摩方人力資本銀行:當責學習者。教導者。領導者。投資者
—讓你隨時隨地儲備&運用,從工作&學習獲得的財富
mFHC Bank by mFHC Guru-tech Inc.
張大明 Ta-Ming Chang, Richard 創辦人兼執行長
richard@abctech.pro 摩方人力資本科技股份有限公司(籌備中)
翻轉學習的四大基礎— Four Pillars:F . L . I . P
Flexible Environments(彈性的學習環境)
Learning Culture(不同的學習文化)
Intentional Content(更明確的內容)
Professional Educators(更專業的教師)
-----------------------------
能仁家商翻轉教育講座
Pilot Study of Apply Education AI Virtual Assistant in Groups’Wisdom Created and Shared Ecosystem—A Case Study on Education Learning as a Service(ELaaS)with mFHC Bank.
Full Paper Download,http://bit.ly/2DExgrh
---
張大明 育睿科技 執行長
richard@abctech.pro
羅志傑 育睿科技 教務長
roger@abctech.pro
王詩帆 優睿亞科技 教學設計總監
shfan23@gmail.com
淡江大學守謙國際會議中心—2019學術研討會:AI在教育科技的應用與實踐。淡水校園。
Full paper-
https://www.researchgate.net/publication/332727759_Pilot_Study_of_Apply_Education_AI_Virtual_Assistant_in_Groups'Wisdom_Created_and_Shared_Ecosystem-A_Case_Study_on_Education_Learning_as_a_ServiceELaaSwith_mFHC_Bank
翻轉學習的四大基礎— Four Pillars:F . L . I . P
Flexible Environments(彈性的學習環境)
Learning Culture(不同的學習文化)
Intentional Content(更明確的內容)
Professional Educators(更專業的教師)
-----------------------------
能仁家商翻轉教育講座
Pilot Study of Apply Education AI Virtual Assistant in Groups’Wisdom Created and Shared Ecosystem—A Case Study on Education Learning as a Service(ELaaS)with mFHC Bank.
Full Paper Download,http://bit.ly/2DExgrh
---
張大明 育睿科技 執行長
richard@abctech.pro
羅志傑 育睿科技 教務長
roger@abctech.pro
王詩帆 優睿亞科技 教學設計總監
shfan23@gmail.com
淡江大學守謙國際會議中心—2019學術研討會:AI在教育科技的應用與實踐。淡水校園。
Full paper-
https://www.researchgate.net/publication/332727759_Pilot_Study_of_Apply_Education_AI_Virtual_Assistant_in_Groups'Wisdom_Created_and_Shared_Ecosystem-A_Case_Study_on_Education_Learning_as_a_ServiceELaaSwith_mFHC_Bank
7. Business
Intelligence
Analytics
AI /
“Cognitive”
Big Data Cloud
Internet of
Things (IoT)
Source: https://www.linkedin.com/pulse/war-4-pillars-big-data-cognitive-cloud-iot-bill-hayduk/
World of Watson, these are
IBM’s 4 pillars and Big
Blue is gearing up for an
arms race and a big war -
the war for mind share and
for money. According to
analyst firm IDC, big data
and analytics spending will
hit $203 billion by 2020.
https://www.linkedin.com/pulse/war-4-pillars-big-data-cognitive-cloud-iot-bill-hayduk/
顯而易見的事實與未來科技
創新戰爭戰場-IBM
mFHC BANK. 7 7
41. 觀點與認知改變
? 大數據 - 量 vs 質 or 速度
? 資訊系統 vs 雲架構
? 商業模式創新角度
? 資訊流-人流-金流-商流
? 資料技術採用角度-人 or 神層級
? 數據洞察角度-油料 vs 礦 or 資產
? 營運模式角度-治理 vs 管理 vs 監理
mFHC BANK 41
43. Gartner分析師 Doug Laney
—Volume 資料量,Velocity 資料輸入輸出速度,Variety 資料類型,Veracity 真實性
在 2001 年發表的「3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety.」
在 2012 年 全新的定義「大數
據是大量、高速、及/或類型多
變的資訊資產,它需要全新的
處理方式,去促成更強的決策
能力、洞察力與最佳化處理。」
43
44. 1.讓數位經濟可於經濟統計中顯現
?Make the digital economy visible in economic statistics
2.瞭解數位化轉型的經濟影響
?Understand the economic impacts of digital transformation
3.鼓勵進行數位轉型對社會目標和人民福祉影響的衡量
?Encourage measurement of the digital transformation’s impacts on social goals and people’s well-being)
4.設計新的跨領域資料收集方法
?Design new and interdisciplinary approaches to data collection
5.監控支持數位轉型的關鍵技術發展趨勢,特別是物聯網、AI、區塊鏈等
?Monitor technologies underpinning the digital transformation, notably the Internet of Things, AI and Blockchain
6.改善數據資料流量和存量的測量方法
?Improve the measurement of data and data flows
7.定義和衡量數位轉型所需的技能
?Define and measure skills needs for the digital transformation
8.衡量線上環境的信任程度
?Measure trust in online environments
9.建立衡量數位化政府的影響評估框架
?Establish an impact assessment framework for digital governments
OECD衡量數位轉型九大行動方案
現 況 與 未 來 趨 勢 - 1 8 Source - https://portal.stpi.narl.org.tw/index/article/10512
mFHC BANK. 44
46. Impact
? TEDxBroadway演講,Ben Wellington 提供五項原則,透過故事讓數據更有意
義(Making data mean more through storytelling)
– 1.連結人們的經驗 Connection with People's Experiences
– 2.專注一個創意 Focus One Idea
– 3.讓它簡單化 Keep it Simple
– 4.探索你最熟悉的 Explore the Things You Know Best
– 5.發生改變 Make an Impact
https://youtu.be/6xsvGYIxJok
46
59. 機器學習 Machine Learning
一個電腦程序從經驗E至學會,針對某類任務T
和性能指標P,如果在T中的任務性能,
按P測量,提高了有經驗的E。
A computer program is said to learn from experience E with respect to some
class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as
measured by P, improves with experience E.
Tom M. Mitchell, WIKI
另一個定義:機器學習目標是要電腦編碼運用舉例的資料,或過去的經驗來
解決已知問題。 麻省理工學院
https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
59
60. 知識傳達 vs 能力傳授
徒:請問…師傅,您真是了得!
師:飯可以亂吃,問題不可以亂問!?
Association for Talent Development(from ASTD T+D Magazine April 2016)
一個電腦程序從 [E] 至
學會,針對 [T] 和 [P],
如果在 [T] 中的任務性
能,按 [P] 測量,提
高了有經驗的 [E] 。
E:根據知識、技能與經驗提問問題
P:部屬問題闖關及格通過率
T:部屬要對提問解決問題並回答
60
65. 65
What
happened?
? 描述性分析
Descriptive
Analytics
Why did it
happen?
? 診斷式分析
Diagnostic
Analytics
What will
happen?
? 預測式分析
Predictive
Analytics
How can we
make it
happen?
? 指導性分析
Prescriptive
Analytics
價值
困難度 & 複雜度
傳統BI 進階分析-大數據
落後指標
洞見與覺察
領先指標
撿
找
人
算
神
算
Edited by Ta-Ming Chang , 2016/8/2
Big Data應用技術演變,人 &
技術,大數據專案本身
67. Mckinsey:The potential value of AI - and how governments could look to capture it. @July 25, 2022,https://mck.co/3PTJ9MG
人工智能的潛在價值—以及如何看待它(15個領域)
67
68. 估計AI發展潛力要點
確定最相關的應用場域
? 這些用例領域中的每一個都包含大量 AI 應用程序,但它們創造價值的底層技術和機制是相似的,它們在應用於類
似組織時的典型影響也是如此。
估計應用場域的影響
? 例如,如果製造業中的預測性維護平均降低了 10% 的維護成本,那麼公司的息稅前利潤就會提高 2%
擴大對行業和經濟層面的影響
? 假設對於一家製造公司,所有相關用例領域的總和可以增加 10% 的息稅前利潤。如果該行業所有公司的息稅前利
潤總額為 100 億美元,那麼該息稅前利潤將上升至 110 億美元。如果淨營業盈餘(約息稅前利潤)佔製造業(總
計 200 億美元)的總增加值 (GVA)(即對 GDP 的貢獻)的 50%,那麼人工智能將在全行業範圍內增加 10% 的息
稅前利潤將使該行業的 GVA 增加 5%。
風險考量,隱私、安全、公平、透明度和可解釋性、安全和性能、第三方風險
Mckinsey:The potential value of AI - and how governments could look to capture it. @July 25, 2022,https://mck.co/3PTJ9MG
68
71. 確定從哪裡開始實際實施人工智能技術
“人工智能不會製作很多你購買的軟件,它會讓你購買的很多軟件變得更好。”
明確了解其最終的業務影響,應該是每個使用 AI 的項目的開始技巧
業務線利益相關者應該能夠清楚地表達有形業務通過詢問他們期望得到的好處
任何人工智能戰略計劃都必須首先關注組織的準備情況。它必須允許學習和實際使用,然後再著手一項宏偉的 AI 計劃。在沒有先入
為主的情況下參與人工智能戰略嘗試其組件技術就是本末倒置。可以在任何規模的組織中實際引入人工智能技術,通過五個步驟:
1. 用例
建立一個有影響力可衡量
和可快速解決的用例組合
2. 技能
集合一組與要解決的用例
相關的人才
3. 數據
收集與所選用例相關的適
當數據
4. 技術
選擇與用例、技能和數據
相關聯的人工智能技術
5. 組織
構建專業知識和積累的人
工智能知識
Gartner - https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/artificial-intelligence @2022/8/1
? Reinforce Your Artificial Intelligence (AI) Ecosystem Leverage AI technology to optimize your business resources and enhance decision making process.
? What Is Artificial Intelligence? Seeing Through the Hype and Focusing on Business Value. 71
72. 1. 用例
2. 技能
3. 數據
4. 技術
5. 組織
如何從數據和分析中,優化業務
價值最後投資……
實際操作的 5 個步驟實施人工智能技術—
Gartner - https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/artificial-intelligence @2022/8/1
? Reinforce Your Artificial Intelligence (AI) Ecosystem Leverage AI technology to optimize your business resources and enhance decision making process.
? What Is Artificial Intelligence? Seeing Through the Hype and Focusing on Business Value.
72
92. source - MIT Sloan, https://sloanreview.mit.edu/article/intentionally-orchestrating-workforce-ecosystems/, @2023/2/7 92
93. 1-使勞動力需求與
戰略目標相一致
2-在內部和外部員
工之間分配工作
3-吸引員工實現
戰略目標
4-將外部員工融
入組織文化
5-管理跨職能領
域的勞動力
6-衡量員工績效
7-管理員工以實
現最佳績效
8-利用技術支持勞
動力管理和成長
有意協調勞動力生態系統 - 新的研究發現,擅長戰略勞動力管理的組織在八項活動上做得特別好:
Intentional Orchestrators outperform other organizations in eight ways.
1-Aligning workforce needs with strategic goals and objectives【ALIGNING TO GOALS】
2-Allocating work among internal and external workers【ALLOCATING WORK】
3-Accessing workers to accomplish strategic objectives【ACCESSING WORKERS】
4-Integrating external workers into their organization's culture【INTEGRATING INTO CULTURE】
5-Managing the workforce across functional areas【MANAGING THE WORKFORCE ACROSS FUNCTIONAL AREAS】
6-Measuring worker performance【MEASURING PERFORMANCE】
7-Managing the workforce for maximum performance【MANAGING FOR PERFORMANCE】
8-Supporting workforce management and growth with technology【ENHANCING TECHNOLOGY SYSTEMS】
source - MIT Sloan, https://sloanreview.mit.edu/article/intentionally-orchestrating-workforce-ecosystems/, @2023/2/7
93
138. Future Map
Digital Plus for
Talent 100 Plan – DOT100
Reskill
Upskill Reinvention
? ?
?
?
1.平台
思維
2.借用
資源
3.巧用
科技
6.新時
代的知
識學習
5.知識
就是工
具
4.學習
能力
Edited by Ta-Ming Chang , @2022/2/9
Talent
Evolve
Talent Human
Capital SDG17
今天,我們應將學習功能視為一個高度戰略性的
業務領域,專注於創新和領導力發展,提供世界
一流的學習體驗,促進終身學習,延長職業生涯,
並將多功能團隊聚集在一起進行聯繫和協作。還
有一個新的關注點 - 將銷售,營銷,設計,財務
和IT 等學科整合到跨職能團隊中,以更快地構建
產品和解決方案。
— Mckinsey
Marketing’s moment is now: The C-suite partnership to deliver on growth. 2019
Modern marketing : What it is, what it isn’t, and how to do it. 2020
個人團隊組織
組織智慧資本
人力資本模式
Power
Skill
在學習型組織,每個
人都能扮演學習者、
教導者,與領導者,
在成就對方時成為最
佳人力資本投資者
mFHC BANK. 138
140. TOP15最專注Reskill與Upskill領域
1.分析思維與創新
Analytical thinking and
innovation
2.領導力和社會影響力
Leadership and social
influence
3.主動學習和學習策略
Active learning and learning
strategies
4.批判性思維與分析
Critical thinking and
analysis
5.技術設計與編程
Technology design and
programming
6.解決複雜問題
Complex problem-solving
7.科技使用、監測和控
制 Technology use,
monitoring and control
8.創意、獨創性、主動
性 Creative, originality and
initiative
9.情商 Emotional
intelligence
10.推理、解決問題、
構思 Reasoning, problem-
solving, ideation
11.韌性、抗壓能力和
靈活性 Resilience, stress
tolerance, and flexibility
12.系統分析與演化
Systems analysis and
evolution
13.故障排除及使用體
驗 Troubleshooting and
use experience
14.服務導向 Service
orientation
15.說服與談判
Persuasion and negotiation
source - Carnegie Classification: Fifty Years of Change and the Future of Post Secondary Education,HolonIQ, World Econmic Forum, https://bit.ly/3OJ8GsZ ,@2023/8/19
140