架构蓝图：为对话式人工智能管道构建企业智能层
要将对话式人工智能从初期试点阶段扩展到更广泛的应用，仅靠概率检索是不够的——它还需要受管控的业务背景。在本架构蓝图中，您将了解 Artefact 和 Starburst 如何构建企业智能层，将分散的 data 系统整合为经过认证、支持人工智能的 data 产品。 通过将原始的 data 检索与业务逻辑分离，该框架建立了一个确定性且可审计的控制平面，确保对话式智能代理能够提供准确、可追溯且符合法律法规的输出结果。.
新一代人工智能平台：如何构建与扩展
了解如何构建一个可扩展的企业级人工智能平台，连接专有的data系统，并实现超越个人生产力提升的真正业务投资回报。.
为什么基于智能体的营销项目会在第一个智能体处陷入停滞
一堆孤立的人工智能代理并不能改变营销运营。了解为何真正的“代理式营销”需要互联的决策、跨周期的持久记忆以及由营销人员管理的业务规则，才能在规模化层面实现超个性化。.
我们正在优化工作流程，而不是利润率
大多数保险公司都将人工智能项目聚焦于费用率。我建议它们应将重点放在损失率上。过去两周内的两次对话让我得出了这一结论。 9月17日，我在伦敦主持了一场早餐圆桌会议，主题是人工智能对承保和理赔业务的颠覆性影响，与会者包括英国几家最大保险公司和经纪公司的首席运营官、客户旅程负责人、Data负责人以及人工智能转型负责人。 上周，我参加了欧洲工商管理学院（INSEAD）的一场保险业专题讨论会，来自完全不同背景的一群人却让我得出了相似的结论…….
当一家房地产公司需要聘请首席人工智能官时
在许多房地产企业中，人工智能的采用往往始于一个试点项目、几份许可证，以及向董事会提交计划的承诺。但要将这一举措转化为工作方式的持久变革，却证明比预想的要困难得多。 这一难题不仅限于房地产行业：仲量联行（JLL）的《2026年未来工作》全球研究发现，42%的企业已超越了最初的试点阶段，但仅有15%的企业在推动人工智能驱动的组织变革方面取得了进展。 要弥合这一差距，需要有人具备充足的时间、决策权和预算来改变企业的运作方式。对于部分英国房地产企业而言，这个角色应当由首席人工智能官（CAIO）来担任。但我认为，大多数企业可以将这一职责分配给其他岗位。.
AI 投资回报率：首席财务官如何以严谨的态度批准项目，从试点到全面推广
每一家批准artificial intelligence预算的公司都面临着同样的风险：庆祝一个在技术上无可挑剔的试点项目，却对损益表毫无影响。问题并不在于批准的预算过多，而在于衡量了错误的指标：关注使用率、准确率和采用率，而非财务成果。.
当人工智能为你推荐银行：GEO革命
在线品牌可见性正从点击量转向ChatGPT、Gemini和Google AI Overviews中的人工智能推荐。在这项与VizibAI合作的研究中，Artefact为银行业推出了生成式引擎优化（GEO），提供了一个具体的框架，用于衡量、分析并影响人工智能对您品牌的呈现方式。.
欧洲、中国、美国：同一赛道上的三场不同的人工智能竞赛
国际机器人联合会统计显示，2024年全球工业机器人安装量达54.2万台。 其中中国安装了295,000台，占总数的一半以上。欧洲安装了约85,000台，美国安装了34,200台。那个通常以尖端机型位居行业标杆之首的国家，此次却垫底。.
基础模型：当它们成为大宗商品时，企业的竞争优势将从何而来？
如果每家企业都能获得能力相当的人工智能，那么未来的市场领导者将凭借什么来脱颖而出？答案并不在于模型本身，而在于其上构建的组织环境。 组织环境涵盖了多年经营中积累的商业知识、运营流程、决策规则、领域专长和最佳实践。它决定了人工智能能否真正理解企业的运作方式，支持业务目标，并从每次交互中持续学习，从而发展出该组织独有的能力。.
