通过利用企业资源规划（ERP）系统以及会计师和数据分析师的专业知识，我们可以加快转变。ERP数据潜力巨大，可以让企业为可持续发展做出贡献，并让我们加速走向更加绿色的未来。这种转变要求财务部门在可持续发展管理中发挥越来越重要的作用。
2021年发布“GLASS绿净计划”，承诺2050年（挑战2045年）前实现产品全生命周期的碳中和目标。该计划中包括打造绿色供应链、制定绿色采购标准、建设零碳工厂、提高智能新能源及节能汽车占比、提供回收方案、投资清洁技术等措施。
从智慧工厂、自动驾驶汽车，到个性化医疗，再到其他领域，这场革命正利用人工智能、物联网、机器人和大数据等技术，打造效率更高、响应速度更快和适应性更强的互联系统，以更好地满足人类需求。
除了人工智能之外，由一系列新兴科技组成的图谱能够深入企业运行的各个领域，其中最先受益的将是高科技中小型企业。国际管理咨询公司德勤在其一系列“趋势变化指数”（Shift Index）研究中指出，信息时代的技术发展将显著提高企业生产力和互联网普及程度
本文介绍了中国工业领域企业场内清洁能源转型的关键角色，分析了工业储能的市场前景和挑战，以及三位专家的洞察和案例。文章还提出了建议，包括加强储能政策支持、优化储能融资模式、提高储能技术水平和规划能力等。
国际可持续发展准则理事会（ISSB）发布一套准则，对全球未来几十年制定可持续发展报告提出了要求。这些准则要求公司承担更多责任，披露气候变化对其业务的影响，并与140多个国家的财务会计做法方向一致。
为了弥合企业在数字发展就绪度上的差距，一类新型的中小企业咨询可以助力较小的企业充分释放数据潜能。 这类咨询可以利用全仓杠杆上的专业知识、资本和数据，为非竞争关系的中小企业提供新办法。
它还基于客户需求开发了一系列新型绿色金融产品，形成了一个绿色数字供应链金融产品矩阵，其中就包括绿色采购贷款。 中国的大部分债务融资预计仍将继续由银行来提供。
为了实现可持续食品的未来，Oisix ra daichi致力于打造从采购到配送的全供应链系统，以解决与食品有关的问题。 该公司表示，ESG意味着合理识别与环境和社会问题有关的机会和风险，并在公司管理战略中考虑这些问题。
世界经济论坛 新领军者 企业共同探讨了第四次工业革命所需的商业模式、技术及可持续增长战略。 新领军者奖项旨在表彰在可持续性、数字颠覆及敏捷业务治理方面取得卓越成就的企业。 创新先锋论坛于 2 020年 11月16-20日 举行，议题将围绕从疫情中迅速恢复所需的创新展开。 此刻，企业的前瞻性与创新性比以往任何一个时刻都要关键。 从企业对地球与社会的影响到如何参与建设一个更美好的未来，世界经济论坛的新领军者企业正在探索新型商业模式、新兴技术以及可持续增长战略，这些也在 第四次工业革命 中发挥了至关重要的作用。 论坛的新领军者奖项表彰了三个组织，它们具有在可持续性、数字颠覆及敏捷治理等领域创造真正长期变革的潜力。 您读了吗？ 关于创新先锋论坛，你应该知道这些. 新领军者在变化时期是如何勇于创新的.
中小企业（SMEs）在推动社会、环境和经济积极变化方面所做的贡献往往会被忽视；事实上，与其规模相比，中小企业对当地和全球经济的影响非常大；在本文中，我们重点关注几个利用韧性和速度适应市场并取得成功的中小企业。
创新——包括新兴技术和前沿技术——对于扩展解决这些问题的方法至关重要。例如，在卢旺达，每100万人中只有一名放射科医生。在AI驱动的放射学评估表现优于受过培训的专业人员进行的放射评估时，我们有能力让高质量的评估覆盖到更广泛的人群。
家族企业应当以与其核心价值观和长期目标相一致的明确可持续发展愿景为起点。这一愿景经由企业高层至普通员工的所有利益相关者共同传达与接纳，以确保对可持续实践的共同目标与一致追求。
利用最新的太阳能、电池、轻质复合材料和航电技术，高空平台通信系统（HAPS）系统有望提升通信和观测能力。 HAPS系统通常以气球、飞艇或固定翼飞机的形式在距地面约20km的高度飞行，其连通性、覆盖范围和性能超越地面塔和卫星，在全球偏远地区尤其如此。
人力数据系统将不同来源的人力资源数据汇聚在一起，能够帮助员工了解为取得工作成果需要做到什么，以及如何为公司更大的目标做出贡献。 Ian White 是人力资本分析平台 ChartHop 的首席执行官、首席技术官和创始人。
通过区块链技术，我们可以对数据进行加密和共享，以便客户和供应商获得交易的实时记录。 通过应用物联网技术，能够达成精简供应链与减小风险的目标。 保证库存准确性，减少营运资金需求，企业从此能够实现真正的实时生产。
首先，部署成本更低的减排解决方案。目前，全球每年排放的温室气体超过550亿公吨。然而，到2030年，成本相对较低的解决方案（每公吨气体的减排成本低于20美元）有可能每年减少多达190亿公吨的温室气体。 相关示例方案包括提高能源效率、减少化石燃料开采过程中的甲烷排放以及停止森林砍伐。
制造业一直在努力利用最新的技术突破，不懈追求提高自动化程度、增强运营透明度并加快产品和技术开发。 生成式人工智能，特别是大型语言模型（LLMs），如ChatGPT，是目前在制造业内崭露头角的 范式转变 。
每小时的薪酬差距，足足高达10美元。这造成的结果就是，开市客能够用宽松的方式运营。当你去开市客的时候，你能够看到比在其他地方更多的员工。或许你会产生疑问，招募这么多的员工，怎样才能实现利润最大化？这对公司有什么好处？但其实原因很简单。
由于采用了自动化建模且不需要人类干预，平台消除了对人工建模的需求，同时也能够灵活适应前端业务团队所面临的变化和提出的新要求。 无代码平台的好处：时间-成本效益以及可协作性. 速度。 无代码意味着更快的开发周期和更少耗费于调试的时间。 由于数据驱动的无代码技术可以适应任何前端业务的新变化和新功能要求，它们显著缩短了交付应用程序和软件的时间。 在新的工作流程下，传统软件开发所需要的一到两年被大大缩短至三到六周。 降低成本。 无代码使非IT人员（包括前端业务团队、运营人员、经理和初级工作人员）也能够根据其特定需求定制工作流程和构建应用程序，减少了聘用昂贵的高级IT人员的必要性。 高级IT人员作为稀缺人力资源往往难以雇用，因此无代码平台也缓解了企业中昂贵的技能与资源瓶颈。 推动协作。
前者包括“确定项目或运营的资源需求，管理预算或财务”，而后者主要涵盖“解释法规、政策或程序，并培训他人进行运营或熟悉工作程序”。 相比之下，大语言模型可以将软件开发人员28.7%的任务实现自动化，使43.2%的任务得到增强。
人工智能需要大量计算能力，而生成式人工智能系统完成一项任务所需的能量，可能已经是专门针对某一任务的软件的 33倍。 随着人工智能的普及并进一步发展，训练和运行这些模型将推动全球数据中心数量及相关能源消耗的指数级增长。 这将给 本已紧张的电网带来越来越大的压力。 生成式人工智能模型训练的耗能尤其高，比传统数据中心活动消耗的电量要多得多。 正如一位人工智能研究人员所说：“人工智能模型到了部署阶段时，更是必须始终保持开机状态。 ChatGPT就从来不会关机。 像构建ChatGPT所用的大型语言模型，其复杂程度正不断增长，也侧面印证了人工智能对能源的需求正不断增加。 据估计，训练一个像GPT-3这样的模型 将耗费近1300兆瓦时（MWh） 的电力。 这大致相当于 美国130户家庭 一年的用电量。
没有任何一个单一算法，可以将多个易变变量与多维经济预测模型结合起来，并适用于所有投资者。 对机器人、算法、AI的过度期望，可能是未来金融市场的致命软肋。