大多公司面临的与AI有关的最大挑战之一，是跨平台和系统的数据激增——本地的历史遗留系统与公司日益增长的云计算系统被尴尬地混合在一起。在日常使用时，数据经常会出现诸如格式不匹配导致的无法访问等问题。而这样的问题，也会反过来限制公司在组织内推广AI技术的效果。
一、AI数据库
它们往往会建立起AI数据中台，即运营数据和AI平台，从而可以利用公司的人才、技术和数据生态系统，更好地平衡试验与执行的比例。在研究中也发现，AI成就者相比AI试验者，其实现数据管理治理规模化的可能性要高出33%，而实现数据管理治理规模化，正是建立强大的AI“核心”的第一步。
艺术创作者平台Wildxyz完成700万美元融资:12月2日消息，艺术创作者平台Wildxyz完成700万美元融资，Matrix Partners领投。Wildxyz旨在建立一个艺术家集结地与原创数字艺术平台，并建立新的粉丝互动方式。[2022/12/2 21:18:34]
另外，AI核心可以帮助企业做很多有益的事情，比如迅速将AI应用产品化、将AI整合到其他应用中等。那么如何建立AI核心？大多数的AI成就者会在确保数据可靠的情况下，将它们存储在一个单一的企业级云平台上，配以适当的使用、监测和安全策略，来充分发挥内、外部数据的作用。
现场丨韩国区块链产业振兴协会理事长金炯洙：韩国政府对区块链发展已有初步行动:金色财经现场报道，8月18日，韩国区块链产业振兴协会理事长金炯洙在FTI（FansTime）国际盛典暨全球区块链精英峰会·韩国站上表示，韩国政府现在对区块链有了一定了解，青瓦台现在也有了初步的行动，地方政府方面，上一届的地方政府，首尔市长还有济州岛知士在内的十个政府，在他们的承诺中加了区块链。他说，韩国江原道承诺江原道发展的10%以上的金额都是采用江源pay来支付，换句话说江原道的各种工程、建筑，基础设施的建设，他们要通过江源pay的方式让他们把承包的费用在江原道消费。同时，他透露，韩国政府对加密货币的态度已经从保护加密货币投资受害人变为促进区块链产业的发展。[2018/8/18]
二、AI投资
韩国数字货币市场震荡正在加剧矛盾:由韩国司法部部长朴相基提出的关于可能禁止数字货币交易的提议引发了当前政府和在野党之间的冲突。反对党派认为，司法部正在操纵市场，因为他没有考虑周全而给全球数字货币市场带来了巨大的经济影响，一周内的损失超过数十亿。并导致超过15万公民参与签署了反对禁令和罢免部长的请愿书。1月11日，朴部长宣称正在起草一个数字货币禁令的法案，以期关闭数字货币交易所。几小时后，韩国战略部和财政部表示，不支持也不同意他的陈述。1月12日，韩国总统办公室就数字货币禁令的争议发表声明并道歉。随着最近关于禁令的争议，韩国政府已经发现严格的监管对于韩国金融市场的影响，因此韩国政府不可能突然实施监管。[2018/1/14]
对于AI成就者而言，AI投资之旅没有终点，并不存在所谓“AI峰值”。因为这种认知，AI成就者们会进入一个AI收益的良性循环，即使AI成熟度日渐提升，但随着时间推移，仍然不断投入，从而继续获得更多收益。
对于AI成就者来说，持续的投资通常会用于提升AI的影响广度，从而将影响最大化；同时，还将进一步尝试各种跨领域AI解决方案，在过程中重新部署资源。例如，某奥地利能源公司近年来在AI驱动的数字孪生技术上投入了大量资金，帮助他们更好地为维也纳市等客户服务——除去带来的其他积极影响外，该技术系统更精准地模拟出了客户对供暖和制冷服务的需求，进而估算出来企业所需要的各种举措的短期成本和长期能源节约。
三、培养AI方面的人才
AI成就者明白，让AI与人类员工无缝合作，是最高效的工作方式。这也是很多AI成就者更倾向于制定积极主动的AI人才战略，以保持在行业趋势前沿的原因。除了以AI为重点的招聘外，AI成就者还经常与专业公司合作或收购专业公司来填补关键职位的人才空缺，如数据或行为科学家、社会科学家和伦理学家。
AI成就者也更有可能对大多数员工进行强制性的AI培训，从产品开发工程师到高管团队都会参与其中。而且，由于他们会更侧重于提升员工AI方面的知识，他们的员工会比其他公司的同行更精通AI相关技能。这些努力使得人类与AI的协作更容易实现规模化，并确保AI渗透到企业肌理当中。
四、打造AI框架
随着企业在越来越多的任务中部署AI，遵守法律、法规和道德规范正成为提升AI成熟度越来越重要的行为。事实上，能够向外展示自己拥有高质量、值得信赖且达到监管要求的AI系统，将使这些走在前列的公司在短期和长期上都获得巨大优势，从而吸引更多新客户，更好留住现有客户，并提升投资者信心。
不靠谱的AI框架，会给企业自身、客户带来许多风险。以常见的算法偏见为例。它是指根据过往偏见数据训练出来的AI也会继承这方面的偏见，所以当你的AI框架中的训练数据不够“公平”，那么AI输出的结果自然也不够准确。
除此之外，还可以通过不同专家的广泛合作来重新设计AI框架，从员工到设计师、数据科学家、合规专业人士和商业分析师等。将员工培训成为AI专家，这对打造可靠AI框架也至关重要。
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