我们推出了三个新解决方案，以机器学习和其他先进技术为驱动力，以使公司能够创建超个性化的员工体验，更快地做出响应并更好地了解其员工队伍，现在，比以往任何时候都更加重视人事，这对于每家公司从大流行和社会不公正危机中脱颖而出的能力至关重要。，公司在对待员工方面比以往任何时候都更好，并且在信任和透明度新水平下，员工敬业度也在不断提高。

零工经济对企业产生了巨大影响。这对科技和媒体公司意味着什么，直到几年前，当您听到人们说“傻瓜”时，还是音乐家们在谈论他们排队的工作。但是，自从“工作”与“经济”一词配对以来，它已成为不断变化的工作环境中影响力的趋势之一，这一切意味着什么，技术和媒体公司应该在其中考虑什么？

首席财务官一直在寻找挖掘价值的新方法，而数据往往是尚未开发的宝藏，尽管当今世界看起来有很大不同，但我们认为此内容对于帮助组织向前发展并变得更强大仍然具有宝贵的价值，技术和媒体行业的公司拥有的数据量超过了他们所知道的处理方式，而这正是挑战所在，有待开采的宝藏，但很多时候却找不到，他们的CFO尤其专注于从数据中发现见解，以便更好地管理财务，留住客户并创造新收入。

MLOps的六个核心方面，这些方面正在增强企业模型管理，我们大多数人都认为机器学习模型的发展仍处于起步阶段。这远不是一门精确的科学，要经过反复试验，婴儿的前进总是被反击。

银行和保险公司每年因欺诈而损失数十亿元。传统的欺诈检测方法在小化这些损失方面起着重要作用。但是，越来越老练的欺诈者已经通过共同努力以及利用各种其他构造虚假身份的手段来开发出各种躲避发现的方式，图形数据库提供了一种新的发现欺诈环和其他复杂骗局的方法，具有很高的准确性，并且能够实时阻止高级欺诈方案。

随着组织数字化，数据成为驱动组织模型和运营的关键资源，需要在确保高质量和安全性的同时管理数据，如何管理数据并确保质量和安全性。保持标准，单个的CDO不能单独完成数据议程。它必须与许多利益相关者，业务，技术，分析等合作完成。因此，由此产生的想法是我们需要一个企业范围的数据组织。我们还做出了一个非常有意识的选择，将数据组织与分析分离。