3. 与所有系统性变革一样，嵌入是核心目标：
如何利用人工智能成功解决反洗钱问题只是说明为什么将数据投入使用首先是一个平衡问题的例子之一：当大爆炸方法失败时，由授权团队实施循序渐进的敏捷举措才是成功将人工智能转变为驱动转型力量的关键。新技术可以作为概念验证而长期存在。但只有当底层流程（包括系统、人员和组织）自我改变时，才能产生全面影响。
在研究与数据相关的机会时，如果不 多米尼加共和国电报数据 考虑适当嵌入日常流程，则可能会忽略影响的程度。在这个领域，最终目标应该是让当前的流程所有者（在业务中心数据团队的支持下）掌握正确的方法来推动他们自己的流程转型。
此类方法可以采取多种不同的形式。首先，要确保这些团队具备足够的能力，能够根据所需的工业化 KPI 了解他们的活动，并衡量一段时间内的趋势。下一步很快会成为挖掘流程以发现效率低下或一致性问题，并在利用预测洞察的潜力之前进行根本原因分析。总体而言，这些数据技术（从基础到高级）只有得到流程所有者的认可并嵌入到日常活动和系统中才能发挥其全部潜力。消除人工智能计划和业务计划之间的隔阂，并迫切希望获得短期、切实的影响，是成功的关键之一。
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