人工智慧與機器學習

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【11月號搶先看】AI要真落地,先重設決策權責
企業導入有效的AI系統並授予決策權後,員工仍會悄悄推翻AI的決定,原因在於最終責任仍由員工承擔。領導人必須重新設計治理機制,讓責任隨決策權一併移轉,並讓員工轉任監督與例外處理的角色。
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2026/10/19
【11月號搶先看】聊天機器人出手,打造品牌一致體驗
以往企業難以大規模維持一致的顧客體驗,AI聊天機器人解決了這個痛點。企業應該明確界定聊天機器人的角色並加以客製化,審慎管理顧客資料與角色變化,同時將品牌組合視為關係組合。
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2026/10/19
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請不起高科技人才?無程式碼平台來代勞
軟體運用正在逐步吞食世界,但全球懂得如何寫程式的人,只占0.25%。程式開發人才等同稀有資源,只有資源雄厚的大型企業,才有能力招聘。對一般中小企業來說,大多只能負擔「會修電腦」的資訊管理部門。然而轉機出現了,「無程式碼」平台,可以讓不會寫程式的一般使用者,以簡單的操作介面,享受原本需要複雜的程式才能處理的運算工作。
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2022/01/12
別把導入AI想得複雜又昂貴
每個領域的領導人都知道,AI技術具有巨大的獲利潛能,但將AI工具導入企業,除了採購成本,還有員工訓練與人才招募等方面,看上去又貴又複雜,對非科技業來說,進入門檻會不會太高?本文告訴你:不會!
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2021/10/25
解讀人工智慧全攻略
一項橫跨14個產業,針對超過八百個人工智慧系統進行的調查,把這些系統歸納出四大類型:涉及有限道德決策的重複性任務、內含重要道德成份的重複性任務、涉及有限道德決策的創意任務、既需要創意也需要道德決策的任務。人類員工必須以不同的態度,與人工智慧配合。領導人要活用各種人才,讓手邊可運用的人工智慧工具充分發揮成效。
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2021/05/02
AI巨浪來襲 機器與你我差異關鍵:「人」
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2020/02/03
機器智慧改變經營法則!人工智慧啟動新形態商戰
由人工智慧掌管一切的新型公司,正在重新塑造今日的市場。一種由人工智慧驅動的流程,可以非常快速地擴大規模、擴展範疇,連結到許多種類的企業,並提供強大的學習與改善機會。因此,由人工智慧驅動的公司,也已快速超越傳統公司。
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讓人工智慧可解釋、能審核、透明化
人工智慧系統就像人類一樣,從本身接觸到的環境裡學習,並依據它們培養出來的偏見來做決定。隨著我們愈來愈把做決定這件事外包給演算法去做,就更有必要開始正視人工智慧偏見造成的問題,拿出對策減緩這種負面效果。這是減少偏見的唯一方式。
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2019/12/02
防範人工智慧偏見大行動
領導人應採取以下六個步驟:隨時掌握快速變化的研究資訊。所屬的企業或組織在建置人工智慧時,應建立負責任的流程,以減少偏見。針對潛在的人類偏見,以事實為基礎進行對話。考慮人與機器如何攜手合作來減少偏見。投資更多,提供更多資料,以繼續推進此一領域。加強投資以提高人工智慧領域的多元化。
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2019/11/28
AI 時代,人才「巧」比「勤」更重要
未來有人工智慧的加持,機器人會變得更「勤」又更「巧」。既然人類無法比機器人更「勤」,只有比它們更「巧」才能勝出。
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