非结构数据和 GenAI 洞考察

核心观点与关键数据

非结构化数据价值未被充分开发，GenAI 提供新机遇

• 近半数受访高管（董事及以上）认为非结构化数据潜力巨大，但传统搜索工具效果有限。
• 67% 计划在 6-12 个月内投资 GenAI 工具分析非结构化数据，其中 16% 已投资相关工具。

当前挑战与价值实现

• 83% 的组织员工未有效利用非结构化数据获取洞察，仅 16% 实现价值。
• 主要挑战包括：工具可用性（19%）、缺乏 AI/非结构化数据经验（19%）、难以量化价值（20%）。
• 最有价值的应用方向：提升运营效率（62%）、改善客户体验（49%）、降低成本（49%）。

GenAI 应用现状与规划

• 37% 的组织已制定 AI 战略，53% 正在发展中。
• 63% 优先使用公共模型，59% 认为通过专有数据改进公共模型更有效。
• ROI 评估：33% 认为量化困难，24% 不评估 AI 项目 ROI。
• 50% 的计划投资组织预算在 10-25% 之间，优先领域为客户支持与 IT/安全。

非结构化数据治理关注点

• 启动阶段最担忧：数据隐私（首位）、缺乏专业知识、法规遵从性。
• 治理优先事项：确保答案准确性、信息访问权限控制、合规性。

发展阶段分布

• 已探索组织：37% 处于早期/试点阶段，10% 处于成熟阶段。
• 未计划原因：缺乏必要技能（50%）、未发现有价值工具（25%）。