为了更好地理解如何建立更值得信赖的人工智能系统，今天我们请到了Monte Carlo公司的联合创始人兼CEO Barr Moses。Monte Carlo致力于加速数据和AI的应用，通过减少所谓的“数据停机时间”，即那些由于数据错误或不准确而导致无法信任的时间段，帮助公司解决问题。
Barr指出，“想象一下周一早上醒来发现你的数据产品出现了问题，比如报告上的数字不对劲。这种情况不仅难以察觉，更难找到根本原因。” Monte Carlo正是为了解决这个问题而生，帮助企业在第一时间发现问题，而不是最后才知道。
对于中小企业来说，可能觉得这并不是首要任务，但随着时代的发展，正确处理数据变得越来越关键。过去，数据出错也许不会造成太大影响，但现在不同了。无论是打车应用中预计到达时间的准确性，还是个性化推荐系统的精准度，都依赖于高质量的数据。
根据最近的一项调查显示，100%的数据领导者都在构建某种形式的生成式AI项目，但只有三分之一的人对用于这些模型的数据充满信心。这意味着大部分企业并没有准备好迎接数据驱动的未来。
那么，中小企业该如何行动呢？首先，确保你的数据是可靠的比拥有大量不可靠的数据要好得多。即使是小型团队也能快速移动并创新，利用有限但精确的数据资源，建立起自己的竞争优势。
接下来，让我们看几个成功的案例。Monte Carlo利用Anthropic的Claude 3.5 Sonnet模型，结合数据剖析技术，为客户提供有关数据质量监控设置的建议。例如，在体育行业，通过对投球速度等数据进行分析，能够自动识别异常值并提出警告。
另一个例子来自Credit Karma，他们利用用户特定的财务信息提供个性化的理财建议。这不仅提高了用户体验，还增强了品牌的竞争力。同时，内部效率也得到了显著提升，如代码审查过程中的生产力增长、合规性报告自动生成等方面。
总之，无论你是大型企业还是中小企业，数据的质量都是至关重要的。特别是在生成式AI日益普及的今天，拥有可靠且丰富的第一方数据将成为企业最宝贵的资产之一。