“Cognizant 可加速整个企业的 AI 部署,从而提供可信、自动化、基于智能的决策这一无与伦比的商业价值。企业 AI 采用经过验证的实施方法,利用我们的超大规模合作伙伴的本地服务,并由获得专利的实战工具和加速器提供支持,将模型从试点转移到生产,并在整个企业内实现 AI 工业化,从而在数月内(而不是数年内)提供可衡量且可靠的业务成果。”
“让行业和监管决策者更多地了解 MIDD 为何以及如何带来益处至关重要。重要的是,要加大实施力度,将重心从“推动” MIDD 的技术倡导者转移到“拉动” MIDD 的决策者。为了支持确定 MIDD 的投资回报率,第 3.1 节和第 3.2 节说明了各种定量方法在一系列相关研发场景中的影响性质和程度。此外,在本文件的第 4.5 节中,我们将介绍“EFPIA 对 MIDD 价值的分类,以便于内部决策”,这将有助于确定通过 MIDD 获得的商业价值。”
保密和有限使用。在业务过程中,经销商可获得合理访问专有信息(包括但不限于与技术、业务和知识产权事务相关的信息)、技术诀窍、数据、知识产权、商业机密、客户信息以及其他具有商业价值的机密数据和商誉(统称“机密信息”)。向经销商提供或披露的机密信息仍为卖方的财产,经销商应予以保密,经销商不得向第三方提供或披露,并且不得将其用于本协议所述目的以外的目的。所有
摘要 合成生物学是将工程原理应用于生物体和生物系统的科学研究领域。该领域的范围在生物体工程、实际成果和系统集成方面正在不断扩大。它还具有商业价值,生物体被设计为绿色技术,可以为制药和石油化工行业的工业标准提供替代方案。本综述试图介绍该领域,并考虑一些重要贡献,这些贡献说明了合成生物学如何与生物系统的复杂性相称甚至不成比例。生物系统的可工程性仍然是一项艰巨的任务,但据报道,其进步速度正在不断加快。
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。
V. 结论 ................................................................................................................81 A. 关键结果和见解 ..............................................................................................82 1. 数字孪生对海军部企业架构的影响 ........................................................................................82 2. 采用数字孪生支持海军部产品生命周期管理 ......................................................................85 3. 数字孪生为海军部带来的商业价值 .............................................................................................87 4. 挑战 .............................................................................................................87 B. 建议 .............................................................................................................90 1. 建议 1 — 开发数字孪生的语义和本体 .............................................................................................90 2. 建议 2 — 制定数字孪生的企业战略 .............................................................................................91 3. 建议 3 — 制定数字孪生适用性评估 .............................................................................................91 C. 未来研究领域 .............................................................................................92 1. 数字孪生对数字产品的支持..................................92 2. 数字孪生支持外部物理资产
鉴于大多数全球组织都已实施某种形式的混合型 GBS,这就引出了一个问题:如何继续创造卓越的商业价值。对于那些已实施 GBS 并取得劳动力套利、控制和合规性改进、客户满意度提高和交易处理加速等效益的公司来说,他们下一步该怎么做,尤其是在新的端到端自动化解决方案以及人工智能 (AI) 和机器学习迅速兴起的情况下?而对于尚未实施 GBS 的公司来说,他们如何才能跨越典型的从单一功能到多功能再到企业服务的线性发展历程(20 多年来,这一直是 GBS 的标准成熟度曲线)?
KICONIA WORKS 重视对业务和技术的理解,真诚解决客户问题,了解他们的业务,并利用机器学习等各种技术致力于为我们的客户创造商业价值。 根据客户面临的问题,我们提供广泛的服务,从采用机器学习等最新技术的应用程序开发到传统的系统开发。得益于我们的专家团队,他们在各种项目方面都有经验,包括各种系统开发和构建机器学习算法,我们能够在最短的时间内指导客户创造价值。我们以“最大化价值和信任”为愿景,为公司内部和外部提供价值,并通过从中获得的信任来扩展业务。