中台的出现是企业业务发展所需。
在过去十多年里,许多企业在没有通盘布局的情况下上线了大量独立运营的系统。尤其是大型企业,不仅组织架构庞杂,“烟囱式”的信息系统之间“各自为政”,更使得业务效率和灵活性不高,企业中出现了大量的“信息孤岛”。
而中台的出现,为解决这一企业信息化难题提供了一种可行的思路。通过对人力、技术和业务的重新组织,中台能够提升IT能力的复用率,提高应用的开发效率,同时打通内外部的业务壁垒,解决数据孤岛的问题,提高业务的响应速度。
但是,在具体落地实践过程中,中台也给企业带来了许多新的挑战。比如实施难度大、复杂度高、不确定性多等等。因此,近两年来,有关中台的争议和讨论一直在持续发酵。对此,DWorks第八期内容围绕中台的话题展开进行了调研和分析。
好文章,需要你的鼓励
生成式AI在电商领域发展迅速,但真正的客户信任来自可靠的购物体验。数据显示近70%的在线购物者会放弃购物车,主要因为结账缓慢、隐藏费用等问题。AI基础设施工具正在解决这些信任危机,通过实时库存监控、动态结账优化和智能物流配送,帮助商家在售前、售中、售后各环节提升可靠性,最终将一次性买家转化为忠实客户。
泰国SCBX金融集团开发的DoTA-RAG系统通过动态路由和混合检索技术,成功解决了大规模知识库检索中速度与准确性难以兼得的难题。系统将1500万文档的搜索空间缩小92%,响应时间从100秒降至35秒,正确性评分提升96%,为企业级智能问答系统提供了实用的技术方案。
存储供应商Qumulo发布多租户架构Stratus,为每个租户提供独立的虚拟环境,通过加密技术和租户专用密钥管理系统实现隔离。该统一文件和对象存储软件支持本地、边缘、数据中心及AWS、Azure等云环境部署。Stratus采用加密隔离技术确保敏感数据安全,同时提供任务关键操作所需的灵活性和效率,帮助联邦和企业客户满足合规要求。
中科院和字节跳动联合开发了VGR视觉锚定推理系统,突破了传统AI只能粗略"看图"的局限。该系统能在推理过程中主动关注图片关键区域,像人类一样仔细观察细节后再得出结论。实验显示VGR在图表理解等任务上性能大幅提升,同时计算效率更高,代表了多模态AI"可视化推理"的重要进展。