如何利用AI成就企業？_Tap

大多公司面臨的與AI有關的最大挑戰之一，是跨平臺和系統的數據激增——本地的歷史遺留系統與公司日益增長的云計算系統被尷尬地混合在一起。在日常使用時，數據經常會出現諸如格式不匹配導致的無法訪問等問題。而這樣的問題，也會反過來限制公司在組織內推廣AI技術的效果。

一、AI數據庫

它們往往會建立起AI數據中臺，即運營數據和AI平臺，從而可以利用公司的人才、技術和數據生態系統，更好地平衡試驗與執行的比例。在研究中也發現，AI成就者相比AI試驗者，其實現數據管理治理規模化的可能性要高出33%，而實現數據管理治理規模化，正是建立強大的AI“核心”的第一步。

觀點：英國加密監管的關鍵因素是如何處理零售問題:4月5日消息，在IFGS會議的第二天，金融服務行業集團Shearman & Sterling全球負責人Barnaby Reynolds在“Crypto重啟：2021年及未來”的發言中，淡化了英國財政部日前關于英國穩定幣使用的監管聲明的重要性。Reynolds稱：英國正在考慮如何監管加密貨幣，但昨天宣布將穩定幣納入支付體系的聲明相對沒有太大影響。就加密貨幣監管而言，倫敦和紐約是值得關注的兩個重要市場，因為這兩個市場是全球“脈搏”所在。Reynolds解釋說，英國的關鍵因素是如何處理零售問題。英國對加密貨幣交易的禁令是爭議所在，因為零售市場非常希望進入加密貨幣市場。

此前消息，英國財政部在官網宣布推出一系列舉措，將把穩定幣視為一種有效的支付方式，作為使英國成為全球加密資產技術和投資中心的計劃的一部分。（Finextra）[2022/4/5 14:05:21]

另外，AI核心可以幫助企業做很多有益的事情，比如迅速將AI應用產品化、將AI整合到其他應用中等。那么如何建立AI核心？大多數的AI成就者會在確保數據可靠的情況下，將它們存儲在一個單一的企業級云平臺上，配以適當的使用、監測和安全策略，來充分發揮內、外部數據的作用。

比特幣社區仍在討論如何激活Taproot:金色財經報道，自Taproot于今年1月正式成為比特幣改進提案以來已經過去了6個多月。盡管爭議很少，但社區仍在討論如何實施適當程序。問題的根源在于是否需要進行一個能夠被所有利益相關者都可以接受的軟分支。根據Reddit比特幣社區的一個帖子，“激活Taproot的最大問題是之前的軟分叉SegWit導致的創傷后應激障礙（PTSD）”。據悉，“新式軟分叉激活”程序提出了一種混合系統，在一年內未能達成共識后，升級將被拒絕。經過另外六個月的討論，社區可以決定開始為期兩年的過程，將在到期時激活升級。此過程最長可達42個月，即三年半。盡管相對沒有爭議且功能有限，Taproot可能仍需花費數月（甚至數年）才能激活。[2020/7/16]

二、AI投資

聲音 | 賽迪智庫張凱：區塊鏈如何賦能數字經濟和實體經濟將是未來政策關注的重點:金色財經報道，賽迪智庫工業經濟研究所研究員張凱表示，當今社會是數據爆炸的時代，區塊鏈能夠幾乎零成本地解決所有因信任不足導致的問題，是數據時代隱私和安全的最佳解決方案。區塊鏈如何賦能數字經濟和實體經濟將是未來政策關注的重點，圍繞數字金融、物聯網、智能制造、供應鏈管理等，相關區塊鏈創新應用的鼓勵政策有望出臺。同時，對于區塊鏈技術應用行業亂象，相關規范政策也很有必要。張凱還表示，在產業上，隨著國家明確表態支持區塊鏈技術，各地區塊鏈產業基金投向將更加明確，支撐區塊鏈發展的基礎設施有望迎來升級，同時帶動區塊鏈在稅收、司法，不動產登記等政務領域，醫療、食品安全、公益等民生領域，供應鏈金融、保險、版權、跨境支付等商業領域迎來突破性應用落地。[2019/11/2]

對于AI成就者而言，AI投資之旅沒有終點，并不存在所謂“AI峰值”。因為這種認知，AI成就者們會進入一個AI收益的良性循環，即使AI成熟度日漸提升，但隨著時間推移，仍然不斷投入，從而繼續獲得更多收益。

對于AI成就者來說，持續的投資通常會用于提升AI的影響廣度，從而將影響最大化；同時，還將進一步嘗試各種跨領域AI解決方案，在過程中重新部署資源。例如，某奧地利能源公司近年來在AI驅動的數字孿生技術上投入了大量資金，幫助他們更好地為維也納市等客戶服務——除去帶來的其他積極影響外，該技術系統更精準地模擬出了客戶對供暖和制冷服務的需求，進而估算出來企業所需要的各種舉措的短期成本和長期能源節約。

三、培養AI方面的人才

AI成就者明白，讓AI與人類員工無縫合作，是最高效的工作方式。這也是很多AI成就者更傾向于制定積極主動的AI人才戰略，以保持在行業趨勢前沿的原因。除了以AI為重點的招聘外，AI成就者還經常與專業公司合作或收購專業公司來填補關鍵職位的人才空缺，如數據或行為科學家、社會科學家和倫理學家。

AI成就者也更有可能對大多數員工進行強制性的AI培訓，從產品開發工程師到高管團隊都會參與其中。而且，由于他們會更側重于提升員工AI方面的知識，他們的員工會比其他公司的同行更精通AI相關技能。這些努力使得人類與AI的協作更容易實現規模化，并確保AI滲透到企業肌理當中。

四、打造AI框架

隨著企業在越來越多的任務中部署AI，遵守法律、法規和道德規范正成為提升AI成熟度越來越重要的行為。事實上，能夠向外展示自己擁有高質量、值得信賴且達到監管要求的AI系統，將使這些走在前列的公司在短期和長期上都獲得巨大優勢，從而吸引更多新客戶，更好留住現有客戶，并提升投資者信心。

不靠譜的AI框架，會給企業自身、客戶帶來許多風險。以常見的算法偏見為例。它是指根據過往偏見數據訓練出來的AI也會繼承這方面的偏見，所以當你的AI框架中的訓練數據不夠“公平”，那么AI輸出的結果自然也不夠準確。

除此之外，還可以通過不同專家的廣泛合作來重新設計AI框架，從員工到設計師、數據科學家、合規專業人士和商業分析師等。將員工培訓成為AI專家，這對打造可靠AI框架也至關重要。

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