优化企业外围竞争力 五步构建高效的数据飞轮 清华大学经管学院朱武祥传授

近期，清华控制评论宣布了一篇名为《AI时代如何构建数据飞轮》的文章，惹起了咱们的重点关注。文章指出，随着AI时代来临，以缓慢的常识循环为基础的数据飞轮，曾经不可满足企业需求。只要在AI大模型和其余数字化工具辅佐下构建高效的数据飞轮，才干优化数据要素在企业开展中的作用。那么，数据飞轮转动的快与慢，对企业有何影响？AI时代企业应该如何构建高效的数据飞轮？未来数据飞轮有哪些关键的开展趋向？带着这些疑问，咱们采访了清华大学经济控制学院传授、清华经管商业形式翻新钻研中心主任朱武祥。

朱武祥，数量经济博士，公司金融与商业形式学者，清华大学经济控制学院金融系传授、博士生导师，清华大学经济控制学院商业形式翻新钻研中心主任，魏朱商业形式通常联结创立人。

朱武祥传授以为，数据飞轮相似于物理学中的减速器，数据投喂得越多、越精准、越及时，飞轮转动得越快，学习才干就会越强，就能够为企业的业务带来更大的价值。

他强调，随着AI时代的来到，转动的数据飞轮曾经成为企业的外围竞争力，这须要企业构建一套全新的数据控制与数据消费的形式，让数据飞轮极速转动，驱动商业形式、组织形式的改革，以此来充散施展数据资产的价值，赋能企业数智化转型。

数据飞轮转动的快与慢，企业外围竞争力的关键表现

在数字化转型环节中，为了愈加有效地控制数据，很多企业都构建了数据中台。但是，随着技术始终提高，很多企业发现，数据中台过于注重数据的存储和整合，漠视了数据的消费与运行，并不能齐全满足业务开展需求。于是，围绕数据消费构成从数据资产到业务运行双向正循环的数据飞轮，成为近几年在数智化畛域的热点。

朱武祥传授指出，因为不同企业的数字化水平不同，飞轮转动的快慢有必定的差异。有些企业的数据飞轮一开局转动得比拟慢，但随着数据投喂的越来越多、越来越精准、及时，飞轮转动得就会越来越快，就能够为企业发明更大的价值。因此，数据飞轮转动得快与慢，曾经成为企业外围竞争力的关键表现。

目前，依然有很多企业的数据飞轮没有高速转动起来，究其要素，一方面是企业的数据搜集和控制体系不够完善，另一方面是企业尚未应用AI技术树立有效的数据辅佐决策体系。

朱传授传授以网商银行为中小微企业存款为例，引见了传统银行数据飞轮没有高速转动起来的基本要素。他示意，在信誉评价手腕方面，网商银行与传统银行有很多不同之处，传统银行比拟依赖于资产抵质押，客户用什么品牌的化装品、喝什么品牌的饮料，开什么品牌的汽车等等这些消息，在传统银行看来与信誉评价有关，传统银行也难以取得这些消息。但网商银行比拟看重这些消息。网商银行经差错掉更少数据维度，加上充沛应用AI等新技术，对客户的信誉危险评价、预警才干变得更强。

朱武祥传授示意，人工智能具有自我学习的才干，更大的数据量、更深化业务细节的数据映射更能强化AI决策的精准度与顺应性，优化业务决策品质。在AI辅佐下，业务决策、口头效率优化的同时也会积淀更丰盛、更婚配AI需求的业务数据。

五个关键步骤，构建高效的数据飞轮

数据飞轮的运作依赖数据搜集、存储、剖析和决策反应的循环环节。随着IT技术的始终开展，企业构建高效数据飞轮的形式也在出现着渺小的转变。朱武祥传授以为，在AI大模型和其余数字化工具辅佐下，企业可以经过五个关键步骤来构建高效的数据飞轮。

一是充沛应用AI技术高效失掉数据原料，降低数据失掉的期间和老本。

二是应用云存储、散布式存储等技术存储海量的常识消息，让企业可以以较低的老本存储海量的数据，进一步降低企业存储数据“原料”的门槛。

三是让数据原料进入飞轮，这一步至关关键。许多企业在数字化系统上事半功倍，疑问大多出在这一步，即数据原料不可进入企业实践运营的业务飞轮。

朱武祥传授示意，定位相关数据和常识，是数据要素辅佐决策最关键的一步。对真实环球的常识，经过应用AI对常识创作的环节消息启动处置，可以识别出哪些员工与这一常识发明相关，从而树立通向常识消费者的线索。关于数字环球的常识，应用AI大模型来取代低效率的关键词检索定位，不只提高了沟通交互的形式，而且还能够进一步处置和开掘原始数据消息，提炼成便于检索、浏览的常识点。

四是应用AI辅佐优化决策效率，减速飞轮转动，成功了真正意义上的数字化、智能化，处置了企业阅历化决策的痼疾，让数据“原料”真正助力于实真实在的效率优化。

五是数据飞轮顺应灵活环境，即飞轮自我退化。在AI驱动下，系统可以依据员工对常识的访问频次、逗留期间等目的，判别哪些常识之间更有或者存在关联，从而智能构建常识间的衔接，作为常识定位的线索。随着调用次数始终参与，大模型中的常识关联会越来越完善准确，并随着疑问的变动灵活降级。

“咱们强调要将数据用起来，而不只是逗留在数据资产树立阶段。”朱武祥传授示意，随着AI才干始终增强，将AI技术融入到数据的搜集、存储、处置等各个阶段，始终放慢数据飞轮的转动速度，才干有效地提高企业的运营效率，优化商业形式，提高企业的外围竞争力。

从企业外部到产业链整合，数据飞轮未来的开展趋向

未来的数据飞轮，将愈加注重模型构建和业务流程的改革。企业须要将数据转化为决策消息，成功精准的客户画像和定价战略。同时，数据飞轮的运即将不只限于企业外部，还将裁减到产业链的整合和优化。

谈到数据飞轮未来的开展趋向，朱武祥传授示意，数据飞轮不只会为企业带来全新的组织形式和商业形式，而且还将为不同行业的改革发生踊跃的影响。在产业链层面，经过买通数据孤岛，能够成功对产业高低游协作同伴和消费者的精准把控，更好的为消费者和协作同伴提供优质服务。

“随着生成式AI技术的高速开展，各种大模型运行层出不穷。未来，企业要充沛应用AI大模型树立高速转动的数据飞轮，才干愈加精准、精细的了解消费者的需求和消费习气，让数据更好地服务于业务场景，大幅优化企业面对外部变动环境的探求才干。”采访最后，朱武祥传授如是说。

从数据中台到数据飞轮的转变，标记着数据价值正在被极速监禁，也代表企业数字化转型进入了全新的阶段。不难发现，在AI技术的加持下，高速转动的数据飞轮正在为企业提供更为弱小的数据允许和决策才干，减速千行百业商业形式的改革。

正如朱武祥传授在采访中强调的那样，面对AI时代的来到，企业应踊跃拥抱这一改革，构建和优化自身的数据飞轮，让飞轮高速转动起来，为企业的翻新开展继续赋能。