企業運算

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當AI模型不再稀缺:整合「組織脈絡」,建構企業護城河
當所有企業都能取得相同的AI模型、AI工具與供應商生態系統,真正拉開差距的是組織脈絡:團隊實際如何判斷、協調及取捨。企業必須蒐集工作中的脈絡、建立公司脈絡數據庫及治理機制,並引導AI在決策時採用精確脈絡,進而改善預測、介入時機與執行一致性,將AI投資轉化為持久的競爭優勢。
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2026/09/17
生成式AI行銷指南:須知4C優勢、4C挑戰與DARE架構
行銷人員在運用生成式AI時,須了解4C良機:客製化(Customization)、創造力(Creativity)、連結性(Connectivity),和認知成本(Cost of Cognition);與4C風險:編造虛構(Confabulation)、消費者反感(Consumer Reactance)、版權(Copyright),和網路安全(Cybersecurity)。並以「DARE架構」來協助行銷人判斷如何活用這項技術——分解(Decompose)、分析( Analyze)、實現(Realize)、評估(Evaluate)。
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2024/08/19
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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
被勒索軟體挾持怎麼辦?執行長請採取六個網路安全行動
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。
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2023/12/19
萬事達卡執行長現身說法:數位身分認證可信嗎?
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。
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2023/12/18
想成為數據科學家?請必備四項技能
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。
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2023/12/16
新科技眼花撩亂,銷售人員招架不住怎麼辦?
為了因應不斷變化的顧客需求,銷售領導人往往要求銷售人員使用許多科技,令銷售人員無法招架。領導人應該讓他們做得更少,但做得更好。為了達成這個目標,應該將AI科技視為隊友,並搭配人類獨有的能力:心智化。
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2023/11/02
別讓你的AI專案脫軌失敗
儘管AI如此迷人與強大,但大部分的AI專案還是失敗了。但這種失敗其實是可以避免的,那該怎麼做才能提高成功的機會?
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2023/10/19
助員工把生成式AI當成左膀右臂
隨著生成式AI被採用的範圍愈廣、迭代升級的速度愈快,員工若要將之運用在工作中,也必須無時無刻學習如何與之互動。本文提供一套「STEP架構」,可以幫助領導人,引導員工善用新科技。
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2023/10/19
排除風險,獲得生成式AI的效益
生成式AI的影響力將在數年內擴及整個經濟領域,但它帶來的風險也不容忽視。如何發揮它的最大效益並抑制風險,可依循本文介紹的具體方法。
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2023/10/18