公共部门领导者的 5 点见解：利用数据和人工智能解决组织挑战

作者：来自 Elastic Darren Meiss

尽管许多公共部门领导者都希望建立数据驱动型组织，但现实情况是，65% 的公共部门领导者仍然难以实时、大规模地持续使用数据。好处是什么？许多领导者正在利用人工智能和生成式人工智能（AI and generative AI）来解决这一关键需求。但要达到这种高级数据成熟度并利用这些技术的力量，公共部门团队需要管理和分析呈指数级增长的数据量 —— 同时应对复杂的任务挑战。

我们与 Socratic Technologies 合作，深入挖掘公共部门的数据状态 —— 你可以称之为数据背后的数据。来自世界各地的 1,000 多名高管、业务和技术领导者接受了有关其组织现状的调查。通过近 200 名公共部门领导者的数据和结果，该研究揭示了有关他们的运营挑战、潜在数据问题和投资重点（人工智能、GenAI 和自动化）的五个关键见解。以下是结果的预览。

从数据中提取最大价值是当务之急……

世界各地的组织都希望以数据为中心进行决策。但这说起来容易做起来难。领导者指出，缺乏足够的工具和自动化使得他们很难从大量数据中获取明智的见解。

基于这些被广泛提及的数据整理困难，很容易看出人工智能和生成式人工智能将在未来发挥关键作用。

我们花了更长的时间来完成工作，这很不妙，因为我们的大部分工作都是在紧急情况下完成的。我们需要尽快获得信息。

- 非技术决策者，公共部门

……但人们对数据洞察的满意度却很低

根据研究，只有 32% 的公共部门领导者使用数据洞察进行日常决策。因此，即使大多数组织并不缺乏数据，他们仍然难以从中获得战略洞察。一些挑战包括：

• 团队难以采用数据工具和产品
• 无法实时监控数据和利用洞察
• 难以有效使用人工智能分析数据
• 难以大规模分析数据
• 数据孤岛和蔓延

组织并不像他们想象的那样成熟（数据）

该报告使用以下级别分析组织的数据成熟度框架，以评估他们在战略数据之旅中的进展情况：

• 级别 1：使用和捕获
• 级别 2：分析和行动
• 级别 3：探索和自动化
• 级别 4：协作和转型

虽然 76% 的公共部门领导者认为他们的组织在数据分析和智能方面比同行更先进，但他们对数据成熟度评估的回答却表明事实并非如此。他们往往有很大的空间来改进数据管理、分析以及数据驱动的决策和效率。

目前，数据非常孤立。存在不同的系统，它们彼此之间无法沟通。每个团队都对放弃自己熟悉的东西或推动变革持谨慎态度。我们需要一个可以简化一切的聚合器。

- 技术决策者，公共部门

人工智能和生成式人工智能能拯救这一切吗？

人工智能和生成式人工智能已被证明是推动更好运营成果的有力工具。几乎所有的调查受访者都对使用数据和人工智能提高生产力的可能性感到兴奋和乐观，并列举了以下一些潜在好处：

• 提高生产力（通过统一的数据视图）
• 更好的运营弹性
• 增强客户体验
• 减少中断和风险
• 降低成本

为了在公共部门保持领先地位，我们正在使用人工智能。所有竞争对手都已在使用或即将使用人工智能 —— 你不能落后。

- 技术决策者，公共部门

许多组织正在向生成式人工智能迈进 —— 你呢？

这项下一代技术正在改变我们培养创意、解决方案和洞察力的方式 —— 为创新、生产力和效率带来前所未有的机遇。尽管公共部门对采用人工智能更加谨慎，这主要是由于政府法规和数据隐私，但几乎所有参与者都确定了他们将依靠人工智能的以下主要用例：

• 根据业务线需求（例如客户支持、研发和采购）实现手动流程和工作流的自动化
• 数据提取和增强
• 可以帮助检索和汇总日常任务信息的人工智能助手
• 数据汇总和分析

下一步是什么？

我们仅引用了一小部分调查数据点和调查结果。但你可以深入了解 40 多页的调查结果，了解公共部门组织如何更好地利用其数据并使用（或计划使用）人工智能来提高效率和生产力，增强团队和客户体验。

获取完整报告。

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原文：5 insights from public sector leaders: Solving organizational challenges with data and AI | Elastic Blog