big data

氣候變化除了影響生活，對於農業的影響亦相當大。以往對於氣候的傳統預測已經不再準確，因此台灣的米農就轉而採用大數據技術，幫

阿里巴巴的雙十一購物節相當成功，而其實他們在零售平台所收集的數據，同時有應用在提供顧問服務上，透過大數據模型，協助天貓的

零售業雖然是比較傳統的服務業，但近年業界提倡線上線下 O2O「新零售」概念，引入了不少新科技應用於業務營運之中，自然成為

杭州是個充滿故事的城市。指的並非家喻戶曉的梁祝，而是劉雨扣夫婦、許翠琴、蕭方訓、徐海軍......不認識他們？他們泰半也

IDC 企業 AI 調查顯示，亞太地區有近四成公司已計劃採用人工智能 (AI)。不過企業卻未必清楚如何構建 IT 基礎架構來支持所需的數據分析工作負載，日前 Hewlett Packard Enterprise (HPE) 舉辦的 FSI  Innovation Summit 2018 便邀到多位業內專家，分享 AI 可如何驅動業務，在應用前應如何準備基建和措施，並提供一系列的應用實例參考，讓出席者理解可如何推動公司快速啟動其 AI 計劃。

人工智能將是這個時代企業勝出的關鍵，然而驅動新技術必須擁有龐大的數據庫推動，而缺乏數據正是企業難以轉型的最大阻礙之一，在日本政府敦促下，現在愈來愈多日本企業決定共享數據，甚至包括提供給競爭對手使用，讓個別企業能夠各取所需，深入了解客戶行為，加緊搶攻新技術帶來的新變革。

大數據是現時科技界著重發展的一大範疇，除了業界投入資源開發和應用，學界亦有提供研究和技術支援。香港理工大學早前就正式成立

應用挑戰賽首席導師車品覺認為，香港雖然正處於人工智能和大數據 1.0 的開創階段，但目前 AI 的發展距離 General AI（通用人工智能）還有很長的一段路，仍有很多機會。

2008 年的金融海嘯為全球金融業敲響了警號，引發一連串的規管和更新過時的法例以防同類事情再次發生。但數年過後，似乎又有其他的威脅逼近，而且來得更頻繁、更持久。

它有助於開發新產品滿足客戶需求，更可有效地管理供應鏈。據估計，「財富 1000 強公司」（Fortune 1000）每增加 10% 數據，就會帶來超過 6,500 萬美元的額外收益；零售商如果充分利用大數據，也能把利潤提高達六成。例如Facebook 通過數據預測用戶的生活滿意度、情緒狀態、宗教信仰、政治觀點等，從而為廣告贊助商更精準地找尋目標客戶群；電子商務巨企阿里巴巴利用五億客戶的大量數據，能提高為產品找到潛在買家的命中率。