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人工智能:現在需要優先考慮的七個角色

(1)機器人流程自動化負責人-總監、副總裁、高級副總裁。

描述:該角色負責改進基於軟件機器人或人工智能的業務流程自動化技術。其領導過程改進、產品設計和業務轉型團隊可能涉及新數據集、研發或收入儀表板和自然語言處理過程的自動化。

重要性:通過減少自動化過程中對人工協助的需求,有效管理機器人過程自動化,提高速度、質量和生產力。

(2)人工智能與機器學習負責人-副總裁、高級副總裁、執行副總裁。

描述:該角色負責通過領導數據和機器學習工程師團隊建立高質量的產品和創新的世界級產品和能力。領導和指導團隊實施先進的機器學習/人工智能和分析系統、工具和服務,並以前所未有的規模運行。

重要性:許多企業面臨著保持市場競爭力、增加收入、降低運營成本的挑戰。人工智能是企業做出明智決策、促進新收入、吸引新客戶、優化經營成本的最有力工具。技術領導者對項目的成功至關重要。

(3)客戶洞察主管。

描述:客戶洞察力主管努力通過數據和研究獲得更好的客戶理解,改善營銷。這些分析和意見適用於所有營銷渠道,並在首選客戶聯系點提供。

重要性:消費者洞察力在降低效率和重複任務方面發揮著重要作用。企業領導者還可以利用消費者洞察力來衡量關鍵績效指標,優化卓越的運營和產品創新。這有助於減少損失、浪費和冗餘。

(4)產品主管-人工智能/機器學習。

描述:該角色負責定義和企業數據科學產品路線圖。優先研發優化、統計、機器學習模型,將新產品功能推向市場,實現客戶業務流程的自動化離開系統(eleave system)。

重要性:深入關注客戶體驗,確保企業找到解決客戶挑戰的途徑,跟上市場趨勢。

(5)首席數據官。

描述:首席數據官負責提供一流的信息管理和數據操作。首席數據官為支持任務和活動,建立企業智能和自動化功能,確保相關數據可用、可靠、一致、訪問、安全、及時。其中包括:

與企業領導合作,定義持續的數據策略。

實施適當定義的數據治理方法。

建立支持最佳訪問/檢索、安全、存儲/緩存、移動/轉換和分類/加密的結構。

跨多個團隊管理數據。

重要性:許多企業陷入了處理大量數據的困境在正確的時間使用正確的信息使數據說話的能力對企業的成功至關重要。首席數據官是確保數據產生以下關鍵業務收入的關鍵:

業務領導者獲得高級分析,幫助決定促進預期業務成果。

企業領導有權向董事會成員和高管解釋如何將數據應用於企業的用例。

數據已成為指導優勢、劣勢、機會和威脅討論的有力工具。

(6)數據科學家。

描述:數據科學家負責為關鍵業務計劃提供數據、分析、統計建模和機器學習功能。

重要性:數據科學可以為任何能夠充分利用其數據的企業增值。數據科學在當今的商業環境中非常重要,從跨工作流程的統計數據和洞察力,到招聘新候選人,再到幫助高級員工做出更明智的決定。

(7)首席數字官。

描述:首席數字官負責領導和建立關鍵技術,以促進整個企業的數字化轉型。該角色是重點IT業務流程的戰略領導者,包括架構委員會、資本規劃和安全流程。

重要性:企業需要將傳統的模擬業務轉化為數字業務,以促進增長和戰略更新。該角色專注於數字工具、平台、技術、服務和流程的智能使用。此外,隨著數字化轉型的推進,許多企業湧向雲端,結果喜憂參半。管理雲計算策略非常重要,因為管理不當可能會損失數百萬美元。