ESG 实践：将可持续发展数据转化为商业智能
在过去的十年里，可持续发展已从企业声誉的边缘领域转变为业务表现的核心。Artefact电子书《ESG在行动：如何将环境、社会和治理（ESG）数据转化为商业智能》通过对雅高、雷格朗、泰克特、Ardian、喜力、Siplec和申克等全球企业高管的半结构化访谈，以及经合组织（OECD）Artefact可持续发展与数据专家的见解，记录了这一转变。
代理式人工智能的未来将依赖于知识图谱吗？
随着企业争相将人工智能投入实际应用，大多数企业发现，其数据基础设施原本并非为自主推理而设计。如今，多达80%的人工智能实施时间都耗费在数据整理和模式对齐上，这正是基础设施仅为存储而非理解而建的体现。如果没有能够捕捉关系和含义的基础，智能代理虽然功能强大，却依然“盲目”。随着人工智能代理逐渐成为企业工作流中的积极参与者，数据查询的性质和规模也在不断演变。
制定能源与工业领域的人工智能战略
在过去的18个月里，“生成式人工智能”一直是高管层战略会议上的热门话题。但如果这已经成了老生常谈呢？ 在能源和工业领域，讨论的焦点正迅速从生成式人工智能转向代理式人工智能。这不仅仅是一次渐进式的更新，而是一种全新的范式——它不再仅仅是辅助完成任务，而是彻底重塑核心工业流程。
人工智能驱动的广告：广告业的未来
当 OpenAI 宣布推出其基于 ChatGPT 的新浏览器 Atlas 时，这不仅仅是一次新产品的发布。它打开了一扇大门，通向人机交互的下一个时代，也必然将广告业带入一个新的领域。
面向代理时代的數據平台
大多数企业尚未做好准备，无法用人工智能技术栈取代“仪表盘时代”的数据技术栈。Salesforce最新的《数据与分析现状》报告显示，84%的数据与分析负责人表示，在实现人工智能目标之前，他们的战略需要进行彻底改革。 这些负责人估计，其数据中有26%不可靠，仅43%的企业表示拥有正式的数据治理框架，约50%的企业对自身生成并及时交付洞察的能力缺乏信心。与此同时，70%的人认为最有价值的洞察被锁定在非结构化数据中。结论很明确：障碍不在于热情，而在于基础，只有当这一基础发生改变，自主系统才能实现规模化。
丰富DIY体验：ADEO如何利用人工智能将内容与知识相连接
商品组合优化是零售业中的关键环节，旨在在兼顾诸多物流限制的前提下，精心策划最理想的产品组合以满足消费者需求。零售商必须确保在恰当的时间提供恰当的产品，并保持恰当的库存量。通过利用数据和消费者洞察，零售商能够基于客户偏好、季节性趋势和销售模式，就应采购哪些商品、如何管理库存以及优先采购哪些产品做出明智决策。
MotherDuck 详解：这款生成式人工智能 分析解决方案如何融入您的数据架构
MotherDuck 将 DuckDB 的分析性能cloud 协作功能，其性能比 BigQuery 快 4 倍，且通过无服务器、按需付费的定价模式，相比传统数据仓库更能节省成本。在 MotherDuck 宣布其新的欧洲cloud ，我们对其性能和极具吸引力的定价印象深刻。MotherDuck 现已可集成到您的黄金层中，从而在加速数据应用场景服务的同时，实现成本节约。 查看性能基准测试。
人工智能如何改变搜索，这对消费者、营销人员和品牌意味着什么
人工智能正在重塑搜索领域，使其从单纯的排名和检索转向推理与综合。本白皮书梳理了这一演变历程，阐释了大型语言模型（LLMs）的工作原理，并阐述了其对营销人员和品牌的影响。 在新兴的衡量体系中，MROI“黄金三角”占据核心地位： 营销组合建模（MMM）提供战略视角，量化营销对销售的影响，并提供优化工具和模拟器以指导预算分配。 增量测试通过对照实验验证营销活动是否真正带来了额外成果，从而确立因果关系。它同时校准了MMM和归因模型。 归因分析通过在客户旅程中分配贡献值，为实时优化提供依据。到2025年，先进模型将运用深度学习和注意力机制，更有效地捕捉渠道间的交互作用。 这些方法结合使用时效果最为显著：MMM用于长期规划，增量效应验证用于获取真实情况，归因分析则用于实现实时敏捷性。 企业还需在自建系统与SaaS解决方案之间做出抉择。自建系统虽能实现定制化并掌握控制权，但需要人才和投入；而SaaS则能提供速度和专业知识。正确的选择取决于资源和数据成熟度。 现实案例突显了最佳实践： 谷歌的Meridian推出了一套开源MMM工具包，用于改进模型校准、漏斗上层测量和偏差校正。 雅高集团利用增量测试来验证假设并优化预算分配。 耐克展示了坚持不懈与文化变革的力量，将测量融入流程并实现洞察的普及化。 Artefact “95-5法则”，展示了品牌资产测量如何将长期增长与短期绩效效率联系起来。 展望未来，五大趋势将重塑测量领域：数据质量的提升、零售媒体与联网电视的新框架、结合测试的内部MMM、以隐私为先的方法，以及基于注意力的指标。 结论显而易见：营销测量现已成为战略赋能者。通过整合方法论、将其融入企业文化，并兼顾绩效与品牌建设，首席营销官（CMO）能够捍卫预算并释放可持续增长潜力。
《2025年高管层营销效果衡量指南》
到2025年，营销效果衡量已成为高管层的首要任务。尽管生成式人工智能正在重塑营销活动的执行方式，但唯有通过效果衡量才能证明营销价值并确保预算。然而，该领域的成熟度依然较低：大多数首席营销官（CMO）仍难以根据绩效动态调整预算。挑战在于平衡品牌营销与绩效营销、应对数据碎片化，以及在战略和运营层面协调决策。 在新测量格局的核心，是MROI的“黄金三角”： 营销组合建模（MMM）提供战略视角，量化营销对销售的影响，并提供优化器和模拟器来指导预算分配。 增量测试通过对照实验验证营销活动是否真正带来了额外成果，从而确立因果关系。它还能校准MMM和归因模型。 归因分析通过在客户旅程中分配贡献值，为实时优化提供依据。到2025年，先进模型将运用深度学习和注意力机制，更有效地捕捉渠道间的交互作用。 这些方法结合使用时效果最为显著：MMM用于长期规划，增量效应验证用于验证实际效果，归因分析则用于实现实时敏捷响应。 企业还需在自建系统与SaaS解决方案之间做出抉择。自建系统虽能实现定制化并掌握控制权，但需要人才和投入；而SaaS则能提供速度和专业知识。正确的选择取决于资源和数据成熟度。 现实案例突显了最佳实践： 谷歌的Meridian推出了一套开源MMM工具包，用于改进模型校准、漏斗上层测量和偏差校正。 雅高集团利用增量测试来验证假设并优化预算分配。 耐克展示了坚持不懈与文化变革的力量，将测量融入流程并实现洞察的普及化。 Artefact “95-5法则”，展示了品牌资产测量如何将长期增长与短期绩效效率联系起来。 展望未来，五大趋势将重塑测量领域：数据质量的提升、零售媒体与联网电视的新框架、结合测试的内部MMM、以隐私为先的方法，以及基于注意力的指标。 结论显而易见：营销测量现已成为战略赋能者。通过整合方法论、将其融入企业文化，并兼顾绩效与品牌建设，首席营销官（CMO）能够捍卫预算并释放可持续增长潜力。
