去年華爾街專家所作的預測幾乎全錯了，估計美國經濟將進入衰退，股市本應下跌，債價則上漲。一切都並沒有像分析家預期的那樣。
人工智能始於數據。基礎始於數據資料集中學習。 因此，人工智能應該是從數據資料治理 (Data Governance, 簡稱數據治理) 開始。
儘管教練可以剖析或需要分析大量數據，但對球員和球會來說最有價值的是如何防止足球員受傷，這通常會影響並且威脅到球員他的出場和比賽的參與。
一個常見的誤解是，公司領導者以為要在開始數字化轉型之前獲得正確的數據。然而，這種心態不僅會導致數年和數百萬美元的損失，因為只有當您知道自己想要使用數據做什麼時，數據才是正確的。
關鍵是最終成功或最終消亡取決於「數據的可用性」。 海量的數據、完整性數據、不同類型的數據、不同來源的數據，將增加人工智能的準確性；在商業智能趨勢、預測方面的準確性更高，並添加更好的判斷。
「國家強大」是一種生存本能。這種潛意識一直沒有跟隨時間改變； 然而，今天「做強的模式」已經發生了變化。無論技術上或數據上，人工智能改變了強國也是自然本能。
要了解當前的銀行業危機，我們必須了解銀行體系的結構，以及它們在創建時的目標，以及那些一直在治理國家和國際的監管政策！
那些付費為數據解決方案的公司，尤其是那些為數字化轉型項目付費的公司，為何最終走向失敗？
到2025年，掌握數據的國家和企業將最具競爭力、生產力最高、效率更高，就像視頻遊戲中的《萬王之王》一樣。
