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利用人工智能收集、生成和分析国家统计数据：有哪些好处和成本？
将原始数据处理成信息是数字化转型战略的核心 (Klimczak & Fryczak, 2022)。公共部门、企业和个人产生的数据量正在以没有技术进步就无法处理的速度增长 (Yung, Wesley et al., 2018)。此外，组织核心数据驱动战略的必要性迫使采用由人工智能 (AI) 技术驱动的机器密集型和自动化战略 (Chu & Poirier, 2015; UNECE, 2021; Yung, Wesley et al., 2018)。预计人工智能工具的进步和支持人工智能的技术更实惠的成本将对组织中广泛使用的人工智能产生更大的影响。先前的研究表明，组织的努力未能参与支持广泛采用人工智能的核心实践 (Fountaine et al., 2019)。
人工智能及其对不同业务功能的影响
1. 简介 科学家和研究人员在技术领域取得了创新，而人工智能（通常称为 AI）就是其中一项突破。人工智能不是一个新术语，它通过改变人与机器之间的体验和关系，彻底改变了商业、社会和经济（Enholm 等人，2021 年）。通过接受创新，传统技术的颠覆一直是向前发展的一步。人工智能已经自我创新到如此程度，以至于每个部门和业务职能都乐于接受它。为了获得这一竞争优势，公司正在投资人工智能技术。尽管人们的兴趣日益浓厚，但公司在适应它方面仍面临真正的困难（Fountaine 等人，2019 年）。人工智能在业务层面的一些好处包括快速分析大数据、产品设计、细致的洞察和更好的可视化。实施人工智能应用的组织有望在优化服务水平、成本结构和降低、简化人力处理、业务扩展、提高利润和业务扩展方面获得利润。
长岛南岸河口保护区综合...
南岸河口保护区理事会成员/指定人员 Robert J. Rodriguez，国务卿，理事会主席/Kisha Santiago-Martinez，副国务卿，规划发展和社区基础设施办公室 Steven Bellone，萨福克郡长/Dorian Dale Bruce A. Blakeman，拿骚郡长/Dan Fucci Donna M. Gayden，长滩市经理/Joe Febrizio Donald X. Claven, Jr.，汉普斯特德镇镇长/Thomas E. Doheny Joseph S. Saladino，牡蛎湾镇镇长/Stephen Koester Richard H. Schaffer，巴比伦镇镇长/Richard Groh Angie Carpenter，艾斯利普镇镇长/Carlie Schecht Edward P. Romaine，布鲁克海文镇镇长/Peter Fountaine Jay Schneiderman，南安普敦镇镇长/Marty Shea 纽约州市长会议，空缺 Maureen Dolan Murphy，公民咨询委员会主席Tara Schneider-Moran，技术咨询委员会主席 Robert Grover，大南湾奥杜邦协会 Paul Shepson，纽约州立大学海洋与大气科学学院院长/Thomas Wilson 纽约运动钓鱼联合会，空缺 Matthew Cohen，长岛协会 Mitch Pally，长岛建筑商协会/Amani Hosein 业主协会/空缺 Christopher Squeri，纽约海洋贸易协会 Alison Branco，纽约大自然保护协会 布鲁克海文渔民协会/空缺 Michael Eagan，卡普特里船夫协会
IT 灵活性在关系中的中介作用...
随着组织努力在以快速变化和颠覆为特征的动态商业环境中取得商业成功，许多组织都寻求投资先进的信息系统 (IS) 和信息技术 (IT)，这些系统和技术能够通过明智的决策和更快的行动来提高绩效 (Park 等人2017；Torres 等人2018)。在这些技术中，大数据的出现以及复杂算法和 IT 基础设施的发展导致了人工智能 (AI) 的出现，人工智能可以被认为是模仿人类智能有限方面的机器，是许多当代组织的顶级技术先行者 (Burstr ö m 等人2021；Haenlein 和 Kaplan 2019；Kaplan 和 Haenlein 2019；Mikalef 和 Gupta 2021)。然而，尽管人们热衷于应用人工智能来实现潜在的商业价值，但一些组织在采用这项技术时遇到了挑战，阻碍了他们实现绩效改进（Fountaine 等人2019；Ransbotham 等人2018）。在一项发表在流行商业杂志上的全球高管研究中，多达 70% 的组织报告称，到目前为止，人工智能对业务绩效的影响微乎其微甚至没有影响（Ransbotham 等人2019）。人工智能未能实现商业价值的一个原因是，组织发现将其融入传统商业模式具有挑战性（Burstr ö m 等人2021）。同样，Brynjolfsson 等人。(2019) 认为，公司层面的资源重组是人工智能未能实现价值的最令人信服的原因之一。