作者：奥斯卡·朱，Finalto人工智能负责人

“软件正在吞噬世界。”风险投资家马克·安德森的这一论断如今已被视为具有先见之明。安德森准确地预见到，软件正在从内部改变企业，并推动着日薄西山的行业经历“创造性破坏”。

“如今，全球最大的图书零售商亚马逊，其实是一家软件公司，”安德森在2011年写道。他所指的并非仅仅是一家科技公司拥有一个利润丰厚的纸质图书副业。而是，“其核心能力在于那套惊人的软件引擎，它能够在线销售几乎所有商品，无需实体店。”

快进十五年，这种转型已在大范围内实现。 软件将传统行业转变为软件业务，并从根本上改变了我们与世界互动的方式。旅行社如今已成为复杂的算法数据引擎，数字银行将日常财务管理转变为由数据驱动的实时数字体验，而供应链也已针对电子商务进行了优化。

在当今由软件驱动的全球经济中，人们很容易将人工智能简单地视为技术演进的下一个阶段。毕竟，如今几乎每家公司在某种意义上都是一家软件公司，而且不久之后，它们都将需要转型为具备人工智能能力的软件公司。

全新的用户体验范式

这种表述方式可能会忽略更深层次的问题。人工智能不仅在改变软件，更在重塑我们与硬件的关系。正因如此，“软件正在吞噬世界”这一比喻才显得尤为贴切。

因为现在，人工智能正在吞噬软件。

这并非对人工智能原始能力的断言，也不是对生产力提升的预测。我们可以在这些问题上保持中立，同时仍然认识到正在发生的质的转变。

以搜索为例。越来越多的人开始将大型语言模型作为获取信息的第一站。数字营销从业者已经开始应对从搜索引擎优化（SEO）向生成式引擎优化（GEO）的转变。

人们自然会认为这只是在现有流程之上增加的一层。但当整个电商流程——从发现和评估到购买、支付和履约——都由人工智能来介导时，会发生什么呢？这并非科幻小说，而是正在发生的事情。 支付巨头 Stripe 正与 OpenAI 合作，支持用户直接通过 ChatGPT 完成购买。PayPal 和谷歌也已宣布了类似举措，这标志着电商平台、支付系统与人工智能界面之间全面整合的开始。

或者，不妨看看金融市场的工作流程正在发生怎样的变革。精明的投资者已经能够利用先进的机器人模型，实现交易决策的自动化。当人工智能让金融自动化普惠大众，将专业级工具带给普通投资者时，会发生什么呢？

目前，我们大多数人都是通过操作系统上的浏览器窗口来体验人工智能的。但正如埃隆·马斯克所言，“设备将仅仅成为人工智能推理的边缘节点”，这一天距离我们还有多远？当这一天到来时，硬件与软件之间的界限将开始变得模糊。

训练数据：新领域

在处理驱动人工智能的数据方面，我们或许正处于范式转变的临界点。迄今为止，相关进展一直依赖于利用海量数据集对模型进行训练——这种方法虽然取得了显著成果，但代价高昂。回报是否正在递减？ OpenAI联合创始人伊利亚·苏茨克维尔（Ilya Sutskever）认为确实如此，他将数据比作化石燃料：一种即将枯竭的有限资源。

相反，这使得高质量数据变得比以往任何时候都更加重要。新兴的代理模型甚至能够优化自身的训练数据，从而形成一个持续的反馈循环，既能改进数据集，又能提升输出结果。

对于 Finalto 的商业智能（BI）团队而言，我们深知数据质量的重要性。这为 Finalto 奠定了坚实基础，使其能够为客户提供值得信赖的洞察、先进的分析以及可付诸行动的情报。这些进展也需要持续的监督，以确保输入和输出始终保持准确、透明和公正。简而言之，数据管理正从一项静态任务演变为一个动态的、战略性的过程。

投资于适应能力

简而言之，人工智能革命不仅仅意味着新工具的出现或生产力的提升。它标志着我们与技术互动方式的深刻转变。每家企业都必须投资未来，才能保持竞争力。在Finalto，我们很幸运能够凭借多元化的技能组合和组织敏捷性从中受益。 我们的商业智能（BI）团队与数据用户紧密协作，共享洞见，同时还得到了内部软件开发团队的专业支持。

但这并不意味着我们可以因此自满。基于我领导 Finalto 商业智能团队以及跨部门协作的经验，我想分享我们在为人工智能驱动的未来做准备过程中总结出的三条关键经验：

1. 投资人才

有些讽刺的是，人类的技能对于成功实施人工智能至关重要。当您的企业不再依赖经过验证、标准化且万无一失的企业级软件包时，人类的判断力和创造性智慧就显得尤为重要。

从更技术性的角度来看，实施先进的数据管理和云计算策略具有极高的复杂性，不仅需要专业知识，还要求具备随着技术发展而不断学习和适应的意愿。

2. 从战略层面扩大数字基础设施规模

管理海量数据需要巨大的计算能力。企业需要拥有强大的计算基础设施。同样重要的是，它们还需要制定适当的扩展策略，以有效利用这一基础设施。 正因如此，Finalto 已将 Databricks 作为我们的统一数据与分析平台，并投入了大量人才和资源来开发工具和流程，以增强数据驱动的洞察力和决策能力。

对 Databricks 的投资使 Finalto 能够利用可扩展的云计算、整合机器学习和人工智能，并运用 Apache Spark 及开放式表格格式等前沿数据创新技术。实际上，这体现在可扩展的基础设施、更强大的内部数据管理、更丰富的洞察以及更优质的客户服务上。

3. 确立最佳实践

每家金融服务公司都需要开始思考人工智能的最佳实践，以保持竞争力和责任感。在Finalto，我们正通过实施数据架构、质量监控、持续集成/持续交付（CI/CD）以及治理等流程，引领这一努力，同时投资于人才，以确保这些系统能够得到有效实施。

综合人工智能战略

读者不难发现，这三点紧密相连，共同构成了一个完整的人工智能战略，旨在组建最优秀的团队，根据已确立和新兴的最佳实践，充分发挥基于云的数据管理优势。

我们一直在不断完善我们的方法，但对于金融服务公司而言，有一点尤为重要：长远的竞争力取决于对未来的投资。

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