AI应用最大的问题不是技术，是数据问题

在当下这个科技飞速发展的时代，人工智能技术正以前所未有的速度蓬勃兴起，从最初的聊天模型不断进化，逐渐拓展到各种实际应用场景之中，国家层面大力给予支持，资本纷纷涌入，市场呈现出一片热火朝天的景象，机会与挑战并存。然而，当真正深入到 AI 应用的实践环节时，人们却发现，阻碍 AI 落地生根的关键因素并非技术方面的缺陷，而是数据所存在的瓶颈问题。

套壳应用的困境

张总是某国企数字化转型项目的负责人，他决定引入 AI 助手来提升整体工作效率。可当项目正式上线之后，员工们纷纷反馈：“这个助手仅仅只能回答一些通用性的问题，一旦询问公司内部的制度、具体业务流程以及专业知识，它就完全答不上来了。” 同样，在医疗科技领域工作的李工程师，开发了一款基于通用大模型的医疗诊断助手。可在测试阶段问题频出，虽然它能够讲述一些常见疾病的通用知识，但对于罕见病例的特征却无法精准识别，更别提结合医院过往的历史病例来提供有价值的参考了。

这些真实发生的情景，生动地揭示了当前 AI 套壳应用所面临的极为尴尬的局面。所谓套壳应用，通常指的是直接调用通用大模型的 API，仅仅只是简单地添加一个用户界面，就急匆匆地推向市场。这类应用表面上看起来十分便捷，但实际上却难以真正触及并解决各行业的痛点问题。通用大模型是基于互联网上公开的数据来进行训练的，严重缺乏特定行业的专业数据作为支撑。它们就像是一种万金油，虽然看似涉猎广泛，但对各个领域的专业问题都只能是浅尝辄止。

当询问 “人工智能未来的发展趋势” 时，它们可以头头是道地进行回答；可一旦问到 “贵公司去年第四季度销售额的环比增长率” 这样涉及具体业务数据的问题，便立刻哑口无言。问题的根源就在于数据存在着断层 —— 通用模型与具体的应用场景之间缺少了必要的专业数据连接。

定制模型：数据引领的时代

某银行早在 3 年前就开始积极探索 AI 应用。起初，他们尝试接入市面上那些流行的大模型，但效果却差强人意。然而去年，该银行转变策略，投入大量资源，对内部十年来的客户服务记录、各种规章制度、产品说明书以及专家经验进行收集整理，构建起一个专属的知识库，并以此为基础，基于通用模型的基座进行微调，成功打造出行业定制模型。模型上线之后，智能客服的准确率一举提升了 40%，业务处理效率更是提高了 56%。

而王医生所在的三甲医院也开启了智慧医疗项目。王医生并不满足于市面上现有的通用医疗 AI 助手，于是决定充分利用医院 20 年来积累的诊疗数据、医学影像资料以及专家会诊记录，来训练一款定制化的医疗模型。这一模型能够深入分析患者的历史数据，并结合最新的病例情况提供精准的诊断建议，辅助医生进行决策，从而大幅降低了误诊率。

这两个案例淋漓尽致地展现了数据在 AI 应用过程中所占据的核心地位。定制模型之所以能够区别于通用模型，其关键就在于行业专属数据的深度融入与融合应用。数据就像是模型成长所必需的 “养料”，直接决定了模型的能力边界范围。如果没有金融领域的专业数据作为支撑，模型又怎么可能理解复杂多变的金融产品特性呢？倘若缺少了医疗数据的训练，模型又如何能够精准地识别各种疾病特征？若无法律案例的持续喂养，模型又怎样准确解读晦涩难懂的法律条文含义？

在当下，AI 的技术架构已经日益成熟完善，算法的优化空间逐渐变得有限。在这种情况下，真正能够为企业带来竞争壁垒的，其实是那些独特的数据资源，其价值早已远超单纯的算法创新。

结语

智能化转型已经步入下半场阶段，企业不再仅仅追逐表面华丽的 AI 应用，而是开始深度聚焦于数据资产的建设工作。未来，AI 应用领域的竞争格局将取决于谁能掌握更优质的数据资源，谁能构建起更为系统、完善的数据资产体系。

在知识星球上，汇聚着一群对大数据技术充满渴望的领航者，他们致力于掌握 AIGC 的前沿应用，积极寻找数字化转型过程中的秘籍。这里宛如一个理想的知识家园，为每一位探索者提供着丰富的精神食粮。

来源（公众号）：数据治理体系