企業(yè)數據與企業(yè)收益

數據已經不再是簡單的文字編碼。在以大語言模型為基礎的人工智能對數據進行加工處理的條件下，數據被賦予了清晰的內容和數據之間的深層次關系，這種數據之間的深層次關系只有在神經網絡中通過海量數據運算才能獲得，不是數據存量有限和計算能力有限的個體大腦所能實現的。

企業(yè)的發(fā)展以及未來市場收益等，都是市場隨著時間變化而變換時，深層相關數據相互作用的結果。舉例來說，一個人從事蘋果種植，那么在神經網絡中會被匹配果汁、果醬、蘋果派等這些不同維度的工用、民用中對應不同工序的產品，這些不同維度的梯度數據經過深入數據整理后為人工智能提供了答案的基礎。如今，這些數據已經在不同數域中的大語言模型（簡稱為大模型）中做了充分的準備，以便實現隨時為答案請求者提供各式各樣的答案。神經網絡中的數據在每個大小不同的數域中是有層次的，因為層次是邏輯路徑，人工智能在反饋答案給請求者時，問題的起點即是答案的起點，也就是說數據在被應用時具有同等的權重。

人工智能大語言模型是對網絡中現存數據的相關性預先處理并形成動態(tài)答案，以滿足不同答案請求者的多樣需求。簡單的講，大語言模型人工智能利用現有數據為客戶輸出答案，在數據處理過程中參與答案輸出的數據源就是相關性最高的數據源。這些數據源具有答案的參考價值和佐證性，因此它們會同時跟答案一起提供給問題請求者。這種做法不僅能夠佐證數據的真實性，同時也能為請求者提供解決問題或實施項目的具體實施者。例如，如果有人問什么樣的挖掘機適合在寒帶作業(yè)？人工智能在提供答案的同時也會把答案中被使用到的生產這種挖掘機的企業(yè)信息提供出來，提問的人既知道了問題怎么解決也知道了找誰解決！

人工智能答案質量與大語言模型在對應數域中所有使用的數據有關，因為數據是人工智能答案的基材、沒有優(yōu)良的數據就不會有優(yōu)質準確的答案、這就跟沒有好鋼筋水泥等基材就無法蓋出優(yōu)質的樓房是一個道理，因此人工智能在不同語言環(huán)境中對同一問題提供的答案并不相同；

在人人手機在手、事事請求智能答案的時代、企業(yè)在制定很多決策，尤其是在將產品推向國際市場進行銷售時，不得不依賴企業(yè)產品數據的使用，特別是國際采購商，幾乎人人都使用比如Google、還有Bing這種結合了ChatGPT的人工智能檢索工具尋找設備采購的答案，在這個時代、企業(yè)如果不積極使用數據參與到被采購商使用的數據市場中，幾乎等同于喪失了與國際市場的聯(lián)系；

企業(yè)利用自身產品和數據參與大語言模型人工智能的數據處理，不僅能解決企業(yè)目前的產品出口銷售的問題，人工智能大語言模型在處理數據深度性上，也能為企業(yè)提供源源不斷的未來銷售機會。因此，使用數據積極參與人工智能是企業(yè)參與國際市場和出口的必要前提！