數據與AI戰略

譯者序

推薦序

前　言

　謝

第 1分　數據與 AI在現代商業中的競爭勢　

第 1章　數據與AI：構建公平競爭新格局　

1.1　業務的高速變革與演進　

1.2　本書閱讀指南　

1.3　本書核心值　

1.4　企業領導者和高層管理者　

1.5　產品經理和項目經理　

1.6　數據與 AI領域的業人士　

第 2章　數據戰略導論　

2.1　S TAR框架簡介　

2.2　快速見效型應用場景與戰略型應用場景　

2.3　生成式 AI與基座模型概述　

2.4　LLM微調、RA G與 AI Agent技術導論　

2.5　制定有效方案：數據戰略與 AI戰略的對比　

2.6　數據產品、數據項目與數據計劃的區別

第 3章　基於業務目標的數據密集型應用場景分類

3.1　運營化型應用場景 40

3.2　產品增長化型應用場景 43

3.3　增長營銷化型應用場景 46

3.4　決策支持化型應用場景 48

3.5　財務化型應用場景 50

3.6　數據變現型應用場景 54

第 4章　數據與 AI驅動的產品增長 56

4.1　充分利用數據驅動產品增長 62

4.2　產品分析與機器學習在產品增長中的作用 68

4.3　以基座模型驅動產品增長 72

第 5章　數據與 AI驅動的營銷效能提升 74

5.1　AI和機器學習驅動的營銷戰略支持 78

5.2　客戶細分與營銷活動級別化 81

5.3　全面提升常態化營銷活動的運營效率 90

第 6章　驗證數據與 AI商業產品及服務的產品市場契合度 93

6.1　探析科技初創企業失敗的主要原因 95

6.2　產品市場契合度 100

6.3　實踐產品市場契合度的基本原則 108

6.4　探索產品市場契合度戰略制定中的有效實踐方法

第 2分　數據與 AI的三重維度：倫理考量、署策略與競爭分析 116

第 7章　遵循監管與倫理標準 118

7.1　標準規範 124

7.2　前期監管合規考慮 125

7.3　AI倫理問題應當置於位 126

7.4　構建生成式模型的重要考量 132

第 8章　成功署 AI的實施策略 134

8.1　AI署的基礎架構 136

8.2　AI署的關鍵考量要素 141

8.3　選擇適配署需求的技術棧 144

8.4　成本考慮：自建與購買 145

8.5　速度和效率 146

8.6　基於敏捷與DevOps原則的AI署 146

8.7　AI署中的常見誤區與佳實踐策略 147

8.8　構建基座模型應考慮的要素 149

8.9　RAG署的關鍵考慮要素

第 3分　支持增長的技術基礎 154

第 9章　行業與組織調研 156

9.1　生成式AI驅動的市場研究 161

9.2　開展技術快速評估 164

9.3　確定合適的案例研究166

9.4　調研並識別合適的應用場景 167

9.5　從現有文檔和訪談中提取關鍵信息 169

9.6　確定佳匹配的應用場景 172

9.7　生成式AI應用場景的補充考量 174

第 10章　技術評估 176

10.1　評估現有數據清單的有效性與使用效率 179

10.2　評估與分析現有參考架構 183

10.3　通過初步技術差距分析識別關鍵技術鴻溝 186

10.4　在數據基礎架構中的基座模型應用考量 192

第 11章　利益相關方的參與和數據素養 194

11.1　利益相關方的界定、分類與先級管理 201

11.2　需求收集與利益相關方訪談 204

11.3　評估企業高管及全員數據素養需求現狀 212

第 12章　評估組織的現狀

214 12.1　 構建反映組織現狀的基礎流程、組織架構、技術體系與信息模型 219

12.2　評估組織的數據成熟度 225

12.3　開展數據技能調查與審計 229

12.4　評估管理和微調基座模型所需的業技能 232

12.5　開展數據資源審計與報告編制 235

12.6　評估基座模型的基礎結構與計算成本 238

第 13章　評估當前狀態：AI倫理與數據隱私 240

13.1　審視企業的法律與監管體系243

13.2　AI的可問責性、可解釋性和公平性的差距分析 248

13.3　實踐應用與案例分析 252

13.4　提升整體依從性與合規性的策略

第 4分　AI戰略的制定與實施 262

第 14章　篩選並界定佳應用場景 264

14.1　記錄整理潛在應用場景 265

14.2　基座模型選擇標準 267

14.3　識別與推薦佳應用場景 269

14.4　界定數據計劃的範圍、進度表、利益相關方及關鍵績效指標 270

14.5　制定項目章程的方法 272

14.6　向關鍵利益相關方推介項目 276

第 15章　評估全相關資源 278

15.1　明確目標用戶及其需求 280

15.2　數據資源需求評估 283

15.3　評估與項目相關的數據架構 286

15.4　彌補數據技能與數據素養的缺口 288

15.5　制定培訓方案 291

15.6　制定招聘方案 294

15.7　評估供應商合作關系並制定供應商管理方案 296

15.8　應對基座模型的倫理與社會影響 298

15.9　構建基座模型的監控與運維挑戰 301

15.10　數據項目中的高級風險控與治理 306

第 16章　技術戰略規劃：實現未來的目標規劃 308

16.1　剖析技術戰略規劃的構成要素 310

16.2　深入探究基礎概述分 315

16.3　撰寫技術願景分 330

第 17章　制定戰略規劃 332

17.1　制定實施路線圖 334

17.2　合規要求 337

17.3　資源分配與預算 339

17.4　利益相關方與門協同 340

17.5　培訓和人才招聘方案 341

17.6　風險管理與應急預案 342

17.7　監控與管理體系 343

17.8　數據戰略的高級項目管理 346

17.9　戰略規劃的總結與展望 348

17.10　實施方案化的工具、技術與資源 351

17.11　這僅是開始