CRA:如何利用AI成就企业？_TCGCoin 2.0

大多公司面临的与AI有关的最大挑战之一，是跨平台和系统的数据激增——本地的历史遗留系统与公司日益增长的云计算系统被尴尬地混合在一起。在日常使用时，数据经常会出现诸如格式不匹配导致的无法访问等问题。而这样的问题，也会反过来限制公司在组织内推广AI技术的效果。

一、AI数据库

它们往往会建立起AI数据中台，即运营数据和AI平台，从而可以利用公司的人才、技术和数据生态系统，更好地平衡试验与执行的比例。在研究中也发现，AI成就者相比AI试验者，其实现数据管理治理规模化的可能性要高出33%，而实现数据管理治理规模化，正是建立强大的AI“核心”的第一步。

CZ：将与全球主要加密公司成立全球行业协会，该组织将与监管机构沟通:金色财经报道，在11月14日举行的Twitter Space上，CZ表示将与全球加密行业的主要公司共同成立全球行业协会。该协会会与监管机构保持沟通，并在行业内维持最佳实践标准，如储备金证明、透明度等。协会中的负责人也会探讨不同政策的利弊。[2022/11/14 13:03:57]

另外，AI核心可以帮助企业做很多有益的事情，比如迅速将AI应用产品化、将AI整合到其他应用中等。那么如何建立AI核心？大多数的AI成就者会在确保数据可靠的情况下，将它们存储在一个单一的企业级云平台上，配以适当的使用、监测和安全策略，来充分发挥内、外部数据的作用。

意大利尚未审查今年批准的 73 家加密公司:金色财经报道，意大利监管机构Organismo Agenti e Mediatori (OAM) 已将73 家加密公司添加到其新的虚拟货币服务提供商名册中，该名册仅在 5 月开放。

尽管现在必须在 OAM 注册才能继续在该国运营，但没有一家公司在被添加到列表之前经过审查。

OAM确认，它仍在决定如何从公司那里收集相关数据，而且它可能要到明年才会开始收集信息。这意味着意大利的监管当局目前没有监控资金流动或采取的控制措施，以防止犯罪分子或不良行为者利用这些平台转移资金。（coindesk）[2022/10/6 18:40:31]

二、AI投资

新加坡非盈利组织发布央行支持的针对加密公司新行为准则:新加坡一家非营利性加密货币行业组织加密货币企业和初创企业协会(ACCESS)周四发布了一份由新加坡央行指导的数字资产支付提供商的行为准则。ACCESS表示，新加坡金融管理局“推动”了这一计划，旨在帮助遵守法规并加强加密行业行为，而新加坡银行业协会（ABS）也对其发展提供了帮助。该指南是围绕该国的《支付服务法》(Payment Services Act)的要求设计的。该法案于2020年初进行了更新，要求在新加坡运营的数字资产企业必须注册执照。它试图通过KYC最佳实践，提供一种标准化的方法来打击和恐怖主义融资。（Coindesk）[2020/8/14]

对于AI成就者而言，AI投资之旅没有终点，并不存在所谓“AI峰值”。因为这种认知，AI成就者们会进入一个AI收益的良性循环，即使AI成熟度日渐提升，但随着时间推移，仍然不断投入，从而继续获得更多收益。

对于AI成就者来说，持续的投资通常会用于提升AI的影响广度，从而将影响最大化；同时，还将进一步尝试各种跨领域AI解决方案，在过程中重新部署资源。例如，某奥地利能源公司近年来在AI驱动的数字孪生技术上投入了大量资金，帮助他们更好地为维也纳市等客户服务——除去带来的其他积极影响外，该技术系统更精准地模拟出了客户对供暖和制冷服务的需求，进而估算出来企业所需要的各种举措的短期成本和长期能源节约。

三、培养AI方面的人才

AI成就者明白，让AI与人类员工无缝合作，是最高效的工作方式。这也是很多AI成就者更倾向于制定积极主动的AI人才战略，以保持在行业趋势前沿的原因。除了以AI为重点的招聘外，AI成就者还经常与专业公司合作或收购专业公司来填补关键职位的人才空缺，如数据或行为科学家、社会科学家和伦理学家。

AI成就者也更有可能对大多数员工进行强制性的AI培训，从产品开发工程师到高管团队都会参与其中。而且，由于他们会更侧重于提升员工AI方面的知识，他们的员工会比其他公司的同行更精通AI相关技能。这些努力使得人类与AI的协作更容易实现规模化，并确保AI渗透到企业肌理当中。

四、打造AI框架

随着企业在越来越多的任务中部署AI，遵守法律、法规和道德规范正成为提升AI成熟度越来越重要的行为。事实上，能够向外展示自己拥有高质量、值得信赖且达到监管要求的AI系统，将使这些走在前列的公司在短期和长期上都获得巨大优势，从而吸引更多新客户，更好留住现有客户，并提升投资者信心。

不靠谱的AI框架，会给企业自身、客户带来许多风险。以常见的算法偏见为例。它是指根据过往偏见数据训练出来的AI也会继承这方面的偏见，所以当你的AI框架中的训练数据不够“公平”，那么AI输出的结果自然也不够准确。

除此之外，还可以通过不同专家的广泛合作来重新设计AI框架，从员工到设计师、数据科学家、合规专业人士和商业分析师等。将员工培训成为AI专家，这对打造可靠AI框架也至关重要。

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