成功的 AI 解决方案的关键是什么？行为数据

近年来，技术创新如暴风雨般席卷了世界。特别是生成式 AI，工具如 ChatGPT仅两个月就达到1 亿用户。但这些先进的 AI 解决方案如果没有有意义的、高质量的数据，则毫无用处。

不幸的是，获取这种数据的过程并不总是简单——公司需要以去除偏见的方式捕获和处理数据，并将其格式化为 AI 可以轻松消耗的格式。尤其是当 AI 公司如 OpenAI 和 Anthropic 开始缺乏训练其 AI 模型的数据时，收集可用和有意义的数据的重要性日益增长。

随着 AI 世界的扩展，公司必须了解质量数据与差数据对 AI 解决方案的影响，以及行为数据在构建、训练和加强 AI 驱动工具中的关键作用。

质量数据与差数据对 AI 解决方案的影响

AI 模型依赖于数据来学习模式、做出预测和执行任务。如果训练数据存在问题、不准确或错误，模型可能会产生有偏见和不可靠的结果、差的用户体验、安全漏洞和监管风险。事实上，Gartner 估计，差的数据质量每年为组织带来平均1290 万美元的损失。

另一方面，使用质量数据训练 AI 模型使组织能够做出更好的、更明智的决策，实施可靠的流程，减少合规问题和避免昂贵的后果。它还可以带来更好的客户和利益相关者体验、增加收入和市场份额以及降低风险。没有整体的、有意义的和准确的数据，公司将难以构建和管理这些日益复杂的 AI 应用程序和生态系统。

行为数据的崛起

来自产品和服务交互的行为数据可以为公司提供对 AI 模型的深入见解。事实上，麦肯锡公司估计，利用客户行为洞察的组织在销售增长方面比同行出色 85%，在毛利方面出色 25% 以上。

行为数据描述了用户与数字环境的交互，揭示了详细的偏好和模式。它是揭示用户点击背后的情绪的基础元素。例如，行为数据可以揭示关键指标，例如会话时长、网站上的活跃时间、错误消息的数量或死点击，以便为公司提供用户参与度、偏好和沮丧点的更清晰的图景。

虽然这些数据可以帮助企业识别缺陷并改善用户体验，但它们也包含了公司利用 AI 解决方案的新可能性关键见解，包括更好的预测、增强的安全措施和改进的个性化：

预测

拥有行为数据，公司可以深入了解用户行为、模式、偏好和痛点，从而更准确地预测未来行为，并创造更好的体验。例如，网站浏览、新闻通讯注册、购物车活动和社交媒体参与不仅是数字面包屑的踪迹，也可以是未来购买行为的指标。拥有这些数据，公司将更好地了解消费者行为，从而做出更明智的预测和战略决策。

识别威胁

公司可以利用行为数据来识别开发 AI 解决方案时的威胁，通过分析用户交互的模式和异常或可疑活动。通过监测用户会话时长或点击模式等指标，公司可以检测到正常用户行为的偏差，这可能表明威胁或潜在漏洞。例如，一家金融服务公司可以利用行为数据来分析用户如何在网站上流动，并分析差异以确定某种行为或模式是否是欺诈性的或不是。这种主动方法使公司能够迅速解决安全问题、减轻风险和保护其 AI 系统。

个性化

随着 AI 的加速增长，超个性化的客户体验将成为标准。拥有行为数据，工程团队可以预测行为并量身定制用户体验。跟踪消费者购买历史并开发详细客户资料的企业可以建立更强的品牌忠诚度。拥有这些数据，零售商可以提供更个性化的体验，通过有针对性的优惠和相关的交叉销售机会。例如，行为数据可以识别更有可能放弃购物车的购物者。零售商可以利用这些信息为目标人群提供个性化的折扣，可能将丢失的销售转化为成交。

行为数据是成功的关键

在一个技术进步飞速的时代，AI 解决方案的成功和有用性取决于有意义和准确的数据。随着对质量数据的需求日益增长，行为数据成为 AI 开发的关键资源。通过利用用户交互获得的见解，公司可以更好地预测和预测用户行为，检测威胁和保护系统，并提供超出用户期望的个性化体验。

随着 AI 景观的不断演变，拥抱行为数据不仅可以确保 AI 解决方案的有效性，还可以为变革性和愉悦的用户体验铺平道路。