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将人工智能融入资产绩效管理：数据为王
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原文英文，约600词，阅读约需3分钟。
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内容提要
人工智能与供应链解决方案协作，重新定义资产管理。生成式人工智能革新业务运营，打破壁垒。早期采用者需承担学习成本，面临整合挑战。挑战包括协调数据、为模型准备数据、设计智能工作流以及建立可持续性和弹性。生成式人工智能提高效率和效果，需文化和组织变革支持。
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关键要点
- 人工智能与供应链解决方案协作，重新定义资产管理。
- 生成式人工智能正在革新业务运营，打破企业壁垒。
- 早期采用者需承担学习成本，面临整合挑战。
- 挑战包括协调数据、为模型准备数据、设计智能工作流以及建立可持续性和弹性。
- 68%的企业数据未被有效利用，数据管理是生成式人工智能的起点。
- 数据准备需要技术和业务知识的团队合作。
- 集成生成式人工智能需要组织文化和流程的转变。
- 建立可持续性和弹性是AI在资产绩效管理中的长期目标。
- 生成式人工智能将影响组织的各项业务能力和目标。
❓
延伸问答
生成式人工智能如何改变资产绩效管理？
生成式人工智能通过优化数据管理和打破企业壁垒，提升业务运营效率，重新定义资产绩效管理。
企业在整合生成式人工智能时面临哪些挑战？
企业面临的数据协调、数据准备、智能工作流设计和建立可持续性与弹性等挑战。
数据管理在生成式人工智能中的重要性是什么？
数据管理是生成式人工智能的起点，68%的企业数据未被有效利用，良好的数据治理是成功的关键。
如何为生成式人工智能模型准备数据？
数据准备需要技术和业务知识团队的合作，解决资产层级、可靠性标准和传感器数据等关键问题。
企业如何设计智能工作流以支持生成式人工智能？
企业需嵌入AI顾问和数字工作者，支持责任、透明度和可解释性，以提升AI的影响力。
生成式人工智能在资产绩效管理中的长期目标是什么？
生成式人工智能的长期目标是建立可持续性和弹性，以支持企业的持续发展和适应性。
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