数据驱动业务增长生成式AI助力商业分析.pdf
这份文档包含两部分内容，分别是“生成式AI助力商业分析”和“保驾护航：网络数据安全海外实践分享”。
**生成式AI助力商业分析部分：**
* **引言：**强调生成式AI正在改变工作方式，并引用Gartner的数据，指出它将影响大部分职业，并提高生产率。
* **敦煌网的实践：**阐述了敦煌网如何从多语言内容交互、洞察与决策、客户服务与营销、产品创新、优化运营效率、专业知识支持六大领域，利用生成式AI驱动平台升级，重塑人货场连接。
* **人：**通过AI优化标题，提升搜索引擎引流效果，并匹配社交媒体渠道。
* **货：**通过AI优化商品信息，包括标题、短描、长描和属性，以及商品的视频化和个性化背景生成。
* **场：**通过AI进行场域营销，包括权益分发、用户生命周期分析、物流履约优化等。
* **AISHIPGO：**介绍了AISHIPGO平台的各项功能，包括站外引流、商品供给、场域运营和商品理解及基座。
* **生成式AI助力商业分析：**指出传统BI的局限性，强调数据价值挖掘的困难，以及企业和员工在数据分析方面面临的痛点，提出利用LLM赋能数据平台能力。
* **挑战/应对：**列举了LLM在数据分析中面临的挑战，以及相应的应对策略，如数据ETL、提示词工程、实体识别、SQL样本检索等。
* **解决方案框架：**阐述了以知识检索和提示词工程为核心的解决方案框架，并结合数据ETL和思维链拆分agent等技术，提高查询效率和准确率。
* **架构设计：**展示了具体的技术架构，包括数据源、模型选择、嵌入模型、OpenSearch、ECS等组件的协作。
* **效果分享：**通过具体的案例，展示了使用生成式AI进行数据分析的效果，例如查询Gate平台登录UV和自然语言转Hive SQL等。
* **后续规划：**强调后续将继续进行可视化、可证明，以及并发负载和权限管理，并扩大使用范围。
**保驾护航：网络数据安全海外实践分享部分：**
* **公司介绍：**简要介绍了货拉拉及其业务。
* **信息安全体系概述：**提出了“可感可控，业务优先”的安全理念，展示了货拉拉全面的安全体系，包括安全合规、企业安全、数据安全、运行时安全、应用安全、网络安全、云资源安全和客户端安全。
* **感知能力：**强调感知能力的重要性，包括SDLC各阶段的感知和纵深防护，从而实现风险可见、主动安全。
* **防守能力：**通过分层防护体系，从L3/4到L7，再到主机和数据安全，构建多层防护，降低安全风险。
* **Defend at Every Layer：**
* **L3-L7网络安全实践：**探讨了L3/L4和L7的网络安全实践，以及面临的挑战和应对策略，如使用VPC/NLB、K8S、Service/Network Policies以及Shield/WAF等。
* **Cloud VPC：**最小必要管控。
* **L7防护：**采取事前加固、化解暴力和精细化管控等措施。
* **CSPM x Default Secure：**通过亚马逊云科技 Security Hub构建 CSPM。
* **Security x AIGC：**
* **AIGC的出现，攻守易势：**指出AIGC的出现使得攻击方更容易发起攻击，防守方更难防守。
* **如何应对挑战：**提出了利用AI for Security和Security for AI来应对挑战的策略，包括CyberSecurity Agents、事件自动处置、代码生成辅助、训练数据安全、基础设施安全和模型安全部署等。
* **货拉拉的实践：**展示了货拉拉如何利用AIGC在各个环节提升安全能力，包括事前辅助检测、威胁情报分析、规章文档生成，事中事件响应助手、应急建议生产，以及事后总结复盘和取证质检。
* **案例：**展示了AIGC在IDS/TM助手、NAT出口访问研判辅助和自然语言转Hive SQL等方面的应用。
* **未来展望：**提出了AIGC for Security的未来方向，包括威胁检测、恶意软件分析、漏洞检测、漏洞修复、事件应急和安全人才培训等。
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