以两类国家级“专精特新”企业为例,从2017年起,国家级制造业单项冠军企业已历经八次遴选,八批累计公示1686家,经过三年一次的复核后,现存1557家...
2025-04-16 40 经济报告
AGI技术的变革离不开数据要素的驱动,而AGI技术在组织管理场景下的应 用又将创造大量新的数据。数据来源的完整性、数据质量的可信性以及数据 资源的合规性,成为AGI时代横亘在企业管理面前的三座大山。 全链路数据整合是AGI高效赋能的必要前提。然而,在组织内部,不同部门 和业务领域产生的数据具有不同的格式、结构和存储方式,对数据收集的完 整性和可靠性提出挑战。整合这些多样化的数据源需要建立统一的数据标准 和共享平台,以确保数据的一致性和可操作性。实际上,目前企业数字化程 度不高,数据获取仍旧有限,阻碍AGI技术发挥自身能效。
根据36氪研究院 企业调研,66.38%受访企业均认同有限数据对技术赋能将产生负面影响。 高质量数据是实现技术应用可信性的基础。实现AGI应用的可信性需要确保 数据的质量和准确性,以免误导决策和分析结果。数据质量问题主要包括数 据缺失、重复、不准确或不完整等。因而企业有必要建立有效的数据采集、 清洗和验证机制来提升数据可信度。 确保数据合规是所有企业的职责与应尽义务。在AGI时代,为打造敏捷高效 组织、提升市场竞争力,企业将实现对大量员工个人甚至敏感数据的分析。 这对数据来源及应用的合规性提出了更高的要求。组织有责任也有义务建立 健全数据保护和合规框架,同时也应加强员工的数据保护意识,确保数据安 全、防范核心数据泄露风险。
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