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※《華爾街日報》、《出版者周刊》暢銷書
不止科技公司有事，所有傳產都有事！
車隊的網路優化，安排路線，提高運輸量
客戶接觸自動化，聊天機器人打造高效率客服
預測客戶購買行為，取得更高度的個人化
無人商店、自動駕駛、時尚科技、健康行為建議……
大型企業如何領先加持？中小業者怎樣迎頭趕上？ 真正有遠見的「非」科技公司，早就開始全面擁抱人工智慧，大幅提升競爭力。然而，根據統計，這類願意全力投入AI的大型組織仍不到1％。本書兩位作者具備在學界與業界的豐富經驗，他們將帶領讀者深入了解這些先行者的作法，幫助更多組織開啟轉變的契機。
不管是製造業、銀行到保險公司，都需要利用AI技術來推動新產品和新服務，你將看到多樣化的企業案例，包括空中巴士、中國平安保險、星展銀行等實際採納AI的運作模式，因而獲得更優秀的決策品質、顧客關係，以及更有利的定價策略。
成功的關鍵不在機器，
而是人的領導能力、行為和改變。
任何想要邁向AI加持之路的公司，領導者必須重新思考人與機器在工作環境的互動方式，並重視三大關鍵特質：資料、人才、長期投入，同時找出適用組織的策略類別，依據目標全力投入：
▶創造新事物：開發新產品、新服務，或者新的商業模式。例如摩根士丹利的NBA系統，讓財務顧問能快速為客戶提供個人化的投資建議。
▶營運轉型：提升效率、降低成本，並改善現有流程。例如零售商克羅格利用AI分析客戶需求，更有效地管理庫存和物流。
▶影響客戶行為：引導人們維持更理想、更健康的習慣。例如前進保險透過AI感測駕駛行為，依此決定客戶的保費金額。
書中揭露傳統產業如何採用人工智慧，為新商業模式布局，豐富的企業案例，第一手訪談資料，為所有領導者及其團隊帶來組織轉型的重大啟發。
名人推薦
柯志賢（勤業眾信聯合會計師事務所總裁）、孫大千（中信金融管理學院科技金融研究所教授）——好評推薦（依姓氏筆畫排列）
各界推薦
「大多數組織僅僅觸及人工智慧的表面，若想了解如何將人工智慧作為企業轉型資源，請閱讀本書並遵循建議。」──馬可．顏西提（Marco Iansiti），哈佛大學商學院教授、合著有《領導者的數位轉型》
「人工智慧是當今最具變革性的技術，積極利用它的公司將獲得最佳收益。本書是從人工智慧中提取最大價值的絕佳指南。」──派許．古普塔（Piyush Gupta），星展銀行執行長
「人工智慧最易融入新創公司的策略和實踐中，這些公司將其視為差異化和績效表現的關鍵。本書作者指出，傳統企業需要具備多方面的組織能力，才能獲取人工智慧帶來的效益，而這是不可或缺的競爭優勢。」──蓋瑞．洛夫曼（Gary Loveman），Well健康科技公司董事長兼執行長
「本書描述了實現人工智慧驅動企業潛在價值，所需的領導力、技術和組織變革策略。」──拉傑夫．羅南奇（Rajeev Ronanki），Elevance Health資深副總裁、《你和人工智慧》（You and AI）作者
作者簡介
湯瑪斯．戴文波特（Thomas H. Davenport）
巴布森學院（Babson College）IT與管理學傑出教授、牛津大學賽德商學院（Saïd Business School）客座教授、麻省理工學院數位經濟計畫研究員，以及德勤AI業務資深顧問。他在《哈佛商業評論》（Harvard Business Review）、《麻省理工學院史隆管理學院評論》（MIT Sloan Management Review）和其他刊物上，發表了三百多篇文章，並出版超過二十本書。同時為《富比士》（Forbes）、《麻省理工學院史隆管理學院評論》和《華爾街日報》（Wall Street Journal）撰寫專欄。曾獲選世界前二十五大顧問（《顧問》〔Consulting〕雜誌）、世界前五十大商學院教授（《財星》〔Fortune〕雜誌）。他也是教育和科技產業的領英頂級之聲（LinkedIn Top Voice）。
尼丁．米塔爾（Nitin Mittal）
德勤顧問股份有限公司（Deloitte Consulting LLP）的主管，目前擔任美國人工智慧（AI）策略成長產品領導人，並獲頒2019年紐約AI高峰會（AI Summit）年度AI創新人士獎。他專門為客戶提供諮詢，透過資料和AI推動轉型，以強化人工智慧，幫助客戶做出策略性選擇，在衝擊發生前完成轉型。尼丁擔任備受信賴的資料、分析和AI顧問，並在各種產業服務。他主要與生技業和醫療業的客戶合作，實施推動組織智慧的大規模資料計畫，並使用進階分析和AI來發展洞見和商業策略。
譯者簡介
李偉誠
高雄人，現專職翻譯，譯有《深入獅穴》、《高階覺察》、《視覺設計大師的數據溝通聖經》、《AI醫療 DEEP MEDICINE》、《危險心智》等書。 目錄列表:Contents 封面
書名頁
前言
Chapter 1 「AI 加持」是什麼意思？
Chapter 2 人的面向
Chapter 3 策略
Chapter 4 技術與資料
Chapter 5 能力
Chapter 6 產業使用案例
Chapter 7 邁向 AI 加持
註釋
致謝
版權頁
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