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埃森哲 – 负责任的生成 AI (RAI x GenAI)
埃森哲负责任的人工智能 (RAI) 团队隶属于全球数据和人工智能实践部门，由来自不同学术和行业背景的专家组成。在过去五年中，我们协助世界各地的大型组织设计、开发和部署人工智能系统，用于人力资源、医疗保健和金融等敏感且影响深远的应用领域。目前，我们的重点是开发技术解决方案和缓解措施，以应对 GenAI 系统带来的风险。这涉及提高结果的准确性、相关性和可解释性，同时降低偏见、毒性和有害内容的风险。加入我们，共同努力改变全球领先的组织和社区。div>埃森哲正在推动这些激动人心的变革，并在 120 多个国家的 40 个行业中实施这些变革。我们的能力和客户参与的规模，加上我们的协作、运营和价值驱动方法，为我们提供了无与伦比的成长和进步机会。
埃森哲服务sp。 z oo（“spółka”）
The company's approach to tax planning and tax risk ................................................................................... 6
航空业防中断报告 | 埃森哲
我们的调查揭示了一个明显的趋势——虽然预测数据策略正在获得关注，但许多接受调查的组织尚未实施数据框架，而近五分之二的组织没有企业范围的数据策略。这令人担忧，因为在这个时代，如果正确传达，集成数据策略的价值主张可以带来显着的底线收益。事实上，我们的研究表明，采用全面企业重塑作为战略并获得重塑者地位的组织创造的不仅仅是财务价值。他们积极管理并实现 360° 价值，着眼于短期财务状况，了解在人们比以往任何时候都更有能力选择与之合作的公司的情况下，什么可以创造长期、可持续的价值。
将供应链数据变成带有Splunk和Accenture
埃森哲供应链控制塔由几个利用Splunk数据结构技术的互操作组件组成。数据结构是一种数据集成的方法，可以通过将零散的数据编织在一起，以使组织的数据尽可能快地向用户提供，以帮助他们发现见解并启动操作，从而弥合了数据孤岛。数据结构消除了在数据湖中集中数据存储的必要性，例如在数据湖中，这是一项艰巨的任务，可以掩盖应对业务挑战的真正工作。数据结构专注于连接数据以形成企业的观察和见解。
公共关系联系Francine Fiano Accenture +1 917 452 7393 Francine.fiano@accenture.com Lisa Davis Adobe +1 801 230 9399 Davish@adobe.com
纽约和加利福尼亚州圣何塞； 2023年3月21日 - 埃森哲（NYSE：ACN）和Adobe（NASDAQ：ADBE）正在合作，以帮助企业营销人员解锁其内容供应链的价值。公司共同努力，基于Adobe的集成内容供应链技术开发新服务，以帮助营销人员更有效地创建和交付内容，从而提供个性化的客户体验。在2023年Adobe Summit上启动，新合作将埃森哲在过程改进，变更管理和营销方面的经验与Adobe的全面创意和体验应用程序和集成集合，以评估内容格局，并确定优化领域。通过采用以数据为基础的方法来揭示新的效率和工作方式，营销组织可以降低成本，同时增强创造力并推动财务增长。随着客户的偏好迅速发展以及爆炸数量的渠道，市场和格式，营销人员越来越有挑战，可以有效地生产个性化，动态和优化的内容，从而将其品牌带入生活。根据埃森哲研究，有95％的全球领导人认为他们的客户的变化比业务更快。在一起，埃森哲和阿杜波可以帮助营销人员将其内容的方法转变为更敏捷并与客户保持相关。“随着内容生产的速度日益增长，需要确定每个资产的正确内容，格式和渠道，以提供引起实际业务影响的吸引人的客户体验。“利用Adobe技术和埃森哲能力，我们的新服务可以将客户，工具和工作流程汇集在一起，以有效地计划，创建，管理，管理和交付各个行业以及全球各地的内容。”业务发展和合作伙伴副总裁Adobe贾斯汀·梅里克尔（Justin Merickel）表示：“内容为数字经济和埃森哲（Adobe and Accenture）共同提供了装备品牌，可以建立高性能的内容供应链，以提供客户现在期望的有效，个性化内容的数量和多样性。大多数品牌期望内容
埃森哲技术的研究生职业
（0.45）我的旅程真的很棒，我非常感谢成为高速度学习计划的一部分，这为我提供了学习和成长的机会。在过去一年中，这是一个快节奏的旅程，我很幸运能够拥有如此惊人的经历。这清楚地反映了我一年内的第一次促销。总结我在埃森哲的旅程，我将使用三个单词 - 向上学习和发展。
2022 年爱尔兰法定会计 - 埃森哲 - 投资者关系
基于我们当前预期、估计、假设和预测的事项。“可能”、“将”、“应该”、“很可能”、“预期”、“期望”、“打算”、“计划”、“项目”、“相信”、“估计”、“定位”、“展望”等词语和类似表达用于识别这些前瞻性陈述。这些陈述并非未来业绩的保证，涉及难以预测的风险、不确定性和假设。前瞻性陈述基于对未来事件的假设，这些假设可能并不准确。实际结果可能与这些前瞻性陈述中表达或预测的内容存在重大差异。可能导致此类差异的风险、不确定性和其他因素（其中一些可能是重大的）包括但不限于下文“主要风险和不确定性”部分中讨论的因素。我们的前瞻性陈述仅代表本报告日期或作出该陈述之日的观点，我们不承担更新这些陈述的义务，尽管我们过去曾这样做过。本文件中的前瞻性陈述和其他陈述也可能涉及我们的企业责任进展、计划和目标（包括环境问题），纳入此类陈述并不表示这些内容对投资者而言一定重要。此外，历史、当前和前瞻性的可持续发展相关陈述
StealBit 和 ExMatter 的技术分析 | 埃森哲
在最近对 LockBit v2.0 勒索软件的调查中，埃森哲安全公司发现，攻击者最初尝试从远程服务器下载 StealBit，但最终转向开源实用程序 Rclone，因为使用该工具的尝试被阻止了。这个数据点证明了该组织的多功能性，因为它表明，虽然 LockBit 攻击者可能更喜欢使用他们的自定义工具，但他们最终会采用阻力最小的路径来实现他们的目标。此外，StealBit 的开发工作可能已经放缓，因为观察到的较新编译版本来自 2021 年第四季度，其中包括通过删除地理位置限制以及删除创建时间日期戳来实现更广泛定位的更新。
第一份 AI RMF 评论草案 - 埃森哲
埃森哲认为，NIST 在制定 AI RMF 时总体上走在了正确的轨道上，并概述了未来草案中需要澄清、修正或补充的几个领域。我们同意 NIST 制定和维护“可操作指南”的既定目标，并同意“培养关于如何理解和管理 AI 系统的 AI 风险的信任和沟通将为创新创造机会并充分发挥该技术的潜力。”我们支持 NIST 的风险缓解方法，即为 AI 制定自愿的基于风险的共识标准和指南，以考虑后果的不同程度和性质。我们还赞扬 NIST 对利益相关者意见和包容的深思熟虑的方法，以及它对 AI 可以“造福社会和经济的几乎所有方面”的理解。埃森哲认识到，这份初稿是 NIST 制定 AI RMF 的审议和包容过程中相对较早的一步。为了确保 NIST 走在正确的轨道上，我们概述了几个可以从未来草案和即将发布的配套实践指南中的澄清、修正或补充中受益的领域。除了对 NIST 提出的九个具体问题的回答外，我们还概述了几项高级建议，我们认为这些建议对于创建可操作、可互操作且被广泛采用的 AI RMF 至关重要，它可以保护社区并促进创新：