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每个CIO都需要了解有关支持智能企业的知识:Mike Trkay

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AI的广泛采用是CIO的拐点。我们负责创建一个“智能企业”,在该企业中,AI会大规模重新构想,优化和重新定义。 CIO如何支持这一转变?新兴的最佳实践是什么?

智力(人为或其他)的核心是获得和运用知识和技能以实现特定结果的能力。真正的智能在于能够收集数据,有效分析数据,然后应用该分析来驱动产生结果的动作。这本身就是一项艰巨的任务。现在,想象一下试图在整个企业中按大规模完成这项工作:

  • 确保AI跨系统,部门和地区符合行业法规
  • 是实时的,并以商业的速度
  • 并满足客户要求和个性化期望。

这就是创建智能企业的挑战。

智能企业的出现融合了几种主要市场趋势,这些趋势花费了数年才能发展并成熟到可以满足企业级标准的地步。宏观市场趋势不是新的或谜团,包括数字化转换,云计算和AI。仅仅这些趋势中的任何一个都没有允许智能企业。所有这些都必须在企业范围内操作AI。达到这一水平的运营成熟度需要仔细的计划和执行,这是CIO发挥作用的地方。由于领导者已经负责确保企业系统具有弹性,可扩展性,安全性和性能,因此CIO是独特的,可以监督AI集成到业务运营中。

在FICO,我们在大规模运营AI方面拥有数十年的经验,并且潜伏期较低。我们已经亲眼目睹了将AI嵌入关键任务系统中的挑战和回报。我在FICO经营AI系统的15年经验,以供我们自己的内部用途以及客户的消费,这使我成为了CIO,这是讨论每个CIO需要了解的有关支持智能企业的知识。

今天,我们发现自己处于由数据,AI和对超个性化的期望驱动的“情报革命”中。实际上,数据的增长是当前转换浪潮的核心推动力。到2025年,据估计,世界将产生惊人的181个Zettabytes数据,几乎是2020年创造的数量的三倍。要透视这一点,181个Zettabytes是181,然后是27个新数据。管理这一数量的数据本身就是一个挑战,但是从中获得价值是情报革命的真正潜力所在。

扩展以处理这一数据量并跨越整个企业从操作到客户参与的企业提出了与CIO所遇到的挑战,而过去的SaaS和过去的传统单层应用程序遇到的挑战。这里的突破不是在AI本身中,而是在使我们可以在企业范围内操作AI的技术。许多公司仍处于试点阶段,通过小规模的概念验证项目探索AI。但是,当您查看有多少组织成功运营AI以提供有形价值时,数字要小得多。根据波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)的数据,2024年,只有22%的公司在概念验证阶段超越了概念验证阶段,只有4%的公司从AI中创造了可观的价值。意识到AI的全部潜力的主要障碍是操作它的挑战,这就是CIO扮演至关重要的角色。

为了成功地进行大规模运行AI,CIO必须专注于整合整个企业的正确技术,流程和工具。对于智能企业而言,这意味着以负责,可扩展的方式实施AI,并且可以通过超低延迟提供实时结果。这不是小壮举,它涉及克服四个核心挑战:

  • 可伸缩性:要提供以企业规模运行的AI解决方案,您需要云基础架构和高标度技术,这些技术可以处理大量数据并提供必要的处理能力。
  • 延迟:为了使人工智能有效,它必须实时提供可行的见解和决策。无论是检测欺诈,优化供应链还是增强客户服务,AI都需要快速工作。
  • 负责的AI:AI系统必须是透明且可解释的。 AI简单地做出决定是不够的。企业必须了解如何以及为什么做出这些决定。通常可以通过提供不变的日志和审计步道的区块链等技术来促进这。
  • 易用性:对AI进行操作的主要目标之一是使企业用户可以使用它,而无需他们成为AI专家。这意味着创建允许非技术用户与AI系统进行交互并做出数据驱动决策的接口。

克服这些挑战的一种解决方案是利用加速和简化流程的AI平台。这些平台集成了必要的技术 – 云基础架构,负责任的AI功能,经过验证的模型和低代码/无代码接口 – 构成一个凝聚系统。在FICO,我们开发了我们的平台来简化AI的运行。我们已经开发了确保AI决策透明,负责和审核的功能。我们利用云基础架构为企业应用程序所需的规模。

我们的低代码/无代码选项允许业务用户无需编写代码就可以构成解决方案。我们的基于云的平台设计具有内置的网络安全控制和法规合规性认证,以满足业务需求。最终结果是,像FICO平台这样的AI平台加速了AI在业务范围内的集成,提高敏捷性,并确保AI可以有效地扩展和交付价值。

随着企业继续发展成为智能企业,CIO的角色比以往任何时候都重要。 CIO必须帮助其组织运营AI,以释放智能企业的全部潜力。通过利用AI平台并专注于负责的AI,可扩展性和易用性,CIO可以确保AI为业务提供可衡量的价值。 AI平台为CIO提供了重要的工具,提供了支持企业范围内AI采用所需的基础架构和资源。随着我们的前进,CIO将需要将AI作为其数字化转型策略的关键部分,以确保AI在整个业务中进行了运营和集成,以获得最佳性能和成功。

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