디지털 시대: ai는 기업이 지속적이고 고품질의 개발을 달성할 수 있도록 지원합니다.
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ai 업그레이드 및 데이터 거버넌스tao jingwen은 기업이 ai 기술을 활용하려면 먼저 ai 데이터 거버넌스 시스템을 업그레이드해야 한다고 강조했습니다. 정보화 시대에 축적된 대량의 정형 데이터와 과거 사업 운영으로 생성된 대량의 문서는 ai가 직접 인식하고 학습할 수 없습니다. 그는 ai 모델을 데이터 도구 체인과 깊이 통합하려면 전통적인 데이터 거버넌스 및 데이터 플랫폼을 기반으로 ai 보안 거버넌스와 ai 디지털 생산 라인 계층을 중첩한 다음 화웨이를 기반으로 해야 한다고 지적했습니다. 클라우드의 새로운 ai 컴퓨팅 파워 플랫폼은 기업의 새로운 ai 서비스를 구축하기 위한 것입니다.
“3개 레이어, 5개 레벨, 8단계”: 장면 중심 지능 실현ai 적용 과제를 극복하기 위해 화웨이는 기업이 ai 기술을 비즈니스 프로세스와 조직에 진정으로 통합할 수 있도록 지원하는 '3계층, 5단계, 8단계' 방법론을 제안했습니다. tao jingwen은 이 방법론이 지능형 비즈니스 재정의, ai 개발 및 제공, 지능형 애플리케이션의 지속적인 운영이라는 '3개 계층'으로 나누어져 있다고 말했습니다. 그런 다음 "5단계 8단계"는 비즈니스 시나리오에서 시작하여 비즈니스 프로세스, 조직, 회사 데이터 및 ai 애플리케이션에 따라 엔터프라이즈 ai 구현 방법을 단계별로 안내합니다.
지능형 비즈니스 시나리오 선택에 관한 12가지 질문화웨이는 ai의 적용 범위를 결정하기 위해 지능형 비즈니스 시나리오를 선택하는 핵심 수단으로 '12가지 질문'을 정의했습니다. tao jingwen은 모든 시나리오가 ai에 적합한 것은 아니라고 강조했습니다. 따라서 huawei의 '12가지 질문'은 기업이 적절한 ai 시나리오를 결정하는 데 도움이 됩니다.
디지털 생산 라인: 모델 결과 확실성 및 데이터 품질ai를 기업 비즈니스 프로세스 및 데이터와 결합하기 위해 화웨이는 기업 ai 디지털 생산 라인을 구축했습니다. tao jingwen은 모델 결과의 확실성이 ai 애플리케이션을 실현하는 열쇠라고 지적했습니다. 따라서 기업 데이터 세트는 전문적이기보다 전문적인 고유하고 전문적인 데이터, 정보 및 지식입니다. 데이터 품질을 "교과서" 수준으로 지속적으로 개선하는 것은 모델 불확실성을 처리하는 가장 효과적인 방법입니다.
디지털 거버넌스 청사진: 투명성은 신뢰를 창출하고 공유를 촉진합니다.화웨이는 기업을 위한 효율적이고 지능적이며 투명하고 신뢰할 수 있는 디지털 거버넌스 청사진을 도출하기 위해 데이터와 언어를 통합하는 일련의 기업 디지털 공간 거버넌스 모델을 형성하기 위해 자체 디지털 인텔리전스 관행과 업계 관행을 결합하여 기업이 디지털화와 지능화를 달성할 수 있도록 지원했습니다. 업그레이드를 통해 기업은 지속적이고 고품질의 개발을 달성할 수 있습니다.