摘要：隨著各行業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型的不斷深化，大量的數(shù)據(jù)資源在政府和企業(yè)積累，成為大型政企最重要的資產(chǎn)之一。數(shù)據(jù)的價(jià)值只有在被有效利用時(shí)才能真正體現(xiàn)，數(shù)據(jù)智能分析、業(yè)務(wù)智能決策、流程自動(dòng)化等應(yīng)用將加速數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。降低技術(shù)門檻、提高檢索效率成為數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)關(guān)鍵數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)，依賴智能數(shù)據(jù)洞察和高質(zhì)量數(shù)據(jù)檢索，目前主要...

隨著各行業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型的不斷深化，大量的數(shù)據(jù)資源在政府和企業(yè)積累，成為大型政企最重要的資產(chǎn)之一。數(shù)據(jù)的價(jià)值只有在被有效利用時(shí)才能真正體現(xiàn)，數(shù)據(jù)智能分析、業(yè)務(wù)智能決策、流程自動(dòng)化等應(yīng)用將加速數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。

降低技術(shù)門檻、提高檢索效率

成為數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)關(guān)鍵

數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)，依賴智能數(shù)據(jù)洞察和高質(zhì)量數(shù)據(jù)檢索，目前主要存在以下挑戰(zhàn)：

數(shù)據(jù)洞察門檻高傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析工具依賴SQL語(yǔ)句，操作復(fù)雜，學(xué)習(xí)成本高，非技術(shù)人員難以操作。同時(shí)，數(shù)據(jù)治理流程繁瑣，需要大量人工干預(yù)，效率低下。

數(shù)據(jù)檢索效率低傳統(tǒng)搜索方式依賴關(guān)鍵詞匹配，難以滿足語(yǔ)義理解需求，導(dǎo)致數(shù)據(jù)檢索結(jié)果不夠精準(zhǔn)，影響決策效率。同時(shí)，大模型在數(shù)據(jù)檢索中存在幻覺(jué)問(wèn)題，導(dǎo)致結(jié)果不可靠。

資產(chǎn)價(jià)值待轉(zhuǎn)化大模型時(shí)代，基于大模型預(yù)訓(xùn)練將傳統(tǒng)的行業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為行業(yè)領(lǐng)域的大模型資產(chǎn)，將進(jìn)一步喚醒沉睡的數(shù)據(jù)價(jià)值。

可信數(shù)智空間，加速數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)

針對(duì)上述挑戰(zhàn)，華為云Stack可信數(shù)智空間解決方案以智能數(shù)據(jù)生成能力，提供三類AI技術(shù)，加速數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)，賦能業(yè)務(wù)向智能化創(chuàng)新演進(jìn)。

數(shù)據(jù)模型化

通過(guò)ModelArts Studio二次訓(xùn)練和微調(diào)能力，將基礎(chǔ)模型數(shù)據(jù)與行業(yè)語(yǔ)料數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成更符合行業(yè)業(yè)務(wù)特征的場(chǎng)景模型，實(shí)現(xiàn)行業(yè)領(lǐng)域各場(chǎng)景運(yùn)行效率大幅提升。在工業(yè)領(lǐng)域，基于數(shù)據(jù)模型化，缺陷質(zhì)檢正確率提升至99%。

數(shù)據(jù)智能化

DataArts Insight智能數(shù)據(jù)洞察服務(wù)基于NLP大模型技術(shù)的自然語(yǔ)義理解，打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢和分析的技術(shù)壁壘。用戶無(wú)需掌握復(fù)雜的SQL語(yǔ)句或數(shù)據(jù)分析工具，只需用日常語(yǔ)言描述需求，即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能化查詢和分析。基于先進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，能夠精準(zhǔn)理解用戶意圖，快速?gòu)钠髽I(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取相關(guān)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行深度分析，從而實(shí)現(xiàn)自助取數(shù)準(zhǔn)確度超過(guò)85%+、指標(biāo)查詢準(zhǔn)確度達(dá)95%，數(shù)據(jù)分析時(shí)間成本降低50%以上，讓人人都是“分析師”。

數(shù)據(jù)向量化

LakeSearch智能數(shù)據(jù)檢索服務(wù)，基于向量數(shù)據(jù)庫(kù)與檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)傳統(tǒng)知識(shí)庫(kù)與大模型語(yǔ)義搜索功能的結(jié)合，企業(yè)知識(shí)庫(kù)智能問(wèn)答準(zhǔn)確率可提升至90%以上；同時(shí)，優(yōu)化自研高性能BI引擎算法，支持多種加速模式，實(shí)現(xiàn)10億業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng)，提升內(nèi)部客服與技術(shù)支持人員檢索時(shí)效性，目前已經(jīng)在金融客服、政務(wù)12345問(wèn)答等多個(gè)場(chǎng)景中進(jìn)行使用。

基于以上創(chuàng)新技術(shù)，決策者能夠通過(guò)管理駕駛艙把握實(shí)時(shí)狀態(tài)，快速獲取數(shù)據(jù)支持從而輔助業(yè)務(wù)決策；業(yè)務(wù)人員可以更加便捷地操作BI工具，實(shí)時(shí)分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，指導(dǎo)業(yè)務(wù)開(kāi)展；數(shù)據(jù)分析師聚焦BI核心報(bào)表和數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)訴求，數(shù)據(jù)科學(xué)家深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，提供高階分析算法；IT人員將回歸技術(shù)支撐的本位，專注構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)和分析模型，做好數(shù)據(jù)治理工作。

未來(lái)，華為云Stack將持續(xù)攜手行業(yè)先行者，以場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)“用得好”能力持續(xù)提升，讓數(shù)據(jù)越用越有價(jià)值。