分析與數據科學

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AI在美國期中選舉失利!監管趨嚴,企業該盯緊六大政策戰場
美國期中選舉掀起對AI、資料中心與監視科技的反彈,顯示科技監管已成為選民關切的政治議題。從訴訟、州法到地方公投,政府干預未必追得上科技發展,卻足以重塑市場競爭。企業應整合法務、政策、科技與策略部門,持續檢視法律責任、隱私、競爭、基礎設施、政府補助與管轄權這六大政策角力領域。
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2026/11/10
別等AI失控才防範!三階段強化企業數位責任,築起成長護城河
隨著AI更深入產品、服務與決策,企業也更容易因監控、操弄、偏誤與失控代理等問題而失去信任。「企業數位責任權衡矩陣」與三階段行動路徑,能協助領導人盤點AI系統、把監督納入設計,並以透明治理建立可防禦的競爭優勢,讓負責任AI從成本中心轉化為成長動能。
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2026/11/10
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餐飲業拚競爭力!以 6 大數據策略改造消費歷程
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。
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2024/04/23
你的機器學習專案總是停滯不前嗎?
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。
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當工業遇到AI
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。
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減少「數位債務」,讓生成式AI來代勞
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。
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AI顛覆浪潮如何來襲?請評估六種情境
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。
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數據長到底能帶來什麼價值?請聚焦四大領域
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。
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2024/03/05
工業巨頭漢威聯合:實現數位轉型,我們做到了!
擁有眾多事業的大型集團該如何進行數位轉型?又如何利用這個轉型,一方面整合各項事業,一方面為客戶提供全新的價值?漢威聯合(Honeywell)董事長杜瑞哲(Darius Adamczyk)現身說法,娓娓道來他在擔任執行長期間,如何帶領這個多角化集團成功升級。
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供應鏈管理需要機器學習大改造
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。
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