First Dataset

現代人工智慧資料架構已經幫助改變了組織和產業。讓我們來看看個人金融信用評分公司 Credit Karma 的例子，該公司目前正在轉向機器學習來理解數千億個數據點，以便向個人會員大規模提供個人化的見解和建議。他們希望一項名為“Stories”的基於機器學習的新服務能夠改變人們對 Credit Karma 的印象，使其不再僅僅是一款信用評分應用程序，而是向與該公司一系列輔助服務（如貸款和信貸優惠）相關的 1 億美國會員提供個性化的見解和建議。

然而，許多企業正因數據基礎不完善而陷入困境，這限制了 廣告數據 該技術的發展。根據Forrester 研究公司。當然，並非所有數據最初都是人工智慧就緒（結構不良或不完整）的深度學習訓練模型。 和分析基礎，因此企業可以將數據視為資產並支援人工智慧深度學習以提供洞察力、精準營運並實現推動競爭力的成果。

如果你的組織有大量數據，並且你想從這些數據中創造價值，那麼你可能會考慮建立一個AI團隊。擁有 CAIO 可以將分析技能和業務技能結合起來，增強您的資料貨幣化策略。

設立首席人工智慧長可能是與學術人工智慧研究界和應屆畢業生建立聯繫的好方法

Google和 Facebook 等大型科技公司已經招募並聘請了領先的學術 AI 研究人員（這可能很昂貴，但我們稍後會談到），例如：

楊樂昆深度學習先驅 Facebook AI 負責人，同時擔任紐約大學計算智能、學習、視覺和機器人學系主任（免疫學與免疫學研究所） 團體。