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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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非技術人員必知的人工智慧三件事
團隊的所有成員都應該要能回答以下三個問題:人工智慧如何運作?它擅長什麼?它絕對不可做什麼?
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2018/09/05
人工智慧的「語感」大挑戰
機器能領會日常對話的錯綜複雜嗎?
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2018/08/30
掌握人工智慧應用的兩大「錢途」
供應鏈、銷售與行銷,是第一個大機會。
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2018/08/24
行銷人員需要透明的資料實務
顧客與企業之間的互信關係極為重要,這麼做,可望重新獲得消費者信任。
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2018/07/27
AI畫布幫你作決策
什麼是人工智慧畫布?這個簡單的決策工具,協助把需要了解的知識,組織成「預測、判斷、行動、結果、輸入資料、訓練、回饋」等七大類,以進行評估。為組織中的每個關鍵決策,釐清以上七個要素,可降低成本或提高績效。
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別讓廣告越了線
企業能量身打造廣告鎖定個別消費者。但如果令人覺得受到侵犯,就可能激起反彈。因此,行銷人員必須明智地運用資料,聚焦在提升信任與透明度上,如此一來,消費者接受廣告的可能性會大為增加,與公司及產品互動的興趣也會提高。
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以「玩資料」為起點,跨界釋放資料價值
台北醫學大學管理學院院長、大數據科技及管理研究所教授謝邦昌接受本刊採訪,從本期管理新趨勢「有資料,更要有策略」系列文章出發,點出台灣企業面對資料管理兩大常見的迷思:一、輕忽資料的價值;二、認為有了單一工具或解決方案,就可以解決資料管理的問題。
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