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新聞資訊

21 2025-07
AI智能體時代企業組織成功的三個關鍵點導讀新的AI智能體的出現正在為商業交易帶來變革。AI智能體可以執行多種任務，包括客戶支持自動化、營銷個性化、庫存管理以及實時檢測和解決客戶問題等。許多企業迄今為止已經開發了在內容生成和例行任務自動化方面表現出色的事務型AI智能體。這種類型的AI可以處理訂單、跟蹤銷售活動等事務（即交易），但由于無法理解人類的情感，它無法提出具有共情性的行動建議。缺乏對人與人之間聯系理解的AI智能體，作為強化客戶和員工之間的參與度及忠誠度（依賴感）、構建良好關系的工具是遠遠不足的。企業若要從根本上重新審視與客戶和員工的互動方式及服務提供方式，理解人類情感和體驗的AI解決方案是不可或缺的。根據管理咨詢公司麥肯錫公司和Qualtrics的最新調查，利用AI提升客戶體驗的企業最多可獲得1.3萬億美元（約188萬億日元）的利潤。然而，調查還顯示，對于企業中AI的采用，多數高管持消極態度。僅有15%的高管表示“希望積極采用AI以推動業務變革”。盡管AI具有創造利潤的潛力，但可以看到在許多場景中，管理層仍對AI的應用持猶豫態度。隨著AI系統變得越來越自主化并實現互聯，其執行過程中的挑戰也變得更加復雜。AI能力的快速發展正在揭示許多組織技術基礎設施的局限性。例如，未連接的平臺、數據孤島、缺乏靈活性的架構以及處理能力的不足，這些因素都成為無法充分發揮AI潛能的原因。AI的迅速發展使許多領導者陷入困惑，不知道從何處著手。AI的真正潛力需要通過協同的變革來實現。本文將介紹組織如何為利用AI智能體的未來做好準備的三個步驟。01利用全渠道洞察，構建面向未來的技術與數據基礎通過將從各種交互中收集的體驗數據進行整合，包括實體店購物、社交媒體互動、購買后的支持服務、移動應用程序以及電子郵件通信等，組織可以全面了解客戶的整個旅程。這種整合使得AI能夠全面理解客戶旅程，并為每個階段的體驗生成準確且即時的洞察數據。負責現場的團隊可以使用自然語言提示訪問這些洞察，從而識別出在所有渠道和接觸點上大規模改善客戶體驗的方法。這種整合方法已經被用于提高銷售周期速度、轉化率、價值創造時間、客戶忠誠度和凈收益保留率。組織可能會采用多個智能體型AI平臺，但成功的關鍵在于建立一個統一的、所有智能體都可以參考或訪問的單一數據架構。數據架構可以被看作是定義數據庫結構的藍圖。確保為各項服務提供的數據來自經過精心整理的單一數據來源是至關重要的。這一基礎性的數據供應鏈對于實現高效的AI性能和決策過程而言是必不可少的。02設定有關風險、倫理和治理的明確規定組織需要制定明確的指導方針，以展示在使用AI時的責任性，同時優先保護敏感數據并解決潛在的偏見問題。這些基本原則和控制措施對于建立對AI應用的信任以及遵守不斷變化的監管標準至關重要。在一個由Qualtrics參與的美國醫療組織中，這種方法得到了實踐。該組織認識到，僅以相對年輕且健康的州居民作為數據來源訓練的AI模型可能會與其他地區相比產生偏見的結果。為了避免這種偏見，該組織采取了積極的措施。這種偏見規避的主動行動促成了AI在急診部門腦卒中檢測系統等領域的成功實施。該系統在檢測到相關情況時會自動向腦卒中團隊發送警報。要從孤立的AI試點項目過渡到整個組織的戰略，需要客戶服務部門、業務部門和技術部門之間的協調監督與協作。先進的組織通過明確設立AI項目的決策流程和責任體系來實現這一目標，通常會設立專門的團隊負責評估、優先排序以及實施的監督工作。03聚焦具有影響力的用例并進行效果評估在AI推動的業務變革加速的背景下，先行者優勢——即通過進入新領域獲得的優勢和利益——顯得尤為重要。從小規模的嘗試開始并驗證結果是關鍵。目前的行業領先企業通常從小型用例入手。這些小型用例有助于識別技術或流程中的差距，建立必要的運營基礎，同時證明其商業價值。正所謂“千里之行，始于足下”，這些早期實施的成功為后續的投資擴展創造了可能性。有效的AI戰略應從上而下推進。領導者需要制定戰略時綜合考慮當前的挑戰與機遇，同時關注新技術（如AI智能體）的應用。負責提升客戶體驗的團隊可以向管理層展示投資的即時收益，同時使組織處于未來變革的有利位置，為長期發展做好準備。結論下一代商業不僅僅是簡單的交易，還需要注重構建可持續的關系、預判需求以及提供大規模個性化的體驗。當管理層為智能體型AI的未來做好準備時，通過識別AI應用的關鍵機會、規劃必要的組織變革，并對技術、數據、人才以及流程進行基礎性投資，可以成功推動轉型的實現。免責聲明：1、第三方機構如想轉載天陳科技微信文章，請原文轉載（不得修改）；如文章內容有改動，須在發布前獲得天陳科技的審核批準。2、因編輯需要，文字和圖片無必然聯系，僅供讀者參考；文中所轉載的資料版權歸版權所有人所有，因非原創文章及圖片等內容無法一一和版權者聯系，如無意中侵犯了媒體或個人的知識產權，請聯系后臺，我們將立即予以刪除。3、本平臺部分圖片來源或改編自互聯網，主要目的在于信息分享，讓更多人獲取所需資訊，版權歸原作者所有，如侵犯到您的權益或版權，請及時告知我們，我們將及時進行刪除。
29 2025-04
人人都需要管理AI智能體引言隨著人工智能（AI）從工具進化為真正的助手，其在職場中的角色不斷擴展，正從根本上改變企業運營模式。微軟最新研究將這種由AI智能體與人類混合團隊承擔即時智力工作的新型組織形態，定義為“前沿企業（FrontierFirm）”。美國時間4月23日，微軟發布年度報告《2025工作趨勢指數》。該報告整合了31個國家3.1萬名勞動者的調研數據、“Microsoft365”生產力信號、“領英”就業趨勢及專家洞見，為員工和商業領袖提供關于勞動環境的全景視角。2025年度報告聚焦“前沿企業”這一探索AI時代工作模式的關鍵概念。盡管與現狀存在顯著差距，但報告指出，所有組織都將在未來2-5年內逐步轉型為“前沿企業”。微軟高級總監、FutureofWork研究負責人AlexiaCambon表示：“我們以團隊形式開展了這項思維實驗。假設今天是職場歷史的開端日，沒有任何歷史包袱，我們會如何設計工作方式？結果發現，我們被多少固有觀念束縛了工作方式，這令人震驚。“1.“前沿企業的三個階段”報告揭示了組織向“前沿企業”轉型的三個階段。第一階段，員工通過與AI助手互動提升工作效率;第二階段，AI智能體在人類指導下執行任務，作為更智能的“數字同事”，為人類節省更多時間。Cambon指出：“目前多數企業處于AI作為職場助手的第一階段。但我們確信，企業組織將邁向AI智能體作為勞動力組成部分的“前沿企業”，這種組織形態與現有組織截然不同。”最終階段（第三階段），人類將與能執行業務全流程的AI智能體團隊協作。報告認為，AI在知識勞動中的進化軌跡，將類似于AI編程工具從代碼輔助發展到能代用戶執行任務的智能體程序。2.“AI進化為助手對于企業的影響”生產力提升研究證實，AI確實能夠提升生產力，其最大價值在于彌補能力缺口。全球80%的勞動者（含管理層）認為工作量超負荷導致時間精力不足。報告指出，組織現已能“按需購買智能”，這依賴于可彈性擴展的AI數字勞動力。46%的領導者已在工作流自動化中部署AI智能體，不同任務需要不同程度的人機協作。但僅添加AI并不夠。由于商業進化速度超越人力發展速度，需要對知識密集型任務進行根本性重構。報告強調，商業領袖需區分知識工作者與知識任務本身——具備創造力的人類不應耗費時間處理郵件回復等事務性工作。未來，專業人士將像如今創建數據透視表一樣，日常“創建管理AI智能體”，“前沿企業”已展現出這種模式的潛力。在31,000名受訪者中，僅844人所在企業具備“前沿企業”五大特征：全組織AI部署、高AI成熟度、當前智能體使用、未來智能體規劃，以及堅信智能體是實現AI投資回報的關鍵。這些企業71%的員工認為公司“蓬勃發展”，遠超全球均值（37%）；55%表示“能承擔更多工作”（均值20%），90%認為“從事更有意義的工作”（均值73%），對AI取代工作的擔憂也更低（21%vs38%）。勞動力變化AI在創造積極成果的同時，必將改變勞動力結構。各行業將以不同方式轉型，AI既創造新崗位也將替代現有職能。45%的商業領袖表示，未來12-18個月的優先事項是借助數字勞動力擴展團隊能力，投資重點集中在客服、營銷和產品開發三大領域。研究者指出，企業需找到人機配比的最佳平衡點——既避免智能體不足導致潛力閑置，又防止數量過量超出人類管理能力。哈佛大學研究顯示：使用AI的個人表現優于不使用技術的團隊，而使用AI的團隊表現最佳。Cambon強調，這表明人機協作而非替代才能獲得最優結果。Cambon表示：“不必裁員引入AI，最佳方案是保留人員，并用AI增強其能力。”另一變革方向是將AI視為能承擔項目管理等高級任務的隊友。但目前52%的受訪者仍將AI視作指令工具，僅46%將其視為“思維伙伴”。“我們需要更統一地理解AI應用方式。若僅將其當作搜索引擎或電子表格，而非能共同頭腦風暴的數字同事，就無法釋放其真正的價值。“Cambon指出。最大化AI智能體效能需要提示工程、任務委派、迭代優化等管理技能，正催生有效管理AI智能體團隊的“智能體老板”新角色。“未來人人都需要管理AI智能體。“Cambon充滿期待，”想象職場新人上班第一天就能獲得管理經驗，這令人興奮。”傳統組織架構可能被微軟提出的“工作圖譜”取代——這種成果導向模型以目標為核心，由擴展人類能力范圍的智能體驅動敏捷協作。微軟以電影制片模式作比喻：專項團隊隨項目組建和解散。同樣，AI智能體群可快速達成目標后，無需重組人力即投入新項目。AI技能需求激增：47%領袖將員工技能提升列為首要任務，51%管理者認為五年內AI培訓將成為團隊核心職責，35%考慮未來18個月內聘用AI培訓師。盡管33%的企業考慮裁員，但微軟預測將涌現AI智能體專家等新崗位——95%“前沿企業”和78%非“前沿企業”正為營銷、財務等領域儲備AI專項人才。Chatmaruko小丸子AI智能體平臺，作為企業級AI智能體搭建系統，在營銷、銷售、財務、采購等環節，為客戶提供越來越多的AI自動化提效的價值。Cambon總結道：“我們將這種新型智能視為增量而非替代。某些工作會消失，這是自然演進。但我堅信工作不會終結，而是會催生新崗位并重塑現有工作。”免責聲明：1、第三方機構如想轉載天陳科技文章，請原文轉載（不得修改）；如文章內容有改動，須在發布前獲得天陳科技的審核批準。2、因編輯需要，文字和圖片無必然聯系，僅供讀者參考；文中所轉載的資料版權歸版權所有人所有，因非原創文章及圖片等內容無法一一和版權者聯系，如無意中侵犯了媒體或個人的知識產權，請聯系后臺，我們將立即予以刪除。3、本平臺部分圖片來源或改編自互聯網，主要目的在于信息分享，讓更多人獲取所需資訊，版權歸原作者所有，如侵犯到您的權益或版權，請及時告知我們，我們將及時進行刪除。
12 2024-10
供應鏈所面臨的環境正變得愈發復雜，而數據驅動的供應鏈管理（SCM）的實施是支撐管理的基礎引言供應鏈管理（SCM）是一項優化公司開發、制造和向客戶提供產品和服務的整個系統的計劃。這不是一個新概念，但在最近商業環境變化和數字技術進步的背景下，其關注范圍、實施方法和尋求的價值都發生了重大變化。本文將解釋SCM的基礎知識和數字技術利用的趨勢。SCM(供應鏈管理)是一種企業管理方法，旨在審視并改進公司將產品、服務提供給顧客的整個流程，以實現整個過程的效率化和最優化。盡管這不是一個新的詞匯，但近年來，人們重新認識到了SCM的重要性，并且加強對供應鏈的復審以及相關機制的發展之勢正逐漸擴大。PanasonicElectricWorks：通過需求預測系統加強SCM2024年4月，生產家庭、辦公室和商業設施用電氣設備材料的PanasonicElectricWorksCo.,Ltd.開始全面推行需求預測系統。其目的是全面整合和分析來自日本和海外3,000多家供應商和工廠的數據，并確保即使在發生災難或商業環境發生變化時也能維持約200,000個零件的供應。在需求預測方面，將整合來自20種業務系統（如生產、銷售、庫存和零件采購）的數據，以可視化大約200,000個產品編號的庫存和訂單信息。此外，根據過去5年主要零部件的銷售結果生成300種預測模型，并在公司全面優化PSI（生產、銷售、庫存）計劃和零部件采購計劃。FujifilmGroup：構建信息基礎并改革數碼相機供應鏈富士膠片集團開發并運營了自己的數字信任平臺（DTPF），這是一個使用區塊鏈技術的信息平臺。該平臺的應用之一是“X”系列數碼相機的供應鏈管理。原因是由于新冠疫情導致零件供需平衡顯著惡化，這使得零件采購和調整交貨日期變得困難。因此，富士膠片集團在DTPF上開發了一個新的業務應用程序“SRM（供應商關系管理系統）”，以便與供應商進行更高效且更安全的信息共享。目前，該系統作為與主要供應商的信息基礎平臺，正穩定運營，實現了部件采購的可視化。未來，還計劃根據交貨期回復信息，優化每次部件訂購的數量，并進一步合理化部件庫存量。KirinBrewery：在生產計劃中自動計算數量麒麟啤酒開發了一個應用程序，該程序能夠自動計算1到2周后的生產數量，并自2023年7月開始投入使用。通過這一舉措，預計將減少70%創建生產計劃所需的時間，并每年創建超過1000小時的時間節省。傳統上，負責人會根據最近的發貨成績、未來的需求預測和庫存數量等數據，使用電子表格軟件等工具來計算生產數量。新開發的應用程序能夠自動創建生產計劃，并自動將其反映在生產計劃系統中。它會基于工廠的生產要求和倉庫的存儲能力等限制條件來制定計劃，并且具備一個警報功能，方便人工高效地檢查制定的生產計劃內容。德國默克公司：為解決半導體短缺問題，構建行業供應鏈基礎設施德國默克這家醫藥化學制造商，針對半導體短缺問題，正在致力于構建面向同行業供應鏈的數據分析平臺“Athinia”。該平臺使用人工智能(AI)技術使供應鏈相關數據的分析成為可能，并促進各相關公司間的信息共享。其目的是縮短產品上市時間，并解決半導體短缺和供應鏈相關的問題。SCM周圍環境的重大變化，例如業務連續性和合規性正如上述例子中各公司加強供應鏈管理(SCM)的情形一樣，背后有著企業周圍環境的巨大變化。這可以大致歸納為以下三個趨勢（見圖1）。圖1：SCM環境的三個趨勢趨勢1：自然災害、流行病、系統故障、網絡安全和其他業務連續性干擾因素比以往任何時候都更加普遍例如，2019年起的新型冠狀病毒（COVID-19）大流行導致物品的生產和流通停滯，許多企業不得不重新考慮其業務模式。此外，最近由勒索軟件代表的網絡攻擊造成生產設施和社會基礎設施停擺的情況也接連不斷。為了應對這些影響業務持續性的風險，整個供應鏈的協同應對是不可或缺的。趨勢2：隨著少子高齡化帶來的勞動力短缺、推動工作方式改革、遵守各種法規、以及在經濟活動中確保信任度和透明度等，對合規和治理的應對變得越來越重要結構性的勞動力短缺正日益影響到整個供應鏈。例如，在物流行業，隨著2024年4月開始實施的工作方式改革相關法律，駕駛員短缺問題愈發嚴重，單靠物流行業自己來應對是困難的，需要包括供應商、制造商、零售商在內的各方協同合作。在原材料和部件采購方面，也需要確認是否存在非法制造、質量是否有問題、是否滿足各種標準等，并努力確保生產和交易的透明性和可信度。在整個供應鏈中確保合規已成為商業上不可或缺的一部分。趨勢3：數字化程度不斷提高，數據分析的重要性日益增加為了預測消費者需求并精細化生產和銷售計劃，以及發現制造和流通過程中的瓶頸并提高業務效率，數據分析已成為不可或缺的元素。近年來，在工廠、倉庫、配送中心的物聯網(IoT)數據，以及電子商務(EC)網站、社交網絡服務(SNS)的帖子等多個數據源的整合與分析活動也愈發活躍。隨著機器學習、深度學習、生成式AI等技術的發展，分析方法及基于結果的改進手段也在不斷進化。在追求更加全面優化的供應鏈管理中，數據利用已變得至關重要。在這些趨勢中，近年來特別得到關注的是，基于數據進行決策的所謂“數據驅動”的方法。正如文章開頭介紹的案例所顯示的，最近的供應鏈管理(SCM)不僅在分析手頭現有的數據，還在通過引入外部數據和利用AI技術進行分析等，加速了提高預測精度和可靠性的努力。其背后是分析技術的進步、以及基于云計算和AI等技術的數據分析平臺的出現，所需的技術也在不斷發展。物聯網(IoT)、區塊鏈、生成式AI等技術領域也在擴大。利用這些技術使得解決數據不足、流程復雜化、人才和技能短缺等問題變得比過去更加容易。供應鏈管理（SCM）由被稱為“計劃系”的“SCP（SupplyChainPlanning）”和被稱為“執行系”的“SCE（SupplyChainExecution）”組成。SCP負責預算計劃、需求預測、銷售計劃、庫存計劃、補貨計劃、生產計劃等。SCE則根據SCP制定的計劃執行訂單管理、銷售管理、交貨期管理、庫存管理、補貨請求、生產請求等。數據驅動的方法適用于SCM的計劃系，是一個重點。因為計劃系比執行系更容易直接利用數據分析的結果，并容易導致持續的改進。從SCP中的需求預測和銷售計劃等數據分析開始著手，同時綜合管理各個流程處理的數據，并逐步將活動擴展到SCE的訂單管理和庫存管理等數據分析上。當然，也可以利用IoT數據或傳感器數據，從執行系開始著手。實際上，越來越多的案例分析了店內庫存和顧客行為，將結果反饋到訂單接收和發放過程中，或者分析貨運卡車的移動量來優化路線。多個組織正在推進供應鏈管理(SCM)的標準化供應鏈管理（SCM）本身歷史悠久。最初的提議是在1980年代的美國，到了2000年代，各種行業如制造業、食品業、服裝業、IT業等在全世界范圍內正式開始采用。目前，有多個組織正推動SCM的標準化工作。最具代表性的活動是美國的專家組織ASCM（AssociationforSupplyChainManagement），提供SCM標準“APICS”和按照該標準的認證資格“CPIM”。ASCM的構成組織美國供應鏈委員會（SupplyChainCouncil）開發了供應鏈過程的參考模型“SCOR”。ASCM對SCM的定義如下："設計、計劃、執行、管理和監控供應鏈活動，以創造價值、建立競爭力基礎、利用全球物流、同步供需和全球績效測試為目的”（https://www.ascm.org/topics/supply-chain-management/）。SCM關注的領域涵蓋從原材料和零件的采購，至設計制造、物流流通、銷售消費的一系列過程。具體業務內容包括生產計劃、需求預測、采購管理、生產管理、庫存管理、訂單和退貨管理、物流管理、質量管理、風險管理等。在這些SCM的整個過程中，涵蓋了眾多相關方，如供應商、制造商、批發商、物流商、零售商等。正因如此，為了實現整個供應鏈的優化，需要各方面的關系人進行統一管理。只有各個公司分別單獨努力，往往只能達到個別最優。近年來，隨著商業的數字化進程，SCM的概念不僅被應用于產品的“物品銷售”，還在向提供軟件和服務等“事銷售”商業模式的應用擴展。隨著數字化和全球化的深入，跨越行業障礙，各種企業之間的合作共創型工作的必要性日益增高。SCM的目標是提高效率并優化整個供應鏈。通過朝著目標努力，將產生各種效果和好處，它大致可分為以下五類（見圖2）。圖2：實現SCM目標流程的5大好處優勢1=運營效率和成本降低制造商通過重新評估與供應商的關系，或者共同化和標準化采購和配送流程，可以提高涉及的業務和系統效率，并期待能夠降低成本。在物流流通領域，如果多家企業合作建立共同配送等機制，就可以減少配送成本，并能夠應對物流配送司機的短缺。優勢2=優化庫存并響應需求波動如果制造商和零售商能夠共享庫存和銷售信息，他們將能夠順利處理短缺、交貨延遲、庫存不足和積壓等問題。如果優化了庫存，將更容易處理由于環境和消費者需求的變化而導致的需求顯著增加或減少等情況。優勢3=更短的交易時間通過消除制造、物流、銷售等各個過程中的浪費，并實現效率化，可以縮短交貨期（LeadTime）。如果能夠共享信息并合理保持各自的庫存，各個過程的配合會變得更加順暢，從而能夠更加迅速地做出反應。實時掌握銷售情況，并將需求預測反映在生產計劃中，可以實現生產量的最優化。優勢4=快速掌握管理信息，加快決策速度通過數據掌握需求預測、銷售計劃、生產計劃等的實際情況，能夠實時可視化市場和交易伙伴的狀態，因此基于數據的客觀決策變得更加容易。當發生退貨響應或索賠等問題時，也能夠更早發現問題，期待能夠更早解決。基于數據的做法也使得應對供應鏈風險等變得更為容易。優勢5=與每個部門、業務合作伙伴、客戶等構建生態系統在將制造到銷售的過程進行最優化時，部門間或與交易伙伴的合作是必不可少的。通過建立良好的關系，可以更順暢地進行庫存信息的協調和問題信息的共享，從而提高客戶滿意度。為了使相關方獲得益處，構建包括客戶在內的生態系統是重要的。通過SCM構建的生態系統被認為是企業持續成長的關鍵。雖然可以期待各種優點，但在SCM的實踐過程中，也會面臨一些挑戰。比如，SCM的對象范圍廣泛，從原材料和部件的采購到設計制造、物流流通、銷售消費，檢討和改進各個過程需要多方考量。仔細考慮的結果可能會導致過程變得復雜，合作變得困難，進而反而變得低效。如何建立推進工作的人才、技能和體制也是一個重大挑戰。如果業務在各部門或企業之間被優化而系統成了孤島，要解開這些問題就需要新的人才、技能和體制。這是因為在負責現有業務的同時，還需要推動新的項目。數據整備和系統構建也是一個重大挑戰。即使在同一個集團內，如果各自采用不同的系統，就需要進行系統替換、系統協調和數據協調。就數據而言，相關方之間還需要決定使用哪些數據，按照哪些標準進行分析，以及如何進行共享。系統構建和運營、數據分析的費用和勞動力可能會導致低效率。全球都需要實現數據驅動的SCMSCM計劃在廣泛的領域都很困難，因為它們需要不斷改進人員、流程和技術，同時不斷考慮成本效益。然而，業務連續性、合規性和數字化是全球管理問題，有必要從全球視角實現SCM，而不僅僅是國內情況。雖然該計劃自1980年以來已有40多年的歷史，但隨著數字化的發展，使用AI技術的需求預測、生產和銷售計劃有可能創造前所未有的價值，我們正處于向數據驅動實現邁進的新起點的狀態。企業在未來如何應對SCM的改革，并刷新其商業模式，值得關注。免責申明：1、第三方機構如想轉載天陳科技文章，請原文轉載（不得修改）；如文章內容有改動，須在發布前獲得天陳科技的審核批準。2、因編輯需要，文字和圖片無必然聯系，僅供讀者參考；文中所轉載的資料版權歸版權所有人所有，因非原創文章及圖片等內容無法一一和版權者聯系，如無意中侵犯了媒體或個人的知識產權，請聯系后臺，我們將立即予以刪除。3、本平臺部分圖片來源或改編自互聯網，主要目的在于信息分享，讓更多人獲取所需資訊，版權歸原作者所有，如侵犯到您的權益或版權，請及時告知我們，我們將及時進行刪除。
10 2024-10
開辟數據應用未來，生成型AI時代首席數據官（CDO）的職責與重要性引言今日，以生成人工智能為驅動的技術革命正在正式地推進，愈加多的企業開始投資于數據中心、應用程序以及各類生成AI技術。根據Gartner對全球財務領導者進行的調查，有66%的回答者認為，在解釋預測或預算的偏差時，“生成型AI對此產生了最直接的影響”。這項調查結果暗示今天生成型AI革命已使數據在業務決策中擔當起了核心角色，其影響與發行新貨幣時的情形相似。因此，戰略性地管理數據并將其轉化為可用資產，對企業或組織在企業間競爭中尤其是在生成AI和價值推動等企業經營戰略重點領域中顯得至關重要。因此，需要能夠執行這些過程的、具備熟練數據領導力的人才，通常這一角色由“首席數據官”（CDO）承擔。本文將具體說明生成AI時代中CDO的角色，并解釋為什么這個角色如此重要。扮演數據”交通管制官“的CEOCDO承擔著制定組織內數據使用的愿景與策略的角色。此外，他們還負責管理數據的安全采集、存儲和使用，確保所有元素協同工作以支持組織的目標，從而像數據的“交通管制官”一樣行使職能。當前，對CDO的需求達到了歷史最高點，根據Heidrick&Struggles進行的數據領導力需求調查，據悉CDO在全球主要企業中的存在比例高達80%。CDO的關鍵角色在于利用公司的數據提升工作效率，降低不必要的成本，并增加盈利。例如，伊藤忠集團在2021年招聘了CDO，并建立了數據創新中心，以增強集團整體的數據使用能力。通過這些努力，他們利用巨量的購買數據獲得了新的見解，理解客戶需求，并且還強化了交叉銷售和客戶體驗，成功地擴大了集團的整體利潤。CapitalOne在2002年設立了首個CDO職位。自那時起，全球對CDO的需求持續增長。根據CDOClubJapan的數字化轉型（DX）現狀調研報告顯示，在日本的大型公司中，有46%已經確定了負責數字化轉型的負責人。在這些公司中，有11.5%的公司由CDO（最高數字負責人或最高數據負責人）或首席信息官（CIO）負責數字化轉型工作。但是，擔任最高數據負責人的比例只有1.8%。另外，根據普華永道(PwC)的調查顯示，在擁有CDO的日本企業中，有57%表示“已經準備好進行數據利用”，而那些沒有設立CDO的企業，這一比例僅為30%。這一結果說明，在傳統的企業環境中，戰略性的數據管理對實現商業目標有著直接的貢獻。而且，相較于由首席信息官(CIO)或其他高級領導承擔數字化轉型(DX)任務的企業，那些利用CDO的企業在數據使用上也更加成功。數據管理與管制：CDO的工作職責為了跟上生成AI的快速進化，有才能的CDO需要學習掌握“數據治理”和“數據管理”這兩項核心能力。“數據治理”是指管理確保數據的準確性、安全性以及合規性的規則。此外，它是一個通過控制數據的訪問、質量和應用來確保提供可信賴的決策支持數據的框架。而“數據管理”則是指日常進行數據存儲、檢索、處理等細節性工作。它還包含了組織和維護數據的可訪問性和可用性，以便組織能夠最大程度地利用其潛力。德勤在2023年對CDO進行的調查表明，有84%的CDO團隊將數據治理和管理技能作為優先發展目標。這些基礎技能使CDO能夠充分利用現有數據，在保持合規的同時促進決策的加強。對CDO的要求在日本的企業中，除了需要強大的分析能力和技術技巧外，還期望CDO能夠彌合經營直覺和技術專業知識之間的差距。雖然新的視角變得更加重要，但在日本的企業環境中，我們應當尋找那些既尊重現有企業文化又能夠確定企業方向的人選。另外，在跨國公司中，由于需要調和不同地區和文化背景下的數據戰略，因此，能夠有效地向各種利益相關者傳達復雜數據信息的能力對CDO來說非常關鍵。生成型AI的技術革命不是曇花一現的趨勢，它將繼續對企業經營政策和企業間的競爭產生深遠影響。為了構建一個成熟的數據驅動文化，除了需要時間和持續的努力之外，尤其對日本企業來說，應當優先考慮招聘那些能夠填補管理直覺與技術專業知識之間差異的CDO。END
14 2024-08
“AI Agent”是什么？ 1.AIAgent是什么AIAgent是一個集成了多個AI模型、為了達成目標而能夠自主行動的高級軟件系統。借助深度學習等技術，它可以執行復雜的任務，并代替人類做出決策。例如，它能夠自動響應客戶的咨詢、管理商品庫存，甚至發現新的商業機會。隨著生成AI的發展，AIAgent實現了更高級的功能，并開始在商業的多種場合中得到應用。2.AIAgent的機制AIAgent是由以下四個要素構成的系統環境AIAgent活動的舞臺-即服務的地點或情境傳感器AIAgent獲取環境信息的“眼睛”和“耳朵”等功能決策機制決定應該采取哪種行動的“大腦”部分執行器實際上執行某項操作的部分，如機器人的手臂或電腦鍵盤操作等通過這些要素的相互作用，AIAgent能夠在復雜的環境中為了達到目標而自主行動。3.AIAgent的特征AIAgent具有以下特征：自主執行它可以不斷監控項目的進展狀態，并在發生延遲時自動采取對策。同時，它也能夠調整多個任務之間的優先級，以最大化整體效率。此外，它還能自動響應客戶的詢問或執行產品的質量控制，這樣可以減輕人力的負擔，并提高工作質量。持續學習AIAgent通過使用強化學習等方法來更新自己的模型并提高性能。例如，通過重復與客戶的對話，他們能夠產生更加適當的回答。就像人類一樣，通過經驗成長并變得更加聰明。多個AIAgent的協作AIAgent不僅可以單獨工作，還可以作為團隊一起工作。通過多個Agent的合作，它們可以解決更復雜的問題。例如，在工廠的生產線上，每個Agent可以負責特定的工序，共同完成產品的制造。4.AIAgent與生成AI的區別"AIAgent"和"生成AI"都是在人工智能領域受到關注的技術，但它們的目的和功能有所不同，以下將具體解釋AI智能體和生成AI的區別：AIAgent生成AI目的目標導向任務內容生成工作原理來自環境的輸入大規模數據集互動性與環境進行雙向交互單向處理應用范圍通用能力專業能力目的生成AI（GenerativeAI）是一項技術，它能夠創造各種內容，比如文章創作或是圖像生成。與此同時，AI智能體（AIAgents）執行著特定的目標，比如客戶服務或是業務自動化等具體任務。AIAgent的特點是其行為直接與商業成果相關聯，因此更容易衡量其投資回報。工作原理生成AI是基于大規模數據集，使用概率模型來生成內容的技術。與此相對，AIAgent則基于從環境中獲取的信息，利用強化學習等方法，學習為了達成目標的最優行動。AIAgent能夠通過可視化決策過程，在業務中履行其說明責任。互動性生成AI基于給定的信息創造出新的信息，而AIAgent則在接收環境的反饋的同時，能夠根據情況自主行動并適應變化。AIAgent的靈活性體現在它能在動態的環境中自主學習和適應，從而降低業務不確定性。應用范圍生成AI專門用于創建特定的事物，例如文章和圖像，而AIAgent則具備更廣泛的能力以應對各種情況。例如，AIAgent能夠同時處理多項任務，如智能家居控制和工廠生產管理等。5.AIAgent的種類AIAgent可以根據其架構或學習方式被分為不同的種類。由于各種類型的AIAgent適合不同的任務和環境，通過選擇合適的AIAgent，可以構建更有效的AI系統，下面將詳細解釋這一點。簡單反射Agent簡單反射AIAgent同樣被稱為基于規則的系統，它們根據預先定義好的規則集來進行操作。這類AIAgent不會從過去的數據中進行學習，它們通過查找和輸入信息相匹配的規則來產生相應的輸出。簡單反射Agent在處理特定的、規則化明確的任務時比較有效，但它們缺乏處理未知情況或復雜變量的能力。學習Agent學習Agent就像人類通過積累經驗而成長一樣，通過反復學習逐漸變得更加智能。例如，圍棋AI通過大量學習過去的職業棋手對弈數據，能夠發明出人類未曾想到的新手法，并且能夠戰勝世界頂級棋手。這個過程使用了一種叫做強化學習的方法，讓AI通過不斷的嘗試和錯誤，學會選擇最優的行動。基于模型的反射Agent基于模型的反射Agent就好比人類基于過去的信息來判斷情況并決定行為一樣。舉個例子，喜歡聽許多音樂的音樂應用會學習用戶的偏好，并向用戶推薦最適合他們的歌曲。基于模型的反射Agent構建了內部狀態模型，這是一個用來表示環境狀況的模型，通過預測當前情況，它可以選擇最優的行動。基于目標的Agent基于目標的Agent致力于為了實現給定的目標去探索最優的行動路徑。比如，自動駕駛汽車以“安全地到達目的地”為目標，觀察周圍車輛的動作和交通信號，選擇最安全且最快的路線進行駕駛。通過對當前狀態、可能的行動和目標狀態進行建模，并預測未來的狀態，它能夠選擇最優的行動。實用Agent實用Agent在追求實現目標的同時，選擇能帶來最佳結果的行動。例如，自動清掃機器人不僅僅追求“清潔房間”的目標，它還會考慮“盡快、高效且安靜地清掃”這樣多個因素，從而選擇最優的清潔路徑。這樣的Agent可以選擇那些最大化自身效用值的行動。層級Agent層級Agent是將大任務分解成小任務，并將它們分配給專門的團隊來完成的機制。每個團隊專注于自己的任務，而總指揮官協調各團隊的工作，從而使整個大項目能夠成功。例如，在工廠的生產線上，組裝、檢查和包裝等工作是由不同的機器人擔當，而管理整個生產計劃的機器人則指揮整體的操作流程。6.AIAgent的應用實例AIAgent不斷地在各個領域提供新的價值，下面將介紹特別受關注的5個應用實例。數據分析AIAgent正在幫助金融機構進行投資決策。通過金融數據挖掘，它們能夠檢測市場潛在的風險和機遇，并支持實施如算法交易等高級投資策略。虛擬助手利用自然語言處理技術的AI虛擬助手是能夠與客戶進行自然對話的聊天機器人，它可以迅速回答客戶的問題，提供仿佛與人交談的感覺。因此，它能提供24小時全年無休的服務和更加個性化的客戶支持，有助于提高客戶參與度。自動駕駛搭載在自動駕駛汽車上的AIAgent能夠時刻掌握周圍情況，并瞬間判斷出安全的駕駛路線。例如，它可以維持與前車的安全距離，并檢測并避開行人，從而執行安全駕駛所需的各種任務。會話型AI利用自然語言處理技術的對話型AI能夠準確把握病人的癥狀，并提供適當的醫療機構介紹或自我護理的建議。此外，通過分析醫療數據，它還為實現更加個性化的醫療服務做出了貢獻。推薦生成被稱為推薦引擎的AIAgent使用機器學習來學習用戶的行為模式，并提供個性化的推薦。因此，可以期待顧客體驗的提升和收益性的改善。例如，在網上購物網站或視頻流媒體服務中，AI分析每個人的過去購買歷史或觀看歷史，為用戶推薦最合適的商品或內容，從而提高用戶對更多商品的興趣，并增加購買的可能性。7.未來AIAgent的發展趨勢值得關注！這次我們解釋了AIAgent的機制、特征、類型、與生成型AI的差異以及應用實例。AIAgent正在開辟新的可能性，以提升企業的業務效率和使我們的生活更加便利。在不遠的將來，AIAgent將成為我們的商業伙伴或生活支持者，成為不可或缺的存在。免責聲明：1、第三方機構如想轉載天陳科技文章，請原文轉載（不得修改）；如文章內容有改動，須在發布前獲得天陳科技的審核批準。2、因編輯需要，文字和圖片無必然聯系，僅供讀者參考；文中所轉載的資料版權歸版權所有人所有，因非原創文章及圖片等內容無法一一和版權者聯系，如無意中侵犯了媒體或個人的知識產權，請聯系后臺，我們將立即予以刪除。3、本平臺部分圖片來源或改編自互聯網，主要目的在于信息分享，讓更多人獲取所需資訊，版權歸原作者所有，如侵犯到您的權益或版權，請及時告知我們，我們將及時進行刪除。

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天陳科技公司成立于2016年，懷著“創造新的價值，超越客戶的期待，感動社會和每個人”的使命，致力于用數字化技術為企業提供有價值的智能產品和服務，是集業務咨詢、設計、開發、實施與服務于一體的高科技企業。目前核心業務主要是為企業提供一站式從咨詢，設計，開發, 測試到運營的 RPA+AI-OCR+AIGC解決方案。已為數十家中大型企業導入了業務自動化機器人，涉及安防、汽車、旅游，母嬰，電子電氣，金融等行業，在線機器人個數接近600個（截止到2024年01月）。

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