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政府采购 AI 和 GenAI 的策略
本手册概述了政府在采购 AI 解决方案时面临的最大挑战。它包括一份政府可以采取的行动清单，以克服这些挑战，包括建立创新的采购流程、制定有效的战略和治理机制，以及管理数据和架构要求，以使 AI 项目顺利开展（见下页图 1）。该清单并非活动的连续路线图。政府首席采购官应与 IT 主管合作，确定行动的优先顺序，并根据其组织的 AI 战略、治理、数据和架构需求以及实施计划制定满足采购需求的路线图。与 AI 供应商社区的密切合作也是采购过程中不可或缺的一部分。
GenAI 战略——从构思到实施
调查的另一个有趣结果是，约 60% 的首席执行官预计生成式人工智能 (GenAI) 能够带来效率效益，从而帮助他们优化一些日常任务。这表明这项新技术现在正接近变革的节点，似乎准备改变商业模式、重新定义工作流程并重塑我们今天所熟知的企业。调查受访者还预计 GenAI 将在短期内为企业带来许多积极影响，包括增加收入（例如通过提高产品质量和客户信任度）和提高效率。这些发现与普华永道 2023 年全球风险调查结果一致，其中 60% 的受访者倾向于将 GenAI 视为机遇而非风险。2
全球金融机构 GenAI 现状
在客户服务方面，我们研究中的金融机构在支持具有 GenAI 副驾驶的代理的应用程序方面最为先进，领先于服务入站客户咨询、情绪分析和个性化的用例。（见图 2）。尽管如此，仍有相当大比例的机构（10-15%）正在大规模推出入站客户服务聊天机器人，从而很好地展示了 GenAI 的能力。也就是说，这些模型擅长从各种（非结构化）数据源中查找和综合信息，理解书面和口头语言，并建议通常只需要极少编辑的高质量答复。另一方面，这些努力也有局限性：与其他一些行业（零售、消费品）不同，面向客户的全面个性化体验相对不发达，超过 90% 的机构仍处于 PoC 开发的规划阶段。
利用 GenAI 释放税收机遇
人工智能正在改变各种流程的工作方式，例如前端客户互动、营销内容创建、技术部门代码生成和测试、银行、金融服务和保险 (BFSI) 索赔验证以及财务和税务职能中非结构化数据相关操作的管理。虽然人工智能在商业中的应用并不是什么新鲜事——银行长期以来一直使用人工智能来检测欺诈和洗钱，电子商务公司则使用人工智能来提供建议和预测需求识别——但 GenAI 正成为一股真正的颠覆性力量，因为它易于使用、应用范围广泛，并且所有人都可以轻松访问大型语言模型 (LLM)。
营销人员和Genai：跳入浅端
本报告基于对全球300个组织的新调查。受访者是采用Genai的各个部门的组织中的营销人员。该研究揭示了他们使用Genai的方式，探索了他们的技术策略，并发现了几种方法可以进行更多的投资。在详细的分析中，我们研究了营销人员部署Genai的特定方式，发现对他们对该开拓性工具的观点以及在实施过程中面临的共同挑战的新见解。
释放 AI 和 GenAI 的潜力
然而，要充分释放人工智能的价值，财务职能应该超越用例探索，重塑端到端 (E2E) 流程，具体方式如下：• 调整运营模式、人才和工作方式，以支持新流程• 实现技术堆栈现代化，重新构建数据层次结构，以实现进一步的价值收益
工业的生成人工智能（Genai）
深入学习，并发现生成AI及其工业应用的技术。发现生成AI的新科学和专业方法（迅速的工程和生成AI模型）。通过交互式研讨会和实验室在生成AI方面的手工经验。在国际环境中以英语开发和学习。
生成人工智能（GenAI）政策
生成人工智能 (GenAI) 政策 1.0。声明 1.1。本政策旨在明确指导原则和指令，以便在缅因州政府行政部门以负责任、透明和合乎道德的方式使用 GenAI。1.2. GenAI 技术的快速崛起已被广泛认为是前所未有的。它通过自动化、数据分析、精简流程和优化资源配置，在提升州政府效率方面拥有巨大潜力。通过利用其潜力，各机构可以更有效地识别成本节约措施领域，并大幅提升公民服务。然而，人们才刚刚开始认识到隐私、安全、州政府劳动力、安全、政府问责和基本人权方面的风险。许多此类工具在设计上缺乏透明度，因此难以评估其使用过程中的风险。此外，它们的开发通常涉及获取未经州政府审查的数据。如果没有适当的保障措施，使用这些技术将带来重大风险，包括不准确性、算法偏差、未经授权使用知识产权、隐私和安全漏洞、严重偏见和虚假信息。此外，恶意网络犯罪分子可以利用 GenAI 实现多种邪恶目的，包括但不限于打开新的物理和数字安全漏洞、发起虚假信息活动以及协助进行复杂的社会工程攻击。创建透明和协作的 GenAI 部署流程并制定支持有效过渡到该技术的技能提升计划，可确保缅因州公民和委托给该州的数据的安全。2.0. 定义 2.1. 生成人工智能 (GenAI)：合成反映人类创造力的内容的技术的总称。GenAI 涵盖机器学习和语言模型，可生成类似人类的文本、音频、图像、视频和其他数字内容。2.2.嵌入式 GenAI：将 GenAI 功能添加到缅因州已审查并使用的工具或产品中。该工具或产品的主要用途并非 GenAI。
Genai治理框架成熟模型
为了增强Genai治理框架的效用，我们为每个域以及原始文档中概述的相关控制考虑因素开发了一个成熟度模型。这种成熟模型是一种工具，使组织能够评估其当前的治理实践，确定改进领域以及在战略上计划未来的增强。通过评估其在各种控制方面的成熟度，组织可以洞悉其优势和劣势，从而促进有针对性的行动来加强AI治理。
生成人工智能 (GENAI) 概述
生成对抗网络 (GAN) 是成对的深度学习算法，称为神经网络，它们同时进行训练。其中一个是生成器，经过训练可根据标签（例如“狗”、“棕色”、“友好”）产生新的输出，而第二个是鉴别器，它尝试将示例分类为真实的（来自域）或假的（由生成器生成），直到鉴别器定期被生成器“欺骗”。GAN 可以输出音频、视频和 3D 模型以及图像。