目 录

第1章 引言 1

案例研究#1：发那科公司 2

案例研究#2：布洛克税务公司 4

案例研究#3：贝莱德公司 4

如何开始 5

前方之路 9

注释 10

第2章 构思 11

人工智能入门 11

成为注重创新的组织 20

想法库 22

绘制业务流程图 23

流程图、标准操作程序和你 24

信息流 25

提出想法 26

价值分析 27

整理和筛选 29

排序和分类 30

审核想法库 32

头脑风暴和偶然相遇33

人工智能的局限性35

隐患38

行动清单39

注释40

第3章定义项目41

项目计划的内容、原因和方式42

项目计划的组成部分43

分解项目的方法46

项目可衡量性54

平衡计分卡55

构建人工智能项目计划56

隐患58

行动清单60

第4章数据管护与治理61

数据收集63

利用现有系统的力量69

数据科学家的角色70

反馈环路71

数据可访问化72

数据治理73

你做好数据准备了吗？77

隐患78

行动清单81

注释81

目　录

IX

第5章 原型制作 83

是否有现成的解决方案？ 83

雇佣人才还是签约人才 85

Scrum概述 87

用户故事的优先次序 89

开发反馈环路 90

设计原型 91

技术选择 92

云应用程序编程接口和微服务 95

内部应用程序编程接口 96

隐患 97

行动清单 98

注释 99

第6章 生产 101

原型再利用还是从零开始 101

持续集成 102

自动化测试 107

确保人工智能系统的稳健 111

人工智能系统中的人工介入 112

确保原型技术具有可扩展性 114

云部署范式 116

云应用程序编程接口的服务级别协议 117

继续反馈环路 118

隐患 118

行动清单 119

注释 120

第7章随着人工智能生命周期实现蓬勃发展121

纳入用户反馈122

人工智能系统学习124

新技术125

量化模型性能127

更新并审核想法库129

知识库130

建立模型库131

共促源代码开放136

数据改进138

能力越强，责任越大139

隐患140

行动清单142

注释142

第8章结论143

智能商业模型144

简要回顾144

还在等什么呢？147

附录A人工智能专家149

人工智能专家149

克里斯·安克森（Chris Ackerson）149

杰夫·布拉德福特（Jeff Bradford）152

纳森·S.罗宾逊（Nathan S. Robinson）154

伊芙琳·杜斯特瓦尔德（Evelyn Duesterwald）156

吉尔·奈修（Jill Nephew）158

目　录

拉胡尔·阿科尔卡（Rahul Akolkar） 162

史蒂夫·弗洛里斯（Steven Flores） 165

附录B 路线图行动清单 169

第1步：构思 169

第2步：定义项目 169

第3步：数据管护与治理 170

第4步：原型制作 170

第5步：生产 171

随着人工智能生命周期实现蓬勃发展 171

附录C 要避开的隐患 173

第1步：构思 173

第2步：定义项目 174

第3步：数据管护与治理 177

第4步：原型制作 180

第5步：生产 182

随着人工智能生命周期实现蓬勃发展 183