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麦肯锡:关于利用边疆领导人的数据和人工智能的五点见解(英文版)(5页).pdf

上传人: 云闲 编号:33915 2021-04-14 5页 540.58KB

1、曾经不可知的东西现在可以通过一些查询很快被发现。决策者不再需要依靠直觉;如今他们已经掌握了更广泛、更精确的证据。新的数据源,输入机器学习和人工智能支持的系统,是这一转变的核心。在物质世界和全球经济中流动的信息范围惊人。它来自成千上万的来源:传感器、卫星图像、网络流量、数字应用程序、视频和信用卡交易等等。这些类型的数据可以改变决策。例如,在过去,一家包装食品公司可能依赖调查和焦点小组来开发新产品。现在,它可以求助于社交媒体、交易数据、搜索数据和步行流量等来源,所有这些都可能表明美国人已经对韩国烧烤产生了兴趣,而这正是公司应该集中精力的地方。这种潜力每天都在被证明,不仅在商界,而且在公共卫生和安全

2、领域,政府机构和流行病学家依靠数据来确定是什么推动了COVID-19的传播,以及如何安全地重新开放经济。但是,信息的绝对丰富性和对下一代分析工具的不熟悉性可能会让大多数组织难以承受。这就是为什么麦肯锡全球研究所邀请了CrowdAI、SafeGraph、Measured AI和Orbital Insight四家正在拓展数据和AI创新边界的初创公司的首席执行官,讨论什么样的新见解是可能的,以及格局是如何变化的。他们广泛的讨论得出了五个重要结论。当一个CEO想要一个复杂问题的答案时,一个团队也许能在几个月内得到答案但在竞争日益加剧的世界里,这可能还不够好。自动化、数据驱动的人工智能系统最大的优点之一是能够快速回答战略问题。

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本文探讨了数据和人工智能(AI)如何引领决策者从依赖直觉转向利用大量精确证据。文章指出,新形式的数据和AI技术能迅速回答复杂问题,提高决策透明度。例如,利用地理定位数据和卫星图像,Orbital Insight能够追踪实际供应链和森林砍伐情况。CrowdAI则通过简化图像和视频标注过程,加速计算机视觉模型的构建。SafeGraph专注于地理空间数据,提供标准化识别符Placekey,便于数据集合并。Measurable AI使用自然语言处理和机器学习,对公司财务表现进行分析。文章强调,非科技公司在数据驱动决策方面落后,但新工具可缩小这一差距。同时,专家认为,领域专家与数据工程师的结合至关重要,且公司应从开始就构建隐私保护和AI伦理。文章最后提到,技术进步如差分隐私、同态加密和合成数据,有望在不泄露个人隐私的情况下分析数据。
"数据时代如何驱动企业决策?" "AI与新数据源如何改变商业世界?" "数据驱动的世界中,隐私与创新如何平衡?"
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