2022年末ChatGPT的横空出世及其之后的持续迭代，以一种人人可亲身感知的方式，把人工智能在自然语言领域里的重大进展在一夜之间展示在世人面前。而在企业应用场景方面，之前的AI技术都集中在相对专业的应用场景内，如机器视觉、语音识别、或推荐系统、风控管理等。但是语言，作为人类重要的思维工具以及知识组织和传播的最主要手段，其“能力泛化”的可能性远远超出了其他领域。因此，当ChatGPT能够与人类进行深入、富有深度的对话时，人们开始想象一个真正能够理解业务或专业、思考解答专业问题、甚至进行业务的组织、管理和创新的机器的可能性。对企业的数字化转型进程而言，生成式AI技术带来的潜在影响很容易让人将之类比于交通史上铁路系统的发明、亦或动力系统中对交流电的引入。

在生成式AI技术出现之前的十多年间，数字化转型一直是企业采取的一项重要战略，来促进企业在新的商业环境中保持竞争优势、创造新的商业机会。根据2011年，数字化转型最早的提出者之一——Gartner的定义，数字化转型包括从IT现代化升级(比如全面云化升级),到通过数字技术进行业务优化(比如精准营销)或业务模式创新(比如创新的引流和盈利模式)的一系列战略举措。近几年来，数字化转型的重点聚焦领域，已经越来越转向企业数据资产的建立，神州数码集团的创始人和CEO郭为在《数字化的力量》一书中，对此提出了全面和系统的论述。

而生成式AI出现之前，数据一般只有经过结构化处理之后，才能够在企业应用环境中发挥作用；而在企业的经营活动中，产生的大量的数据无法被结构化处理，比如内部海量的会议纪要、周报、季报，其中包含大量关于企业具体业务事项的分析和讨论；企业的大量的合同文本、项目验收材料，其中包含有大量的交易细节；而在销售和客服人员与顾客的线上互动文本，其中也有一手的客户对产品和服务的反馈；再有，就是企业产品的大量的用户手册、故障分析文档、产品服务和支持技术资料等等，其中有丰富的技术支持所需的知识。

所有这些包含的非常有价值的信息和知识，以往只能限于少数专家或管理者的随机及离散地利用。传统的数据处理和分析方法对这种非结构化的文本数据无所适从。高价值的信息无法被有效提取，意味着企业可能错失了重要的决策依据、市场洞察和创新机会。

来源：北京信百会信息经济研究院

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