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他认为,实现这一目标需要具备四个方面的关键能力。首先是对目标客群的深度理解能力。第二是对行业数据的精细化治理能力。汪敏指出,AI存在“幻觉”等问题,往往源于行业数据的缺乏与混乱。“数据治理是一个很苦、很累的活,需要投入大量人力资源,但这是基本功。如果这一步做不到位,AI就难以真正发挥价值,只能停留在通用性、辅助性的角色,无法深入业务流程、提升效率或替代人工。”第三是行业模型的训练能力。在拥有高质量数据的基础上,针对不同行业训练专用模型至关重要。目前很多行业模型仍不够成熟,需要持续优化。最后是系统化的工程能力。汪敏强调,作为行业解决方案公司,工程化能力是核心,尤其是结合了行业理解与数据治理的工程化能力。
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