一、加速银行数字化转型. 1. 归还个人数据控制权. 客户数据权益的保护是一个比较复杂的问题。 传统银行通过数字化转型积累了大量数据，可供银行自身或商业团体自由使用，而客户则无法从数据带来的经济利益中获益。 随着客户越来越了解何为过度使用个人数据，银行业正面临风险，可能会失去进一步扩大其数据资产池以及与客户保持良性关系的潜在机会。 行业内解决此问题的一种方法是创建“数据帐户”，允许客户将数据当作货币存储到账户中，银行可用市场导向而决定的价格使用这些账户中的数据。 2. 数字化与绿色发展的协同. 数字技术能够推动绿色发展，但并不总是与绿色发展方向一致。 例如，数字设备和服务一直是银行业最大的能源消耗来源。
我们已经在刺激资金或社会福利以电子方式交付时验证了这一点：人们安全和全额地得到了应得的补助，这使得他们能更好地支持自己的家庭。 我们必须从今天起就帮助那些需要帮助的人，确保世界在这场疫情之后变得更强大和更具恢复力。
该目标是一个“绿色分类账”，它能整合财务和非财务（“绿色”）数据，让企业考虑到业务流程各阶段的经济和环境因素，做出明智的决策。 世界经济论坛制度
论坛为中小企业和中型公司开发了一个用于自我评估的工具。你可以用这个工具深入了解自己公司的未来就绪度。该工具将为你打造定制的“未来就绪档案”（Future Readiness Profile）。
该报告分析了中小企业和中型企业在全球经济衰退中的情况和挑战，提出了提升未来就绪度的方法和机会。该报告与查询“就疫争企束坚面敏增所确纤衡甲”无关，可能是输入错误或拼写错误。
然而，尽管数字化的重要性日益增加，仍约有29亿人——超全球人口的三分之一——从未使用过互联网。这就是为什么去年世界经济论坛将领先的技术和金融公司与政府实体召集在一起，发起了EDISON联盟，致力于在2025年之前为所有人提供负担得起的数字
1. 员工技能与股价表现挂钩. 到2020年，虽然新冠疫情使大部分经济业态关闭，并迫使诸多企业改变了运营方式，但员工熟练掌握“前沿技能”的公司在2020年的股票回报率明显高于熟练度落后的公司。 报告称：“总体而言，在这动荡的一年中，能够更好地经受住疫情影响的公司正是那些投资于员工技能的公司。 员工技能熟练度与公司股票回报率有关。 Image: Coursera. 2. 提升技能能够提升员工信心. 根据是次调查对“学习者学习成果”的分析，在至少一项新技能中，获得至少一项竞争能力的学习者，在工作中会更有信心。 此外，Coursera平台上个人发展课程的入学率从2019年的3.1%跃升至2020年的5.5%。 报告指出：“随着人们逐渐适应新冠疫情，趋势正在逆转。
我们分析了42个国家和地区的236个变量，这些数据来自60多个数据源，包括公共数据库（如世界银行和世界经济论坛的数据库）、订阅服务（如GSMA和Euromonitor）、以及专有资源（如Akamai，Chartbeat和私人资本研究所）。 为了创建“数字商业”的全貌，我们将四种数字平台类型（电子商务平台、数字媒体平台、共享经济平台和在线自由职业者平台）视为衡量一个国家开展数字商业的机会的主要指标，因为这四种类型体现了独特的价值主张和主要的商业模型。 一个国家的数字营商便利度（EDDB）得分是通过特定平台的得分和基本权重得出的，如下表所示： 数字平台占总得分的50%，其权重如下： 互联网零售/电子商务：20% 数字媒体（指以数字方式提供的媒体和娱乐）：15%
以下是通过一系列讨论和访谈总结出的三个关键洞察： 1. 董事会层面的支持是确保ESG工作取得成功的首要和关键因素。 与传统的企业社会责任（CSR）相比，将ESG纳入企业经营规划以及管理ESG风险与机遇对投资者来说都是更有意义的信息。 2.
随着数据和人工智能的普及，社会正在迈入认知经济的发展阶段。 这一转型期的突出特点包括效率更高，决策能力更强，以及人机之间形成共生关系。 这个时代既给中小企业带来了前所未有的机遇，也提出了独特的挑战。 要想顺利过渡，企业需要掌握海量的前沿数字化知识，不仅在IT架构方面，更包括企业及其生态系统的认知化转型。 中小企业在全球经济中发挥关键作用，许多国家中，超过 90%的公司 都是中小企业，它们也贡献了全球 约70% 的GDP。 一种专门服务中小企业的新型咨询能够带来机遇，助力这些较小的企业在认知化转型中充分利用潜能。 中小企业在认知经济中面临的挑战. 中小企业往往深植本地社区，在技术进步和社会可续及负责任发展中发挥重要作用。
我们每天都为更好的工程工具能够加速能源转型而感到非常振奋。 “只要你在成长，不坚持你原来的计划也没关系” Chrissa Mcfarlane， Patientory 创始人兼首席执行官
在美国，有两项工作关于推出数字美元的调查工作正在进行。数字货币倡议正在与波士顿联邦储备银行合作研究以创建理论上的央行电子货币。麻省理工学院媒体实验室的研究社区 DCI表示，其“自2016年以来一直在研究安全、负责任地发行央行电子货币的必要步骤。
两家公司都利用技术来简化和加快学生获得贷款的过程。 通过简化流程并消除“中间人”，公司能够提供更低价、更简便的财务援助服务。而其他公司，如Future Fuel则专注于建立基础设施，使企业、平台提供商和用户更容易偿还学生贷款并进行再融资。
日本政府正准备在2023年春季之前为公司引入一个不通过银行账户的数字化工资支付系统；根据最近的一项调查，只有30%的公司正在考虑使用这一系统；与其他亚洲国家相比，日本在实现无现金社会方面进展缓慢，但它希望能改变这种状况。
首先是连接网络；现在我们在研究全球连结，接下来要做的是身份认证。 谈及金融服务，我们更倾向于认为我们身份的证明始于诚信部门或是银行，这是建立一个诚信记录过程中至关重要的一步。 但是，这一点很重要：身份认证和金融服务交织在一起。 全球范围内有 11亿人 没有记录在案的身份证明的文件，如果我们想要正确理解财务方面的问题，那么这个事情必须要得到解决。 这完全是在可能的范围内——现有的技术可以帮助获取身份，从而能实现金融包容。 几乎所有的政府部门都认可身份包容性带来的好处。 这是一个 经常被引用的事实 ：身份包容度每提高1%，能够实现GDP3.6%的增长。 因而，到2030年，为每个人提供合法的身份是 可持续发展目标 的一部分，这并不奇怪。 但是我们应该如何实现这一点呢？ 首先我们要克服一些误解。
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。
俗话说，先学会走路，才能学会跑步。 事实证明，在AI（人工智能，英文全称artificial intelligence）技术的部署方面，这一原则同样适用。 到2030年，AI可以为全球带来15.7万亿美元的增长。但是这项技术的实施和管理是一项全球挑战。 世界经济论坛正在与行业专家和商业领袖合作开发一套AI工具包，该 ...
它使人工智能更加灵活、快速和强大。 对于一些系统来说，它可以以超过95％的精度运行。 对于那些运行不精确的系统，”深层神经网络“的算法模型又使得程序员很难找出其中的原因。 神经网络创建了大量的宏观准则，导致现在也没有预设的编程模式可供备选了 。 加州大学伯克利分校的项目合作者Trevor Darrell说，“深度神经网络的算法模型擅长处理的是视觉和语言任务（如自动翻译），因为计算机能够从大量的数据中学习。 正因为如此，我们也很难直接从中提取和解释算法结构。
数据驱动型企业级无代码技术能够创建一个完整生态圈。企业可以将所有旧版系统上的信息迁移到单个无代码平台上，并将跨越各种不同类型应用程序与软件所产生出来信息放置在单一数据标准体系下，以便更好地管理它们。集成的旧版系统成为了树根，帮助生成
过去数年间，深度学习帮助科学家在计算机视觉、语言识别和文字处理等大多数领域取得了20%-30%的效果进步。 这是人工智能史和计算机科学史上跨度最大的进步。 深度学习的成功，要归功于“软”、“硬”两大因素。 “软”指的是算法的进步。 直到几年前，受制于旧算法的局限性，我们只能训练较浅的神经网络，浪费了大量原始数据。 如今，改进过的算法让机器可以深度挖掘数据，构建数十层、数以亿计的虚拟突触，形成神经网络。 “硬”指的则是图像处理单元（GPU）硬件能力的跃升。 现在，业界所有的深度学习训练都通过英伟达公司生产的GPU显卡实现。 该公司GPU芯片的计算速度，是其他类似产品的100倍以上。 原先利用中央处理器（CPU）芯片算三个月的数据量，利用同类型GPU只需要一天。
本文采访了14位创业者，分享了他们创立自己的公司的过程和心得。从目标、机会、团队、资金、市场、创新等方面，他们提供了有价值的建议和案例。
想想企业会计及其两个主要的衡量系统，即美国公认会计原则和国际财务报告准则，二者都提供了一个普遍理解的、合理的、可核实的方法，并跨越了国界和管辖区。
研究人员正在设计专用硬件，例如新的加速器、性能大幅提升的3D芯片，以及新的芯片冷却技术。 芯片制造商Nvidia声称，其新型“ 超级芯片 ”在运行生成式人工智能服务时，可将性能提升30倍，同时能耗降低25倍。