
CNET科技资讯网 9月1日 北京消息(文/孙封蕾): “未来,CIO们的身价也会随着云的不断深入水涨船高。”这是华为轮值CEO胡厚崑在华为全联接大会(HUAWEI CONNECT 2016)上,对人才战略的判断。云时代,CIO不仅是企业“技术掌门人”,应成为“战略制定者”,能够用信息技术驱动业务变革,而CIO的身价也会在数字化转型的过程中增值。
图1:华为副董事长、轮值CEO胡厚崑
据华为判断,到2025年,所有企业企业都会用到云的技术、云的模式,85%以上企业应用会被部署到云上,在这其中,华为希望成为企业云化、数字化战略的使能者。
华为副董事长、轮值CEO徐直军更是提出了CI³O的说法,CIO要成为应用模式和商业模式创新的驱动者,陪着业务部门做变化,很多时候,是企业与客户、合作伙伴互动,企业内部互动的使能者。
图2:什么是CI³O
事实上,华为的客户和合作伙伴已经开始尝到了数字化转型的甜头。在第一天开场的主题演讲中,SAP公司高级副总裁兼CIO Thomas Saueressig、汇丰银行CIO Darryl West用自己的经历,讲述了各自企业在数字化转型中所扮演的角色,他们的工作已经不仅仅是提供信息化手段,而是成为企业业务发展的助推器。
在一家企业里,提高员工和雇主的生活质量,往往被认为是HR部门的工作,而这句话从一位CIO嘴里说出来,感觉更值得寻味。
SAP公司高级副总裁兼CIO Thomas Saueressig提到,迈向云端的时候,私有云和公有云连接了企业内部和外部,连接供应商的供应商,最终改变了组织和信息化部门的关系。
图3:SAP公司高级副总裁兼CIO Thomas Saueressig
对于企业的信息化部门来说,思维方式也在不断改变,过去,提高效率节约成本,是信息化部门的目标,而现在,协作的方式在不断演进,以客户为中心也变成了信息化部门的关键词。
图4:SAP的IT部门职能转变
在这个转变的过程中,员工的满意度得到了意想不到的提升。
数字化企业里,不同设备紧密协作,缩短了向用户提供服务的时间,新技术带来大量的想象空间,工作场景也在不断变化,而最终获益的是企业的员工,提高了员工和雇主的工作状态,他们的生活质量也随之改善。
Darryl West是汇丰银行CIO,过去,他一直在欧洲或美国工作,而现在,他搬到了亚洲,来到了香港,对于汇丰银行来说,感受到了来自阿里巴巴和腾讯的威胁。
超过一亿用户的余额宝,其易用性,移动技术的使用,移动银行业务,对银行业务带来了反思,如何开发产品?如何从ATM、银行网点,无缝衔接到移动银行?都是汇丰银行面临的挑战。
图5:汇丰银行业务转变
过去,汇丰银行研究消费者行为,是看消费者在银行网点的停留时间,而现在,他们关注的是消费者用手机购物的偏好。
以前,用户要牢记银行密码,而现在,生物识别让这些来得更简单,指纹、语音都可以成为生物识别方式,使用简单,并且更易于打击网络犯罪。
这些事情,如果汇丰银行不主动去做,去迎合移动互联网,那么,腾讯、阿里巴巴有朝一日成为汇丰银行的终结者。
所以,汇丰银行积极拥抱新的金融科技,优先发展手机银行,还引入了微信支付,把社交网络与银行无缝对接。引入人工智能,数据库分析等先进技术,反洗钱,监控客户有无违反各国政策的行为。
面对不断变化的业务需求,Darryl West所在部门要提供稳健的系统支持,优化的用户体验,而他的部门只有四十多名IT人员,就需要有华为、SAP等先进的解决方案的支持,也得益于这些供应商研发的持续投入,不断优化的技术服务提供方式,使得汇丰银行的转型成为可能。
好文章,需要你的鼓励
Adobe研究院与UCLA合作开发的Sparse-LaViDa技术通过创新的"稀疏表示"方法,成功将AI图像生成速度提升一倍。该技术巧妙地让AI只处理必要的图像区域,使用特殊"寄存器令牌"管理其余部分,在文本到图像生成、图像编辑和数学推理等任务中实现显著加速,同时完全保持了输出质量。
香港科技大学团队开发出A4-Agent智能系统,无需训练即可让AI理解物品的可操作性。该系统通过"想象-思考-定位"三步法模仿人类认知过程,在多个测试中超越了需要专门训练的传统方法。这项技术为智能机器人发展提供了新思路,使其能够像人类一样举一反三地处理未见过的新物品和任务。
韩国KAIST开发的Vector Prism系统通过多视角观察和统计推理,解决了AI无法理解SVG图形语义结构的难题。该系统能将用户的自然语言描述自动转换为精美的矢量动画,生成的动画文件比传统视频小54倍,在多项评估中超越顶级竞争对手,为数字创意产业带来重大突破。
华为诺亚方舟实验室提出VersatileFFN创新架构,通过模仿人类双重思维模式,设计了宽度和深度两条并行通道,在不增加参数的情况下显著提升大语言模型性能。该方法将单一神经网络分割为虚拟专家并支持循环计算,实现了参数重用和自适应计算分配,为解决AI模型内存成本高、部署难的问题提供了全新思路。