以下文章來源于CIOCDO?，作者CIO.com&睿信咨詢
在一個充滿風險的領(lǐng)域，避免不利結(jié)果與獲得改變游戲規(guī)則的優(yōu)勢同樣重要。成功的?CIO?會找到平衡風險和回報的方法。
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在人工智能的動蕩中，技術(shù)正在迅速崛起，初創(chuàng)公司正在爭奪關(guān)注，超大規(guī)模企業(yè)正在爭先恐后地爭奪市場份額。這種環(huán)境甚至對最精明的首席信息官的決策能力也提出挑戰(zhàn)。但無論是否準備好，都必須做出具有深遠影響的選擇。停滯不前不是一種選擇。
“人工智能發(fā)展迅速，所以我們不想拖延。我們需要準備好回應我們的首席執(zhí)行官，以解決人工智能的問題，“Covanta的首席信息官Srini Gudipati說，Covanta是一家專門從事可持續(xù)材料管理的公司，包括大規(guī)?；厥?。
Forrester Research新興技術(shù)副總裁?Brian Hopkins?對此表示贊同?！拔覀儫o法足夠快地篩選所有這些，但你不能坐以待斃。機會太大了。有很多風險和很多地雷需要導航，”分析師說。
有一件事是肯定的：未來幾年將有大量資金押注在人工智能技術(shù)上。根據(jù)?IDC?的數(shù)據(jù)，人工智能的核心?IT?支出將從?2024?年的?2356?億美元增長到?2027?年的?5210?億美元。
一、應對風險
進行任何賭注或投資的第一步是了解您承受風險的能力。韋伯斯特銀行（Webster Bank）的首席信息官Vikram Nafde表示：“我們對采用人工智能技術(shù)保持審慎和有計劃的方法，符合我們作為傳統(tǒng)金融機構(gòu)的適度風險偏好，”韋伯斯特銀行（Webster Bank）的首席信息官Vikram Nafde說，韋伯斯特銀行是一家擁有超過750億美元資產(chǎn)的商業(yè)銀行，通過商業(yè)銀行、消費者銀行和HSA銀行（一家專注于醫(yī)療保健的金融服務提供商）提供數(shù)字和傳統(tǒng)服務。
在人工智能方面，Nafde認為所選供應商的風險，以及使用的商業(yè)價值案例，以及該倡議的成本。首席信息官已經(jīng)制定了解決這三個問題的策略。
對于供應商，Nafde從建立超大規(guī)模企業(yè)開始?！拔覀兿胍粋€由大型、成熟的參與者組成的生態(tài)系統(tǒng)，”他說。鑒于與韋伯斯特銀行的現(xiàn)有關(guān)系，其中包括AWS和Microsoft。盡管他更喜歡與大型公司合作，但納夫德也在關(guān)注那些已經(jīng)構(gòu)建了在超大規(guī)模機器上運行的生成式人工智能工具的小公司。其中一家公司已經(jīng)建立了一個工具，可以根據(jù)以前的互動和其他市場數(shù)據(jù)來預測客戶的意圖和行為。
為了找到有前途的用例，韋伯斯特銀行征求了數(shù)十個提案，并決定從三個可以帶來切實好處的提案開始。該銀行現(xiàn)在正在實施這些概念驗證?（POC） 計劃：智能搜索內(nèi)部生產(chǎn)力、具有?AI?功能的自動化以協(xié)助銀團商業(yè)貸款工作流程，以及客戶流失預測。
為了應對第三個風險領(lǐng)域，即成本，Nafde正在帶頭努力為內(nèi)部員工提供必要的技能、能力和工具，以便在內(nèi)部開展人工智能計劃。Nafde說：“通過投資開發(fā)我們的全職員工（FTE）并為我們的技術(shù)人員提供必要的專業(yè)知識，我們的目標是最大限度地減少對外部顧問的依賴，并最大限度地提高我們從內(nèi)部推動創(chuàng)新的能力?！?/strong>
在Covanta，Gudipati正在逐案實施人工智能，專注于一次解決一個問題，其實施完全在成熟技術(shù)的能力范圍內(nèi)。“我們正在謹慎行事，因為LLM（大型語言模型）的興起帶來了新的數(shù)據(jù)安全風險，”他說?！霸谶^去的幾年里，我們一直在使用開源模型開發(fā)自己的內(nèi)部人工智能能力。這確保了我們的敏感數(shù)據(jù)和知識產(chǎn)權(quán)不會被外部提供商使用。”
Covanta的一個POC旨在通過識別進入Covanta設(shè)施的丙烷罐等物品以及無害的可回收物，來降低將危險材料帶入Covanta設(shè)施的風險。Gudipati說：“我們正在探索的技術(shù)使用人工智能和X射線技術(shù)分析入境卡車，以發(fā)現(xiàn)丙烷罐的輪廓，以免它與Covanta的巨型破碎機撞擊時爆炸。這是一個巨大的危險，代價很高。根據(jù)Gudipati的說法，消除每小時花費約10,000美元的火災危險應該使實施能夠收回成本?！?/span>
【睿觀：
（一）POC項目的技術(shù)原理
1.X射線技術(shù)：X射線掃描可以透視卡車的載貨部分，生成物品的內(nèi)部圖像。X射線技術(shù)常用于安全檢查，能夠揭示包裹或貨物中的內(nèi)容結(jié)構(gòu)，包括金屬、塑料、液體等不同材料。
2.人工智能分析：AI技術(shù)用于分析X射線圖像，識別特定的物品輪廓和特征。在這個應用場景中，AI模型經(jīng)過訓練，可以識別丙烷罐等潛在危險物品的形狀和特征。
（二）應用目的
1.風險降低：主要目的是防止丙烷罐等危險物品進入Covanta的處理流程，因為這些物品在處理過程中可能會引發(fā)爆炸，造成巨大的安全隱患和經(jīng)濟損失。
2.成本效益：Gudipati提到，每小時的火災危險成本約為10,000美元，通過實施這項技術(shù)，能夠有效避免這類危險事件的發(fā)生，從而節(jié)省可能發(fā)生的高額處理費用。
結(jié)論：Covanta的這項POC項目通過結(jié)合X射線和AI技術(shù)，能夠有效識別和篩選進入設(shè)施的危險物品，如丙烷罐，從而降低安全風險并實現(xiàn)經(jīng)濟效益。這種技術(shù)應用可以顯著提升處理設(shè)施的安全性和經(jīng)濟性，防止?jié)撛诘氖鹿屎蛽p失?！?/p>
在另一項實施中，Covanta正在使用人工智能來檢查潛在客戶的網(wǎng)站，以衡量公司的碳足跡，以及公司是否有資格獲得聯(lián)邦能源信用。“我們的數(shù)據(jù)團隊使用Amazon?云上的?Gen AI?來探索可持續(xù)性指標。因此，這有一個創(chuàng)收的方面，“他說。
此外，Covanta正在使用Salesforce的CRM案例管理工具來創(chuàng)建發(fā)票，并使客戶能夠直接與Salesforce機器人交談，以回答任何發(fā)票問題。Covanta還使用人工智能對合同進行法律審查，檢測和突出可能的風險點。“這些都是默默無聞地使用工具的好例子，”古迪帕蒂說。
二、公共部門的謹慎
傳統(tǒng)上，政府機構(gòu)是最規(guī)避風險的組織之一，必須在公眾的監(jiān)督下運作，公眾對沒有回報或?qū)⒐駭?shù)據(jù)置于風險之中的項目幾乎沒有容忍度。
“在哈里斯縣，我們將數(shù)據(jù)機密性、完整性和可用性放在解決方案設(shè)計和架構(gòu)的最前沿，”哈里斯縣通用服務執(zhí)行董事兼哈里斯縣首席信息官Sindhu Menon?說，哈里斯縣是德克薩斯州最大的縣，也是全美第三大縣，按人口計算，該機構(gòu)為休斯頓地區(qū)的?470?萬公民提供服務。
與Gudipati和Nafde一樣，Menon和她的團隊正計劃使用超大規(guī)模企業(yè)作為相對低風險的選擇。雖然是一個多云環(huán)境，但該機構(gòu)的大部分云實施都托管在Microsoft Azure上，其中一些托管在AWS上，一些托管在ServiceNow的311公民信息平臺上。根據(jù)Menon的說法，哈里斯縣有大約六個基于人工智能的POC處于規(guī)劃階段，其中包括一個使許可處理現(xiàn)代化的POC，另一個使司法程序現(xiàn)代化的POC。
三、奠定基礎(chǔ)
為了開發(fā)POC?實現(xiàn)，Menon?和她的團隊正在建立一個實驗室，預計將于?2024?年?3?月首次亮相，用于在推出前測試?AI?工具。該實驗室位于縣政府大樓內(nèi)，將吸引來自多個部門的成員，包括該縣的數(shù)據(jù)團隊和架構(gòu)團隊。
“參加全縣的測試和參與非常感興趣。我們的目標是將團隊聚集在一起，提供一個安全的環(huán)境來學習和測試解決方案，“她解釋道。對于一個可能涉及當前托管在Azure?上的?Snowflake?數(shù)據(jù)湖的典型項目，Menon?強調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要。“人工智能工具依賴于這些解決方案中使用的數(shù)據(jù)。需要良好的數(shù)據(jù)管理實踐才能獲得預期的結(jié)果和人工智能解決方案，“她說。
同樣，Nafde組建了一個由韋伯斯特銀行首席企業(yè)架構(gòu)師和首席數(shù)據(jù)官領(lǐng)導的大約二十多人的人工智能治理團隊，其中包括技術(shù)人員、風險和合規(guī)人員以及律師。該銀行人工智能團隊的一個重點同樣是數(shù)據(jù)質(zhì)量。為此，該集團為銀行的Snowflake環(huán)境實施了數(shù)據(jù)質(zhì)量和治理工具。
對于卡萬塔的Gudipati來說，第一步是通過建立一個強大而全面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)來實施人工智能技術(shù)和服務，使公司“為人工智能做好準備”。
Gutipati解釋道：“AI?受到高質(zhì)量數(shù)據(jù)的滋養(yǎng)，因此我們使用?Talend?創(chuàng)建了一個全面的數(shù)據(jù)管理結(jié)構(gòu)，將?Snowflake?用于我們的運營數(shù)據(jù)存儲和倉庫。然后，我們在?AWS?上實施了一套全面的?AI?工具，這些工具本身可以很好地協(xié)同工作，為我們提供真正的?AIOps。我們廣泛使用亞馬遜進行基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)存儲，因此使用它們很有意義，”Gudipati?繼續(xù)說道，他補充道，“我們完成了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，在此基礎(chǔ)上人工智能可以真正發(fā)揮其全部潛力?！?/p>
四、鎖定風險
由于運行人工智能算法并不便宜，因此每個項目都存在成本高于預期的風險。
“人工智能引擎的運行成本很高，因為它們比傳統(tǒng)人工智能消耗更多的處理器，因此我們必須密切關(guān)注成本，”Gudipati說。
納夫德對此表示贊同?！叭藗儧]有意識到人工智能模型必須攪動如此多的計算資源。他們不知道這要花多少錢，“納夫德說?！拔覀冇杏嬎惴盏某杀居|發(fā)器。我們相信我們可以管理運行成本，因為我們將不斷評估成本。
與云服務提供商（包括超大規(guī)模提供商）合作并非沒有鎖定風險。盡管有可能從一個云提供商轉(zhuǎn)移到另一個云提供商那里獲得更好的交易，但遷移的勞動力和費用令人生畏，可能會抵消任何潛在的節(jié)省。例如，Snowflake在Microsoft Azure或AWS上運行，因此可以從一個移動到另一個?！拔也徽J為這是不可能的，但你需要做一些基礎(chǔ)工作。提前考慮一下是件好事，“古迪帕蒂說。
五、不要只是站在那里，做點什么
對于首席信息官來說，以前很少有技術(shù)能夠像生成式人工智能那樣必須采取行動。風險緩解策略面臨著高層管理人員的推動，他們不希望自己的公司落后。
“這可能是歷史上第一次，非技術(shù)高管可以看到一些東西并對此感到興奮，因為他們可以參與其中。這一直是引發(fā)董事會層面興趣的關(guān)注點，”Forrester?的?Hopkins?說。
在金融服務領(lǐng)域，Nafde認為，支付公司Stripe和移動應用程序MX等初創(chuàng)公司可以使用人工智能來接管客戶關(guān)系?！坝脩粜袨榭赡軙l(fā)生很大變化，以至于人們不會想到線下銀行，而是想到他們正在使用的支付應用程序，”Nafde說?！敖鹑诳萍脊竞统鮿?chuàng)公司將利用人工智能來超越老牌企業(yè)，否則將精疲力竭?！?/p>
然而，與初創(chuàng)公司不同的是，老牌公司不能冒著將全部押注在人工智能上可能帶來的損失的風險。他們面臨的挑戰(zhàn)是引導一條中間路線，產(chǎn)生底線結(jié)果。Gudipati說：“我們不會告訴全世界我們是一家基于人工智能的公司，但我們將其用作日常解決問題的工具?！?/p>
【睿觀：本文探討了首席信息官（CIO）在快速發(fā)展的人工智能（AI）技術(shù)領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)與機遇，特別強調(diào)了他們?nèi)绾卧谧非髣?chuàng)新的同時管理風險。文章通過不同行業(yè)和組織的實際案例，展示了CIO們?nèi)绾螜?quán)衡人工智能投資的回報和風險，確保技術(shù)投資與組織的長遠目標和風險承受能力相匹配。
（一）主要觀點：
1.人工智能的快速發(fā)展：人工智能技術(shù)的快速進步為企業(yè)帶來了前所未有的機遇，同時也帶來了復雜的風險和挑戰(zhàn)。CIO們需要迅速適應這一變化，制定相應的戰(zhàn)略和計劃。
2.風險管理與機遇把握：成功的CIO將尋找平衡風險和回報的方法，通過審慎的規(guī)劃和策略，既避免不利的結(jié)果，又能夠抓住改變游戲規(guī)則的機遇。
（二）案例研究：
1.Covanta：通過結(jié)合X射線和人工智能技術(shù)，有效識別和篩選進入設(shè)施的危險物品（如丙烷罐），降低安全風險，并通過節(jié)省成本實現(xiàn)經(jīng)濟效益。
2.韋伯斯特銀行（Webster Bank）：CIO Vikram Nafde展示了對AI技術(shù)的審慎采用，重點是與大型、成熟的企業(yè)合作，同時關(guān)注小公司的創(chuàng)新解決方案（如可以根據(jù)以前的互動和其他市場數(shù)據(jù)來預測客戶的意圖和行為。）
3.公共部門的策略：政府機構(gòu)在采用AI時表現(xiàn)出極大的謹慎，重視數(shù)據(jù)的機密性、完整性和可用性，同時傾向于與大型企業(yè)合作，降低風險。
4.基礎(chǔ)建設(shè)與數(shù)據(jù)管理：無論是公私部門，CIO們都在強調(diào)建立強大的數(shù)據(jù)管理和分析基礎(chǔ)設(shè)施的重要性，這是成功實施AI技術(shù)的前提。
5.風險與成本控制：人工智能項目的運行成本高昂，CIO們需要密切監(jiān)控成本，確保項目的可持續(xù)性。
結(jié)論：文章揭示了CIO在人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵作用，不僅是技術(shù)的實施者，更是風險管理者和戰(zhàn)略規(guī)劃者。通過實際案例，展現(xiàn)了在迅速變化的技術(shù)環(huán)境中，成功的CIO如何通過審慎的決策和策略，平衡風險和機遇，引領(lǐng)組織走向創(chuàng)新和成功。】
