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# ADM 操作模型的業務層
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商業層構成 ADM 操作模型的策略基礎。生成式 AI 正在轉型業務策略、利益相關者角色和關鍵領域，例如企業架構、報告、管理和預算。

**策略和主要利益相關者**

ADM 操作模型包括內部和外部利益相關者，專注於使業務策略和目標與組織操作和成果保持一致。傳統上，這些利益相關者優先考慮應用程式可靠性、發行速度、營運效率、降低成本和應用程式合理化。

從傳統方法轉移到 AI 增強型程序時，利益相關者角色和優先順序會發生下列重要變更：
+ **策略重點** – 從成本管理轉移到價值建立和創新。
+ **協作決策** - AI 驅動的洞察有助於跨職能策略。
+ **敏捷回應能力** – 更快速地適應市場變化和使用者需求。
+ 以**客戶為中心的方法** – 增強對使用者體驗和滿意度的關注。
+ **持續學習** – 強調 AI 讀寫能力和持續技能開發。

這些變更會在業務和服務整合層的各個層面漣漪，影響下列關鍵領域：
+ 企業和 IT 架構
+ 儀表板和報告
+ 控管、風險和合規
+ 預算和預測

**企業和 IT 架構**

下表針對與企業和 IT 架構相關的關鍵問題，提供目前狀態和對應的未來狀態與生成式 AI。


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| **目前狀態** | **生成式 AI 的未來狀態** | 
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| 手動建立和更新架構文件 | 自動化架構文件和檢閱 | 
| 架構變更的靜態影響分析 | 架構變更的即時影響分析 | 
| 修正不常更新的藍圖 | 因應市場變化的自適應藍圖 | 
| 架構概念的技術術語密集溝通 | 適用於架構概念的 AI 驅動自然語言界面 | 

**儀表板和報告**

下表針對與儀表板和報告相關的關鍵問題，提供目前狀態和對應的未來狀態與生成式 AI。


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| **目前狀態** | **生成式 AI 的未來狀態** | 
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| 具有一般洞見的靜態儀表板 | 具有使用者特定洞見的即時自適應儀表板 | 
| 被動問題管理 | 主動解決問題的預測分析 | 
| 資料存取的技術查詢語言 | 非技術利益相關者的自然語言查詢 | 
| 手動報告產生和金鑰效能指標 (KPI) 追蹤 | 自動化報告產生和智慧 KPI 建議 | 

**控管、風險和合規**

下表針對與控管、風險和合規相關的關鍵問題，提供目前狀態和對應的未來狀態與生成式 AI。


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| **目前狀態** | **生成式 AI 的未來狀態** | 
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| 手動政策檢查和合規稽核 | 自動化政策檢查和合規監控 | 
| 根據歷史資料的定期風險評估 | 具有早期警告和緩解策略的智慧型風險評估 | 
| 靜態合規文件 | 動態合規文件產生和更新 | 

**預算和預測**

下表提供目前狀態和對應的未來狀態，以及與預算和預測相關的關鍵問題生成式 AI。


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| **目前狀態** | **具有生成式 AI 的未來狀態** | 
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| 歷史資料型手動成本建模 | 根據歷史資料進行預測性成本建模 | 
| 定期資源配置調整 | 即時動態資源配置 | 
| 由於時間限制，案例規劃有限 | 預算評估的自動化案例規劃 | 
| 主觀專案優先順序 | 符合業務目標的智慧型專案優先順序 |