這些「機器人顧問」以演算法為基礎，做出投資理財的建議。不只如此，在資料爆量成長的現在，許多以資料驅動做成的決策，人工智慧也能扮演比以往更吃重的角色。這麼說來，原先企管顧問的工作，也將由機器人代勞了嗎？
機器學習與人工智慧如何融入企業現有的資料能力？組織裡運用資料科學的方式可分解成三種能力：「了解商業」，問題並分析資訊，以做出決策；「產品資料科學」，打造能改善產品的演算法與系統；「研發」，使用資料開發新產品。
人工智慧聚焦在「智慧」上，並追求極致的完美。研究顯示，這就是為什麼大部分的人不信任人工智慧。因為人工智慧雖有強大的思維能力，卻沒有感受能力。換句話說，它能為你做出最佳選擇，卻無法照顧你在過程中的感受。
數據資料大幅增加、演算法有極大的改善、電腦硬體功能愈來愈強大。上述這三個因素，使得人工智慧目前如此受矚目。
人工智慧、物聯網、大數據等以資料科學為基礎的數位技術快速發展，讓人們既興奮，又焦慮。《哈佛商業評論》全球繁體中文版11週年慶國際論壇的「交流座談」單元，由總編輯楊瑪利擔任主持人，和與會三位講者：麻省理工學院連接科學和人類動力學實驗室主任山迪．潘特蘭（Alex “Sandy” Pentland）、人力顧問公司美商宏智（DDI）台灣區董事總經理李岳倫，以及清華大學工業工程與工程管理學系教授簡禎富，一起與台下的觀眾互動。與會者如何看待「資料革命」帶來的管理挑戰呢？
台灣中小企業利用跨境電商的情況，令人困惑，僅有48％中小企業已經開始發展跨境電子商務。計畫主持人中山大學資訊管理學系教授暨電子商務研究中心主任梁定澎接受本刊專訪，分析台灣中小企業為何在跨境電子商務投入腳步遲疑的原因。
