GenAI关键字列表
在许多情况下，GenAI模型已经“可供消费者使用”，无需大量软件开发即可启动，但在为AI计划投入大量资源之前，从小处着手并验证想法至关重要。
当AI生成的答案看似合理，但实则与事实不符或完全是凭空捏造时，就会产生幻觉，在实时客服对话中，这些幻觉会引发严重问题，错误的答案会削弱客户信任、损害品牌信誉，还会给整个客服团队带来额外的工作负担。
零售巨头劳氏将终端用户反馈闭环与AI工具优化相衔接的成功经验
在与利益相关者建立联系并在整个过程中构建反馈循环，以提高系统的实用性并确保其按预期运行，这是劳氏应用AI的历程中的关键支柱之一，劳氏始终坚持的一件事是深入一线，了解工具的使用情况，与一线员工互动的工程师能够更好地解决问题，并了解未来规划应如何制定。
一家亚洲金融服务公司发现其团队正在非正式地使用AI来简化应用开发流程，管理者接受了这一创新，创建了一个通用的数据层，使团队能够自动化数据标注等耗时步骤，从而将AI应用开发时间缩短了一半。
研究显示，超过半数的企业的GenAI项目以失败告终。CIO们误解了技术的成熟度，未能关联业务价值，以及缺乏投入，这些都会导致项目失败。
美国第一资本投资国际集团负责企业AI的执行副总裁指出，在美国第一资本投资国际集团，他管理的数据量将达到数百拍字节，并在几年内接近艾字节级别，这笔数据财富是美国第一资本投资国际集团充分利用AI的关键资产，他认为数据治理和可访问性是AI成功的另外两个关键要素。
欧莱雅与英伟达的合作将使其能够扩展其CreAItech GenAI平台，该平台可以从产品模型中创建可视化和素材，这样做的目的是减少创意团队为营销或研究目的设计和渲染图像及3D模型所需的时间，这个过程可以实现自动化，使其团队能够快速测试和迭代不同的营销策略。
研究报告揭示了一个令人不安的现实，LLM应用常常存在严重的安全漏洞，这些问题在高风险场景中出现的频率远高于其他任何类型的系统，表明LLM的部署带来了尤为突出的风险。
长期以来，合成数据一直被用于为AI创建更大的训练集，同时保护隐私和敏感信息，但过去，其使用一直局限于能够负担得起数据科学家的公司，GenAI正在改变这一切。
随着GenAI 功能的普及，企业必须实施保护措施来管理风险，特别是在输入 输出处理和微调实践方面，尽早建立这些控制措施可以确保安全、合规地采用AI，同时不损害创新。
工商保险巨头信诺保险利用AI聊天机器人改善客户体验的经验和教训
健康保险公司信诺保险正试图通过将客户与AI机器人连接来改善客户体验，但分析显示，GenAI可能会犯错。
确保在AI生成的提案请求中的透明度，并让供应商承担责任，是系统集成商评估过程中的一个重要环节，本文介绍了企业在评估过程中应该注意的事项。
沃尔玛推出深度整合进APP的AI购物助手Sparky，它能总结评论、规划场景、甚至主动预订商品与服务，用户研究显示27%的消费者已更信任AI建议而非网红推荐。
随着银行业将AI技术融入日常运营，且模型逐渐成熟，应用案例的构成正朝着具备客户交互功能的GenAI能力转变。
艰难的实践经验揭示了构建GenAI能力过程中常见的技术陷阱，并提供了克服这些陷阱的有效策略。
报告显示，每个企业平均使用6.6个高风险GenAI应用程序，这意味着，CISO需要对员工正在使用的每个GenAI应用程序进行风险评估，然后制定员工必须遵守的政策和程序。
沦为转型炮灰还是突破局限 CIO如何从技术领导者转变为业务增长引擎
数据显示，80%的CIO已突破传统IT职责，18%的CIO更直接领导非IT部门。
Salesforce以80亿美元收购Informatica对企业数据和AI意味着什么
Salesforce以80亿美元收购数据管理先驱Informatica，构建覆盖数据治理、AI模型和商业应用的一体化平台。
研究机构称，现在平均每个企业每月与AI工具共享的数据量超过7.7GB，75%的企业用户正在使用具有GenAI功能的应用程序。
只需三秒钟的音频，犯罪分子现在就能克隆某人的声音，而这些音频很容易从网上或社交媒体上分享的视频中获取。
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