“AI發展很快，所以我們不想耽擱，我們需要準備好回應我們的首席執行官，以解決AI方面的問題，”Covanta公司的CIO Srini Gudipati說，該公司專門從事可持續材料管理，包括大規模回收。
Forrester Research負責新興技術的副總裁Brian Hopkins對此表示贊同。“我們不可能以足夠快的速度篩選這一切，但你不能袖手旁觀，機會太大了，這其中有很多風險，也有很多地雷需要繞開。”
有一件事是肯定的：未來幾年將有大筆資金押注于AI技術。根據IDC的數據，AI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。
直面風險
進行任何押注或投資的第一步是了解自己抵御風險的能力。Webster Bank的CIO Vikram Nafde表示：“我們對AI技術的采用采取了謹慎且經過深思熟慮的方法，與我們作為一家傳統金融機構的適度風險偏好保持一致。”Webster Bank是一家擁有超過750億美元資產的商業銀行，通過商業銀行、消費者銀行和HSA Bank提供數字和傳統服務。HSA Bank是一家專注于醫療保健的金融服務提供商。
當談到AI時，Nafde看到了選定的供應商、用例的商業價值以及該計劃的成本方面的風險。CIO已經制定了應對這三個問題的戰略。
對于供應商來說，Nafde是從建立超標度程序開始的。“我們想要一個由大型老牌企業組成的生態系統，”他表示。考慮到與Webster Bank的現有關系，這包括AWS和微軟。盡管Vikram Nafde傾向于與大型參與者合作，但他也在尋找那些開發了在超級定標器上運行的GenAI工具的較小公司。一家這樣的公司已經開發了一種工具，可以根據之前的互動和其他市場數據預測客戶的意圖和行為。
為了找到有希望的用例，Webster Bank征求了數十項提案，并決定從三個可以帶來切實好處的提案開始，該銀行目前正在開展以下概念驗證計劃：智能搜索內部工作效率，利用GenAI功能實現自動化，以協助銀團商業貸款工作流，以及客戶流失預測。
為了應對第三個風險領域，成本，Nafde正在帶頭努力賦予內部員工必要的技能、能力和工具，以在內部開展AI倡議。“通過投資于全職員工的發展，并為我們的技術人員配備必要的專業知識，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部推動創新的能力”Nafde說。
在Covanta，Gudipati正在逐個案例的基礎上實施AI，專注于一次解決一個問題，實現完全在經過驗證的技術的能力范圍內。他表示：“我們正在謹慎推進，因為大型語言模型的興起帶來了新水平的數據安全風險，在過去的幾年里，我們一直在使用開源模型開發我們自己的內部AI能力，這確保了我們的任何敏感數據和知識產權都不會被外部提供商利用。”
Covanta的一個概念驗證試圖通過識別進入Covanta設施的丙烷罐等物品以及無害的可回收物品來降低將危險材料帶入Covanta設施的風險。Gudipati說：“我們正在探索的技術使用AI和X射線技術分析進站卡車，以在丙烷罐被Covanta的巨大粉碎機撞擊爆炸之前發現丙烷罐的特征。”這是一個巨大的危險，代價也是巨大的。根據Gudipati的說法，消除火災的危險，每小時的成本約為1萬美元，應該會使實施工作超過其本身的成本。
在另一個實施中，Covanta正在使用AI來檢查潛在客戶的網站，以衡量一家公司的碳足跡，以及一家公司是否有資格獲得聯邦能源信用。“我們的數據團隊在亞馬遜云上使用Gen AI來探索可持續發展指標，因此，這是一個創收的方面”他說。
在另一個實現中，Covanta正在使用Salesforce的CRM案例管理工具來創建發票，并使客戶能夠直接與Salesforce機器人對話，以回答任何發票問題，Covanta還使用AI對合同進行法律審查，檢測并突出可能的風險點。“這些都是默默使用工具的好例子”Gudipati說。
公共部門的警示
傳統上，作為最不愿承擔風險的組織之一，政府機構必須在公眾的監督下運作，而公眾對不會帶來回報或將公民數據置于風險中的項目幾乎沒有容忍度。
哈里斯縣通用服務和哈里斯縣CIO Sindhu Menon表示：“在哈里斯縣，我們將數據的機密性、完整性和可用性保持在我們設計和解決方案架構的前沿。”哈里斯縣是得克薩斯州最大的縣，也是全國人口第三大縣，該機構為休斯頓地區的470萬公民提供服務。
像Gudipati和Vikram Nafde一樣，Menon和她的團隊正計劃使用超比例作為一種相對低風險的選擇。雖然是一個多云環境，但該機構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Menon的說法，哈里斯縣大約有六個基于AI的概念驗證處于規劃階段，其中一個現代化了許可證處理，另一個現代化了司法流程。
打好基礎
為了開發PoC實施，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，用于在推出之前測試AI工具，該實驗室位于縣辦公樓內，將吸引來自多個部門的成員，包括該縣的數據團隊和建筑團隊。
他說：“在全縣參與測試和參與的人非常感興趣，我們的目標是將團隊聚集在一起，并提供一個安全的環境來學習和測試解決方案。對于一個典型的項目，可能會涉及目前托管在Azure上的雪花數據湖，Menon強調數據的質量是至關重要的。AI工具依賴于這些解決方案中使用的數據，需要良好的數據管理實踐才能獲得預期的結果和AI解決方案。”
同樣，Nafde組建了一個由Webster Bank首席企業架構師兼首席數據官領導的大約20多人的AI治理團隊，其中包括技術專家、風險和合規工作人員以及律師，該行AI團隊的一個關鍵關注點同樣是數據質量，為此，該集團為世行的Snowflake環境實施了數據質量和治理工具。
對于Covanta的Gudipati來說，第一步是通過建立一個強大而全面的數據基礎，使公司“為AI做好準備”，在此基礎上可以實施AI技術和服務。
Gutipati解釋說：“AI受到高質量數據的支持，因此我們使用Talend創建了一個全面的數據管理結構，將Snowflake用于我們的運營數據存儲和倉庫，然后，我們在AWS上實施了一套全面的AI工具，這些工具在本地很好地協同工作，為我們提供真正的AIOps，我們將亞馬遜廣泛用于我們的基礎設施和數據存儲，所以與他們合作是有意義的，”Gudipati繼續說，“我們完成了基礎和基礎設施，在此基礎上，AI可以真正發揮其全部潛力。”
鎖定風險
由于運行AI算法并不便宜，每個項目都面臨著成本高于預期的風險。
“AI引擎的運行成本很高，因為它們消耗的處理器比傳統AI多得多，所以我們必須關注成本”Gudipati說。
Vikram Nafde對此表示同意。“人們沒有意識到AI模型必須攪動如此多的計算資源，他們不知道這可能要花多少錢。”Vikram Nafde說，“我們有計算服務的成本觸發器，我們相信我們能夠管理運營成本，因為我們將不斷評估成本。”
向云服務提供商承諾，包括超級巨頭，并不是沒有被鎖定的風險，雖然從一家云提供商轉移到另一家云提供商是有可能的，但這樣做的勞動力和費用令人望而生畏，可能會抵消任何潛在的節省，例如，Snowflake可以在Microsoft Azure或AWS上運行，因此可以從一個版本遷移到另一個版本。“我不認為這是不可能的，但你需要做一些基礎工作，提前考慮一下是件好事。”Gudipati說。
別光站在那里，做點什么吧
對于CIO來說，以前很少有技術伴隨著GenAI而來的行動的必要性。風險緩解策略面臨著高層管理人員的壓力，他們不希望自己的公司落在后面。
“這可能是歷史上第一次，不是技術人員的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。”Forrester的Hopkins表示：“這是董事會層面興趣的轉折點。”
在金融服務領域，Nafde認為支付公司Strike和移動應用MX等初創企業可能會利用AI來接管客戶關系。“用戶行為可能會發生很大變化，以至于人們不會想到銀行，而是他們正在使用的支付應用程序，”Vikram Nafde說，“金融技術公司和初創公司將利用AI，要么超越老牌公司，要么筋疲力盡。”
然而，與初創公司不同的是，老牌公司不能冒險承擔全部押注于AI可能帶來的損失，他們面臨的挑戰是引導一條能夠產生底線結果的中間路線。Gudipati說：“我們不會告訴全世界我們是一家基于AI的公司，但我們會把它當作解決日常問題的工具。”
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