企業(yè)數(shù)據(jù)與企業(yè)收益

數(shù)據(jù)已經(jīng)不再是簡單的文字編碼。在以大語言模型為基礎(chǔ)的人工智能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理的條件下，數(shù)據(jù)被賦予了清晰的內(nèi)容和數(shù)據(jù)之間的深層次關(guān)系，這種數(shù)據(jù)之間的深層次關(guān)系只有在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中通過海量數(shù)據(jù)運(yùn)算才能獲得，不是數(shù)據(jù)存量有限和計(jì)算能力有限的個(gè)體大腦所能實(shí)現(xiàn)的。

企業(yè)的發(fā)展以及未來市場收益等，都是市場隨著時(shí)間變化而變換時(shí)，深層相關(guān)數(shù)據(jù)相互作用的結(jié)果。舉例來說，一個(gè)人從事蘋果種植，那么在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中會(huì)被匹配果汁、果醬、蘋果派等這些不同維度的工用、民用中對(duì)應(yīng)不同工序的產(chǎn)品，這些不同維度的梯度數(shù)據(jù)經(jīng)過深入數(shù)據(jù)整理后為人工智能提供了答案的基礎(chǔ)。如今，這些數(shù)據(jù)已經(jīng)在不同數(shù)域中的大語言模型（簡稱為大模型）中做了充分的準(zhǔn)備，以便實(shí)現(xiàn)隨時(shí)為答案請(qǐng)求者提供各式各樣的答案。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)在每個(gè)大小不同的數(shù)域中是有層次的，因?yàn)閷哟问沁壿嬄窂剑斯ぶ悄茉诜答伌鸢附o請(qǐng)求者時(shí)，問題的起點(diǎn)即是答案的起點(diǎn)，也就是說數(shù)據(jù)在被應(yīng)用時(shí)具有同等的權(quán)重。

人工智能大語言模型是對(duì)網(wǎng)絡(luò)中現(xiàn)存數(shù)據(jù)的相關(guān)性預(yù)先處理并形成動(dòng)態(tài)答案，以滿足不同答案請(qǐng)求者的多樣需求。簡單的講，大語言模型人工智能利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)為客戶輸出答案，在數(shù)據(jù)處理過程中參與答案輸出的數(shù)據(jù)源就是相關(guān)性最高的數(shù)據(jù)源。這些數(shù)據(jù)源具有答案的參考價(jià)值和佐證性，因此它們會(huì)同時(shí)跟答案一起提供給問題請(qǐng)求者。這種做法不僅能夠佐證數(shù)據(jù)的真實(shí)性，同時(shí)也能為請(qǐng)求者提供解決問題或?qū)嵤╉?xiàng)目的具體實(shí)施者。例如，如果有人問什么樣的挖掘機(jī)適合在寒帶作業(yè)？人工智能在提供答案的同時(shí)也會(huì)把答案中被使用到的生產(chǎn)這種挖掘機(jī)的企業(yè)信息提供出來，提問的人既知道了問題怎么解決也知道了找誰解決！

人工智能答案質(zhì)量與大語言模型在對(duì)應(yīng)數(shù)域中所有使用的數(shù)據(jù)有關(guān)，因?yàn)閿?shù)據(jù)是人工智能答案的基材、沒有優(yōu)良的數(shù)據(jù)就不會(huì)有優(yōu)質(zhì)準(zhǔn)確的答案、這就跟沒有好鋼筋水泥等基材就無法蓋出優(yōu)質(zhì)的樓房是一個(gè)道理，因此人工智能在不同語言環(huán)境中對(duì)同一問題提供的答案并不相同；

在人人手機(jī)在手、事事請(qǐng)求智能答案的時(shí)代、企業(yè)在制定很多決策，尤其是在將產(chǎn)品推向國際市場進(jìn)行銷售時(shí)，不得不依賴企業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的使用，特別是國際采購商，幾乎人人都使用比如Google、還有Bing這種結(jié)合了ChatGPT的人工智能檢索工具尋找設(shè)備采購的答案，在這個(gè)時(shí)代、企業(yè)如果不積極使用數(shù)據(jù)參與到被采購商使用的數(shù)據(jù)市場中，幾乎等同于喪失了與國際市場的聯(lián)系；

企業(yè)利用自身產(chǎn)品和數(shù)據(jù)參與大語言模型人工智能的數(shù)據(jù)處理，不僅能解決企業(yè)目前的產(chǎn)品出口銷售的問題，人工智能大語言模型在處理數(shù)據(jù)深度性上，也能為企業(yè)提供源源不斷的未來銷售機(jī)會(huì)。因此，使用數(shù)據(jù)積極參與人工智能是企業(yè)參與國際市場和出口的必要前提！