数据驱动 AI 落地赋能企业新增长.pdf

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1、销售易产品副总裁-罗义数据驱动 AI 落地，赋能企业新增长010203AI 时代的机遇与挑战数据是 AI 的“燃料”，治理是引擎我们的 Data Cloud 如何赋能企业 AI 战略在 AI 时代，企业成功的关键不再是拥有最先进的算法，而是拥有高质量、可治理、易使用的数据AI 时代的机遇与挑战AI 热潮下的企业困境生成式 AI 价值悖论根据麦肯锡最新研究，尽管高达 80%的企业表示已经采用了新一代人工智能技术，但同样 80%的公司并未因此获得显著的业务价值提升真正具有高价值的纵向专用场景，尽管潜力巨大，却有高达 90%的用例止步于试点阶段，难以实现规模化推广。!四大核心痛点目标与价值不清晰人才

2、与协同缺失组织动力不足数据基础薄弱缺乏顶层业务战略的系统性布局业务与技术团队存在认知盲区缺乏清晰的责任归属与推进机制数据质量不佳、标准不一、分散孤立数据是 AI 的“燃料”，治理是“引擎”数据是 AI 的“燃料”，数据治理是确保燃料高效、安全燃烧的引擎根据Gartner调研，63%的组织对自身数据管理实践缺乏信心，直接导致了AI项目推进受阻。没有高质量、可治理的数据，任何AI项目都将是无源之水、无本之木数据质量决定AI模型上限高质量数据四大特征准确性确保模型学习真实世界模式完整性捕捉所有相关业务特征一致性确保模型表现稳定可靠时效性基于最新动态做出决策数据治理是释放 AI 潜能的关键 打破数据孤

3、岛通过建立统一的数据平台或数据湖仓，将来自不同来源的数据进行集中存储和管理。利用AI技术自动识别并合并不同系统中的相似数据。研究表明，完善的数据治理体系可以使AI项目的成功率提升高达300%确保数据安全合规建立明确的数据分类分级制度，对敏感数据进行加密、脱敏处理；制定严格的数据访问权限控制策略，确保最小可用原则。警示案例：某教育企业因未对学生敏感信息脱敏，被投诉隐私泄露，面临高额罚款和品牌声誉受损。我们的 Data Cloud 如何赋能企业 AI 战略清洗客户数据构建高质量客户主数据及企业最佳客户画像高质量、智能化客户主数据清洗整合工商主体数据、标讯数据，结合大模型，对客户主数据持续进行清洗，

4、不断补全维度、标签数据构建企业最佳客户画像BI、AI 及各种数据/业务应用均可方便的调用数据服务来访问数据整合企业客户 360 数据构建高质量客户主数据、降低数据管理复杂性与成本内外部数据整合支持外部数据直接导入，整合工商主体、标讯数据实时与批处理支持实时数据访问和离线批处理计算任务数据变更追踪跟踪数据变更历史，生成数据快照高级数据开发开放基于Lakehouse的高级数据开发模式统一元数据与数据模型管理提升数据可访问性与敏捷性面向业务语义的数据模型管理把“底层数据”翻译成“业务可直接使用的统一语言”，让数据应用更快落地统一的数据服务层BI、AI 及各种数据/业务应用均可方便的调用数据服务来访问

5、数据AI时代通过数据与智能驱动业务增长与客户价值实现提升数据可访问性与敏捷性数据融合将企业客户 360 数据与销售易营销服一体化 CRM 平台及外部营销平台、业务系统打通，支持跨渠道、跨触点的实时客户互动与个性化跟进。NeoAgent 与 Data Cloud 无缝集成为 AI 提供坚实的数据底座，帮助企业主动发现高价值客户与潜在增长机会业务数据价值闭环客户互动结果、转化情况等即时反馈回 Data Cloud，持续优化模型和策略，实现从数据收集-激活-分析-优化的业务闭环业务创新需要更实时、更智能、更普惠的数据分析数据业务创新需要新型数仓模式的支持（一体化数仓，Schema Evolution

6、演进，自动刷新）从BI 到 BI+AI 需要更开放的数据支持，更综合的数据处理模型与数据管理模式RAG 知识检索AI推理任务执行NeoAgent标签画像数据分析与洞察数据探索实时客户 360 数据Lakehouse（湖仓一体）统一元数据统一数据治理统一数据服务查询引擎任务调度引擎增量计算引擎统一计算统一检索语义检索关键词检索混合检索结构表倒排索引向量存储流批一体数据同步批处理流处理数据管道企业多维情报数据CRM 业务数据企业知识库业务文档客户沟通记录企业系统业务数据客户数据（