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駐場？倒追？從用戶視角看券商數(shù)字化與財(cái)富管理轉(zhuǎn)型之路

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在當(dāng)前行業(yè)同質(zhì)化競爭內(nèi)卷情況下，券商企業(yè)利潤下滑，客戶投資體驗(yàn)下降，這種情況下，如何做好券商轉(zhuǎn)型？如何做好差異化發(fā)展、個性化服務(wù)、精準(zhǔn)化運(yùn)營？這篇文章，作者從產(chǎn)品、服務(wù)和科技層面給大家解釋一下。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
再談人力資源管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型怎么做？以及常見問題總結(jié)

再談人力資源管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型怎么做？以及常見問題總結(jié)

之前文章《人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型總結(jié)：關(guān)鍵問題、核心要素及能力框架》主要是厘清企業(yè)人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵問題，以及準(zhǔn)備要素，這篇文章進(jìn)一步談?wù)勅肆Y源數(shù)字化轉(zhuǎn)型怎么做？以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要注意的問題。
農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化，如何完成增鏈、強(qiáng)鏈、補(bǔ)鏈？

農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化，如何完成增鏈、強(qiáng)鏈、補(bǔ)鏈？

本篇文章主要是討論了農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化的重要性，包括其定義、發(fā)展模式、實(shí)施路徑，并深入剖析了全產(chǎn)業(yè)鏈存在的問題和發(fā)展重點(diǎn)。
AI人工智能
AI+數(shù)字化，想象力的極限在何方？

AI+數(shù)字化，想象力的極限在何方？

本文深入探討了AI與數(shù)字化結(jié)合的極限以及在企業(yè)應(yīng)用中遇到的挑戰(zhàn)。文章首先介紹了GPT-4版本的強(qiáng)大功能，隨后分析了AI在企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的同質(zhì)化現(xiàn)象，并提出了三個全民性問題：科學(xué)素養(yǎng)的缺乏、創(chuàng)新思維的不足和解決問題能力的薄弱。作者提出了兩個AI應(yīng)用的線索，即用AI建模解決策略問題和用AI改善客戶服務(wù)，為企業(yè)提供可行的思考方向。
業(yè)界動態(tài)
農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)如何推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化？

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)如何推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化？

本文主要介紹了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)如何推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的過程，以及農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的各種特性和優(yōu)勢，同時指出農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)在未來的發(fā)展趨勢和應(yīng)用前景。
不到萬不得已，千萬別做企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

不到萬不得已，千萬別做企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

本文討論了企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨的真實(shí)挑戰(zhàn)，通過實(shí)例分析了某些傳統(tǒng)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上的成功經(jīng)驗(yàn)，強(qiáng)調(diào)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)當(dāng)以業(yè)務(wù)需求為核心，務(wù)實(shí)推進(jìn)。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型：證券公司市場化經(jīng)營思維與數(shù)字化運(yùn)營策略

數(shù)字化轉(zhuǎn)型：證券公司市場化經(jīng)營思維與數(shù)字化運(yùn)營策略

頭部證券公司已經(jīng)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上開始摸索了，并通過創(chuàng)新型機(jī)構(gòu)的設(shè)立和互聯(lián)網(wǎng)人才的招聘，在尋找符合客戶需求的運(yùn)營和服務(wù)策略。其他的中小型機(jī)構(gòu)，可以在“巨人”的肩膀上，借鑒已經(jīng)被市場驗(yàn)證過的方法論，打造適合自己發(fā)展的數(shù)字化之路。