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Deloitte Consulting LLP
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AI驱动的策略，用于扩展非结构化数据分类
为了在不压垮手动工作的情况下有效扩展非结构化数据分类，建议组织利用AI进行初始标记，并由人类专家进行最终审查。策略包括根据使用情况对数据进行优先级排序，专注于业务关键信息，并将分类直接嵌入数据工作流。在专家标记的数据上训练AI模型并建立一致的数据框架也是有效管理安全、合规性和访问需求的关键。
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敦促领导者采取战略性、受量子启发的计算之路
建议企业领导者采取一种战略性和审慎的方法来应对量子计算，重点关注可在当前经典硬件上实现的受量子启发的（quantum-inspired）技术。这些技术，例如用于机器学习的受量子启发的特征工程、用于优化的模拟退火以及用于风险评估的蒙特卡洛替代方案，可以在不承担投资不成熟量子技术的早期风险的情况下提供切实的益处。建议组织在探索量子计算之旅时，采用一个强调可测试性和业务成果而非纯粹科学探索的四部分框架。
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企业AI成功需要前线部署的工程技术具备行业背景知识
前线部署的工程技术（FDE）对于在企业内部扩展AI实施至关重要，能够帮助企业超越试点项目，实现可衡量的业务影响。将技术精湛的工程师直接嵌入客户环境中，可以加速交付并优化解决方案。然而，仅有技术专长是不够的；深入的行业背景知识，例如理解金融或医疗保健领域的监管要求，对于有效的AI采用、降低风险以及在整个软件开发生命周期中最大化价值至关重要。