通过利用财会专业人士和数据分析师的专业技能以及企业资源规划（ERP）系统，我们可以加快气候行动。. 将温室气体排放视为一种资源类型，并考虑其生产相关的成本，组织可以更好地做出达成它们气候目标及环境、社会和治理（ESG）目标的决策。. 该目标是 ...
更好的商业. 本文章是 2020年世界经济论坛年会 的一部分. 消费不会消失，但是可以变得更加负责任. 数据是激发循环经济潜能的关键. “大数据”、“人工智能”、“供应链”。. 这些商业领域的术语和热词正在逐渐进入我们每一个人的日常生活。. 虽然 ...
达沃斯议程. 数智化转型和环境、社会与公司治理（以下简称为ESG）都是全球企业界的重要课题。. 前者侧重将科技应用于价值链的各个环节，让企业运营更为高效和智能化，从而更好地满足客户需求。. 后者则强调企业要从环境、社会和公司治理等角度为其利益 ...
受访者普遍表示，人工智能对用例产生了中到高等影响，包括采用可再生能源、产品和服务的可持续设计、通过改进能源监控和管理来降低成本以及降低碳足迹。
1. 企业需要在人的层面上将数据战略制度化. 可以将正式确定首席数据官（CDO）的角色作为起点：首席数据官将是真正的数据科学家和有远见的人，并承担明确的职责。. CDO和他的助手们将负责：. （1） 设计、实施和监督整体的数据战略（从收集到分析到货币化 ...
这进一步突出了首席风险官们指出的风险，即我们可能会在无意中共享个人数据，并出现基于人工智能算法的决策偏差。. 首席风险官们如何看待人工智能迅速崛起带来的风险。. Image: 世界经济论坛. 报告还称，由于对人工智能的工作原理缺乏了解，因此很难预测 ...
在地缘政治不确定的时代，跨国公司站在战斗前线，为构建更具包容性的全球化、促进经济增长而奋战。 思考这三个要素，对于构建一个能够经受住未来考验，能够快速做出反映的企业而言意义重大。
问题的关键在于，新的岗位不断出现、技能要求不断变化，现有的熟练工人群体的规模却不能跟上步伐满足需求。比如说，今天的世界面临数据科学和人工智能技术人才短缺。企业不会简单地依靠雇佣新员工作为他们试图解决未来人力问题的途径。
相比之下，大语言模型可以将软件开发人员28.7%的任务实现自动化，使43.2%的任务得到增强。前者包括分析数据和系统性能，而后者涵盖评估产品和技术及编写指令。
人工智能治理联盟围绕“安全系统和技术”、“负责任应用与转型”和“弹性治理和监管”等三个核心工作组，采用全面的端到端方法来应对关键的人工智能治理挑战和机遇。
企业必须开始重新思考商业流程、并重新架构工作的形式，以发挥出机器和人类的最大优势。. 人工智能相关的市场需求和基于正在快速成长。. 分析公司IDC的预测显示，全球范围内的内容分析、发现与认知系统软件市场总额，将从2014年的45亿美元增长到 ...
现在，这个研究领域已经悄然进入了一个全新的第三阶段，我将其称为“数据和算法伦理”。. 未来，我们将需要有关人工智能开发和利用的伦理框架和法律。. 当前，一些政府部门和行业协会已开始尝试建立这样的伦理框架，显著的例子包括阿西洛马人工智能 ...
吹气以诊断疾病. 很快，对病人来说，测试疾病可能就会像呼气一样简单。. 新的呼吸传感器可以通过对人类呼吸中包含的800多种化合物的浓度进行采样来诊断疾病。. 例如，人体呼吸中的丙酮含量升高表明病人患有糖尿病。. 在呼吸化合物流过金属氧化物半导体 ...
普华永道的报告提出以下五点建议，帮助组织在2020年为AI的部署做好准备： 1. 谦卑完成任务. 公司领导者所期望的AI投资收获之一，就是能够对内部流程进行简化。 日常程序性事务的自动化（例如从税单和发票中提取信息）可以帮助公司更有效地运作，同时节省大量资金。 AI已经可以用来管理欺诈和网络安全威胁， 38％的高管将这一功能视为部署AI技术的关键。 例如，AI可以识别未经授权的网络连结，并识别软件的恶意行为。 2. 将培训转变为机会. 为了使公司能够为大规模部署AI技术做好准备，他们需要做的不仅仅是提供培训机会。 员工必须能够以不断提高绩效的方式使用所学的新技能。 提升团队的多样性，在整个企业中整合具有技术性技能和非技术性技能的员工。
数据至上的终结. 数字化转型带来了云计算，并最终一步步衍生出机器学习（ML）和物联网（IoT）。. 这也带来了企业和个人数据的大规模集中。. 在广告的资助下，社交媒体巨头应运而生。. 它们定义并占据了Web2（社交网络）的主导地位。. 由于拥有大量个人数据 ...
基于数据驱动的无代码技术能够帮助前端业务团队和一线操作人员构建工作流程、提升数据分析及预测能力，构建应用程序，并根据他们自身的业务需求和逻辑进行定制。
对于企业领导者来说，通过“人力数据”（people data）来培养一种强调信任、透明度和生产力的文化将更为有效；. 人力数据系统将不同来源的人力资源数据汇聚在一起，能够帮助员工了解为取得工作成果需要做到什么，以及如何为公司更大的目标做出贡献。. Ian ...
技术对生产率增长的影响一直以来都被夸大了。分析人士是否会在生成式人工智能上重蹈覆辙？生产率的巨大转变是由降低成本驱动的。
在企业家马云创办的阿里巴巴集团等一众投资方的支持下，视觉识别系统开发公司商汤科技的市值现已超过30亿美元。 据技术生态系统网站 Crunchbase 报道，成立于2014年的商汤科技主要“开发能够应用于支付和图片分析的面部识别技术”，例如银行卡验证和安全 ...
该模型概述了五种与人工智能“共赢”的具体方法，每个方法都有自己的一套方法和策略。. 自动化 这是一个“世代机遇”：商业组织通过部署自动化设备，能够从根本上改变其成本结构，并显着提高运营速度和质量。. 这是小型商业组织能够与“亚马逊成本 ...
挑战1：攻击者越来越精明. 从社会活动者到民族国家，精明程度不同的攻击者都在努力寻找机会获得最高回报。 组织可以推动基于风险的控制投资，以降低攻击者对他们的兴趣。 随着组织的网络安全计划日渐成熟，他们的攻击价值将会降低。 任务自动化和恶意服务进一步降低了屏障安全系数，使得攻击者更容易进入并执行操作，因此，人工智能可能会加速提高攻击量。 在犯罪调查充满挑战的环境中，人工智能技术还可能增强攻击者保持匿名和与受害者保持距离的能力，从而增加调查难度。 挑战2: 不对称性. 作为防御者，我们必须做到成功率100%地阻止攻击，而攻击者只需成功一次即可。 组织必须专注培养正确的能力，并打造一支团队来利用流程和技术降低这种不对称性。
人工智能与能源：人工智能会减少排放还是增加需求？. 人工智能需要强大的计算能力，但人工智能工具也可以帮助促进能源转型。. 科技公司报告称，为支持人工智能运行，数据中心的碳排放量因此增加。. 但人工智能工具也有助于促进能源转型。. 世界经济 ...
随着深度学习技术的持续深入应用，业内研究进展的速度已经从过去的年均数个百分点，上升到数月即可增长20%-30%。. 这场革命也引爆了媒体对人工智能的关注。. “人工智能”、“机器学习”和“深度学习”等术语如今经常见诸报端，但也经常被媒体人误用 ...