|内容简介

这份白皮书深入探讨了到2025年，如何通过将数据治理与企业业务目标紧密结合来提高生成式人工智能项目的投资回报率。文章首先定义了生成式AI的基本概念及其对企业运营可能产生的影响，强调了在快速发展的技术环境中，有效管理数据资产对于保持竞争力的重要性。接着，它分析了当前企业在实施生成式AI解决方案时面临的挑战，包括但不限于数据质量、隐私保护以及合规性等问题，并提出了一系列策略建议，旨在帮助企业克服这些障碍。 该文档还特别强调了建立强有力的数据治理体系是确保项目成功的关键因素之一。它提倡采用敏捷方法论来进行持续改进，并鼓励跨部门合作以促进信息共享和知识转移。此外，文中还讨论了利用先进的数据分析工具和技术来优化决策过程的方法，从而实现更高效地资源分配和风险管理。 最后，作者通过案例研究展示了几个成功应用上述原则的企业实例，证明了当组织能够有效地将其数据战略与整体商业目标相协调时，不仅能够加速创新步伐，还能显著提升其财务表现。总之，这份报告为那些希望利用生成式AI技术推动增长但又担心相关风险的企业提供了宝贵的指导和见解。