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你的商業模式過時了嗎?掌握持續創新價值的高效方法
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你的商業模式過時了嗎?掌握持續創新價值的高效方法

我們都知道,新冠肺炎疫情對全球企業帶來了存亡的威脅,另一方面也幫助領導者得以用新的思維來看待他們的商業模式。受到疫情影響的企業主或經理人也許都曾思考過一個問題:「我現在能做什麼?」可能的選項包括:1、關門大吉;2、降低成本僅供維持最低限度的運作,以延長營業時間;3、等待轉機;4、改變公司短期與長期的商業模式。

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面對指數型成長威脅,AI時代給組織領導者的競爭策略
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面對指數型成長威脅,AI時代給組織領導者的競爭策略

即使我們已經知道新型組織型態的崛起無可避免,但依然容易忽視新進競爭者所帶來的威脅。不同產業中已有許多數位型公司(digital firms)衝撞傳統型公司的案例正在發生,例如螞蟻科技集團衝撞傳統銀行業、YouTube及網飛(Netflix)衝撞傳統娛樂業、Airbnb衝撞傳統旅館業,在這些衝撞的過程中,我們可以看到當一個指數型系統發展至飽和狀態時(也就是即將觸動快速發展的臨界點)將會發生什麼事情。

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比黑天鵝還危險:企業中不可忽視的「灰犀牛」
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比黑天鵝還危險:企業中不可忽視的「灰犀牛」

你可能聽過「黑天鵝」,但你知道什麼是「灰犀牛」嗎?黑天鵝指的是超乎我們預期與經驗的意外事件;灰犀牛則是指那些極有可能發生、衝擊力極大的威脅。如果說2020 年1月爆發的新冠肺炎疫情,是一場預料之外的「黑天鵝」事件;那麼,直至2022年還依然存在的疫情隱憂,已經是企業在進行決策時,不得不考量的「灰犀牛」風險考量。

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不必接觸高深數學,也能輕鬆打造高效能 AI 模型
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不必接觸高深數學,也能輕鬆打造高效能 AI 模型

AutoML是近來極為熱門的話題,使用者不用寫出繁雜的演算法,也能快速打造出 AI 模型,降低「AI 落地」的門檻,大幅減少試驗機器學習模型的時間與痛苦。 AutoKeras是一套完全開源的 Python AutoML 套件,對影像、文字、時間序列或一般結構化資料的預測提供內建類別,甚至會加上資料預處理功能。使用者不必接觸高深的數學,就能用短短幾行程式碼便能打造出成效優異的 DL 模型。以下我們將透過案例分享,如何使用AutoKeras打造一個分類器:

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善用投資併購為企業添翼,聯合戰隊讓佳世達死而復生
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善用投資併購為企業添翼,聯合戰隊讓佳世達死而復生

這是一個令人驚訝、幾近死裡復生的企業案例。 佳世達曾在2005年因併購西門子(Siemens)行動通信部門失利,當年慘賠新台幣300多億元,隨後被迫出售諸多轉投資事業及資產,並大幅減資,幾乎被判了「死刑」,很少人相信它有機會鹹魚翻身。但幾年後,佳世達竟「復活」了,這家口袋不深、才剛走出營運低潮的企業,如何將有限的資源精準花在刀口上,又如何在短短七年內開枝散葉,吸引約七十家企業夥伴加入聯盟呢?

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為什麼統計學重要?秒懂機器學習背後的統計基礎
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為什麼統計學重要?秒懂機器學習背後的統計基礎

在資料科學或是機器學習上,資料特徵的取得一直都是非常重要的議題, 若能選擇到好的特徵,即使是非常簡單的模型都可以有好的預測或分類效果。比如說在預測體脂肪率的過程中,選擇用「體重」當特徵來預測體脂 肪顯然會比選擇用「擁有的手機品牌」來預測體脂肪的準確度高。然而在收集原始數據 (raw data)時,往往會將有用和無用的資訊都收集進資料庫,這時候若採用到錯誤特徵或是不合適的特徵就可能造成模型效能不佳的問題出現。

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玩轉變動宿命 全家用科技解決未來問題
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玩轉變動宿命 全家用科技解決未來問題

1988年12月2日,全家便利商店第一間店在台北車站商圈開幕,是日本全家建立的第一個海外據點。同年,也可以稱為台灣流通業元年,在全家正式成立之前,包括安賓(am/pm)和福客多等便利商店也已成立,台灣的流通業進入第一波新零售時代。 那兩年,正是全球貿易環境產生極大變動的時刻。1986年由於美日簽訂《廣場協議》(Plaza Accord),日幣對美元大幅升值,同時帶動了台幣兌美元從40:1遽升到25:1,傳統製造業苦不堪言,開始陸續外移。

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預測模型百百種,想了解明年市場先看懂「採購經理人指數」
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預測模型百百種,想了解明年市場先看懂「採購經理人指數」

許多人雖然學生時代修過經濟學,但因為搞不清楚複雜的定義和難解的模型,畢業後看不懂財經媒體、搞不懂投資理財,就以為經濟學離自己很遠。但其實在工作生活中,有太多事情都和經濟學息息相關。因為不懂經濟而吃虧的地方有很多,除了聽不懂財經新聞,甚至在老闆要你做簡報、做業務規劃,面臨提不出像樣見解的窘境;甚至在做年度工作計畫的時候,也會因為不知道要挑選哪些資料,而無法下手。

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