CIO如何帮助CEO推动创新

CIO角色转变与创新
IBM调查显示,CEO们正将业务模式创新视为企业发展的关键,CIO需转变角色,不仅作为技术专家更要成为业务领导者,推动内外部协作及业务与技术的整合。
       随着全球化竞争和商业、技术环境的变化,企业的CEO们正把创新视为实现高速发展的秘诀。作为IT部门的领导者,CIO应如何推动创新?CEO到底想从CIO身上得到什么?近期发布的IBM《2006年全球CEO调查》带给CIO以下关键消息:业务模式创新、内外部协作创新和激发业务与技术整合是CEO最关注的三大创新热点。

    把IT部门当作企业管理

  IBM的调查显示,产品、服务以及运营创新仍然重要,但CEO正在将接近30%的创新努力放在业务模式方面。三分之二的受访CEO表示自己的公司需要根本性的商业变化,并希望能在接下来的两年里实现变革。

  在推进业务模式创新过程中,CIO扮演着一个重要且具有挑战性的角色。要帮助CEO实现企业业务模式的创新,CIO必须首先创新IT业务模式。IBM大中华区全球科技服务部服务产品管理总经理徐颖认为:“CIO需要用商业模式的思想分析IT,把IT部门当成企业去管理”。

  简而言之,CIO要保证IT部门能够巩固运营、最小化基础架构和应用冗余、实现成本透明,并将分离的系统与数据集成到一起。同时,CIO应以客户为中心重新定义流程,改变IT在公司内部的工作方式,使IT组织向以客户为中心的方向发展。

  业务模式的创新要依靠足够灵活的IT基础架构来响应,这需要CIO利用虚拟化、自治计算、SOA组件化等基础架构技术。IBM全球科技服务部企业信息系统基础架构业务大中华区技术总监周国祥告诉记者,特别能够使公司和IT部门深入理解其当前业务模式的一种方法是,把企业运营分解或“组件化”为单个流程,以此确定IT为商业运营提供具体支持的方式。“很多公司正在利用这种组件化技术,它将最终通向SOA,”他说。

    冲破协作创新的技术樊篱

  在《2006年全球CEO调查》显示,超过75%的CEO表示,协作和建立合作伙伴关系对创新必不可少。协作范围不仅仅是传统意义上的内部机构,还包括超越公司边界的外部机构,尤其是商业合作伙伴和客户。但现状是,大部分公司的协作效果并不令人满意。“目前企业的协作程度与CEO的期望之间还存在30%的差距,”徐颖说。

  对CIO而言,协作创新的最大障碍在技术层面。他们迫切需要创建一个鼓励知识与信息共享,跨越地域、时空、公司边界的环境和基础架构,使协作成为一个公司商业策略的完整部分。其中,采用开放的架构和协作技术有助于企业冲破协作创新的技术樊篱。周国祥表示,团队工作、即时消息、IP电话、通信仪表板等协作技术能在提高生产率的同时加速创新思维,而基于开放、通用标准的基础架构则让协作变得更容易。如SOA掩藏了每个公司IT环境的底层技术复杂性,能够降低连接和外部协作的成本。

  为消除安全顾虑,CIO还需要在外部协作与信息安全之间作出平衡。他们必须具有技术和流程方面的专业知识,并建立一个全球性的知识产权系统,从而帮助CEO决定应开放并协作哪些部分,应保留哪些产权。

    先做业务领导 再做技术专家

  该研究还确认了CEO对IT的特殊关注:接近80%的CEO表示“商业与技术相结合”具有“极高的重要性”,但只有不到一半的CEO认为他们的组织“集成到了一个相当的程度”。因此,IT组织越来越需要具有“混合”技能,把对业务的理解和对技术的思考结合起来。

  徐颖指出,要发掘企业的创新潜力,就必须将技术专业能力与商业和营销洞察力整合在一起,简单地安装新硬件或推出新应用是不够的。作为个人,CIO要学会“先做业务领导,再做技术专家”,以企业与市场需求为依据对新技术进行提前评估,再把这些知识集成到企业的战略规划中去。作为一个组织的领导者,CIO需要积极培养商业与技术自然结合的企业氛围,这意味着为IT部门灌输更多“混合”的商业技能。

  为了与业务更紧密地结合,CIO的最大挑战在于确保IT系统的高可用性。周国祥强调,维护系统高可用性体现在IT的多个环节中,CIO需要围绕这些环节进行管理,关键是优化相互间的集成管理、建立端到端的体系结构衡量和标准管理体系,以提高IT治理的成熟度。他表示,“安全的架构、严格的流程管理、数据的准确性和严密性都是IT治理所关注的重点”。 

转载于:https://www.cnblogs.com/snake-hand/archive/2006/11/29/2452491.html

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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