AI
人工智慧工廠的基本概念就是將公司的資料/分析及人工智慧方法予以工業化
用有系統的 標準化的方式去登錄 集中 清理 正規畫及整合處理資料並以應用程式介面提供給團隊用於新的商業應用 由資料所驅動演算法負責運作
推動流程變革(重新設計) 而不是去修補舊流程 以提高速度 效率與創新
數位轉型 快速反應與危機管理的能力
以資料為中心,以分析為根據的領導態度
"數位落差"
打敗柯達的不是數位相機,而是Social Media
嶄新的數位時代?
沒有一個一貫的營運模式,策略不過就是空談
營運模式向顧客遞送公司承諾的價值,若說商業模式是訂定價值創造與攫取的目標,營運模式就是實現此目標的計畫
營運模式是形塑一家公司實際價值的關鍵
平台的重要性
從封閉塔是 不相互連通的IT轉變成一個確實由軟體及資料驅動的平台,有共通的一組基石可以用台驅動各種快速擴張事業的規模經濟與範疇經濟
演算法:預測 分析資料(燃料),從中汲取洞察
重新定義IT在公司的存在
著重在客戶洞察 體驗 創造價值 整合資源
規模經濟與學習曲線
網路效應,連結越多價值越大,用戶之間的媒合
學習及網路效應能夠相輔相成,一般來說,一個網路越大(連結的數量越多),連結的價值越高,資料流量越大,人工智慧及整體學習的機會越多
一個網路中的任何一個連結可以成為一個有用的資料源,這些資料可以被用於學習,訓練演算法,擴大網路效應帶來的任何優勢
群聚型網路: Airbnb(全球) Uber(地區)
核心價值是什麼? Core value?
標準數位基礎: 臨界數量
滿足需求到創造需求的過程,提供個人化的體驗
"樞紐公司"正在形塑我們的未來
倫理與監管
偏見: 資料的多樣(元)性 性別歧視
演算法的目的性與標誌錯誤的演變
現實並非那麼良善美好
資安
平台控管
楔石策略 樞紐公司的目標和其網路的目標相互對焦,透過改善網路的健全性,使樞紐公司的長期表現獲益
新賽局
如果你的所有研究 所有學習 所有知識不能產生智慧,又有何用呢?
知道你的無知,這是邁向啟蒙的第一步
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