德银近来发布研报称，在参加了2025年纽约人工智能首领峰会后，该行愈加坚信，企业在拟定其AI转型路线图方面仍处于前期阶段。德银指出，此次峰会招引了超越50位来自广泛笔直范畴的技能事务首领和从业者参加，小组评论和分组会议标明：1) 在衡量出资回报率方面缺少一致;2) 数据安排妥当度依然是要害，并且是企业能否充沛的使用AI效益的首要限制要素;3) 相对于AI的操作化，监管和办理方针仍是重视焦点。虽然会议上很少评论特定供货商，但该行表明，其的确感觉到，打包软件在未来架构中能发挥作用，由于许多安排好像没有预备好或缺少专业相关常识来采纳DIY办法。
1、出资回报率(ROI)在整个企业范围内仍是一个移动的方针，事务首领挑选/界说自己的要害目标。留传体系估计将取得最大收益，但也面对最大的启用应战，由于它们现已落后了好几代。
2、虽然量化节约的时刻是更广泛ROI评论的一部分，但乐观者以为，部分更大的价值仍在于AI解锁的全新净才能。
3、从启用视点来看，现在大部分客户(约80%)仍处于优化现存事务流程的阶段，其他(约20%)则更乐意进行试验。
4、数据安排妥当度对企业而言依然是要害，根本问题就在于办理团队对其数据的了解程度以及数据存储方位。风趣的是，据称总时刻中只要10%-20%实践用于练习模型，其他时刻则专心于数据预备，这标明模型的好坏取决于其输入数据。
5、数据编目依然是AI呼应可解释性的中心。编目被指为企业在预备AI过程中的常见盲点，由于假如编目不能跟上数据随时刻的演化，输入到大言语模型的数据就会继续纷歧致。
6、许多首领以为，在署理流程中坚持人工参加依然至关重要。德银了解到，最重要的是有必要进行合理性查看，这使得人工参加成为署理作业流的要害。
7、监管悬置和办理方针被指为整个企业选用AI速度的妨碍。从安全视点来看，焦点依然会集在改善灾祸康复方针以及削减影子AI上。
8、德银注意到，与LLM(大型言语模型)比较，对SLM(小型言语模型)的偏好有所增加，由于这能彻底操控模型的运转方位并提高效率。据称，供货商练习的模型参数数量过多且上下文量不妥，导致总具有本钱更高和呼应上下文性低下。
9、多云好像成了企业的首选战略，事务首领倾向于选用“最佳种类”办法。德银未曾发现一刀切的解决方案，由于该行了解企业的基础设施组合更需详细情况具体剖析，并触及其他决议计划规范。
10、低危险和重复性的作业负载据称是首先使用AI的范畴，最常见的使用是AI查找和剖析。虽然公司专心于面向客户的项目，但事务首领以为后台功用仍有老练的推翻空间，AI发明价值的时机很大。
1、73%的参加者以为其安排在AI使用旅程中发展纷歧，只要极少数体系进入出产体系(18%)和前期试点(9%)。
2、70%的参加者将平衡AI立异与安全列为首要解决方案优先事项，其他则在快速布置、危险办理和法规遵照之间平均分配。
3、创立无缝AI驱动客户体会的最大妨碍依然是留传体系集成(56%)，其次是不明确的出资回报率(33%)和数据孤岛(11%)。
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