新加坡：AI战略落地难？超9成技术主管呼吁数据策略大革新！

在新加坡，一项关于数据和分析的最新研究显示，九成以上的技术主管认为，要实现人工智能战略的成功，数据策略需要进行全面革新。

新加坡技术主管普遍认为数据策略急需革新

新媒网跨境了解到，Salesforce公司于近期发布了最新的《数据与分析状况报告》。报告指出，在新加坡，有高达91%的数据与分析负责人认为，若要成功实施人工智能战略，现有数据策略必须进行彻底的重塑。

这份报告同时揭示，77%的新加坡企业领导者正面临越来越大的压力，他们需要通过数据来驱动业务价值增长。尽管这些业务领导者普遍渴望利用人工智能来获取洞察并提升生产力，但技术层面的负责人却对现有数据和分析方法持谨慎态度，他们认为需要采纳全新的数据处理方法。

技术领导者聚焦数据基础与治理

为了弥补这一差距，富有远见的技术领导者们正将重心放在数据基础工作上，这包括确保数据的及时性、丰富其上下文关联性、强化数据治理，以及实施零拷贝架构。零拷贝架构的目标是释放那些被困在不同位置、分散存储的数据。

在努力向“智能代理型企业”转型的过程中，他们也积极采纳新兴解决方案，例如智能代理分析（Agentic Analytics），该技术能够将可靠的洞察融入到日常工作中。

Salesforce东南亚地区解决方案副总裁兼首席技术官加文·巴菲尔德（Gavin Barfield）先生表示：“智能代理型人工智能是当今业务转型最强大的推动力，它带来了前所未有的生产力提升、客户连接增强和业务增长。然而，数据碎片化和治理不一致的问题仍然阻碍着企业充分发挥这项技术的潜力，并实现他们成为智能代理型企业的愿景。”

他进一步强调：“新加坡企业面临着扩展人工智能能力的巨大压力，但在此之前，他们必须首先整理好自己的数据基础。统一分散的数据，并建立健全的治理体系，对于从人工智能中释放真正的业务价值至关重要。”

人工智能成为数据首要任务，但数据质量面临挑战

研究显示，人工智能已迅速成为数据领域的首要任务，同时也对现有数据基础构成了最大的压力测试。在2023年的《数据与分析状况报告》中，在新加坡受访者中，扩展人工智能能力从2023年的第10位跃升至今年（2025年）的首要任务。因此，86%的新加坡数据与分析负责人感受到迅速实施人工智能的压力。

然而，有36%的受访者对人工智能输出结果的准确性和相关性缺乏完全信心。这很可能是由于人工智能所依赖的数据存在断裂和过时的问题。尽管88%的数据与分析负责人从理论上认同人工智能的产出质量取决于其数据输入，但实际情况却更为复杂。

数据与分析负责人估计，超过四分之一（27%）的企业数据是不可信的。与此同时，84%已将人工智能投入生产的新加坡数据与分析负责人表示，他们曾经历过不准确或误导性的人工智能输出。近三分之二（66%）正在训练或微调自有模型的新加坡数据与分析负责人报告称，他们曾因使用劣质数据而浪费了大量资源。

Salesforce高层强调数据治理的重要性

Salesforce首席执行官马克·贝尼奥夫（Marc Benioff）先生表示：“智能代理型人工智能并非下一项技术，而是一场新的革命。人工智能代理能够处理常规任务，从而使人类能够专注于创造力、人际关系和影响力。”

但他同时警示道：“要真正从人工智能模型中获得最大的价值和上下文，必须确保数据的正确性。必须转向更集成的解决方案。必须正确设定优先级，并确保数据治理的完善。”

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/singapore-91pct-tech-leaders-demand-ai-data-fix.html