人工智能的成功实施需要一个明确的战略和积极主动的方法。通过关注关键方面，组织可以开发一种强大的人工智能方法，推动重大改进并建立竞争优势。

治理

建立治理框架，全面管理安全和人工智能(AI)的整个生命周期，确保其符合道德标准以及满足合规要求。

探索新兴技术与市场动态，精准定位AI在企业运营中创造实际效益的关键领域。

通过明确AI如何应对具体挑战或抓住机遇，确定企业的业务目标。

数据管理与风险评估

评估与人工智能采用相关的风险。

评估现有的数据基础设施和技术生态系统。

评估数据质量，必要时采取措施加以改进。

评估当前的技能组合，以建立具有必要能力的合适团队。

制定人工智能集成策略

制定一个将人工智能整合到运营和现有系统中的路线图，并确定时间表、里程碑和确保高效实施所需的资源。

安全

通过技术和政策保障来保护人工智能。

确保采取有效的风险管理策略。

构建稳健的模型架构。

建立和维护有效的加密机制和安全的通信。

实施持续有效的监控和审计实践。

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