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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了人工智能技术，下面我们就通过案例分析来了解一下，人工智能技术应用都有哪些方法。
(1)创建能力中心。很多项目的失败是因为它们是孤立开发的，没有考虑模型的整个生命周期以及数字线程和数据管道要求。人们可能会持有或隐藏数据和信息，因为他们认为数据和信息可能对他们个人有帮助。在寻求更深入的见解时，这种态度阻碍了创造价值的潜力。
了解数据科学和分析是一项团队工作。企业创建一个专注于协作、教育和包容的能力中心将有助于在职能团队之间建立信任。
(2)扩展数据和设计工作。在整个企业中创建一个虚拟社区，以解决从基本的概念到复杂的数据科学和设计思维结构的问题。作为能力中心(CoC)的一部分，该资源中心将推动精心策划的学习计划的开发和管理，从“入职分析”技能水平到更高级的数据科学认证。
该中心还将成为企业所有职能领域的数据科学家培训和认证的重点。其目标是创建一个跨职能团队的社区，为提高员工的数据素养提供支持。
(3)创建一个跨职能和多元化的战略思想家团队。这提供了一个企业范围的平台，用于分享想法和识别具有高潜力的项目。它还使团队成员能够利用彼此的技能和领域知识，共同为客户和股东创造新价值。
战略关键绩效指标(KPI)与个人指标之间的一致性减少了对企业文化转变的摩擦，并将重点放在了投资回报率高的项目上。然而，归根结底，除非在数据管道的完整性和安全性以及人员之间以及跨职能方面建立信任，否则由数据驱动的价值生态系统是不可持续的。一旦在这个更广泛的社区内建立了信任和一致性，就可以实现数据的价值转化。
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