自 2022 年面世以來，GenAI在許多不同的商業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生了變革性的影響。根據(jù) McKinsey 的數(shù)據(jù)，GenAI 可以在各類運(yùn)營功能中帶來高達(dá) 2.6 萬億美元的節(jié)省機(jī)會(huì)。

然而，許多商業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者由于安全擔(dān)憂而猶豫不決。IBM 報(bào)告稱，96% 的高管認(rèn)為采用GenAI會(huì)增加其企業(yè)在未來三年內(nèi)遭遇安全漏洞的可能性。

如果數(shù)據(jù)是新的石油，那么它只有在被精煉后才有用。GenAI 可以更快、更高標(biāo)準(zhǔn)地精煉數(shù)據(jù)。然而，數(shù)據(jù)也是一種寶貴的資源，必須加以保護(hù)，而大型語言模型已知會(huì)威脅到這種安全性。商業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者如何在這兩者之間找到平衡？

引入 GenBI，新一代商業(yè)智能

GenBI 旨在通過結(jié)合 GenAI 和商業(yè)智能（BI）來解決這一難題。GenBI 實(shí)現(xiàn)了自助服務(wù) BI（SSBI）工具未能兌現(xiàn)的承諾，使 BI 真正對(duì)非技術(shù)用戶開放。

十年前被譽(yù)為革命性的 SSBI 解決方案，旨在將數(shù)據(jù)洞察從數(shù)據(jù)科學(xué)家的專屬領(lǐng)域中解放出來，讓每個(gè)利益相關(guān)者都能使用，然而，人們通常不知道該請(qǐng)求哪些圖表、圖形或可視化，也不知道如何發(fā)現(xiàn)初始數(shù)據(jù)以準(zhǔn)備其儀表板的數(shù)據(jù)。即使有了 SSBI 工具，數(shù)據(jù)科學(xué)家仍然要做大部分繁重的工作，需要數(shù)據(jù)洞察的用戶仍然在等待數(shù)據(jù)到來的隊(duì)列中。

相比之下，GenBI 允許用戶用自然語言提出查詢，更自然地探索數(shù)據(jù)，這些解決方案能夠“理解”你的需求，并自動(dòng)選擇最佳的數(shù)據(jù)表達(dá)方式。

此外，許多 SSBI 平臺(tái)只生成靜態(tài)圖像和簡單圖表。GenBI 可以生成復(fù)雜的動(dòng)態(tài)可視化，用戶可以操作、放大縮小或繼續(xù)調(diào)查特定的數(shù)據(jù)子集。

GenBI 的安全難題

盡管如此，圍繞 GenAI 的同樣安全問題也存在于大多數(shù) GenBI 解決方案中。驅(qū)動(dòng) GenAI 工具的大語言模型s 通常會(huì)存儲(chǔ)查詢或訓(xùn)練中使用的數(shù)據(jù)，并將其用于自身目的，如改進(jìn)大語言模型。

這帶來了一個(gè)嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)，即大語言模型可能會(huì)泄露敏感的專有商業(yè)信息。Cisco 2024 數(shù)據(jù)隱私基準(zhǔn)研究顯示，48% 的人承認(rèn)曾將私人公司信息輸入到 GenAI 工具中，而實(shí)際比例可能更高。超過四分之一的企業(yè)由于隱私和安全問題，至少暫時(shí)禁止使用 GenAI 工具。

同時(shí)，商業(yè)用戶也擔(dān)心 GenBI 解決方案在數(shù)據(jù)安全方面采取的預(yù)防措施。如果它不托管在你的基礎(chǔ)設(shè)施上，你就不能確定其安全姿態(tài)。此外，消費(fèi)者也對(duì) GenAI 工具的隱私和安全感到擔(dān)憂，因此部署它們可能會(huì)損害客戶的信任。

這一問題還伴隨著令人擔(dān)憂的透明度缺乏，增加了對(duì)偏見、幻覺和不可靠結(jié)果的擔(dān)憂。開發(fā)者正在做些什么來解決這些問題？讓我們看看三種 GenBI 解決方案及其解決安全問題的方法。

Amazon Q in QuickSight

Amazon AWS 提供 Amazon Q in QuickSight 作為一種 GenAI 助手，幫助用戶創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)洞察，該解決方案響應(yīng)自然語言文本提示，構(gòu)建儀表板和自動(dòng)上下文摘要，幫助探索數(shù)據(jù)。通過 Amazon Q in QuickSight，每個(gè)用戶都可以生成交互式數(shù)據(jù)故事，而無需等待 BI 專家或數(shù)據(jù)科學(xué)家更新數(shù)據(jù)和生成新儀表板。

Amazon Q 通過確保理解和遵守您建立的角色、權(quán)限和治理身份來解決安全問題。

該平臺(tái)承諾不使用您的數(shù)據(jù)來改進(jìn)其底層模型，也不會(huì)允許任何用戶使用 Amazon Q 訪問其權(quán)限憑證之外的數(shù)據(jù)。

Pyramid Analytics

Pyramid Analytics 是一個(gè)旨在賦能業(yè)務(wù)用戶獨(dú)立訪問和探索數(shù)據(jù)的 GenBI 解決方案。用戶可以使用自然語言（如語音或文本提示）對(duì)數(shù)據(jù)提出查詢。

該解決方案可以將模糊的問題轉(zhuǎn)化為邏輯，以生成最佳回答查詢的復(fù)雜可視化、圖表和儀表板。每個(gè)響應(yīng)都是完全動(dòng)態(tài)的，因此用戶可以進(jìn)一步操作以調(diào)查信息的特定方面或子集，所有這些都使用自然語言問題。

Pyramid 通過在您選擇的大語言模型和您的數(shù)據(jù)之間提供保護(hù)層來保障數(shù)據(jù)隱私和業(yè)務(wù)安全。該解決方案掃描您的數(shù)據(jù)源以創(chuàng)建上下文感知的元數(shù)據(jù)，并將其與您的查詢一起發(fā)送到大語言模型，然后，它在其安全平臺(tái)內(nèi)執(zhí)行推薦的數(shù)據(jù)操作，因此大語言模型永遠(yuǎn)不會(huì)訪問您的數(shù)據(jù)。Pyramid 可以保證大語言模型永遠(yuǎn)不會(huì)存儲(chǔ)您的數(shù)據(jù)、泄露您的數(shù)據(jù)或?qū)⑵溆糜谖唇?jīng)授權(quán)的目的，因?yàn)樗鼜奈丛L問過您的數(shù)據(jù)。

Tableau Einstein Copilot

Einstein Copilot 是一種 GenAI 助手，使 Tableau BI 用戶能夠通過自然語言提示探索數(shù)據(jù)。副駕駛與利益相關(guān)者協(xié)作，幫助他們更有效地操作數(shù)據(jù)。

用戶可以請(qǐng)求關(guān)于最佳數(shù)據(jù)可視化方式或結(jié)果解釋的建議，并收到幫助他們獲得所需洞察的儀表板和格式。

Einstein 和 Tableau 背后的公司 Salesforce 承諾，大語言模型不會(huì)記錄或保存您的數(shù)據(jù)、您使用的提示或其生成的響應(yīng)，它掃描數(shù)據(jù)源以構(gòu)建上下文摘要，并將其發(fā)送到大語言模型，應(yīng)用數(shù)據(jù)屏蔽以隱藏敏感的 PII。類似于 Pyramid 的解決方案，這確保了大語言模型無法訪問您的專有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

GenBI 可以在無風(fēng)險(xiǎn)的情況下提供 GenAI 功能

在將 GenAI 工具應(yīng)用于您的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之前，有許多正當(dāng)理由需要謹(jǐn)慎。保持強(qiáng)大的數(shù)據(jù)安全性，確保所有員工遵守?cái)?shù)據(jù)隱私措施，并仔細(xì)審查可能訪問您數(shù)據(jù)的每個(gè)解決方案都很重要。

然而，這三種 GenBI 解決方案證明了在不冒安全漏洞風(fēng)險(xiǎn)的情況下受益于 GenAI 是可能的。商業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者不需要因?yàn)楹ε掳踩录柚顾麄冡尫艛?shù)據(jù)的全部潛力。合適的 GenBI 解決方案可以為每個(gè)需要的人帶來真正的自助 BI 洞察，指導(dǎo)更好的決策和改進(jìn)的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略。