什么是企业 AI？

对于负责在大型企业中实施 AI 的团队而言，首要挑战在于让 AI 的推理和输出成为人们日常工作流程中值得信赖的一部分。只有这样，AI 才能在 agentic 运营中提供相关洞察、生成更优质的沟通内容并做出决策。让我们探索企业 AI 不断演进的方法，助力实现这些目标。

什么是企业 AI？

企业级 AI 是指将生成式人工智能及相关技术应用于复杂业务工作负载。这通常始于选择一个大语言模型 (LLM)，并对其进行微调，使其能够理解某一运营领域（如财务或供应链）或特定行业（如医疗保健、零售、制造或金融）的语言和业务逻辑。企业级 AI 系统随后利用组织的独有数据增强模型，并将输出无缝融入日常运营，从而立即创造价值。例如，这可以实现高效的发票处理工作流：AI agent 在后台运行，扫描数据、检查欺诈和合规情况，并在出现异常时提醒员工。

随着 AI 模型逐渐熟悉企业的数据存储和文档，它可以提供更深入的洞察，并更可靠地自动执行任务，例如个性化营销材料，帮助销售人员减轻繁琐工作并优化沟通，或支持应用开发和 IT 运营，例如编码、bug 检测与修复以及文档编写。

随着基础模型不断提升对细微口头、书面或视觉线索的理解，并增强基于海量多样化数据进行推理的能力，融入 AI 的必要性只会日益提高。

与此同时，生成式 AI 系统生成适当输出的能力也在不断提升。这些输出包括文本、图形、视频、计算机代码以及甚至 SQL 查询。为实现这一目标，企业级 AI 系统正趋向于将 AI 模型迁移到企业数据所在的位置，并具备共享语义、嵌入式数据治理，以及与运营系统的直接集成。通过这种方式，AI 系统继承了任务关键型工作负载的支撑基础设施，包括强大的处理能力、访问控制、数据安全以及备份和恢复系统。

通往企业级 AI 的常见路径是通过业务应用程序，因为顶级供应商正在将融入 AI 的模块引入现有工作流。另一种常见选择是使用 AI 数据平台，该平台将 AI 模型与企业数据和计算资源结合在一起，使开发人员能够快速构建、测试和部署 AI 代理和应用。

归根结底，企业级 AI 工作的成功取决于将 AI 模型与成熟且受治理的数据流集成，以实现更值得信赖的推理和洞察。

关键要点

• 企业级 AI 利用机器学习和生成式 AI 功能来解决业务问题。
• 企业级 AI 与消费级 AI 的不同之处在于，它与企业数据流和数据治理系统集成，以提供与特定组织相关的输出。
• 企业级 AI 系统依赖高可用性架构，并且通常存在于多云实施中。
• AI 为企业客户带来的前景，催生了一个不断壮大的生态系统，其中包括模型构建者、AI 集成商以及旨在支持关键任务业务运营的超大规模云平台。

企业级AI解析

企业级 AI 不仅仅是大型组织使用 AI 那么简单。这是一个 AI 模型和 AI agent 基于受治理的企业数据进行推理的过程。这样，AI 系统即可共享已支撑业务运行的业务定义和运营语义，并可嵌入到日常工作流中。

为了发挥实用价值，AI 的决策和输出必须可信。与消费者级或实验性 AI 不同，企业级 AI 在设计上注重安全性、可解释性和可扩展性，因此其智能能力可以成为日常业务成果中值得信赖的一部分。

领先的企业级 AI 系统可以通过沿用用于财务报告、合规和核心运营的同一数据治理基础来赢得这种信任。与常见的消费级 AI 系统不同，企业级 AI 更具情境感知能力，能够理解特定业务的语言，并且它以界定现有运营的逻辑为基础。这些 AI 系统通常会适配到业务应用中制定决策的现有工作流，使 LLM 拥有明确的运营场景，并能够在实时关键任务运营中从被动顾问转变为主动参与者。

企业级 AI 为什么重要？

企业级 AI 系统之所以重要，是因为它们有潜力为嵌入业务工作流中的无处不在的智能 agent 提供支持。AI 系统可以通过自然语言查询让数据分析更易于获取，从而发挥顾问作用；它们还可以自行执行、验证和管理业务流程。这些 AI 系统越来越多地继承核心业务中可信赖的数据流程，使其能够跨系统协作以完成任务。

这些趋势带来的成果体现在自动化工厂、自动驾驶汽车以及功能日益强大且更加个性化的客户服务聊天机器人中。在幕后，企业级 AI 系统正在提升业务工作流的效率，因为 AI 能够支持各行各业做出更出色、更快速且更具战略性的决策。

7 个企业级 AI 用例和优势

企业级 AI 系统已成为许多组织核心业务系统不可或缺的一部分。如下方用例所示，AI 不仅有助于战略规划，还能辅助这些及其他关键业务工作流中的日常决策。

1. 应用程序开发：LLM 可通过提供代码草稿、审查代码、自动生成文档以及在软件开发和测试中管理其他常规 IT 运营，为开发团队提供支持。

2. 业务运营：企业级 AI 已经发展到可以融入可信的企业数据流，这些数据流为财务报告、欺诈检测和战略决策提供依据。通过继承这些系统的计算能力和数据治理能力，企业级 AI 系统已成为人力资源、物流、制造、医疗保健以及众多其他行业后台运营中值得信赖的合作伙伴。

3. 内容创作：保险、供应链和金融等众多行业的企业正在使用 AI 助手来研究和起草常用文档，从而加速创建各类内容。文档获得批准后，即可翻译成多种语言。

4. 客户运营：通过连接企业数据和文档存储库，自动化客户服务交互可以提供更加个性化的服务。它们能够理解客户情绪，查阅客户的购买历史，及时掌握以往互动情况，并使用客户的母语或方言进行交流。

5. 市场营销：企业可以利用能够访问买家资料和购买历史的 AI agent，大规模实现精准触达并改进客户培育工作。随后，这些 agent 可以在数秒内生成相关且引人入胜的推介内容，旨在吸引特定客户。

6. 销售：由 AI 提供支持的虚拟销售代表能够以温和且亲切的方式引导潜在客户完成业务交易。AI 还可以为较长的销售周期和销售潜在客户开发生成个性化消息。

7. 战略与财务：由于 AI 模型可以访问用于战略和财务报告的海量可信数据集，并可通过自然语言交互进行查询，因此它们已成为分析系统的内在组成部分，用于监控业务绩效和竞争对手的业绩，并通常实时提供建议。

如何四步实现企业级 AI

要让企业 AI 有效发挥作用，理想情况下，模型需要理解组织的业务逻辑和语义，并能够访问可信的数据和文档存储。以下是构建您自己的系统时需要考虑的步骤：

1. 明确愿景并确定应用场景

审视您当前的流程，甚至是较为简单的流程自动化，并找出 AI 可以介入并提升效率的领域。AI 能否在文档处理或客户服务环节中，让一名忙碌的员工从工作流程中解脱出来？这些应用场景应切实可行，并有望带来投资回报。

2. 充分利用您的数据基础

由于 AI 结果取决于输入数据，因此 AI 系统访问的数据需要准确、完整，并可通过强大的管道进行访问。实现这一点的最佳方式，是让 AI 系统继承财务及其他运营等其他任务关键型系统所采用的可信数据治理和安全系统。

3. 评估试点模型

根据准确性和延迟等关键绩效指标对这些试点项目进行严格测试，并评估 AI 系统对业务部门人员的帮助程度。

4. 扩展系统并将其制度化

如果试点取得成功，请确定可以在组织内哪些方面进行扩展和复制。克服技术挑战之后，长期成功往往取决于 AI 是否能够无缝融入员工现有的工作流程。

企业如何立即获得企业 AI？

企业 AI 系统为企业提供了各种选项来将生成式 AI 引入运营中。

嵌入企业应用的 AI，可以成为领导者向利益相关者（从一线员工到高管）展示生成式人工智能如何改善业务运营的低风险途径。企业应用供应商（如 Oracle、SAP 和 Workday）在 ERP、CRM 和 HCM 等业务系统中提供 AI 生成的洞察和工作流。联系您的主要供应商合作伙伴是迈向企业级 AI 的重要第一步。

使用一系列业务数据来增强生成式 AI 模型，这也是一种竞争优势。首席数据官的一项关键目标是使数据战略和治理结构与 AI 数据使用保持一致。由此，企业可以选择开源和专有 LLM，找到在规模和复杂程度上适合其需求的模型。由于AI系统受益于海量且多样化的数据集，因此常见的AI数据战略是围绕数据湖仓架构构建的；数据湖仓结合了数据湖的灵活性以及数据仓库的性能和数据管理功能。

企业还可以选择一个 AI 数据平台，将 AI 引入其数据所在的位置，并且已具备数据治理、报告和业务逻辑。系统可以使用检索增强生成和向量数据库，通过一种简单且安全的方式，利用这些安全、受治理的数据来增强输出结果。

扩展对来自多个云提供商的 AI 服务的使用，也是一种流行的选择。多年来，云技术供应商一直为异常检测和计算机视觉等操作提供 AI 和机器学习模型。通过这些 AI 服务，开发人员可以在不影响应用开发速度的情况下将机器学习添加到应用中，并且通常可以对模型进行训练，以获得更准确、更相关的结果。

云服务提供商在基础设施领域同样表现突出。深度学习是大多数企业迄今为止运行过的计算资源消耗最大的系统。因此，他们正在寻找拥有训练和交付生成式 AI 所需的 GPU 的云基础设施。这些服务还受益于云技术的弹性和按量计费的定价，有助于降低 AI 的成本。

政府和某些组织可能需要严格控制 AI 技术和相关数据的部署位置和方式；AI 技术的操作人员及其相关政策；以及保护数据的流程和系统。大型云服务提供商可以在全球范围内提供主权云和主权 AI 选项。

独立软件供应商可以为制造、零售、法律、建筑及其他行业的企业客户提供生成式 AI 支持。

归根结底，想要采用企业级 AI 的公司无需单打独斗。即使某项 AI 计划陷入停滞，仍有机会取得变革性成果。

消费级 AI 与企业级 AI 有什么区别？

虽然消费级 AI 和企业级 AI 提供一些相同的基本功能，但消费级 AI 侧重于个人体验和娱乐，而企业级 AI 则致力于应对业务挑战并帮助提高效率。

接下来，让我们更详细地了解这两者之间的差异。

消费者 AI

消费级 AI 为 Siri、Alexa 和 Google Assistant 等热门虚拟助手提供支持，帮助实现语音搜索、智能家居自动化，以及音乐或电影的个性化推荐。消费级 AI 通常利用广泛的公共数据领域进行训练，消费级 AI 应用一般主要用于个人用户交互。虽然这些系统在设计上具有可扩展性，能够支持数百万的用户，但在任务的复杂性方面却仅能够满足个人需求、仅支持个人数据，例如语音录音、位置信息或浏览历史记录。

企业 AI

企业级 AI 则为企业和各类组织（如政府机构或医疗保健提供商）提供支持，旨在提高运营效率、决策质量和生产力。与消费级 AI 不同，消费级 AI 旨在基于广泛的知识库回答问题，例如历史或园艺；企业级 AI 通常经过微调，能够在特定领域进行推理，例如医疗保健、科学研究、运输物流或产品支持。从本质上讲，企业级 AI 通常与业务运营、客户信息或专有知识相关的敏感数据配合使用，因此需要采取强大的安全措施来保护这些数据免受未经授权的访问或破坏。在许多成功的企业级 AI 解决方案中，信任源于现有的数据治理系统，并能自然融入现有工作流。企业 AI 的常见应用包括客户服务聊天机器人、数据分析工具和供应链优化系统。

借助 Oracle 解决方案，以您想要的方式获取企业 AI

借助 Oracle Cloud Infrastructure (OCI)，您可以将行业领先的基础模型与受治理的企业数据相结合，打造覆盖整个企业的 AI 系统。Oracle AI Data Platform 可帮助您将企业中的各种类型数据（结构化、非结构化、批量和实时数据）统一到一个开放且互联的平台中。现在，您拥有了一条面向 AI 就绪的数据管道，可为低代码、专业代码平台提供支持，帮助开发人员更轻松地构建、测试和部署 AI agent。

借助 Oracle AI Data Platform，您可以充分利用 OCI 优化的基础设施，最大限度减少数据移动，并在 OCI、本地和多云环境中轻松编排 AI 解决方案，从而大规模部署可信赖的 AI 系统，使其能够在您的业务运营所在地运行。立即免费试用 OCI。

企业领导者早已认识到 AI 对其业务的潜在价值。通过将部分数据连接到孤立的 AI 系统，他们已经取得了一定成效。如今，云平台和企业数据库为 AI 模型和 agent 提供了简化的路径和可信赖的基础，使其能够作为合作伙伴融入日常核心业务运营流程。

企业 AI 的常见问题解答

什么是企业 GenAI？

企业生成式 AI 是指企业使用生成式 AI 模型来改进运营。这可能包括使用 LLM 提高开发人员工作效率、在业务应用中添加 AI 生成的洞察，或使用 LLM 让员工通过自然语言提示查询知识库。

企业 AI 市场有多大？

分析师估计，2024 年企业 AI 服务市场规模为 239.5 亿美元，并预计到 2030 年将达到 1,552 亿美元；这意味着 2025 年至 2030 年的复合年增长率为 37.6%。然而，完整的市场潜力很难评估，因为 AI 需要洁净的数据源，因此企业级 AI 往往是延续了近十年来一直在进行的数字化转型工作。话虽如此，分析师一致认为未来将实现显著增长。