哈囉大家好，今天是day14，向各位報告今天的影片進度:

以下說明如何在公司的某種任務/業務流程導入ML:
公司存在某種業務只交由一人負責，那麼可能發生的問題是:部門無法擴大，因為專業技術掌握在一人手中，且當此人一離職便無人能接；可能無法在時間內達成需求，因為只有一人。

為了解決一人負擔所有業務的問題，成立了團隊或是部門，他會有的缺點是:花了不少邊際成本去服務所有的使用者；組織被套牢。

當由多人的部門去解決一任務流程時，便開始會發現一些能被取代的重複或是一般流程，於是我們開始做數位化的動作，我們通過數字化使核心流程自動化，但是當部門花太多時間在數位化的同時，你的競爭者也嗅到這個商機並開始蒐集資料來調整他們的工作步驟。

數字化之後，我們開始考慮大數據和分析。我們要做的就是測量一切關於您的內部運營和外部用戶。這是暫停和重申您對成功的定義的好時機，並調整我們在數字化中描述的演算法。 我們通過數字化使核心流程自動化，這意味著我們現在可能提取出令人難以置信數量的數據。有了這些新數據，我們可以重新評估我們的原始定義，然後說：「我們認為用戶想要A，是真的嗎？我們實際上是正確地服務A嗎？」這為我們提供了許多新見解。

最後，讓我們談談最後一個階段，ML階段。在這階段，我們要做的是完成我們之前討論過的反饋循環。我們將使每個模組自動化用於衡量成功與調整演算法之間。最終，這將超過人類處理在現實世界中輸入資料數量的能力。以Google來說， 我們預估Google產品的KPI將提高約10％，之所以能夠如此的原因，除了由於可以人工調整之外，還有因為ML能夠如此出色地處理每個小細節。