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鉴于美联储的低利率政策和债务货币化使得支出成为可能,鲍威尔就支出问题向国会发表演讲颇具讽刺意味。美联储在这个“非量化宽松”计划中购买美国国债的全部原因是,在不推高利率的情况下,允许支出和借贷继续下去。债务将继续扩大,并似乎没有任何限制的迹象,这无疑是在饮鸩止渴。国旗印在宝马上今天我跟各位再详细的讲一下刚才讲的三层。首先是大规模转型的战略,因为我们做AI的大规模的运用跟小范围的试点其实是有一个根本性的差异。我们需要有一个战略性的思维转变,我们需要把数据和自动化产生的智能当成是企业的资产,而且我们有这个能力运用这个资产。这是第一点。第二点,我们的价值池,就是企业价值创造的能力会随着AI发生转变。可能我过去的价值来源在于我有一个非常高效的供应链,我的成本比较低的生产供应的方式。未来我的价值池就是智能化地快速响应客户的需求。在AI用例和部署我们也提到四点。第一要考虑非结构化、未利用的一些数据找到一些新的数据和数据用例。从运用数据的方法来讲我们要讲话敏捷型构建—测试—完善的方法。因为本身AI是与生俱来的归纳法。我们归纳的次数更多,产生的结果就越完善。第三是要探索复杂的关系,包括处理非线性海量数据。最后一个在我们设计AI方法的时候也要考虑数据的透明度和未来结果的可解释性。这些都具有一些深入的思考。底层我们需要一个平台化的设计,首先一点我需要一个AI的平台,是工业化的平台,包括数据和应用的平台。在我们做部署的时候我们也考虑一些战略性的决策,有哪一些能力是我们自建的,我们怎么跟供应商进行合作和竞争。在人力规划要使用人机的二元性,就是考虑到哪一些事情是人做,哪一些是机器做,怎么进行人机的协同。这是未来社会企业都要考虑的点。最后是有全新治理和组织范式。关键在我们讲的集中学习和分散行动。谢谢。

天府早报

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