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人工智能时代的精准信息收集:流程自动化之旅的下一步.pdf

上传人: Seven****onds 编号:709635 2025-05-17 33页 5.91MB

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本文讨论了在AI时代,数据准确性的重要性以及数据壁垒如何伤害业务。 Sally Schulte,Smart Communications的资深产品营销总监,强调了数据质量的重要性,指出数据姿势不佳的后果严重,包括糟糕的承保表现、无法吸引合适的分销合作伙伴、产品创新不足、理赔体验不佳,以及无法充分利用人工智能的力量。她还提到,保险公司如果不能克服数据问题,可能会面临衰落。数据壁垒导致数据孤岛现象,使得数据难以在企业内部及合作伙伴生态系统中流通。此外,数据质量差可能导致AI得出错误结论,对临床决策产生潜在危害。在金融服务行业,数据分割和使用体验不佳的问题尤为突出。在健康护理领域,数据质量低下、隐私和安全问题以及对AI的信任度低是主要挑战。文章还提到了消费者对信息分享方式的态度,指出如果数据收集方式过于困难,顾客可能会终止交互,而如果数据收集过程超出预期,顾客则更可能保持忠诚。最后,文章讨论了解决数据问题的方法,包括数据治理、数据质量提升和打破数据孤岛,以及这些措施如何有助于企业竞争、提高客户信任和满意度。
"数据屏障如何影响企业业务?" "为何数据治理和安全性至关重要?" "如何有效地整合数据和工作流程?"
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