因此，企业需要不断审视、调整和优化其数据战略，以全面的数据战略布局有效应对生成式AI时代的挑战。

基于上述挑战，亚马逊云科技与埃森哲共同撰写了《生成式AI时代下的数据战略》白皮书，该白皮书汇集了大量实践中所积累的思考和探索，为新时期企业的数据战略提供了可靠参考。

根据埃森哲的调研数据显示，全球74%的商业领袖高管表示，将加大在数据和AI（包括生成式AI）方面的投入，相较于2023年，这一比例大幅增加了24个百分点。在中国，同样有71%的受访高管持有相同态度。对于绝大多数企业高管而言，“生成式AI将创造巨大价值”已经成为共识。

报告指出，面向生成式AI应用，企业数据战略需把握四大关键点：

找准应用方向，激发创新价值

生成式AI能够在多方面提供智能化服务，提高企业运营效能。

准备专用数据，确保数据安全

在使用基础模型之前，企业需要投入时间和精力来准备数据基础。这个数据基础需要在云平台上进行管理，以确保数据的安全性和可靠性。

驱动数据管理，打造最佳实践

生成式AI可以帮助自动化数据管理手动流程，并确保生成的输出准确无误。将智能嵌入数据治理将提高数据使用者的整体生产力。

驱动数据管理，实现高效运营

为了充分利用大语言模型和生成式AI，企业应认真考虑所需的数据基础设施和运营模式，同时密切关注成本和可持续能源消耗。

根据蜂鸟视图多年可视化技术经验，商业地产的核心资产具有独特的“空间”属性，与其他行业的专有属性不同。因此，建立专业高效的空间资产管理数字底座至关重要。蜂鸟视图等空间数据管理基础设施和可视化应用提供了数据和技术支持。这些数据将在未来应用于AIGC的企业中，结合业务运营数据和信息，成为其模型训练的关键素材。这将有助于地产公司更好地应对生成式AI时代的挑战。

信息化和数字化是企业AI应用的必备基础设施。为了训练针对特定行业的大模型，需要依托海量的行业信息进行学习，并投入大量硬件算力资源。因此，信息化和数字化是企业成功实现的关键基础设施。对物理空间进行数字化和位置数据进行结构化是这一过程中的关键步骤。

在生成式AI的时代，企业面临着前所未有的数据挑战和机遇。通过建立专业高效的空间资产管理数字底座，并着手完成信息化和数字化转型，企业可以更好地应对生成式AI的挑战，实现可持续发展和竞争优势。