实时追踪：. 监管科技（RegTech）或许可以减少新兴技术带来的不确定性。. 通过使用数据分析、人工智能、机器学习以及分布式账本或区块链等技术，监管科技可以帮助简化监管流程、提高合规工作效率。. 随着各国技术的不断快速发展，监管科技可以成为服务于 ...
AI已经可以用来管理欺诈和网络安全威胁， 38％的高管将这一功能视为部署AI技术的关键。 例如，AI可以识别未经授权的网络连结，并识别软件的恶意行为。 2. 将培训转变为机会. 为了使公司能够为大规模部署AI技术做好准备，他们需要做的不仅仅是提供培训机会。 员工必须能够以不断提高绩效的方式使用所学的新技能。 提升团队的多样性，在整个企业中整合具有技术性技能和非技术性技能的员工。 经过整合，团队成员们不仅可以就AI的相关挑战进行协作，还可以决定AI能够解决哪些问题。 2020年人工智能对组织的重要性排名 Image: 普华永道. 3. 应对风险并承担责任.
数据4.0——重新思考数据驱动型经济的规则. 公司将需要在人的层面上将数据制度化，迎接崛起的新挑战，并且必须推动数据驱动经济的发展，以实现向善的变革。. 虽然许多日常生活和经济活动在疫情期间的某个时刻陷入了停顿，但数字、技术转型并没有停止 ...
消费不会消失，但是可以变得更加负责任. 数据是激发循环经济潜能的关键. “大数据”、“人工智能”、“供应链”。. 这些商业领域的术语和热词正在逐渐进入我们每一个人的日常生活。. 虽然这些词在商业领域已经被反复提及，但是今天我们依然有必要 ...
而“治理原则”则是企业设定目标、创造可持续价值的重要基础。 明确目标后，便可以围绕目标，寻找具体路径与方法。 2021年中国环境社会治理夏季圆桌会
“生态系统生产总值(GEP)可为决策者提供清晰而有说服力的证据，帮助他们了解生态系统服务的货币价值。 它也可作为评估政府政策和绩效、土地利用和基础设施规划的指标。
在很多国家，大概有40%-50%的人在这一生的某个时间点，被告知这一噩耗。. 但是，你再想象一下，你的医生告诉你，他们可以通过一系列的测试来检查你的基因病最终确认哪些药物对你最为有效。. 这边是精准医疗——使用病人的基因、环境和行为信息来诊断和 ...
环境、社会和治理（ESG）正在逐渐成为企业创造长期价值的发展共识。. 世界经济论坛倡导利益相关方（stakeholder capitalism）理念长达半个多世纪。. 2019年夏发起 “利益相关者通用指标”倡议，推进顶尖企业ESG披露实践和促进可持续报告全球体系的系统性融合 ...
人工智能、机器学习和自然语言处理可以根据这些数据进行诊断评估，为早期干预提供新的可能性。 增强现实和虚拟现实技术能够模拟病人可能会遇到的生活场景，基于这些技术的游戏可以获取患者在这些场景下真实的行为和反应，从而帮助医生更准确地诊断 ...
精准医疗. 医疗保健正迅速发展成精准医疗，其通过对遗传基因的洞察和技术的进步，加深人们对人体生理学的了解。. 目前所采用的“一刀切”的方法可能产生意料之外的副作用，而精准医疗则有助于减轻医疗护理给病人带来的不必要的痛苦，同时还能通过洞察 ...
技术的进步提高了我们的预测能力，同时也使预测未来更加复杂；. 为了克服这个问题，我们必须改变对未来以及自身在其中的位置的理解。. 当前，我们处在预测技术的黄金时代的黎明期。. 由庞大的计算机驱动的数十亿精密算法使预测者得以处理越来越多的 ...
世界经济论坛发布的2024年 《十大新兴技术报告》 列出了今年最具影响力的新兴技术。. 这份技术清单涵盖了人工智能加速科学研究的方式，重点关注健康、通信、基础设施和可持续发展等领域的应用。. 驱动科学发现的人工智能、碳捕获微生物和弹热制冷技术均 ...
如下一系列的策略和方法可以帮助成功的领导者在道路不明确的情况下继续前进。 打破 僵局 。 想象一下一位积极的投资者可能会对你的公司有什么看法，从而以新的方式思考你的公司。
2023年最重要的十项技能. 在2023年最重要的技能当中，认知类技能位居榜首。 与其他技能相比，越来越多的企业认为分析性思维是劳动者的核心技能，受访企业认可的核心技能中平均9.1%是分析性思维。 创造性思维排在第二位，领先于韧性、灵活性和敏捷性，动机和自我意识，以及好奇心和终身学习这三种自我效能。 后者体现的是劳动者适应职场波动的能力。 世界经济论坛管理委员会成员Saadia Zahidi在接受 Radio Davos播客 关于《2023年未来就业报告》的采访时表示：“企业越来越关注拥有分析性思维和创造力的人。 “不过，拥有领导力和社会影响力以及与他人合作的能力也变得非常重要。 这些都是我们之所以为人的特质，是使我们能够相互联系，并在职场进行创新创造的特质。
向最不发达国家提供性别平等的贸易援助比重已经从17%上升到40%,其中面临一项挑战——建立监测和评估系统，其数据和指标用以充分评估对妇女以及对这一项目发展的长期影响。
通过将技术和数据科学置于行业决策的核心，我发现我们可以通过改进预测和自动化决策来更好地满足消费者需求。 自2014年成立智能零售平台Nextail以来，我们就确立了我们的使命，那就是让零售世界变得更美好、更可持续。
电子商务的兴起使得人们需要人工智能（AI）提供更快、更高效的物流解决方案。借助复杂的算法和机器学习技术，人工智能可以帮助电子商务平台分析大量数据、优化定价策略并提高客户满意度和忠诚度。
货币政策. 在低失业率时期，企业招聘相对更难，迫使其提供更高的工资，而这可能会对通货膨胀形成助推。. 新冠疫情大流行之后，美国出现了劳动力的严重短缺问题，而在此期间我们可以看到， 美国人的工资涨幅 大幅提升，自2022年3月以来一直保持在6%以上 ...
您的“好工作战略”指出了一些关键步骤。比如，需要慷慨地投资于人，以适当设计工作，从而实现高生产率。无论是在处理电话咨询的中心，还是在零售商店或医院，这一战略都十分有效。您能够再为我们具体介绍一下“好工作战略”吗？
生成式人工智能将发挥关键作用，帮助实现许多常规流程的自动化，使顾问能够将更多时间投入到个性化咨询中。同时，AI还可以通过实时提供有价值的见解并自动生成定制建议来简化顾问的工作。
碳中和与净零有什么区别？. 碳中和组织会做出承诺来评估自身产生的二氧化碳排放量，同时试图减少这些排放，同时通过减少其他方面的排放或从大气中消除同等数量的二氧化碳来弥补自身的二氧化碳排放量。. 这种平衡做法被称为碳抵消，可能的做法 ...
关键在于，我们要认识到数字化本身并不是一个环境问题，但它也会有巨大的环境影响——这取决于我们在日常工作中如何对待数字流程。 为了说明“暗数据”情况的严重性，我们提供了以下例子——实际上，数据中心（占人类产生的二氧化碳的2.5%）比航空业（2.1%）的 碳足迹更大。 为了说明这一点，我们创建了一个工具，可以帮助计算一个组织的 数据碳成本。 通过我们的计算，一个有100名员工的典型的数据驱动型企业，如保险、零售或银行，每天可能会产生2983GB的暗数据。 如果他们将这些数据保留一年，这些数据的碳足迹类似于从伦敦到纽约飞行六次。
当人们需要帮助的时候，他们往往被自己的担忧所困扰，而不能完全认识到那些准备帮助的人的亲社会动机。 所以寻求帮助者和潜在帮助者对同一事件的考虑可能存在持续的差异。 为了测试这个设想，我们进行了几个实验，在这些实验中，人们直接与对方互动以寻求和提供帮助，或者想象或回忆日常生活中的这种经历。 我们总是观察到，寻求帮助者低估了陌生人甚至是朋友帮助他们的意愿以及帮助者事后的积极感受，而高估了帮助者的不便感受。 这一模式与斯坦福大学心理学家Dale Miller的研究是一致的。 他的研究表明，当我们思考是什么激励了帮助者时，我们倾向于运用一种更悲观、更利于自身利益的人性观点。 毕竟，西方社会倾向于重视独立，所以要求别人不遗余力地为我们做一些事情可能看起来是错误或自私的，并可能给帮助者带来一些负面的体验。