• 企业大脑 人工智能时代的全数字化转型
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企业大脑 人工智能时代的全数字化转型

18.38 3.8折 48 九品

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作者阮闯 著

出版社经济管理出版社

出版时间2017-05

版次1

装帧平装

货号A14

上书时间2024-10-31

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品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 阮闯 著
  • 出版社 经济管理出版社
  • 出版时间 2017-05
  • 版次 1
  • ISBN 9787509650035
  • 定价 48.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 227页
  • 字数 99999千字
【内容简介】

《企业大脑——人工智能时代的全数字化转型》商业和管理的核心是创新和提高效率,而全数字化转型,特别是结合人工智能是未来创新和效率提升的核心技术,需要人们重新思考每一件事,每一个行业,每一个市场。IDC预测,到2020年,1/3的全球2000强企业CEO/COO将花费至少五年的职业生涯担任技术领导者的角色。DBT和思科的研究报告认为,在今后五年中,每个行业平均大约四个今天市场份额前十名企业将被数字化所取代。《企业大脑——人工智能时代的全数字化转型》就是从这个角度提出了“企业大脑”这一框架来理解未来商业、管理和信息系统的变革,汇集了标杆企业、行业领袖、国际化战略咨询公司的观点,从而为企业或者机构的变革者、管理者、投资者在大数据和人工智能时代如何应对变化提供了一套相对简洁、完整的思考框架。《企业大脑——人工智能时代的全数字化转型》的出发点与众不同的地方是,广泛收集各方思想和观点,深入探讨了数字化转型和人工智能的企业应用。更多从智能化的角度看管理问题,这样会让人更加清晰问题的本质。本书主要面向企业和机构的投资者、管理者、CEO、CIO、CFO和CHO。

 


【作者简介】

阮闯,复旦大学电子工程系本科,中国科学院自动化所人工智能硕士,北京大学计算机软件博士,高级工程师。曾任中国电信集团广东电信研究院多媒体通信事业部部长、院长助理,邮电部ITU-T SG2中国专家,中国电信集团“二十一世纪优秀人才”,中山大学兼职教授,中国计算机学会高级会员,高性能专家委员会委员。2016中国好SAAS评委,多次入选中国优秀CIO。长期在多元化集团担任集团信息化负责人,经历涉及电子工程、人工智能、电信、软件、互联网、电子商务、信息化、地产投资等领域。 


【目录】


章 当机器变得智能
节 “奇怪的”机器人酒店
第二节 人工智能和机器人是一种指数型技术
第三节 深度学一战成名――结2016年机器达到或超过人的事件
第四节 效率――企业管理的目标和途径分析
第五节 多方面数字化――什么是数字化转型
第六节 数字化转型分步走――成熟度模型
第七节 机器智能的表现形式――企业大脑的行为表现
第八节 机器对人的取代――“企业大脑”将成为信赖、聪明的“人”
第九节 换个角度看商业和管理的数字化转型――企业大脑的特征
第十节 谷歌观点:从mobile first(移动)向ai first(人工智能)转变
本章小结
第二章 理解机器智能――智能、大数据、算法
节 设是为了说明问题――企业大脑的基本管理设
第二节 机器智能的来源――机器智能来源于全样本的学
第三节 机器智能的水――全样本下,机器可以达到或超过人智能水
第四节 机器智能的获取途径――大数据的建设目的是机器智能
第五节 机器智能获取的方式――大数据的收集目标是建立机器学和判断的全样本
第六节 机器智能的判断――基于算法的智能可能无法解释,但需要评估
第七节 机器智能的管理变革――基于大数据和算法带来管理变革
第八节 人与机器的终关系――人工智能时代是人教机器做事情的时代
第九节 人与机器的合作关系――人与机器的协同关系是人处理异常样本,机器处理常规样本
第十节 “企业大脑”――人工智能时代的管理和系统
第十一节 埃森哲观点――人+ai=更大的价值,生产力和创新
本章小结
第三章 机器智能下企业的结构――企业大脑模型
节 成功秘诀――本次人工智能兴起依靠“大数据+算法+云计算”
第二节 “人教机器和机器教人”与“机器换人”
第三节 简单又复杂的人系――企业大脑的基本理念模型(mtm2)
第四节 未来管理的通用参结构――企业大脑架构
第五节 企业管理的算计――企业大脑中的算法
第六节 企业真正的资产――建立数据优势
第七节 企业发展的新基础台――建立算法和计算能力优势
第八节 价值链中的新成员――智能终端=智能网件=实体+联网+数据+智能
第九节 互动起来――获得大数据的秘诀
第十节 参人来评价机器――企业大脑的评估和管理
第十一节 百度观点:人工智能是新电能,我们需要重新想象每一件事情、每一个行业、每一个市场
本章小结
第四章 机器智能下的生意经――重新定义商业
节 新经济“三位一体”――微经济、台经济、共享经济
第二节 同质化与创新――大型企业商业模式的同质化
第三节 台经济――“大台+小前端+富生态”
第四节 从智能角度重新理解竞争――企业大脑与竞争优势
第五节 把生意说明白――企业大脑时代的商业模式
第六节 集中管理、管理共享到经济共享――企业大脑与共享经济式管理
第七节 分摊成本――大数据、算法、智能终端的社会化分享
第八节 价值来源于交易,创新来源于效率――企业大脑提升交易效率
第九节 解读经典――陈春花《经营的本质》
第十节 思科的观点:在今后五年中,每个行业的前十名中四个将被数字颠覆所取代
本章小结
第五章 机器智能下的管理――重新定义管理
节 同时演化――技术范式、管理模式、商业模式
第二节 投资管理、经营管理和生产管理
第三节 当管理对象变成了机器――原有的管理理论面临挑战
第四节 把事情说明白――企业大脑是一套新的管理语言
第五节 企业大脑是组织――企业大脑对组织结构的影响
第六节 系统治理――企业大脑对治理的影响
第七节 成本重构――企业大脑是企业成本的再分配台
第八节 有限的资源,无限的管理――应对管理的无限要求
第九节 有些事情不如不做――如果人都做不好不妨研究教机器做
第十节 谁跟谁学――企业大脑对企业管理的影响
第十一节 60%的岗位可以自动化――企业大脑对于人员和岗位的影响
第十二节 更好的管理沟通――企业大脑与管理沟通
第十三节 机器人和机器换人
第十四节 解读经典――明茨伯格《管理进行时》,陈春花《管理的常识》
第十五节 麦肯锡观点:人工智能颠覆管理
本章小结
第六章 机器智能下的资产――重新定义数据资产
节 智能时代的竞争力――数据垄断力
第二节 人的价值是数据价值――如何从大数据获得商业价值
第三节 天下有费的午餐――费服务获得大数据
第四节 形成企业大智慧――大企业的大数据战略
第五节 企业大脑与企业垄断力形成
第六节 企业大脑的竞争点
第七节 企业大脑的竞争策略
第八节 从资产的角度重新评估数据
第九节 企业的核心能力是对数据资产的控制力
第十节 从资产的角度重新评估智能
第十一节 微软的观点:面向每个人和每个组织普及人工智能
本章小结
第七章 机器智能下的系统规划――重新规划信息系统
节 边际效益递增,边际成本递减――企业大脑的规划
第二节 关注效率――企业大脑的核心特征
第三节 战略中虑机器智能――企业大脑对战略咨询的影响
第四节 管理中虑机器智能――企业大脑对管理咨询的影响
第五节 流程中虑机器智能――企业大脑和流程再造
第六节 信息化中虑机器智能――企业大脑对信息化规划的影响
第七节 企业大脑架构参模型(ebarm)
第八节 一体化规划――从商业、管理到系统
第九节 数字化转型如何it采购――获得网络经济的特点
第十节 行管理,数字双胞胎――模型和控制驱动的尝试
第十一节 科大讯飞观点――企业不用人工智能改造生产和生活方式,5年后会出局
本章小结
第八章 机器智能下的系统――重新定义信息系统
节 智能激活数据――为什么我们通常对管理和信息系统无感
第二节 系统管人、帮人还是替代人――从企业大脑看信息系统建设和实施
第三节 大企业为什么更适合
第四节 水架构――企业大脑对软件架构的影响
第五节 产品设计的新角度――场景、数据、智能、共生共赢
第六节 面向客户的整体体验
第七节 数据借助智能进入超融合
第八节 信息技术选择――经济特征和技术特征
第九节 重新定义it――云台选择
第十节 全新的技术工作岗位――企业大脑影响信息技术团队
第十一节 持续重构系统――企业大脑对软件系统的影响
第十二节 腾讯观点:未来互联网行业是利用人工智能在云端处理大数据
本章小结
第九章 数字化转型――商业和管理的转型与重构
节 成功转型的诀窍――企业大脑与管理转型
第二节 从连接管理者,到连接用户,到连接智能
第三节 管理价值在于定义和优化
第四节 企业大脑是优选的创新
第五节 新企业重构战略:将企业的工作全面转向系统
第六节 转型成本和代价:企业应该投入多少在智能技术
第七节 关注传统企业数字化转型的“100倍投入”现象
第八节 如何创造商业价值:全维度指数型技术重构
第九节 一年2次,一次2年――转型升级的时尚节 奏
第十节 跨越s曲线――数字化转型的障碍
第十一节 解读经典――德鲁克《21世纪的管理挑战》
第十二节 ibm观点:五年之内,每一项重大决策都将受到认知系统的影响
本章小结
第十章 机器智能与社会变革――企业大脑与社会变革
节 公共服务走向公共运营――公共服务模式面临改变
第二节 社会问题的系统解决之道
第三节 智慧城市需要大脑――企业大脑与智慧城市
第四节 治理需要机器智能――企业大脑作为一种战略
第五节 企业大脑与“互联网+”
第六节 企业大脑是企业的核心
第七节 数字化变革转型需要知道的相关定律
第八节 解读经典――《失控》、《必然》
第九节 阿里巴巴观点:未来三十年,云计算、大数据、人工智能,都会成为基本的公共服务
本章小结
参文献
后记

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