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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樹立五大觀念,挖掘大數據金礦
大數據全面籠罩,不論是服務業,或是製造業,都積極投入;不了解或是不接受的企業,大概就得準備被淘汰。不過大數據絕非「數大便是美」,本文提出五項觀念,助你有效取得大數據的未來優勢!
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網路效應,跟你想的不一樣!資料競爭力七大驗證
你是否高估了數據資料能帶來的優勢? 由資料促成的學習,雖然會帶動看來可能類似網路效應的良性循環,但效能沒有那麼強大或持久。 要確定顧客資料是否可協助建立市場進入障礙,企業應回答七個問題來檢視資料的價值:能創造多少附加價值;邊際價值遞減速度有多快;使用者資料的相關性貶值速度;資料是否是專屬的;要模仿這類產品改善有多困難;改善的產品,是否適用於其他使用者;多快能將見解整合到產品中。
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別讓演算法決定你的人生
我們被人看見的能力,日益由編碼和邏輯構成的演算法所控制,而撰寫程式的,是很容易犯錯的人類。另外,決定和控制這類程式運算結果的,往往是黑盒子。長期下來,這類演算法將限制我們可看到的內容,進而強化社會偏見。隨著人工智慧觸及的範圍擴大,這類風險只會愈來愈高。
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2019/12/17
分門別類有害思考
我們已經太習慣把資訊分門別類,經常在沒有類別存在的地方也看到類別。這種做法扭曲我們的世界觀,可能會妨礙我們做出妥善、健全決定的能力。而這種現象,對任何仰賴收集和分析資料據以做決定的企業,特別值得關切。
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戴文波特分析流程管理創新技術》「流程探勘」助企業挺進未來
要改善流程,就需要分析資料。而流程探勘這項創新技術,描繪出以資料為基礎的流程績效圖示,公司的高階主管可以很輕易地看到問題和機會在哪裡。知識管理大師戴文波特認為,流程探勘可加強組織對資料導向決策的投入。
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2019/07/15
數位工具助你改善健康
我們擁有更多前所未有的方法,可用來收集健康方面的相關數據資料。
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2019/06/12
以收益管理打造競爭優勢
企業的獲利,與定價決策的關係重大。以收益管理這項重要的定價策略來說,主要便是藉由銷售相同商品,但向不同消費者收取不同價格,讓利潤極大化,並將顧客列入不同的分群,達到區隔市場的目標。
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人工智慧幫你改善電子病歷
智慧型電子病歷可以讓臨床醫師不那麼身心交瘁,並更能改善對病患的照護。
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2019/01/30