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　　除此之外，将人工智能技术嵌入生产流程环节中，使得机器能够在更多复杂情况下实现自主生产，从而全面提升生产效率。如今，人工智能和机器学习正在成为一种辅助技术工具，而不再是数字商业模式的战略组成部分。总而言之，将智能机器集成到工作环境的各个方面，将有助于提高生产效率、实现流程自动化以及优化员工队伍，从而进一步实现企业业务增长。

　　人工智能和机器学习技术还可以将员工从创造性和分析性任务中解放出来，通过借助机器识别能力，提高分析效率，减少人工造成的失误率。

　　5. 解决大数据隐私惯例的需求

　　越来越多的大数据运用，以及频繁曝光的数据泄露事件，再次将数据隐私实践问题暴露在公众的目光之中。在公有云(public clouds)的帮助下扩展大数据，代表了企业最主要的隐私问题。鉴于此类违规行为，公司必须采取行动实践合理的数据隐私惯例。

　　目前，还不存在任何一个坚实的框架，能够实现大数据隐私的最佳实践。相反地，企业必须采取积极主动的战略措施，来进一步改进和强化不合适的数据安全和隐私行为。对于企业而言，只是实施标准的一般安全措施已经远远不够了，还需要存在合约关系的云服务提供商、网络工程和应用程序团队的共同努力和担当。

　　此外，非常重要的一点是，企业首席信息官和IT团队还需要不断审查云服务供应商所提供的隐私和安全级别。通过执行持续的监视和审计，发现数据完整性中潜在的安全漏洞。企业可以采用的最佳安全网(safety net)是鼓励和实施消费者审核流程，以纠正和防范数据隐私问题。

　　总结

　　随着新的数字破坏者不断涌现，上述总结的这些数据趋势和关注点，可以帮助移动企业有针对性、有准备地应对不可预测的未来。企业将面临不可避免的变化趋势，但是，通过评估和预测合理的未来业务模式，企业可以更好地以战略性和有价值的方式分配资源，并最终实现业务增长的目标。

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