餐飲業不只提供美食,還有顧客從「前往就餐」到「用餐結束後」的美好體驗,尤其顧客在這段消費歷程中不斷留下數據,餐飲業者可以發揮這些數據的潛在力量。本文提供六大數據策略,包括:如何挑選餐廳店址;管理訂位顧客;管理排隊情況;管理服務就餐的流程;打造個人化菜單;管理不同的點餐管道。
企業為了改善營運而部署機器學習,但往往遭遇挫折。究其原因,在於企業關注科技遠多於關注如何部署科技。本文建議把焦點移回部署,並提出一套bizML方法,以6大步驟引導企業一步步規畫,為改善營運做出最好的準備。
不論是車廠或機器設備製造廠,直到最近才意識到光是製造實體產品不足以取得競爭優勢。它們必須制定一套融合策略,將實體產品與數位科技合而為一,從數據與見解獲取最大價值。本文說明融合策略的4大類型,並以實例介紹具體的執行方法。
大部分的知識型工作者都面臨「數位債務」:被高速流入的數位資訊和隨時在線的通訊所淹沒,工作中積壓未處理的資訊在不斷增加。生成式AI可以協助我們改善這個問題,尤其是對於知識型工作者來說,生成式AI特別可以在3個方面發揮助益:減輕認知負荷、提振認知能力、改善學習。
人工智慧很有可能顛覆我們現有的經濟。公司的董事會當然必須審慎加以因應。一個比較好的做法是,董事會透過仔細研究各種可能情境,來預測未來並制定適當的策略。
大家都知道數據很重要,但大多數的數據主管或資料主管都無法創造價值、衡量價值、展現價值,甚至為價值訂價。本文釐清數據長可以創造價值的四個領域,並分別描繪各自的價值主張,以及衡量這些價值的具體指標。
近年來,企業的供應鏈不斷遭受各種因素干擾,但企業採取傳統的規畫方法,降低了供應鏈的敏捷性與韌性。本文提出一套「最佳機器學習」規畫方法,運用歷史與當前的數據,為企業提供更好的決策建議。
2021年,美國殖民管線公司(Colonial Pipeline)被勒索軟體攻擊,造成美國東部燃油供應鏈中斷,民眾恐慌搶購汽油。由此可見,網路威脅的破壞,不會止於數位世界。本文提出六項建議,幫助執行長們加強組織安全、應對網路攻擊,順利尋求政府與專家的協助。
沒有身分驗證技術,商家與顧客無從分辨交易對象是誰,數位經濟就無法運轉。身分驗證最重要的目的,是證明你的資訊──姓名、年齡、住址、電話號碼──有效且能連結到你。萬事達卡(Mastercard)執行長麥可.米巴赫(Michael Miebach),在本文探討這些技術的原理、使用情境以及數位身分證的隱憂。
隨著許多產業日益需要數據分析的能力,下一代的數據科學家將成為影響深遠的角色。本文指出下一代的數據科學家必須培養的4項技能,從發現問題、界定問題範圍,到引導問題、轉化解決方案,發揮他們對於企業的影響力。
雖然人工智慧有望改變工作的方式,為組織帶來競爭優勢,但如果缺乏適當的企業文化,就不可能實現這些優勢。身為領導人,現今可以採取3個步驟,讓公司文化為AI驅動的未來做好準備:選擇好奇而非恐懼、接受失敗、成為無所不學的人。
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