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| 編輯推薦： |
1.本书深具专业性。作者曾担任哥伦比亚大学商学院驻校企业家，并在哥伦比亚大学任教。她为MHA、MPA、MBA和EMBA学生教授医疗咨询、创业、大数据和数据分析课程，也是大数据主题演讲嘉宾。
2.逻辑清晰，内容可读性强，且有学习价值。本书作者是知名企业家、教授，她详细地向读者展示了利用AI和大数据等工具的变革潜力，并制定了清晰的版图规划，使读者了解如何以有意义的方式应用AI和大数据，让自己的企业更具竞争力。
3.本书具有前瞻性。人工智能和大数据影响着我们工作和个人生活的方方面面，使我们不可避免地进入新的数字化生活。本书向企业管理者展示了如何理解、适应和利用人工智能以及大数据，具有前瞻性，适合管理者、企业家、职场人士、AI及大数据领域从业者等读者阅读。
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| 內容簡介： |
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人工智能时代，AI如何赋能企业，实现企业价值指数级增长？面对人工智能、大数据、云计算、人型机器人和智能设备的飞速发展，企业如何应对剧变？本书以AI为基点，详细阐述了企业为什么需要人工智能、如何利用人工智能，以及人工智能如何成功赋能企业所需的框架和重要元素等，描绘了一幅人工智能帮助企业实现商业价值指数级增长的路线图。
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| 關於作者： |
阿莎·萨克塞纳（Asha Saxena）
哥伦比亚大学客座教授，战略创新领导者，为医疗管理硕士（MHA）、公共管理硕士（MPA）、工商管理硕士（MBA）和高级管理人员工商管理硕士（EMBA）等学生讲授人工智能、大数据和数据分析领域的课程，并且担任大数据领域课程主讲人。
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| 目錄：
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第一章 网飞和星巴克如何改变世界
一、大卫与歌利亚：以弱胜强的故事 / 004
二、小小的邮购 DVD 出租公司 / 006
三、流媒体 / 009
四、数据驱动型创新 / 011
五、从汽车到飞行汽车 / 015
六、街角的咖啡店 / 017
七、四大象限 / 019
八、倍增型思维的结果 / 022
九、从提出正确的问题开始 / 023
第二章 人工智能正在改变游戏规则
一、人工智能的演变 / 031
二、数据分析的四种类型 / 039
三、人工智能可以做什么 / 042
四、大数据 / 045
五、大数据的潜力 / 048
六、机器人和智能设备 / 051
七、影响显而易见 / 053
八、先进的机器正在改变游戏规则 / 056
九、盈利希望渺茫 / 057
十、以特斯拉和亚马逊的商业模式思考 / 059
第三章 比萨和化妆品有什么共同之处
一、两种方法，两种不同的结果 / 066
二、达美乐效应 / 068
三、它值得被拥有 / 072
四、人工智能和小型公司 / 077
五、更高效的招聘 / 078
六、基于数据的市场营销 / 080
七、更健康的选择 / 082
八、错失良机 / 084
九、采取措施 / 086
第四章?合乎道德和可持续的人工智能
一、什么是合乎道德的人工智能 / 093
二、只依靠道德框架还不够 / 096
三、商业案例 / 097
四、两全其美 / 101
五、人为因素 / 104
六、前进的最佳道路 / 107
第五章?评估你的企业
一、增长评估 / 114
二、目标评估 / 116
三、创新的动力 / 118
四、真实的和想象中的发展限制 / 120
五、优化型企业 / 123
六、扩张型企业 / 124
七、创新型企业 / 129
八、倍增型企业 / 131
第六章?数据准备要素
一、数据基础 / 137
二、数据准备框架 / 140
三、组织成熟度和战略目标 / 142
四、组织成熟度和数据管理 / 149
五、内部能力和参与度 / 156
六、内在能力和转型 / 165
第七章?成为倍增型企业
一、规划一个数据战略 / 173
二、发现最紧迫的问题 / 174
三、现有的条件非常重要 / 179
四、寻找正确的数据及其相关性 / 181
五、数据的商业价值 / 184
六、数据性能指标 / 186
七、选择正确的方法 / 188
八、确立目标 / 189
第八章?应用、衡量和推广人工智能
一、谨防凭空揣测 / 202
二、评估和行动的标准 / 205
三、产品开发 / 207
四、客户获取 / 209
五、定价和成本 / 214
六、扩大人工智能的应用规模 / 216
第九章?未来会怎样
一、数据集中化的隐患 / 225
二、人工智能和数据分散化 / 226
三、创新重塑世界 / 230
四、我们如何向前迈进 / 232
致谢 / 235
术语表 / 239
参考文献 / 241
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| 內容試閱：
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序言
普华永道（PwC）最近的一项研究显示，截至 2030年，人工智能将为全球经济赋值 15 万亿美元以上。然而，在2022年的今天，莫宁咨询公司（Morning Consult）最近的一项研究表明，目前全球只有 35% 的企业应用了人工智能。为了在2030 年达到预期，实现人工智能为全球经济赋值的目标，更多企业应当开始应用人工智能。
那么，为了达到目标，我们还应该做哪些努力？这本书将为您解答一切。
有以下四点值得关注，它们之间是高度关联和紧密联系的，你可以称为四个“缺失的环节”。第一点，必须有一个评估系统来展示人工智能真实的商业价值。因为衡量人工智能模型的正确标准并非数量，而应当与节约成本或增加收入息
息相关。第二点，是要信任人工智能。要实现这一点，人工智能的应用必须是透明的、可解释的、公平的、稳健的，而且必须保护用户隐私。第三点，在整个企业中，人工智能的应用全程必须是可以被观察到的。最后一点，人工智能战略
必须与商业战略紧密结合。通过弥补以上这些缺失的环节，你就可以将人类置于人工智能成果和整个价值链的中心。
在应用人工智能的过程中，人的因素经常被忽略。通常情况下，当企业谈论以人为本的人工智能时，它们更多的是从用户体验的角度出发。而阿莎的这本书从被人工智能影响的用户和人工智能使用者的双重视角出发，这两者可能是同
一个人，也可能不是。她还在商业发展中引入了人的因素，这是到目前为止，我自己还没有考虑过的。
你可以通过人工智能制定最优策略，但如果你的计划不适用于你的业务，或是你的客户不采用你的计划，那么你的投资回报率将会沦为负数。信任对双方都至关重要。我根据个人经验确定了一些重要的问题，为了彻底解决这些问题提
高信任度，你还需要考虑人的因素。这本书将帮助你以一种非常有效和具有高度可扩展性的方式做到这一点。
阿莎在这本书中所描述的方法经过了深思熟虑，基于其丰富的经验，可以帮助企业建立完全基于自身业务战略的人工智能战略。提出这一独特观点的本书作者阿莎，无论是过去还是将来，在数据应用和商业经营两个领域都非常成功。她提出的“数据力量图”为弥补上述四个缺失的环节奠定了基础。
这本书还提供了一些附加价值：你将能够确定自己如今在商业奋斗之旅中所处的位置，并不断地在“数据驱动型公司的力量象限”中衡量企业的定位。你可以将“数据驱动型公司的权力象限”看作“数据力量图”的前身，这样就可以将数据应用与业务战略联系起来。
通过网飞和星巴克等公司的现实案例，本书介绍了如何成功地在企业中大规模应用人工智能，并且以引人入胜的方式诠释了阿莎提出的方法具有怎样的价值，以及具体的实践方法，因而这本书具有很强的可读性。作者还引用了一些知
名度没那么高，但同样非常重要并且具有可复制性的商业案例，这些案例有的来自她个人的职业生涯，有的来自业内其他知名专家。
人工智能将为全球经济带来超过 15 万亿美元的 GDP，如果你希望自己的公司也能从中分一块“蛋糕”，那么我建议你花些时间阅读这本书，尤其是去践行这本书中提到的理念。
你的公司能从这 15 万亿美元中分得多少？
赛斯·多布林（Seth Dobrin）
IBM 第一位全球首席人工智能官
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