零售内控转型：AI时代需掌握的四大核心能力
AI 正在重塑零售内控的作业模式。往昔内控的重心在于查舞弊、挖漏洞、做审计、写整改报告，大量精力耗费在翻阅凭证、核对单据、实地巡店取证上。然而随着 AI 工具的广泛应用，仅擅长找问题的内控人员，已难以跟上当下零售业务的发展步伐。身为在零售内控领域深耕二十年的从业者，能敏锐察觉到岗位要求正在发生质的飞跃：内控不再仅仅是“事后补救”，更要提前预警风险、优化流程、助力经营。传统的能力模型亟需迭代升级。本文将剖析 AI 时代零售内控人员必须具备的 4 项核心新能力，并提供可直接落地的自我提升路径，无论是基层内控专
AI浪潮下,企业为何重蹈二十年覆辙
近半年来，大量企业将数十万、数百万乃至上千万资金投入AI。数月之后，许多企业却发现AI部署后，会议室更多了，系统更多了，数据更多了，但业务层面的变化远不如预期。那么，症结究竟在哪里？实际上，AI阶段遭遇的困境，制造业早在二十年前便已亲历。2000年前后，中国制造业掀起大规模自动化浪潮。众多工厂购置设备、采购机器人、搭建自动化产线，单条产线投入动辄数百万乃至数千万。彼时不少企业以为机器人越多，工厂就越先进，效率必然越高。然而数年后，许多企业发现设备到位后，效率并未显著提升，甚至出现设备利用率偏低、维护成本居
AI时代，最稀缺的究竟是什么？
几天前，我在公众号发文，讲述了我携AI助手出差、由AI替我做报告的经历。有位朋友后来发来截图和我探讨。我突然注意到文中有个错别字。（如下图）：另一位朋友通电话时，向我请教AI做报告的技术细节，说受那篇文章影响，他也打算用AI了。还表示赞同我对工作的取舍之道。我问什么意思？他说："台前的活，大家依然由人汇报，你却让AI上场；台后的活，大家都用AI撰文，你反倒亲自码字运营公众号，不让AI代笔。这种态度很难得。"我问他凭什么判断我没用AI，他说：读你的文字，看你敲出的错别字就知道了。停了一下，接着发来一句：看你
李飞飞最新访谈：未来十年职场分化的真相与启示
“AI教母”李飞飞与MasterClass创始人兼CEO大卫·罗吉尔进行了一场播客对话，主题为《AI教母：十年后，职场仅存两类人》。当被问及一个广为流传的观点——工业革命取代了体力劳动，如今AI将取代脑力劳动，我们该如何应对——李飞飞给出了不同的回答。她认为，工业革命并未真正自动化劳动。它提升了效率，扩大了生产规模，重塑了就业市场，却从未完成对劳动本身的自动化。而且我们不应暗示劳动缺乏智能，这个前提本身就有严重偏差。劳动的形式的确发生了变化，但人在工作中投入的判断力——工匠积累的多年经验、直觉判断，以及体
FDE：AI浪潮中的复利引擎
从本质上讲，AI更像一个放大装置，它能够将你原本就具备的能力或拥有的资源迅速放大，从而更轻松地实现规模化。然而，如果你本身缺乏根基，没有足够的积累，AI也很难无中生有地为你创造价值。因此，在AI的大背景下，我们应当不断沉淀那些天然带有复利属性的事物。过去，许多具备复利特征的资产往往需要五年甚至十年才能显现出显著的成效。而AI的出现，正在大幅压缩这一回报周期。以下列举几类典型的复利型资产：认知层：知识储备越丰富，理解新知的速度就越快，决策质量也随之提升。客户关系：老客户基数越大，复购、转介绍及交叉销售的发生
AI时代商业生存法则：拒绝被淘汰的真相
（一线GEO运营的肺腑之言：流量红利更迭刻不容缓，洞悉四次演变，把握当下机遇）深耕营销多年，我领悟到一个铁律：每一次流量渠道的更迭，都是一场行业的剧烈震荡。顺应趋势的老板，赚得盆满钵满；死守旧模式的，生意渐消，终被市场抛弃。每个时代都有其独特的盈利逻辑，绝非夸大其词。报纸广播时期｜占据版面即拥客源当年营销手段简单直接，只要拿下报纸、广播的黄金位置，客户资源基本被垄断。最经典的例子是脑白金，通过纸媒与广播高频轰炸，风靡全国，成为一代人的营销符号。电视大屏时代｜重金投广告，方能立品牌彼时电视是大众唯一的娱乐方
AI时代，还需要学习吗？
人工智能来了，还需要学习吗？ 用AI查了一下视频的清晰度参数 两个不同的人工智能工具给出的答案相同 可我依然心存疑虑 因为我无法确定人工智能是否会误导我 只能再去请教业内行家进行核实 这不正是AI时代下学习依然不可或缺的最好佐证吗？ 北京 , 2小时前 ,用AI查了一下视频的清晰度参数 两个不同的人工智能工具给出的答案相同 可我依然心存疑虑 因为我无法确定人工智能是否会误导我 只能再去请教业内行家进行核实 这不正是AI时代下学习依然不可或缺的最好佐证吗？
AI浪潮下 | 大学四年最该打磨的五项核心能力
第406篇文章最近几年，以DeepSeek为代表的AI技术迅猛发展，从根本上重塑了学习与工作的运作模式。在面向全体新生开设的第一堂课上，开场便抛出了一个极具时代感的疑问：当下这个时代，谁掌握的知识最丰富？答案是人工智能。人工智能如今已渗透进各个领域，近期在与一些同学沟通时发现，大家一方面感到欣喜，有了AI确实帮助处理了不少事务，另一方面不少人也存在类似的担忧与迷茫：AI能撰写作业、制作演示文稿、整理资料、写方案、编程、翻译、分析数据，几乎无所不包。既然AI如此全能，我大学四年究竟还应该学些什么？会不会刚踏
AI浪潮来袭,普通人如何守住关键决策权?书院深度分享给出答案
技术更新速度持续加快，人工智能的能力边界也在不断扩展，然而效率的提升并不能确保人人获益，技能贬值、真伪难分、责任模糊等难题正逐渐演变为大众的新型困扰。在这场智能时代的高速赛跑里，部分人的优势被进一步放大，也有人被迫卷入更激烈的内卷漩涡，我们究竟该如何应对？8月30日，来自中山大学政治与公共事务管理学院的副教授兼博士生导师郑跃平，在岭南书院·清远江心岛书院分享了他身处智能时代的种种迷茫，同时也剖析了普通人所遭遇的种种考验，并给出了筑牢根基、协同增效、保留缓冲空间等应对思路。他向听众强调："善用AI替我们完成
AI浪潮下,智力到底值多少?
在硅谷知名投资人马克·安德森（Marc Andreessen）的一档访谈节目中，他提出过一个观点："我们经常能观察到一种情况，智商超群的专才（High IQ experts）常常在给智力中等的通才（Mid IQ generalists）干活。"随后，他补充了一句："社会总在刻意贬低智力的价值，因为这会引发焦虑；而专才则拼命抬高智力的地位，因为那是他们的信仰根基。然而事实是，高智商专才不过是中等智商通才操控的工具。"这种规律随处可见： 曾经班级里最出类拔萃的尖子生，往往在敲代码、做研究、跑审计，拿着体面却触
AI时代降临,我们该如何应对
赴杭州学习，每次都有新领悟。友人感叹杭州的知识迭代与发展速度惊人，三个月便焕然一新，稍有懈怠便难以追赶！开卷必有益，走出去、勤学习，怀揣诸多疑问而来，却满载而归。此前小试牛刀般地接触AI，自以为已走在前列，到了之后才发觉不过是刚刚起步，仅有0.1的程度。学习运用AI已是刻不容缓、迫在眉睫之事，若仍固守陈旧观念，虽不敢言懒惰顽固，但思维与行动的迟缓，必将使我们远远落后，迎来一场翻天覆地的巨变。生产环节的深度变革。杭电的模拟工厂已正式投运，简而言之，生产线的调试、产品的型号切换，只需在电脑上编排程序，甚至可直
智慧触网助少年成长,理性驭AI创明天——上海市南洋模范初级中学未成年人网络素养专题讲座纪实
2026年9月1日，上海市南洋模范初级中学七年级全体学生在艺体楼集合，参与了一场聚焦青少年网络素养与数字能力培养的专题讲座。市委网信办网管处副处长戚江虹、徐汇区委网信办副主任龚政、上海市教科院德育发展研究院博士杨彦平、上海市南洋模范初级中学常务副校长朱翠凤、党支部副书记陈悦等领导嘉宾出席活动。当前，互联网与人工智能已全面渗透青少年的学习与日常生活。网络在拓宽眼界、助力发展的同时，也潜藏着不少隐患和考验。为引导同学们建立科学的网络认知，增强数字素养和自我防护意识，学校精心筹备了此次讲座，特邀两位业内资深专家
AI冲击的真相：35岁不是原罪，不懂用AI才是
朋友圈又刷到「35岁危机」了。配图往往是人山人海的简历，文案写：AI来了，中年人先走。这话听着狠，细想却像把一堆账算错了科目。真正被重新估值的，往往不是身份证上的数字，而是你能不能把多年积累接到 AI 的生产流程里。年龄只是表象。能不能驾驭 AI，才是分水岭。有一股流行叙事很顺口：公司要降本，AI 能干活，贵的、老的先砍。现实更拧巴。斯坦福数字经济实验室那份被广泛引用的 AI 经济指标里，样本覆盖上万家企业、数百个职业、数百万工人。就业下滑最明显的，并不是「35岁危机」那一拨，而是 22—25 岁、刚起步
AI浪潮下,电气工程与自动化专业的多元发展路径
每逢高考志愿填报阶段，总有一个工科专业常年高居热门排行榜前列，凭借“稳定、高薪、刚需”的标签，成为众多考生与家长的稳妥首选，那便是电气工程及其自动化。在传统观念中，该专业的终极归属几乎被限定——进入国家电网、南方电网等电力国企，端上旱涝保收的“铁饭碗”。长期以来，稳定的薪酬、完备的福利、极低的失业风险，使电网成为电气专业毕业生的最优解，乃至唯一解。然而当下，AI技术的全面崛起，正在彻底改写这个传统工科专业的底层逻辑与就业版图。许多家长和学生并不了解：AI正在重构电力行业的人才结构，传统基层电气岗位正被快速
人工智能浪潮下的生存法则
技术洪流奔涌向前，AI 的发展从未止步……2025 年 1 月，DeepSeek 震撼登场，短短 7 天用户量突破 1 亿，人工智能从科技头条走入日常谈资。紧随其后，一个共同的疑问浮上所有人心头：AI 都能写代码、做设计了，普通人和传统企业的经营者，究竟该如何迎接这个全新时代？2025 年 1 月，AI 从新闻变成了街谈巷议先把时间线拉出来。2025 年 1 月 20 日，杭州一家成立不到两年的公司发布了大模型DeepSeek R1。它最震撼的一点，是打破了行业"堆算力"的迷信——用相对较少的资源，做到了