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推动业务发展的报告策略 - 德勤
首先是 EIM，有时也称为通用信息模型 (CIM)。EIM 是一个用于组织运营业务和推动洞察力所需的关键信息的框架。EIM 为组织的业务流程和报告的构建提供了基础。根据业务结构，EIM 可以由许多领域组成（例如，财务、订单管理、供应链和运营）。每个领域都有自己的数据模型，但运营业务所需的关键数据元素在所有领域中都应该是通用的。至少，组织应该有一个共同的定义，并对其如何影响报告和绩效指标有一致的理解。以下是拥有和维护分销资产的 BestCo 的数据域和通用元素的示例：
数字化作为售后服务的增长动力... - 德勤
我们看到越来越多的订阅模式，特别是在机器基本标准化的领域。相比之下，在变化程度较大的行业中，订阅概念仍处于起步阶段。例如，飞机涡轮机的服务模式已经相当先进。领先的涡轮机制造商，如通用电气和普惠公司，多年来一直为客户提供订阅模式，而不仅仅是传统采购。他们的订阅模式设定了每小时的固定使用费，并根据客户的特定需求进行定制。迄今为止，普惠公司 1 的 40% 以上的客户都选择了这种模式。
2023 年航空航天和国防工业展望 - 德勤
随着全球经济逐渐从新冠疫情中复苏，航空航天和国防 (A&D) 行业在 2022 年显示出强劲反弹的迹象，但供应链和人才问题继续限制该行业的增长。根据德勤的前景调查，供应链中断和人才短缺可能是 A&D 组织在 2023 年面临的最大风险或挑战。此外，俄罗斯入侵乌克兰（入侵）扰乱了全球供应链，尤其是关键金属和稀土元素的供应链，并加剧了燃料价格波动。通货膨胀仍然是整个行业面临的挑战——德勤前景调查中有 54% 的受访者报告称，价格上涨是 2023 年的主要风险之一。由于客运需求与机票价格相关，而机票价格又取决于航空燃油价格，因此航空燃油价格的快速持续上涨可能会影响交通并增加市场波动。为了应对这一挑战，飞机制造商正在投资飞机和发动机设计，以提高燃油效率、降低运营成本，并探索未来低排放和零排放的商用飞机。航空旅行的强劲复苏导致飞机订单和售后市场活动增加。国内交通水平约为 2019 年疫情前水平的 81%（2022 年 9 月），国际交通水平随着全球旅行限制的放松而呈现强劲增长。1 全球领先的商用航空
德勤集团影响力报告 2024
为解决这一问题，我们计划于 2024 年 8 月成立可持续发展与气候虚拟业务部门。除了我们在可持续业务管理方面的广泛专业知识外，我们现在还能够通过整合和整合来自各个行业和部门的知识来提供集中服务。此外，企业规划、法律事务、会计和 IT 等企业部门所需的专业知识人才短缺已成为日本企业的迫切问题。为了实现应对不断变化的商业环境所需的高质量管理等目标，我们利用集团的专业知识以“企业即服务”的形式提供服务，以综合方式支持企业职能的转型、运营和稳定。我们还以通过客户服务和与利益相关者的合作努力积极参与解决社会问题而自豪，例如包括人才培养和实现智能工厂在内的网络安全措施。
Deloitte的石英Atlas AI™农业
Atlas AI旨在解决现有数据科学和机器学习解决方案的缺点。通过将最先进的NVIDIA GPU，BIONEMO™API和大型语言模型（LLM）与德勤的专有AI模型和数据管道结合使用，科学家可以更好地了解分子和化合物之间的相互作用，以支持新目标和产品开发。
对身份安全的见解：Sailpoint和Deloitte调查
还有另一个支持的指标是涉及网络安全决定的各种利益相关者。根据我们的调查，最高利益相关者是CISO和首席信息官（CIO）。但是，有19％的受访者将首席执行官（CEO）确定为关键决策者，表明这些公司将身份安全视为战略当务之急。那么，还有其他角色的利益相关者，即至少具有一定影响力的人，即风险和合规，财务和会计以及人力资源，指出了网络安全决策中交叉功能协作的程度（图3）。
Deloitte + Palo Alto网络 - 确保未来
德勤屡获殊荣的网络和战略风险服务以及Palo Alto Networks的行业领先的网络技术已融合设计和提供有影响力的网络服务和解决方案，这些服务和解决方案有助于解决客户最复杂的网络安全挑战，同时推动监管机构合规性，增强组织的弹性，超越其当前国家。我们的联盟是值得信赖的业务顾问和网络安全转型专家的合作，他们通过网络优先的心态帮助客户加速采用。结果是值得信赖的，高度可扩展的网络安全解决方案，任何其他提供商团队都无法获得。
AI RMF RFI 评论 - Deloitte & Touche LLP
我们鼓励 NIST 利用已纳入其他框架的原则，例如 NIST 网络安全框架 (CSF) 和 NIST 隐私风险管理框架，以及赞助组织委员会 (COSO) 框架中体现的五项原则：治理；战略；绩效；审查和修订；信息、沟通和报告。2 我们可以预见，NIST CSF 已经适应了 AI 的一些必需原则，隐私风险管理框架也是如此。我们鼓励 NIST 继续采用基于结果的 AI 方法，以便开发人员和集成商有明确的目标，并且可以通过多种方式满足这些目标。1. 行业中观察到的挑战通过德勤与蓬勃发展的 AI 行业的直接接触，我们观察到一些挑战，这些挑战可以通过开发 AI 风险管理框架来缓解或解决。这些挑战中的许多挑战的共同点是实施组织是否拥有专门的综合治理计划。我们将人工智能风险分为以下三个领域，在这些领域中，拥有透明、记录和可辩护流程的结构化风险管理框架将会有所帮助：
德勤 2022 年 1 月至 6 月网络威胁趋势
这些数据和分析来自哪里？它来自与我们世界领先的事件响应团队、托管安全服务 (MSS) 和托管扩展检测和响应 (MXDR) 安全运营团队以及情报团队相关的收集，以及我们全球专有的恶意软件数据库，其中包含 200 多个恶意软件家族，用于研究和分析相关妥协指标 (IoC)、文件哈希、域、统一资源定位器 (URL)、Internet 协议 (IP) 地址或通用漏洞和暴露 (CVE) 代码。此外，我们的观察结果来自我们的收集爬虫，覆盖了洋葱路由器 (Tor)、暗网网站、粘贴网站、Telegram 频道、Internet 中继聊天 (IRC) 频道、社交媒体页面、域名服务器 (DNS) 页面、违规内容页面等超过 13 亿个站点。我们将我们自己的专有集合与订阅和开源相结合，以覆盖和分析威胁。