数字化助力决策，智能决策影响管理在这一阶段，模型的训练逐渐成熟，基于企业经营数据可以开始产出“决策”。由于这时模型的正确性还无法完全验证，因此这些“决策”更多以“建议”形式提供给企业的各个管理层级作为参考。这个阶段的难点是如何要求各个层级的管理者参与到这些“建议”的使用和迭代中来。一方面，制定决策原本就是企业各个管理者的重要工作，某种程度来说智能决策是在削弱其价值；另一方面，管理者的很多决策是基于经验和主观判断，而智能决策更多是基于数据，两者之间有天然的鸿沟。这就需要高层的管理者从组织文化、管理制度以及考核方法等多个层面进行体系化的建设，才能保证这一阶段的顺利进行。通过管理者对智能决策的使用和迭代，模型的成熟度进一步提升。在这个阶段后期，模型已经可以针对部分前线工作给出正确的决策。这时就需要通过技术研发，提升前线职能工作的自动化程度。比如通过无人配送落地配送策略；通过工业机器人落地加工策略等。
在此次发布的研究报告中，数据统计结果显示：现在许多受访者将修复能力作为安全有效性的一个关键指标。亚太区48%的安全带领者认为应该将网络安全的重点专注于修复时间而非检测时间。另外一项管理咨询公司科尔尼(。Kearney)在2018年发布的一项调查结果显示，对于一家大型企业而言，如果可以近乎实时检测到网络安全漏洞，大约会遭受433,000美元的损失；但是如果检测时间延迟超过一周，这一数字将会增加三倍，平均达到1,204,000美元。“思科的安全理念倡导对网络安全的可视化，要了解洞察这个网络里发生的一切，能够在不破密的情况下，就发现某个网络节点可能有病毒入侵。没有对网络所有的信息的了解，也是没法做出真正的网络安全的。”曹图强强调，思科的IBN正在从网络管理的角度，通过更快速的侦测和更有效的补救，以保障网络是安全和有效的。早在2018年发布的思科第二轮基于意图的网络创新中，包括在数据中心领域，思科网络保障引擎(CiscoNetworkAssuranceEngine)能够对整个网络进行持续性验证，确保即使在网络发生重大变化时，业务也能不受影响，继续平稳运行；而在园区和分支机构网络领域，思科DNA中心状态感知模块。
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