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车间经理的能力概况
人工智能 (AI) 技术在研究和工业领域都越来越受到关注。尽管它们为制造业提供了巨大的潜力，但最近对从业人员的研究表明，缺乏在生产环境中实施 AI 的知识，尤其是缺乏成功领导实施的知识。因此，本文制定了车间经理的能力概况。车间经理被视为公司实施 AI 技术的合适杠杆。该概况侧重于他们的实际要求，包括相关的面向生产的用例、吸引员工的社会因素以及对模型的更深入了解以解释结果。该概况已通过学习内容付诸实践，并已由车间经理测试。反馈令人鼓舞：约 78% 的测试人员表示，这些内容有助于他们了解实施基于 AI 的项目时的好处、挑战、任务和风险。结果为未来开发学习材料奠定了基础，并在学习工厂中教授相应的练习，以实践 AI 实施为目标。© 2022 作者。这是一篇开放获取的文章。同行评审声明：同行评审由 2022 年第 12 届学习型工厂会议科学委员会负责。
使用物联网设备通过传感器监测员工的心理负荷：调查管理者的期望和担忧
尽管对心理工作负荷的客观评估一直是人为因素研究的重点，但很少有研究调查利益相关者对其在实际工作场所实施的态度。本研究通过调查三个欧洲国家（德国、英国、西班牙）的 702 名管理人员，了解他们对基于传感器的员工心理工作负荷监测的期望和担忧，解决了这一研究空白。数据证实了对工作场所设计和员工福祉改善的期望，以及对员工隐私和主权限制的担忧，对于实施工作负荷监测的相关性。此外，贝叶斯回归模型表明，所考察的期望与管理者支持公司工作负荷监测的意愿呈显著的正相关。隐私问题被认为是接受工作负荷监测的重大障碍，无论是从管理者中的普遍性还是与监测支持之间的强烈负相关来看。
使用物联网设备通过传感器监测员工的心理负荷：调查管理者的期望和担忧
尽管对心理工作负荷的客观评估一直是人为因素研究的重点，但很少有研究调查利益相关者对其在实际工作场所实施的态度。本研究通过调查三个欧洲国家（德国、英国、西班牙）的 702 名管理人员，了解他们对基于传感器的员工心理工作负荷监测的期望和担忧，解决了这一研究空白。数据证实了对工作场所设计和员工福祉改善的期望，以及对员工隐私和主权限制的担忧，对于实施工作负荷监测的相关性。此外，贝叶斯回归模型表明，所考察的期望与管理者支持公司工作负荷监测的意愿呈显著的正相关。隐私问题被认为是接受工作负荷监测的重大障碍，无论是从管理者中的普遍性还是与监测支持之间的强烈负相关来看。
PS21/24：加强资产管理公司、人寿保险公司和受 FCA 监管的养老金提供商的气候相关披露
公认的全球框架也可能有利于客户和消费者在国际上做出决策。 • 范围内的公司更深入地考虑与气候相关的风险和机遇。我们的规则促进范围内的公司采用结构化方法考虑与气候相关的风险和机遇，从而改善客户和消费者的投资结果。这也应鼓励服务提供商生态系统开发和提供分析工具、数据、指导和思想领导力。提高公司如何应对气候相关风险和机遇的透明度将有助于市场更准确地为资产定价并更有效地配置资本。这将导致向低碳经济的平稳过渡。 • 投资链上的信息流协调一致。风险的适当定价和资本的有效配置取决于投资链上的所有各方相互提供有用的决策信息。我们为上市发行人提供的补充性 TCFD 披露规则和指导旨在促进信息从实体经济中的公司流向资产管理者和资产所有者，支持他们评估与其投资（或潜在投资）相关的气候相关风险和机遇。我们在本 PS 中的规则旨在支持公司向客户和消费者分享后续信息。客户可能需要这些信息来帮助履行他们自己的监管义务。
uw health 职位描述 - 经理，软件开发...
软件和界面开发经理负责领导多个职能领域，包括软件开发、DevOps 流程、API 策略、EDI 界面开发和 ServiceNow 平台开发。该职位负责领导定制应用程序、ServiceNow、EDI 界面和 API 策略的全栈开发，从构思到部署，并为整个 UW Health 的临床和业务工作流程提供持续支持。这包括设计、开发和实施 DevOps 流程，以确保通过标准化和自动化流程测试和部署应用程序。所有责任领域的软件和集成架构可能同时使用本地和基于云的技术。经理必须了解这两种技术的功能，以创建最能支持业务和安全要求的架构。作为软件开发的组织领导者，经理制定并拥有组织软件开发生命周期 (SDLC) 政策和程序。这包括领导和影响在信息服务和其他部门内执行软件开发工作的员工。经理培养内部资源文化，促进整个组织的开放协作和沟通。经理作为信息服务部的领导，确保团队以客户为中心、以服务为导向有效运作
使用人工智能和机器学习......
第 1 章 - 执行摘要 背景 由于数据可用性和计算能力的提高，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在金融服务中的应用越来越广泛。市场中介机构和资产管理者对 AI 和 ML 的使用可能会改变公司的商业模式。例如，公司可以使用 AI 和 ML 来支持其咨询和支持服务、风险管理、客户识别和监控、交易算法选择和投资组合管理，这也可能改变其风险状况。市场中介机构和资产管理者使用这项技术可能会为公司和投资者带来显着的效率和收益，包括提高执行速度和降低投资服务成本。然而，这种使用也可能产生或放大某些风险，这可能会对金融市场的效率产生影响并可能导致消费者受到伤害。因此，金融市场中人工智能和机器学习的使用及其控制是全球监管机构当前关注的重点。国际证监会组织将市场中介机构和资产管理公司对人工智能和机器学习的使用工作列为首要任务。国际证监会组织董事会于 2019 年 4 月批准了一项任务，授权市场中介机构监管委员会 3 (C3) 和投资管理委员会 5 (C5) 研究人工智能和机器学习监管方面的最佳做法。1 委员会被要求提出成员辖区可以考虑采用的指导意见，以解决与人工智能和机器学习的开发、测试和部署相关的行为风险。咨询报告中确定的潜在风险 国际证监会组织对市场中介机构进行了调查并与它们举行了圆桌讨论，并与资产管理公司进行了联系，以确定人工智能和机器学习的使用方式及其相关风险。2020 年 6 月发布的咨询报告 2 强调了以下领域，这些领域可能在开发、测试和部署 AI 和 ML 方面产生潜在风险和危害：• 治理和监督；• 算法开发、测试和持续监控；• 数据质量和偏见；• 透明度和可解释性；• 外包；以及 • 道德问题。
了解影响管理者对人工智能看法的因素
段延庆 1、曹光明 2、徐马克 3、Vincent Ong 4 和 Christian Dietzmann 5，1 英国贝德福德大学，卢顿，英国 2 阿治曼大学，阿治曼，阿联酋 3 朴茨茅斯大学，朴茨茅斯，英国 4 伦敦摄政大学，伦敦，英国 5 德国莱比锡大学和瑞士圣加仑商业工程学院 Yanqing.Duan@beds.ac.uk g.cao@ajman.ac.ae ongv@regents.ac.uk mark.xu@port.ac.uk christian.dietzmann@bei-sg.ch 摘要：人工智能 (AI) 在支持和/或取代管理者的信息处理活动方面具有巨大潜力，但只有组织管理者愿意使用 AI 进行信息处理，才能实现 AI 的好处。学术文献中关于理解人工智能在管理者个人信息处理中的接受度和应用的理论和实证研究非常有限。为了解决这一知识空白，这篇正在进行的论文旨在开发一个概念框架，以研究影响管理者对人工智能在其信息处理中的作用的感知以及他们使用人工智能的意图的因素。在信息处理相关理论的支持下，该研究框架可用于检查信息系统 (IS) 的情境、个人和表现因素是否以及在多大程度上影响管理者对基于人工智能的应用程序的看法，包括首选的人机协作模式和信息处理活动中的人工智能输入水平。所提出的框架从最终用户的角度提供了对信息处理背景下基于人工智能的应用程序的理论理解和开发。关键词：人工智能、信息处理、人工智能与人类协作、大数据。
CP21/17：加强资产管理公司、人寿保险公司和 FCA 监管的养老金提供商的气候相关披露
• 为客户和消费者带来更好的结果。提高公司在投资决策中如何管理气候相关风险和机遇的透明度将有助于客户和消费者在授予投资授权和选择产品时考虑这些因素。这也将使他们能够要求其供应商承担责任。更好地了解这些因素应支持更具竞争力的市场，从而推进我们促进有效竞争以维护消费者利益的目标。鉴于许多范围内公司的资产管理和行政业务具有全球性，我们的建议也可能有益于客户和消费者的国际决策。 • 范围内的公司更深入地考虑气候相关风险和机遇。我们的建议将促进范围内的公司采用结构化方法考虑气候相关风险和机遇，从而改善客户和消费者的投资结果。这也应鼓励服务提供商生态系统开发和提供分析工具、数据、指导和思想领导力。此外，提高公司如何应对气候相关风险和机遇的透明度将有助于市场更准确地定价资产并更有效地分配资本。这将导致向低碳经济的平稳过渡，减少突然的市场调整。这反过来又有助于提高金融市场的整体效率和稳定性，并推进我们的市场诚信目标。• 协调投资链上的信息流。适当的风险定价和有效的资本配置取决于投资链上的所有参与方是否相互提供有助于决策的信息。我们针对上市发行人的补充性 TCFD 披露规则和指导旨在促进信息从实体经济中的公司流向资产管理者和资产所有者，支持他们评估与其投资（或潜在投资）相关的气候相关风险和机遇。我们的建议旨在支持公司分享有关他们如何在代表客户和消费者进行投资管理时考虑气候相关风险和机遇的信息。客户可能还需要气候相关信息来帮助履行他们自己的监管义务。
CP21/17：加强资产管理公司、人寿保险公司、和 FCA 监管的养老金提供商
• 范围内的公司更深入地考虑与气候相关的风险和机遇。我们的提案将促进范围内的公司采用结构化方法来考虑与气候相关的风险和机遇，从而改善客户和消费者的投资结果。这也应鼓励服务提供商生态系统开发和提供分析工具、数据、指导和思想领导力。此外，提高公司如何应对与气候相关的风险和机遇的透明度将有助于市场更准确地为资产定价并更有效地分配资本。这将导致向低碳经济的平稳过渡，减少突然的市场调整。这反过来又有助于提高金融市场的整体效率和稳定性，并推进我们的市场诚信目标。
CP21/17：加强资产管理公司、人寿保险公司和 FCA 监管的养老金提供商的气候相关披露
• 为客户和消费者带来更好的结果。提高公司在投资决策中如何管理气候相关风险和机遇的透明度将有助于客户和消费者在授予投资授权和选择产品时考虑这些因素。这也将使他们能够要求其供应商承担责任。更好地了解这些因素应支持更具竞争力的市场，从而推进我们促进有效竞争以维护消费者利益的目标。鉴于许多范围内公司的资产管理和行政业务具有全球性，我们的建议也可能有益于客户和消费者的国际决策。 • 范围内的公司更深入地考虑气候相关风险和机遇。我们的建议将促进范围内的公司采用结构化方法考虑气候相关风险和机遇，从而改善客户和消费者的投资结果。这也应鼓励服务提供商生态系统开发和提供分析工具、数据、指导和思想领导力。此外，提高公司如何应对气候相关风险和机遇的透明度将有助于市场更准确地定价资产并更有效地分配资本。这将导致向低碳经济的平稳过渡，减少突然的市场调整。这反过来又有助于提高金融市场的整体效率和稳定性，并推进我们的市场诚信目标。• 协调投资链上的信息流。适当的风险定价和有效的资本配置取决于投资链上的所有参与方是否相互提供有助于决策的信息。我们针对上市发行人的补充性 TCFD 披露规则和指导旨在促进信息从实体经济中的公司流向资产管理者和资产所有者，支持他们评估与其投资（或潜在投资）相关的气候相关风险和机遇。我们的建议旨在支持公司分享有关他们如何在代表客户和消费者进行投资管理时考虑气候相关风险和机遇的信息。客户可能还需要气候相关信息来帮助履行他们自己的监管义务。