湯瑪斯.戴文波特
Thomas H. Davenport
巴布森學院(Babson College)資訊科技與管理學校長特聘教授、麻省理工學院(MIT)數位商業中心研究員、國際數據分析學會(International Institute for Analytics)共同創辦人,並擔任德勤分析部門(Deloitte Analytics)的資深顧問,著有新書《大數據@工作力》(Big Data at Work)及暢銷書《魔鬼都在數據裡》(Competing on Analytics)。
AI如何搭配精實六標準差,改善營運作業流程?
AI已經在營運作業的改善流程上有所作用,執行速度比單靠人類更快,成本也更低,令傳統的精實六標準差顯得過時,我們需要將兩者結合的妥善做法。本文檢視AI在「DMAIC」的各個階段能帶來哪些協助,並討論未來要面臨的挑戰。
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2024/08/06
企業公開報告厚到看不完?用生成式AI從中找到致勝先機
《富時》100指數成分股的報告,平均長逾200多頁,這就難怪人類分析師會被資訊淹沒,忽略真正有價值的細節。近來,有些企業開始運用生成式AI分析競爭對手發表的公開資訊,更精準掌握商業動態。換句話說,在競爭情報、行銷、策略等領域,生成式AI能成為慧眼,發現有用的洞察。
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2024/07/24
你的公司數據真的準備好面對生成式AI了嗎?
想讓生成式AI模型成效卓著,企業必須在數據上做好準備,必須好好整理那些相對非結構化的數據,讓數據更精準、更新、更獨特。
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2024/07/03
銀行積極擁抱AI,可能「用力過猛」?
NVF銀行從Google挖角高科技人才麥可,希望大力推動AI化的服務策略,但財務長卻擔心麥可的計畫過與冒進,也會使銀行喪失「人味」。執行長該如何抉擇?
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2024/05/30
善用流程探勘促成營運轉型,百事、默克、BMW都在這麼做……
流程探勘(process mining)原是在流程效能出問題時用於調查的工具,但現在已經演變發展為一個平台,用於大規模監測和改善營運流程的執行,以提高流程效率,協助實現企業價值。企業領導人如何充分發揮數位探勘的影響力?關鍵在於從取得流程績效的洞見(流程探勘的初衷),發展到採取能持續改善的行動。
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2024/05/01
生成式AI超耗電?8 個步驟讓它更環保
大家都知道生成式AI的能耐,但這些模型背後的環境成本呢?無論是訓練模型、部署模型進行推論,或是製造所需的相關硬體,都會留下龐大的碳足跡,因此,在生成式AI更普及前,應設法找到更環保的做法。本文建議公司採取8項步驟,既可以廣泛運用這項技術,又降低對環境的衝擊。
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2023/11/06
如何運用你公司的專有知識來訓練生成式AI?
在當今瞬息多變的環境中,如何善用公司的專有知識,對競爭和創新能力至關重要。而生成式AI正好為知識管理燃起希望。本文介紹企業目前主要採取哪些方法,以及在內容編選、確保品質與法律治理方面,可能面臨什麼挑戰。
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2023/10/24
現在我們都是程式設計師
當生成式AI讓寫程式碼的專業性降低,我們似乎迎來「公民開發」的時代。使用者能夠自行開發符合需求的程式,專業人員也能撥出時間專注於複雜的系統研發;然而,相關的數據治理難題也應運而生……
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