AI in Pharma. Afraid to Fail?

Sci-Tech R&Dで収益性のあるデジタル変換への基盤を構築する

ホワイトペーパー サムネイル人工知能。マシンラーニング。ビッグデータ。今後の10年間で大企業の70%はデジタル化による組織の変革を目指すものの、そのうち30%しか成功しないと予測されています*。

AIの過剰なブームを乗り越え、デジタル化した世界で発見を加速するにはどうしたらいいのでしょうか?デジタル化に関するCASの専門家から得た知識を活用してデータとデジタル変革の成功に向けた明確な道筋を見つけましょう。CASのデータ分析専門家は、数十年間にわたり人間のインテリジェンスを活用してカスタムデータセットのモデリングを行い、知的財産と特許の分野を導き、企業にインテリジェンスを提供してきました。弊社の予測分析と化学研究開発技術ソリューションをご覧になれば理解していただけます。 

この報告書では数件のケーススタディを紹介し、実用可能なAI分析を活用して成功するデジタル変革フレームワークを構築する際の課題とチャンスを明らかにします。

弊社のデジタル変革に関するホワイトペーパーをダウンロードして、どのようにCASが貴組織のデジタル変革戦略推進のお役に立てるのかをご確認ください。

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* McKinsey Quarterly、2017年2月