從數(shù)字化到智能化的企業(yè)系統(tǒng).pdf

從數(shù)字化到智能化的企業(yè)系統(tǒng)。當(dāng)今的組織面臨著一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)：大多數(shù)企業(yè)系統(tǒng)建立在龐大數(shù)據(jù)堆之上，但缺乏推理、 學(xué)習(xí)和行動所需的結(jié)構(gòu)和智能。因此，關(guān)鍵專業(yè)知識丟失，制度學(xué)習(xí)不連貫，轉(zhuǎn)型努力受 阻。沒有結(jié)構(gòu)化推理，決策往往會成為Tversky和Kahneman著名記錄的認知偏見的目標(biāo)。 1過 度依賴直覺，錨定不完整數(shù)據(jù)或誤判風(fēng)險。隨著勞動力流動加快和變革步伐的加快，靜態(tài) 的知識方法已不再足夠。據(jù)國際數(shù)據(jù)公司（International Data Corporation）稱，財富500 強公司每年因知識共享失敗而損失約315億美元。所需的不只是信息獲取，而是一個幫助 組織將信息轉(zhuǎn)化為情報的系統(tǒng)。

為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，組織所需要的不是另一個記錄系統(tǒng)，而是一個思想體系。一個能夠推 理、學(xué)習(xí)和持續(xù)改進的體系。《智能數(shù)字大腦》就是這樣一個系統(tǒng)。它增強了客戶已有的 技術(shù)，以維持競爭優(yōu)勢。它是一種現(xiàn)代認知架構(gòu)，模仿人類的思考和學(xué)習(xí)的模式——始終 在線、始終傾聽和始終學(xué)習(xí)。就像人類的大腦一樣，《智能數(shù)字大腦》并非一成不變—— 它會隨著時間的推移而適應(yīng)，在學(xué)習(xí)過程中重新布線和加強其內(nèi)部聯(lián)系。