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失序：機器人時代與全球大變革

為了解決asana專案管理的問題，作者（英）理查德·鮑德溫 這樣論述：

全球化進入4.0時代，智能技術以更個體化、更猛烈、更不可控、不可預測的特點席捲全球，引發大變革。機器人可以取代人工客服嗎？一家美國公司可以完全依賴雇用外國員工嗎？白領也會面臨失業衝擊嗎？全球化研究資深專家理查德·鮑德溫認為，伴隨著機器人時代的到來，以及通信壁壘、語言壁壘的打破，“白領機器人”與“遠端移民”發起就業衝擊，新的職業階層將會誕生。 通過歷史全球化兩個視角，作者深刻分析了機器人時代全球將會產生哪些新的變化、動亂，又會產生哪些新的反抗，政府又該如何解決，並為我們勾勒了一幅未來的基本藍圖。縱觀全球，從英國脫歐到美國大選，全球失序的範圍及影響正在擴大。未來不接受預約，舊

規則只適合舊問題，我們需要為新工作做好準備，為新經濟制定新規則，從而應對技術進步帶來的衝擊，避免全球性失序與混亂。

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人工智慧應用於專案採購契約型式的選擇

為了解決asana專案管理的問題，作者梁淑晴 這樣論述：

人工智慧的應用日益普及，企業紛紛將其引進公司內部，期望能藉此提昇管理品質，降低管理成本。選擇專案採購契約型式，傳統都是依賴人員的經驗，如果能導入人工智慧，便可以補足人工思慮不夠縝密的部分，所以本研究希望從組織策略的角度切入專案採購契約，在專案規劃階段加入人工智慧元素，一旦專案經過內部評估決定不採內部開發，而是以外部採購方式進行，則可以先從成本、工作範疇、技術困難度、風險程度、工作說明及獎勵與否等六個面向去評估，分別給予不同等級評分後形成訓練集，然後利用Weka的Naive Bayes、SMO、J48等三種演算法進行訓練後，產出專案採購契約總價契約、實價契約或單價契約的選擇模型。本研究產出的模

型準確度達95%以上，交叉訓練結果準確度也有85%以上。訓練完成的模型進行模擬數據測試，三種演算法的模型預測結果平均準確率達90%，本研究可提供專案人員判斷契約類型時的客觀選擇建議。