I_O Extended 2025062802 杨华.pdf

1、企业落地AI的困境和破局杨华 CEO上海英诺派（InnoPath）智能科技发展有限公司2025Google Cloud个人简介现任：英诺派智能科技发展有限公司CEO 华东师范大学全民数字素养与技能培训基地特聘高级专家复旦步青计划，上海交大青禾计划人工智能导师 Intel AI Global Lead Coach曾任：英特尔研究院主任研究员英特尔研究院全球技术论坛主席英特尔上海女性联盟主席。教育：西安交通大学 电子工程专业 学士北京邮电大学 电子工程专业 硕士Rensselaer Polytechnic Insitute 电子工程专业 博士Google Cloud生成式AI投资回报率（ROI）分

2、析基于Google Cloud 2024年全球2,500名高管调研74%86%组织报告公司年收入增长6%以上84%组织在6个月内GenAI用例转化为生产GenAI实施后ROI表现关键洞察本指南将帮助企业高管建立价值创造路线 图，探索能够推动即时价值的经验证策略和快速成功案例，同时为未来突破奠定基础。Google Cloud,The ROI of Gen AI,2024研究方法Google Cloud对2,500名全球高级领导者进行了问卷调查，涵盖多个行业和地区，分析了GenAI在业务和财务绩效方面的影响，揭示了如何通过AI实现突破性成功。实施后最快6个月即可见到回报超过80%的组织实现了实际业

3、务增长GenAI正在重塑业务流程与决策模式早期采用者已建立竞争优势组织已经从投资AI中获得ROI投资回报高快速价值转化企业领导者已开始从GenAI实现实质性价值Google Cloud人工智能的定义模拟人类智能的计算机系统，能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。核心特征学习能力从数据中学习并改进其性能推理能力根据已知信息进行逻辑推理感知能力理解和处理各种形式的输入决策能力在不确定环境中做出最优决策主要应用机器学习自然语言处理计算机视觉机器人技术发展历程1950年代人工智能概念提出，图灵测试诞生1980-1990年代专家系统兴起，机器学习算法发展2000-2010年代大数据时代，云计算推动AI

4、发展2010年至今深度学习革命，AI应用全面爆发困境一：AI不是万能的Google Cloud困境二：数据怎么办01数据质量挑战历史数据不完整、不准确、不一致，影响AI模型训练效果数据格式不统一，存在大量非结构化数据难以处理数据缺乏标准化，缺少必要的元数据和标签02数据孤岛问题部门间数据割裂，缺乏有效共享机制多系统间数据流通受阻，难以形成统一数据视图遗留系统与新技术集成困难，导致数据分散03数据安全风险AI应用中的隐私保护与合规要求日益严格敏感数据脱敏处理与AI训练需求存在冲突数据泄露风险增加，权限管理和追踪审计复杂04数据治理困境缺乏统一的数据资产管理框架和标准数据所有权与责任界定不清晰数据

5、生命周期管理不完善，缺少专业数据治理团队Google Cloud需求分析（价值聚焦）数据改造（质量筑基）数据盘点（资产摸底）数据归档（闭环优化）项目建设（敏捷交付）梳理全域数据目录，建立元数据台账与血缘图谱，识别高价值、高风险数据资产。通过自动化工具扫描存储分布、数据量级及质量基线，形成资产热力图与问题清单。对齐业务目标与技术可行性，拆解核心场景的用数需求（如实时分析、用户画像）。评估数据缺口与改造优先级，输出最小可交付单元（MVP）范围及质量验收标准。按优先级清洗脏数据，补全缺失字段并修复逻辑冲突。设计标准化数据模型与API接口，注入质量校验规则，生成可复用的主题库或标签体系。对下线业务数据

6、按合规要求分类归档，释放无效存储资源。沉淀本次迭代的模型文档、治理经验及问题根因，反哺下一循环的数据盘点与规则优化。基于改造后数据快速开发应用模块，采用JoiningOS进行发布和管理。每迭代周期交付可运行版本，同步完善权限控制、监控埋点等治理能力。破局：数字化转型中的数据治理策略Google Cloud困境三：企业AI+转型从哪里开始通用场景AI应用各企业共通需求的AI解决方案特点分析日程管理智能检索数据可视化典型应用场景智能客服 标准化程度高 实施难度相对较低实施挑战 个性化需求难以满足 难以形成独特竞争优势 业务深度耦合AI应用与企业核心业务紧密结合的AI解决方案特点分析典型应用场景智能