您的人工智能计划需要成功应该要怎样做？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-28
人们想解决AI的问题仅仅是因为它是AI，而不是因为它是解决方案，这必须要精打细算，我们将如何从受治理的角度开发人工智能，从项目角度和道德角度讨论治理数据，数据，成功标准和风险，这将在受治理的角度进行？”一些AI计划失败了，因为进入其中的想法是不充分的。
AI计划是与业务战略分开创建的，因此不会产生战略影响。
成功标准过于宽泛，因为它们没有包含成功指标，我们希望更具竞争力而不是我们希望将欺诈减少15％，将误报数量减少30％。
没有考虑变更管理方面，因此该计划面临阻力。
跨业务部门的共享功能或共享数据变得比单个部门的自治更为重要
这给传统企业带来了种种困难，因为突然之间，您有一个从事投资银行业务的人，从未与经营财富管理业务的人分享任何东西，突然之间他们俩都对利用某些资产感兴趣，相同的算法和某些相同的组件，它们必须进行标准化，因为在不必这样做之前，人工智能的使用已成为一个战略问题，参与定义其公司的人工智能战略。
我们以前曾是CIO领先的CEO意识到这将重新定义其行业的未来和自己公司的未来
这是在AI走向未来的背景下对他们业务的重塑，通过以整体方式对计划进行思考，并让价值流中的人能够从各个方面进行思考的机会可以避免或减少一些常见的失误，这些方面包括机会，风险，潜在影响，成功因素，数据要求，合规性问题，治理等，其他成功因素也会随之而来，许多企业面临采用AI的竞争压力，但是更好的方法是退后一步，看一下企业要完成的工作，然后考虑实际需要做些什么。
确保您确实需要人工智能
在没有计划如何使用它或管理期望的影响的情况下创建AI或机器学习算法是浪费金钱和才华，解决问题是步，数据智能和自动化大约有六分之一的项目能够带来投资回报，AI用于不同目的，例如降低成本，增加收入，预测结果或优化流程，即使您断定AI可以解决此类问题，但您可能仍缺少解决该问题所需的数据，永远不要低估数据的力量，如果它很脏，那是它的自然状态，则它是不一致，不准确，不完整或重复的，当使用脏数据作为训练数据时，可能会导致不良结果，例如较差的建议和错误的结论。
人工智能具有强大的功能
AI计划是与业务战略分开创建的，因此不会产生战略影响。
成功标准过于宽泛，因为它们没有包含成功指标，我们希望更具竞争力而不是我们希望将欺诈减少15％，将误报数量减少30％。
没有考虑变更管理方面，因此该计划面临阻力。
跨业务部门的共享功能或共享数据变得比单个部门的自治更为重要
这给传统企业带来了种种困难，因为突然之间，您有一个从事投资银行业务的人，从未与经营财富管理业务的人分享任何东西，突然之间他们俩都对利用某些资产感兴趣，相同的算法和某些相同的组件，它们必须进行标准化，因为在不必这样做之前，人工智能的使用已成为一个战略问题，参与定义其公司的人工智能战略。
我们以前曾是CIO领先的CEO意识到这将重新定义其行业的未来和自己公司的未来
这是在AI走向未来的背景下对他们业务的重塑，通过以整体方式对计划进行思考，并让价值流中的人能够从各个方面进行思考的机会可以避免或减少一些常见的失误，这些方面包括机会，风险，潜在影响，成功因素，数据要求，合规性问题，治理等，其他成功因素也会随之而来，许多企业面临采用AI的竞争压力，但是更好的方法是退后一步，看一下企业要完成的工作，然后考虑实际需要做些什么。
确保您确实需要人工智能
在没有计划如何使用它或管理期望的影响的情况下创建AI或机器学习算法是浪费金钱和才华，解决问题是步，数据智能和自动化大约有六分之一的项目能够带来投资回报，AI用于不同目的，例如降低成本，增加收入，预测结果或优化流程，即使您断定AI可以解决此类问题，但您可能仍缺少解决该问题所需的数据，永远不要低估数据的力量，如果它很脏，那是它的自然状态，则它是不一致，不准确，不完整或重复的，当使用脏数据作为训练数据时，可能会导致不良结果，例如较差的建议和错误的结论。
人工智能具有强大的功能
但是任何人工智能解决方案都只能与其源数据一样好，在实施任何人工智能之前，必须采取步骤来确保数据质量和可用性，以及定义清晰且可衡量的KPI，移动和Web应用程序平台全面无污染的数据集对于确保结果至关重要。
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