Клиенты Snowflake теперь могут использовать Gemini 4 Argon непосредственно в инструментах ИИ от Snowflake, применяя глубокий логический вывод и визуальный анализ к своим управляемым корпоративным данным для решения бизнес-задач с более высокой отдачей.
Когда мы общаемся с руководителями предприятий, одна ключевая истина звучит постоянно: ваше конкурентное преимущество заключается в ваших корпоративных данных, но не существует единой модели ИИ, которая подходила бы для каждой бизнес-задачи.
Чтобы превратить необработанные корпоративные данные в измеримые результаты, организациям нужна открытая мультимодельная стратегия. Независимо от того, анализируете ли вы тенденции доходов, оцениваете эффективность кампаний или модернизируете рабочие процессы разработки программного обеспечения, успех зависит от гибкости выбора правильной модели для конкретной задачи — без создания рисков для безопасности данных или усложнения конвейеров.
Именно поэтому мы рады объявить, что Gemini 4 Argon теперь доступна в общедоступной предварительной версии для клиентов Snowflake непосредственно в рамках Snowflake Cortex AI. Она доступна во всех функциях Cortex AI с момента запуска, а Snowflake CoWork, Snowflake CoCo и Cortex Agents появятся в ближайшее время в поддерживаемых облаках через межрегиональный вывод!
Для команд, стремящихся использовать новейшую передовую модель Google, Gemini 4 Argon предоставляет возможности устойчивого логического вывода и мультимодального визуального контекста непосредственно для ваших корпоративных данных.
Как предприятия используют ИИ для работы со своими данными в Snowflake
Внедрение передовых моделей, таких как Gemini 4 Argon, в Snowflake направлено на раскрытие истинного потенциала ваших корпоративных данных. Вместо того чтобы рассматривать ИИ как изолированный инструмент, Snowflake позволяет командам применять модели логического вывода непосредственно там, где корпоративные данные уже хранятся, управляются и структурированы.
Вот как организации используют открытую экосистему ИИ Snowflake для превращения операционных данных в бизнес-результаты:
- Устойчивый логический вывод в сложных рабочих процессах с данными: Корпоративные задачи редко зависят от одного запроса. С помощью Gemini 4 Argon команды могут выполнять многоэтапные исследования, например, отслеживать финансовые расхождения в сложных таблицах счетов или использовать CoCo для рефакторинга устаревших кодовых баз и отслеживания зависимостей между файлами.
Устойчивый логический вывод в сложных рабочих процессах с данными: Корпоративные задачи редко зависят от одного запроса. С помощью Gemini 4 Argon команды могут выполнять многоэтапные исследования, например, отслеживать финансовые расхождения в сложных таблицах счетов или использовать CoCo для рефакторинга устаревших кодовых баз и отслеживания зависимостей между файлами.
- Связь визуальных доказательств с бизнес-анализом: В бизнес-отчетности текстовый анализ — это лишь половина дела. В CoWork команды могут одновременно оценивать сложные финансовые отчеты, графики продаж по регионам и информационные панели эффективности кампаний, связывая анализ непосредственно с визуальными данными графиков для более быстрого выявления отклонений в тенденциях.
Связь визуальных доказательств с бизнес-анализом: В бизнес-отчетности текстовый анализ — это лишь половина дела. В CoWork команды могут одновременно оценивать сложные финансовые отчеты, графики продаж по регионам и информационные панели эффективности кампаний, связывая анализ непосредственно с визуальными данными графиков для более быстрого выявления отклонений в тенденциях.
- Пакетный синтез документов в масштабе: Благодаря функциям ИИ с возможностью выбора модели, операционные, юридические и службы поддержки могут применять модели логического вывода к тысячам неструктурированных записей, юридических документов и обращений в службу поддержки параллельно, чтобы извлекать ключевой контекст и создавать подробные резюме.
Пакетный синтез документов в масштабе: Благодаря функциям ИИ с возможностью выбора модели, операционные, юридические и службы поддержки могут применять модели логического вывода к тысячам неструктурированных записей, юридических документов и обращений в службу поддержки параллельно, чтобы извлекать ключевой контекст и создавать подробные резюме.
- Единое управление без «теневого ИИ»: Инновации не должны означать обход безопасности. Поскольку Gemini 4 Argon работает непосредственно внутри Snowflake Cortex AI, каждый вызов остается в пределах периметра безопасности и управления Snowflake.
Единое управление без «теневого ИИ»: Инновации не должны означать обход безопасности. Поскольку Gemini 4 Argon работает непосредственно внутри Snowflake Cortex AI, каждый вызов остается в пределах периметра безопасности и управления Snowflake.
Реальная ценность: Корпоративный ИИ в действии
Ценность корпоративного ИИ проявляется в повседневных рабочих процессах. Команды поддержки могут автоматизировать сортировку электронной почты и классификацию обращений. Врачи могут использовать документацию с поддержкой ИИ для обобщения результатов визитов пациентов. Розничные продавцы могут превращать взаимодействие с клиентами в более персонализированный опыт покупок. Во всех этих случаях основа одна: применение ИИ к соответствующим корпоративным данным в управляемой среде.
Firework, компания в сфере видеокоммерции, показывает, как эта основа может также поддерживать продукт, ориентированный на клиента. Firework хотела привнести персонализированное внимание продавца в магазине в онлайн-покупки. Задача заключалась не просто в генерации ответов, а в том, чтобы основывать эти ответы на высококачественной информации о потребностях покупателей.
Используя Snowpark и Cortex AI, Firework агрегировала, очистила и классифицировала тысячи анонимных разговоров с клиентами, чтобы понять интересы и болевые точки потребителей. Эта база данных помогла обеспечить работу ИИ-видеопомощника, который отвечает на вопросы о политике возврата, обобщает отзывы о продуктах и предлагает персонализированные рекомендации. Сохраняя рабочий процесс от начала до конца внутри Snowflake, Firework сообщила об упрощении процесса и повышении эффективности времени и затрат, связав подготовку данных непосредственно с более персонализированным опытом покупок.
С появлением Gemini 4 Argon команды могут подключить новейшие возможности логического вывода и визуального анализа Google Cloud к тем же управляемым конвейерам данных, чтобы решать еще более сложные, многоэтапные бизнес-задачи.
Начните сегодня
Ценность корпоративного ИИ раскрывается через выбор, контроль и открытую совместимость. Добавляя Gemini 4 Argon в Snowflake Cortex AI, мы предоставляем клиентам Snowflake еще один мощный вариант для создания, итерации и достижения результатов на основе их доверенных данных.
Чтобы начать работу, посетите наш Google Cloud Partner Hub, чтобы изучить наши мультимодельные возможности.
