Logo Zephyrnet

Chất lượng dữ liệu tốt là bí quyết để triển khai GenAI thành công – DATAVERSITY

Ngày:

Bạn sẽ không xây được một ngôi nhà nếu không có nền móng bê tông. Vậy tại sao nhiều nhà lãnh đạo công nghệ lại cố gắng áp dụng công nghệ GenAI trước khi đảm bảo chất lượng dữ liệu của họ có thể được tin cậy?

Đáng tin cậy và dữ liệu nhất quán là nền tảng của một chiến lược AI thành công. Dữ liệu không đầy đủ hoặc không nhất quán khiến các mô hình GenAI đề xuất các kết quả đầu ra không đáng tin cậy như nhau, khiến tiện ích cơ bản của các công nghệ này bị nghi ngờ. Vì vậy, việc giải quyết các vấn đề về dữ liệu của tổ chức trước Việc áp dụng AI – không phải sau – mới là điều quan trọng.

Hãy thảo luận về cách các nhà lãnh đạo trong các bộ phận dựa trên dữ liệu nhiều nhất, bao gồm cả bộ phận mua sắm, có thể giải quyết vấn đề về chất lượng dữ liệu ngày hôm nay và xây dựng con đường bền vững hơn hướng tới việc áp dụng AI.

Dữ liệu là nền tảng của chức năng AI

GenAI yêu cầu dữ liệu đáng tin cậy và có thể truy cập để hoạt động hiệu quả. Các mô hình này được đào tạo dựa trên lượng thông tin khổng lồ và tính chính xác của tập huấn luyện đó ảnh hưởng đến khả năng hiểu và tạo ra các phản hồi “đúng” của mô hình - nghĩa là các câu trả lời có giá trị theo ngữ cảnh và chính xác về mặt thực tế.

Hãy tưởng tượng một mô hình GenAI được xây dựng để tự động hoàn thành các hợp đồng mua sắm dựa trên dữ liệu nhà cung cấp hiện có. Khả năng hoàn thành hợp đồng một cách hiệu quả và chất lượng cao của mô hình phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu nhà cung cấp của tổ chức. Quá trình tạo hợp đồng sẽ chỉ diễn ra suôn sẻ nếu tổ chức duy trì quyền truy cập vào dữ liệu nhà cung cấp đáng tin cậy (nghĩa là với dữ liệu chất lượng cao, các hợp đồng đã hoàn thành sẽ bao gồm thông tin thực tế và cập nhật hoàn toàn).

Điều quan trọng là xác định sự khác biệt giữa dữ liệu chất lượng cao và chất lượng thấp. Các dấu hiệu của dữ liệu chất lượng cao bao gồm:

  • Tính đầy đủ: Thu thập và đảm bảo sự sẵn có của thông tin nhà cung cấp thiết yếu
  • Hiệu lực: Đảm bảo dữ liệu phù hợp với các định dạng và tiêu chuẩn được xác định trước áp dụng cho các nhiệm vụ mua sắm
  • Tính nhất quán: Đảm bảo tính nhất quán trong việc ghi chép và lưu trữ thông tin nhà cung cấp, chẳng hạn như thực hiện phân loại bằng văn bản
  • Tính kịp thời: Được đảm bảo truy cập thông tin mới nhất của nhà cung cấp khi đưa ra quyết định mua sắm

Dữ liệu đầy đủ, hợp lệ, nhất quán và kịp thời giúp thực hành kinh doanh tốt hơn, bao gồm cả việc tích hợp GenAI có lợi hơn.

Việc triển khai GenAI thành công mang lại lợi thế cạnh tranh trong một số chức năng cốt lõi. Theo McKinsey, những công ty áp dụng AI hàng đầu coi những mục tiêu sau đây là mục tiêu hàng đầu của họ đối với GenAI:

  • Giá trị gia tăng của các dịch vụ hiện tại (30%)
  • Doanh thu tăng (27%)
  • Nguồn kinh doanh và/hoặc doanh thu mới (23%)
  • Giảm chi phí (19%)

Thật đáng kinh ngạc, những lợi thế cạnh tranh này được hiện thực hóa thông qua (1) phát triển sản phẩm và dịch vụ và (2) quản lý rủi ro và chuỗi cung ứng, quản lý sau này tác động đáng kể đến khả năng thành công của tổ chức. Các công cụ GenAI có thể mô phỏng các tình huống rủi ro thông qua các chức năng trò chuyện đơn giản; phân tích dữ liệu lịch sử và điều kiện thị trường để xác định rủi ro tiềm ẩn; và hỗ trợ quy trình nhận dạng nhà cung cấp bằng cách kiểm tra hàng nghìn điểm dữ liệu để cung cấp thông tin chi tiết ngắn gọn về nhà cung cấp. Mỗi khả năng này góp phần nâng cao khả năng của tổ chức trong việc giảm thiểu rủi ro chuỗi cung ứng và các hình phạt tài chính liên quan, bao gồm cả các khoản phạt không tuân thủ.

Tuy nhiên, các nhà lãnh đạo mua sắm phải kiểm tra hệ thống hiện tại của họ để đạt được những lợi thế cạnh tranh này.

Những sai lầm phổ biến về dữ liệu đối với địa chỉ

Bản chất của các vấn đề cơ bản về dữ liệu của tổ chức bạn sẽ là duy nhất. Kiểm tra dữ liệu toàn diện là cách thiết thực nhất để xác định các bước tiếp theo thích hợp cho bộ phận hoặc tổ chức của bạn.

Chúng tôi sẽ lấy bộ phận mua sắm làm ví dụ vì dữ liệu tạo ra sự khác biệt quan trọng ở đây. Ngoài ra, sự quan tâm của GenAI cực kỳ cao đối với các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng, với chỉ 2% "không có kế hoạch" tích hợp các công nghệ này trong 12 tháng tới.

Kiểm toán dữ liệu mua sắm yêu cầu đánh giá các thông lệ dữ liệu hiện có, bao gồm việc xác định các nguồn dữ liệu chính và các bên liên quan (ví dụ: nhà cung cấp và nhà cung cấp). Phân tích dữ liệu của bạn để đảm bảo tính đầy đủ, nhất quán, kịp thời và sẵn có bằng cách hỏi:

  • Tổ chức của tôi có lưu trữ hồ sơ nhà cung cấp trùng lặp hoặc không cần thiết, bao gồm thông tin lỗi thời hoặc không liên quan không?
  • Dữ liệu nhà cung cấp của tôi có được cập nhật liên tục không?
  • Hồ sơ nhà cung cấp có sẵn ở một địa điểm tập trung cho tất cả nhân viên và công nghệ không?

Nhiều nhà lãnh đạo mua sắm có thể đã biết về những lỗ hổng dữ liệu của tổ chức họ. Ví dụ: nếu các dự án thường bị trì hoãn do khó xác định nhà cung cấp thay thế, dữ liệu nhà cung cấp của bạn có thể không đầy đủ, nằm rải rác trên nhiều hệ thống khác nhau hoặc được cập nhật không nhất quán. Đừng lo lắng - trở ngại này là phổ biến. Hoạt động tìm nguồn cung ứng và mua sắm trung bình mất gần năm tuần để xác định nhà cung cấp mới.

Cách sắp xếp dữ liệu của bạn cho GenAI

Dữ liệu nhà cung cấp chất lượng cao cho phép các nhà lãnh đạo xác định nhà cung cấp nhanh hơn nhiều, khám phá những hiểu biết sâu sắc về phân tích chi tiêu và loại bỏ nhu cầu can thiệp thủ công – cuối cùng là cải thiện hiệu quả của GenAI. Các nhà lãnh đạo phải áp dụng các công nghệ giúp làm phong phú và xác thực dữ liệu của tổ chức một cách nhất quán để khai thác dữ liệu và hiểu biết sâu sắc về nhà cung cấp – ví dụ: nền tảng dữ liệu nhà cung cấp.

Nền tảng dữ liệu nhà cung cấp giải quyết nhiều thách thức cấp bách nhất mà các nhà lãnh đạo thu mua phải đối mặt hiện nay, bao gồm dữ liệu không đáng tin cậy và thiếu sự tập trung. Những cải tiến trong lĩnh vực này không chỉ mang lại lợi ích cho khả năng đáp ứng thời hạn tìm nguồn cung ứng chặt chẽ và nhu cầu của người tiêu dùng của tổ chức mà còn cho phép các tổ chức tận dụng lời hứa cạnh tranh của GenAI. Nền tảng dữ liệu nhà cung cấp đảm bảo rằng dữ liệu nhà cung cấp của tổ chức là toàn diện và đáng tin cậy, cung cấp cho việc tích hợp GenAI một nền tảng khởi đầu vững chắc để có kết quả đầu ra tốt hơn.

Do đó, các tổ chức thu mua muốn tận dụng công nghệ GenAI phải thiết lập nền tảng dữ liệu nhà cung cấp mạnh mẽ để đảm bảo dữ liệu nhà cung cấp của họ ở mức ngang bằng. Bằng cách đảm bảo dữ liệu nhà cung cấp của họ có chất lượng cao, có thể truy cập và cập nhật thường xuyên, các nhà lãnh đạo có thể cải thiện kết quả GenAI của họ, hợp lý hóa các quy trình quan trọng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Tầm quan trọng của những chức năng này không thể được phóng đại khi chúng ta tiến xa hơn vào kỷ nguyên AI.

tại chỗ_img

Tin tức mới nhất

tại chỗ_img