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今天我跟各位再详细的讲一下刚才讲的三层。首先是大规模转型的战略,因为我们做AI的大规模的运用跟小范围的试点其实是有一个根本性的差异。我们需要有一个战略性的思维转变,我们需要把数据和自动化产生的智能当成是企业的资产,而且我们有这个能力运用这个资产。这是第一点。第二点,我们的价值池,就是企业价值创造的能力会随着AI发生转变。可能我过去的价值来源在于我有一个非常高效的供应链,我的成本比较低的生产供应的方式。未来我的价值池就是智能化地快速响应客户的需求。在AI用例和部署我们也提到四点。第一要考虑非结构化、未利用的一些数据找到一些新的数据和数据用例。从运用数据的方法来讲我们要讲话敏捷型构建—测试—完善的方法。因为本身AI是与生俱来的归纳法。我们归纳的次数更多,产生的结果就越完善。第三是要探索复杂的关系,包括处理非线性海量数据。最后一个在我们设计AI方法的时候也要考虑数据的透明度和未来结果的可解释性。这些都具有一些深入的思考。底层我们需要一个平台化的设计,首先一点我需要一个AI的平台,是工业化的平台,包括数据和应用的平台。在我们做部署的时候我们也考虑一些战略性的决策,有哪一些能力是我们自建的,我们怎么跟供应商进行合作和竞争。在人力规划要使用人机的二元性,就是考虑到哪一些事情是人做,哪一些是机器做,怎么进行人机的协同。这是未来社会企业都要考虑的点。最后是有全新治理和组织范式。关键在我们讲的集中学习和分散行动。谢谢。据悉,从全球来看,目前国际市场主流交易所都已完成了公司化改制甚至本身就已成为上市公司。在进行公司化改制后,交易所之间的兼并收购逐渐兴起。港交所并购LME、洲际交易所收购纽约泛欧交易所、芝加哥和纽约商品交易所合并都成为轰动资本市场的重大事件。业内人士认为,国内期货交易所只有进行公司化改制,才能融入这一并购浪潮中,迅速做大做强。

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