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那我们也看到刚刚大家意识到运用人工智能这件事情刻不容缓,而且运用人工智能可以取得很大的商业价值。但是我们面临的是一个悖论。很多企业发现简单之处在于:很快就能够找到一些可以试的地方,而且取得一定的成果。但是当你要走向规模化,即“整个全行业的AI运用”则难度很高。这也是为什么我们说很少有企业在大规模运用上获得成功。主要的原因在什么地方?我们深入的剖析一下。AI的悖论是本身的内在逻辑比较复杂。上面传统的方法进行模块化数量,数据输入、算法和输出是比较简单的。AI从数据中归纳学习的话,牵涉海量的数据和学习。另外我们做大规模的应用的话还会有一些其他方面的挑战,比如说传统的科技或者是数据分析的合作商跟做人工智能的合作伙伴是不一样的。我们需要跟这些新的合作伙伴进行磨合。在企业内部的话我们会缺乏这样的AI应用的人才和技能,在文化上我们可能产生抵触,尤其是一些传统的行业,比如金融行业。大家讲究的是我会讲清楚这个事情的根本原因,我看懂原因才能做决策,而AI的结论有时不容易解释原因。同时我们内部的员工对于AI能够提升的产能内心是恐惧的。因为这可能潜在的带来人力的节减。另外归纳学习还有一系列办法,如敏捷的工作方式。既然需要敏捷的工作方式就需要形成业务与技术的共同团队。还有集中学习和分散行动。集中学习就是大脑是集中的,不管你的触点和数据的来源多么的分散。整个人工智能的分析能力是几种呢的。落到我们应用AI就需要分散,分散每一个跟客户的触点以及生产加工的环节。未来要做一个大规模AI转型的话,我们需要的或者可以采用的方法,反复迭代。首先会制定一个大规模转型AI的战略,然后构思并且排序AI用例,构建并部署AI用例。底层的是我们需要大规模应用AI转变运营模式。在脑梗发病前,突感不适的杨大奎及时刹车,确保了一车人的生命安全。而在下车后不久,他就发病倒在了路边……

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马来西亚10月毛棕榈油产量环比下降2.53%至180万吨,去年同期196万吨。近期市场热炒产地减产预期,受到年中少雨天气以及东南亚施肥减少的影响,未来半年产量大概率出现问题。本次报告发布前,市场普遍预期产量在186-188万吨左右,环比增加1.14-2%,而实际的数据仅为180万吨,利多效应非常明显。按照季节性规律,一般10月或者11月份为每年产量高点,而今年10月已经开始出现环比降幅,印证了市场对于减产的预期。从同比的变化来看,现阶段的产量也远远少于去年,而之前出现强势上涨行情的16年同期为168万吨,减产也是推动行情重要因素之一。一家县级企业从滦县发展到唐山,到北京,到A股上市,再在短时间内冲向全国市场,规模和资产积淀的同时,也在经历着快速扩建后亟须与战略匹配的管理架构和专业素养。

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