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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要開8個視窗才能有效工作?別讓錯的軟體拖垮數位轉型
有一項調查,針對五百多名內部的銷售專業人士,發現他們必須同時打開多達八個螢幕或視窗,才能有效進行工作。此外,使用不方便的軟體工作,甚至被認為比夫妻吵架、排隊、打掃浴室還煩人。每個人都知道何謂「工欲善其事,必先利其器」,但公司投入大筆心血進行數位轉型的時候,卻常常選錯執行的軟體,導致數位競爭中遙遙落後。領導人該如何解決這個問題呢?
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2021/09/09
擴大應用AI轉型力:與其一次性求變,不如抓重點先行
人工智慧已廣泛應用在各個類型的產業,但大多數領導人只是把人工智慧安插進某個獨立的使用案例中,導致想要擴大運作規模時,會增加許多成本。領導人該怎麼做,才能更有效地運用人工智慧,讓這方面的投資產生更多報酬?
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董事會需要資料治理機制
在無數的資安漏洞、資料造假等商業醜聞爆發後,我們明白,資料完整性是先進製造、網路安全與營運敏捷度的基礎,但根據調查,三分之二的領導人對自己組織運用資料的方式,缺乏高度信任;僅3%的公司達到基本的資料品質標準。本文提出三大方針,敦促董事會成立資料完整性委員會,以確保營運資料準確、完整且安全。
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2021/04/01
打造企業最佳資料隱私對策
一般人直覺認為,企業在資料隱私對策上做得更多會更好,但事實並非如此。在資料隱私方面的績效愈高,就愈有可能失去將資料轉化為收入的機會;在資料隱私方面的績效愈低,就愈容易受到多重損害的風險,例如聲譽醜聞、訴訟刑罰。調查也顯示,資料隱私績效與企業市場價值之間的關係是倒U形,如何達到這個倒U的最高點,是領導人需要關注的問題。
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2020/11/11
AI成功到職四階段:機器是輔助工具,而非用來取代員工
如果機器可以把工作做得更好,為什麼還需要人類?為了緩解這種恐懼,人工智慧建置必須成功。本文為人工智慧的實施,提出四個階段的方法。這套方法能讓組織培養人對人工智慧的信任,並朝向分散式認知系統邁進,讓人類與人工智慧都能不斷進步。
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數位轉型必備四大領域人才
若要成功推動數位轉型,必須花費精力匯集與協調很多行動,而這些行動範圍之廣,遠超過大多數領導人的想像。
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研究員工的電子溝通:從貼文看出組織文化
衡量組織文化時,目前仍在使用的員工意見調查和問卷等傳統工具,得不出可靠結果。於是,一種新的文化研究方法出現了:分析員工的電子郵件、團隊通訊平台Slack的訊息、雇主評價網站Glassdoor的貼文,觀察這些電子溝通內容透露了哪些關於組織的訊息。
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Google管理病患資訊,是大好或不妙?
我們需要新的規則,來規範大型科技公司如何管理你的健康照護資料,並從中獲利。目前,Google將為基督升天醫院執行的資料管理作業,成為合法的業務伙伴。但即使這種關係在技術上是合法的,也會引起重大的未解決政策問題。而另一個問題,來自健康照護組織和資訊科技公司之間的合作,可能產生的商業利益權利。
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2020/01/02