TRIX:如何利用AI成就企業？_MAT

大多公司面臨的與AI有關的最大挑戰之一，是跨平臺和系統的數據激增——本地的歷史遺留系統與公司日益增長的云計算系統被尷尬地混合在一起。在日常使用時，數據經常會出現諸如格式不匹配導致的無法訪問等問題。而這樣的問題，也會反過來限制公司在組織內推廣AI技術的效果。

一、AI數據庫

它們往往會建立起AI數據中臺，即運營數據和AI平臺，從而可以利用公司的人才、技術和數據生態系統，更好地平衡試驗與執行的比例。在研究中也發現，AI成就者相比AI試驗者，其實現數據管理治理規模化的可能性要高出33%，而實現數據管理治理規模化，正是建立強大的AI“核心”的第一步。

英國央行官員：如果穩定幣被用作一種支付方式，將研究如何對其進行監管:英國央行金融市場基礎設施執行董事Christina Segal-Knowles演講表示， 如果穩定幣被用作一種支付方式，她會研究如何對其進行監管。如果監管得當，像穩定幣這樣的數字貨幣可能會有好處：包括更便宜的支付方式和更多的功能。它們可能對金融穩定有潛在的好處。但這需要監管機構按照我們對當前使用的貨幣所期望的標準來控制新形式的貨幣。[2021/6/10 23:27:58]

另外，AI核心可以幫助企業做很多有益的事情，比如迅速將AI應用產品化、將AI整合到其他應用中等。那么如何建立AI核心？大多數的AI成就者會在確保數據可靠的情況下，將它們存儲在一個單一的企業級云平臺上，配以適當的使用、監測和安全策略，來充分發揮內、外部數據的作用。

掌柜調查署 | Matrixport如何實現0息借貸:4月23日18:00，金色財經將邀請Matrixport高級副總裁林榕做客「掌柜調查署」。本期調查署將針對Matrixport推出的“0息借貸”進行深入“拷問”，帶大家一起了解Matrixport如何做到0息借貸惠澤大眾。詳情見原文鏈接。[2020/4/23]

二、AI投資

對于AI成就者而言，AI投資之旅沒有終點，并不存在所謂“AI峰值”。因為這種認知，AI成就者們會進入一個AI收益的良性循環，即使AI成熟度日漸提升，但隨著時間推移，仍然不斷投入，從而繼續獲得更多收益。

現場 | 以太坊行業峰會第一場圓桌 如何應對智能合約安全問題:金色財經9月8日現場報道，Loi Luu (KyberNetwork 創始人)、Shawn Douglass

(Amberdata 聯合創始人兼CEO)、Jay Zhou (Loopring Protocol 聯合創始人)、Alan Li (FBG X 研發部負責人)、Antoine Cote (Enuma Technologies 聯合創始人兼CEO) 參與了討論，嘉賓們一致認為，由于智能合約涉及資產交易且不可篡改，一旦發生安全問題將引起資產嚴重受損，關注智能合約安全是必要的。Loi Luu指出,區塊鏈行業項目方，需要為開發者設立預警機制。開源代碼要引入第三方檢測，避免犯一些顯而易見的錯誤。

Jay zhou認為，需要更有經驗的開發者去開發用戶易用、以人為本的合約，同時也有必要引入交叉審計。

Shawn Douglass說：“因為智能合約的不可篡改性，在程序員開發前，就必須告知開發者未來可能造成的后果，特別是在涉及資產的領域必須確保事前萬無一失甚至考慮保險。”

Antoine Cote表示，可以在早期時候引入懸賞機制讓黑客或者社區成員共同發現漏洞。大家討論后得出共識，每一個開發者都必須在開發速度和安全性之間做一個平衡。在區塊鏈領域，注重安全和責任心是必須的。[2018/9/8]

對于AI成就者來說，持續的投資通常會用于提升AI的影響廣度，從而將影響最大化；同時，還將進一步嘗試各種跨領域AI解決方案，在過程中重新部署資源。例如，某奧地利能源公司近年來在AI驅動的數字孿生技術上投入了大量資金，幫助他們更好地為維也納市等客戶服務——除去帶來的其他積極影響外，該技術系統更精準地模擬出了客戶對供暖和制冷服務的需求，進而估算出來企業所需要的各種舉措的短期成本和長期能源節約。

三、培養AI方面的人才

AI成就者明白，讓AI與人類員工無縫合作，是最高效的工作方式。這也是很多AI成就者更傾向于制定積極主動的AI人才戰略，以保持在行業趨勢前沿的原因。除了以AI為重點的招聘外，AI成就者還經常與專業公司合作或收購專業公司來填補關鍵職位的人才空缺，如數據或行為科學家、社會科學家和倫理學家。

AI成就者也更有可能對大多數員工進行強制性的AI培訓，從產品開發工程師到高管團隊都會參與其中。而且，由于他們會更側重于提升員工AI方面的知識，他們的員工會比其他公司的同行更精通AI相關技能。這些努力使得人類與AI的協作更容易實現規模化，并確保AI滲透到企業肌理當中。

四、打造AI框架

隨著企業在越來越多的任務中部署AI，遵守法律、法規和道德規范正成為提升AI成熟度越來越重要的行為。事實上，能夠向外展示自己擁有高質量、值得信賴且達到監管要求的AI系統，將使這些走在前列的公司在短期和長期上都獲得巨大優勢，從而吸引更多新客戶，更好留住現有客戶，并提升投資者信心。

不靠譜的AI框架，會給企業自身、客戶帶來許多風險。以常見的算法偏見為例。它是指根據過往偏見數據訓練出來的AI也會繼承這方面的偏見，所以當你的AI框架中的訓練數據不夠“公平”，那么AI輸出的結果自然也不夠準確。

除此之外，還可以通過不同專家的廣泛合作來重新設計AI框架，從員工到設計師、數據科學家、合規專業人士和商業分析師等。將員工培訓成為AI專家，這對打造可靠AI框架也至關重要。

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