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數據驅動最新與熱門精選文章

熱搜關鍵字:數據驅動共有46項結果
金融

美商鄧白氏首度推出「財務長名人堂」, 表彰上市櫃公司財務長在數位轉型、企業永續、創新商模、風險管理與企業合規的最佳實踐

因應現今財務長角色的多樣化,美商鄧白氏首度在台灣推出「財務長名人堂」,表彰傑出財務長在「數位轉型、企業永續、創新商模、風險管理與企業合規」四大領域的卓越貢獻。

日期:2024-11-21

科技

智慧製造與企業韌性:在生成式AI浪潮中迎接挑戰

在瞬息萬變的國際市場中,企業正面臨疫後復甦、接班傳承、生成式AI的崛起及供應鏈重整等諸多挑戰。如何保持企業持續發展與韌性,成為領導人面對的核心課題。除了技術實力、運氣與適應能力,成功的領導還需要勇於面對威脅、擁抱新商業模式,並在變動中抓住機會。本文將探討三大關鍵領導特質,並結合生成式AI的三階段應用策略,幫助企業在穩中求進,推動創新。

日期:2024-11-07

傳產

SGS 2024年度頒獎典禮暨產業交流論壇盛大舉行,表彰卓越企業雙軸轉型與ESG實踐

SGS 於2024年10月30日於台北萬豪酒店盛大舉辦年度頒獎典禮暨產業交流論壇活動,聚焦於表彰卓越企業在品質管理、永續發展和數位轉型等領域的傑出表現。此次頒獎典禮共頒發了三大獎項:ISO Plus Awards、ESG Awards及IT Awards,以肯定各大企業在追求卓越與創新上的努力和成就。

日期:2024-10-30

科技

日本百年藥廠研發加速的祕密

美國新創公司Atinary透過結合AI自駕實驗室技術,助日本武田製藥大幅提升實驗有效性;隨著研發加速,每縮短的一分鐘都代表著更多病患有機會被治癒。

日期:2024-10-23

科技

引領企業邁向數位化轉型:未來企業的變革之路

從數據驅動決策到 ESG 整合,未來財務框架協助企業實現高效運營與永續發展

日期:2024-10-16

房地產

數位轉型定義介紹:4大關鍵競爭力,信義房屋用成功案例告訴你!

在這個AI浪潮來襲的年代,數位轉型儼然已經成為企業不可少的重要經營指標之一。根據世界經濟論壇(WEF)統計,2027年全球將淘汰8300萬個職位。由於科技快速進展帶來的巨大衝擊,推動產業加速數位轉型的必要性與急迫性。

日期:2024-10-09

科技

邁向黃金十年!「2024 DATE SUMMIT數位商務大趨勢|國際匯壇」精彩落幕, AI領航百業創新,開啟典範轉移新時代

AI已成為時下最熱門的關鍵字,「2024 DATE SUMMIT數位商務大趨勢|國際匯壇」以「AI領航,百業創新」及政府三大經濟政策方向其中之「瞻前未來,智慧永續」及「布局全球,行銷全世界」為主軸,邀請七國十九位頂尖專家,剖析全球數位經濟最新應用及發展趨勢,引領企業掌握AI時代的產業新風貌。

日期:2024-09-30

科技

解鎖AI時代:行動智慧應用開創移動服務商機

因應消費旅程的碎片化,移動管理和移動消費需求滲透到各種生活場景,行動商務在2023年的商機已達1.4兆美元,預計2024至2031年將以26.4%的年複合成長率快速成長(IMARC Group,2023)。AI技術帶來的行動智慧應用趨勢正快速改變市場格局,其將如何影響消費者生活和促進企業營運效率和創新呢?

日期:2024-09-16

科技

AI時代,如何釋放數據效能,連通數據孤島?

AI浪潮襲來,不少企業將其視為推動未來轉型的關鍵力,AI技術的發展為產業帶來更多創新,例如,在零售業,AI應用可以預測消費者需求,提供精準行銷,並改善顧客服務。在製造業,AI應用可以優化生產流程,提升產品質量,並降低生產成本;在醫療領域,AI應用可以減少醫事人員行政作業時間,協助疾病診斷,提升醫療品質。在這個大規模拓展AI/ML應用的階段,可以常聽到發展AI訓練有三大要素:數據(Data)、算法(Algorithm)、算力(Compute Resources),這些要素共同決定了AI模型的效能和效果,其中「數據」橫跨整個AI開發的生命週期,充足的數據資料量及有效的數據基礎建設,將是影響AI成敗的重要因素。也可以說,企業的「數據策略」是發展AI應用前不可忽視的關鍵環節,導入AI和數位轉型一樣,企業應該以終為始,評估可行性與最終目標,而非盲目跟風推動AI。

日期:2024-08-07

科技

Why is AR Glasses,not PC or Mobile ? 才能釋放Gen AI人工智慧的真正潛力

如果PC or 手機 App 就能搞定空間運算或是元宇宙,為何Apple Vision Pro and Meta Quest3 / Ray-Ban 等科技巨擘要另外做個硬體AR/VR/MR XR可穿戴裝置?真正讓智慧可穿戴裝置變「智慧」就要越靠近口、眼、耳越好, AI感測器靠近臉是合理選擇,從人角度思考,既然五官都在臉部,硬體越靠近頭部越好,另一個角度,機器人是否(把感測器)也都放在臉部?值得探討。

日期:2024-05-08