在2024年变革会议上，Elastic首席执行官阿什·库尔卡尼（Ash Kulkarni）和DocuSign首席产品官德米特里·克拉科夫斯基（Dmitri Krakovsky）讨论了生成式人工智能在企业搜索和合同管理中的变革性作用。他们的见解强调了AI驱动的搜索能力对处理大量数据和复杂合同的企业日益重要性。
强化非结构化数据分析
Elastic在其企业搜索策略方面取得了重大进展，尤其是生成式人工智能的整合。2023年5月，弹性搜索相关引擎（ESRE）的推出标志着Elastic搜索技术战略的一次重大飞跃。ESRE将传统的关键词搜索与先进的向量搜索相结合，提供对大量数据存储中的上下文和语义的更深刻理解。这种混合模式使Elastic的客户能够更有效地检索相关文档，采用向量搜索、BM25文本搜索或两者结合的方式。
库尔卡尼指出，公司在向量数据库技术中的检索增强生成（RAG）方面取得了显著进展，表示：“我们可能是最广泛使用的向量数据库之一。”他强调，Elastic实施RAG增强了其数据库功能，建立在多年的Elasticsearch开发基础上。
库尔卡尼进一步阐述了现在可用的强大功能， 包括权限管理、分面搜索、混合搜索以及结合不同搜索技术的能力。他提到：“为开发者提供选择、功能和模型开放性至关重要，这将成为我们的DNA的一部分。”
随着AI的快速发展，模型选择变得尤为重要。库尔卡尼表示，客户正越来越多地将查询分配到不同的大型语言模型中，以优化准确性和成本。
AI驱动的合同管理进步
DocuSign正在利用AI彻底改变合同管理。克拉科夫斯基明确了他们的愿景，表示：“我们在这个领域才刚刚入门，尚需利用AI代理来辅助合同谈判。”这种方法暗示了未来AI将在合同谈判中发挥积极作用。
智能协议管理（IAM）平台旨在将静态合同数据转化为可操作的洞察。其核心组件——Maestro、Navigator和应用中心——共同分析合同，填补了企业数字化中的重要空白。正如克拉科夫斯基所解释的：“尽管大多数企业已实现操作数字化，但合同仍然主要是静态PDF文档，难以有效查询或分析。”
IAM将这些静态文档转变为结构化数据，实现系统化分析。克拉科夫斯基举了一个客户的例子，该客户拥有约70份合同，发现其在不同条款上花费数亿。通过整合和分析这些合同，DocuSign帮助客户识别不一致之处，节省了超过1亿美元的支出。这种从手动审核转向自动化处理的转变，显示了IAM在合同管理中的显著提升潜力。
应对AI采纳挑战
两位高管强调了负责任的AI采纳的重要性。克拉科夫斯基强调需要谨慎：“我们必须快速推进，但在使用AI时必须认真思考随之而来的问题”，特别是在处理敏感合同数据时。
DocuSign优先考虑数据安全和透明度。克拉科夫斯基表示：“我们对我们的做法非常谨慎和透明。在使用客户数据进行训练时，我们会寻求明确的许可。”
两位高管还强调应采取全面解决方案，而不是零散的方式。克拉科夫斯基指出：“我们的目标是提供端到端的解决方案，而不是迫使客户拼凑多个组件。”
优化AI成本和资源
成本效率是AI采纳中的关键考量。克拉科夫斯基强调，最大限度地利用资源至关重要：“理解我们如何组建和利用资源对保持价值至关重要，特别是在我们运营的规模下。”
库尔卡尼预测AI经济将发生变化，表示：“推理成本可能会下降，得益于硬件和技术的进步，以及大型语言模型提供商之间的竞争加剧。”
展望未来，两位高管讨论了AI能力的扩展。库尔卡尼提到多模态AI模型，能够处理各种数据类型并提供一致性反馈。克拉科夫斯基列举了合同管理中的潜在应用，如识别洞察、模糊之处和合规问题，其中许多可以自动解决。
实际AI应用案例
讨论中包括了企业中AI应用的实际案例。库尔卡尼分享了思科如何利用Elastic技术自动化客户支持功能，使工程师能够专注于更有价值的任务。他还强调了一家财富100强银行如何通过AI驱动的搜索工具转变财富管理者与客户的互动，实现个性化的“个人彭博终端”。
从增强搜索能力到AI辅助的合同谈判，AI的潜在应用范围广泛。然而，解锁这一潜力需要关注技术、伦理和操作等挑战，包括数据隐私、模型透明度和成本效益的扩展。
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