HR 不应止步于 AI 应用，更需将经验转化为智能体
HR AI / 智能体 / 业务落地HR 不能只会用 AI要学会把经验做成智能体从“工具使用者”到“场景构建者”，才是 HR 数字化转型的下一道门槛最近和几位 HR 负责人交流，我发现一个很典型的变化。前两年，大家问得最多的是：AI 能不能帮我写 JD、写通知、做总结、改 PPT？今年开始，问题变了。他们开始问：能不能把员工政策问答、招聘初筛、培训运营、人力数据分析，做成一个可以长期运行的 AI 助手？这背后有一个关键转折HR 对 AI 的使用，正在从“让 AI 帮我完成一个任务”，进入“让 AI 承接一
财务人员的AI转型与价值重塑
大家好，欢迎参加本次“当财务遇见AI”内部培训。今天，我们将共同探讨一个关乎大家未来职业发展的核心议题：在人工智能时代，财务人员该如何转型，如何重塑自我价值，登上更高的职业舞台。让我们一同开启这段探索未来的旅程。本次培训共分五个板块。首先，剖析科技浪潮如何冲击传统财务。其次，探讨财务职能的演进方向。接着，重点阐述未来财务管理者需扮演的三重新角色。随后，展望财务组织架构的演变。最后，提供具体的行动指南。希望通过这套逻辑，帮助大家系统理解并应对这场变革。在正式开始前，分享一段亲身经历。在日本某传统金融企业，其
价值投资获验证：社保基金重仓比亚迪制造业持仓夺冠
A股上市公司一季报密集公布，全国社保基金最新完整持仓浮出水面，比亚迪(79.640, 1.44, 1.84%)以44.20亿元持仓市值位居制造业个股社保持仓排行榜首位。季报数据表明，全国社保基金一一四组合在第一季度增配比亚迪297.81万股，期末持股总数增至4199.99万股，比亚迪顺势成为制造业板块社保配置第一大重仓股，清晰折射出国家队长线资金对企业持续价值的坚定看好。全国社保基金以资产保值增值、对抗通胀为配置主线，投资风格一贯稳健，择股门槛极高，综合权衡企业销量、盈利表现、海外布局、研发创新、现金流状
英国电信与威瑞森共组40亿美元国际合资公司
英国电信（BT）与威瑞森(44.03, -2.51, -5.39%)（Verizon）于本周一联合宣布，双方已就合并各自国际企业业务达成协议，将组建一家双方各占50%股权的合资公司，主要面向跨国客户提供服务，合并后年营收规模将达40亿美元。威瑞森将向英国电信支付6.25亿美元的差额补偿，两家公司在新合资企业中拥有同等的投票表决权，该合资公司将服务于全球180多个国家的逾3000家客户。这项交易对英国电信首席执行官柯克比（Allison Kirkby）而言具有里程碑意义。她一直致力于推动这家拥有180年悠久
康卡斯特拟拆分媒体资产 内部通知揭示计划
康卡斯特(24.605, 1.44, 6.19%)周一正式对外公布，将透过免税方式剥离NBC环球和天空电视台，把集团拆分为两家独立上市企业。董事长兼联合首席执行官布莱恩·罗伯茨在致员工的备忘录中透露，这一举措将“激发更具创新精神的管理模式，为各项业务创造众多新机会”。 备忘录阐明了拆分细节：现任联合首席执行官迈克·卡瓦纳将担任NBC环球首席执行官，领导这家包含环球影城主题公园、环球影视制作、NBC和Telemundo电视网、流媒体服务Peacock以及欧洲媒体业务Sky的跨国媒体与娱乐集团。前康卡斯特首席
康卡斯特拟拆分为两家独立运营公司
美国有线电视与通信业巨头康卡斯特(24.615, 1.45, 6.24%)于本周一披露，将通过免税剥离NBC环球及天空电视台的方式，将企业拆分为两家独立运营的公司。此消息公布后，康卡斯特股价在盘前时段飙升超过20%。依据拆分方案，康卡斯特将以互联网服务供应商的身份继续运营，为家庭及企业用户提供宽带、无线网络及娱乐服务。而NBC环球将整合环球影城主题乐园、环球电影制作、NBC与Telemundo电视网、流媒体平台Peacock、Bravo频道以及欧洲媒体业务Sky，蜕变为一家纯粹的全球媒体与娱乐企业。在高管
康卡斯特拟分拆NBC环球独立上市
康卡斯特(24.68, 1.51, 6.52%)公司宣布，拟将媒体业务与有线电视、互联网业务分拆，使NBC环球和英国天空广播成为一家独立上市公司，以释放潜在价值。 康卡斯特在周一发布的声明中表示，股东将同时持有分拆后两家公司的股份。该交易预计一年内完成，需获董事会及监管机构批准。新成立的NBC环球将沿用康卡斯特的双重股权架构，确保Roberts家族对两家公司保持主导影响力。 现任康卡斯特联席首席执行官的Mike Cavanagh 面对日益加剧的市场竞争，此次分拆有助于双方聚焦核心战略。NBC环球将保留主题
康卡斯特拟拆分传媒与宽带业务
康卡斯特(24.85, 1.68, 7.25%)宣布，计划将旗下媒体资产与移动、宽带网络业务分离，此举被视为美国传媒业新一轮结构性调整。消息发布后，公司股价周一盘前飙升超20%。 这家美国传媒巨头表示，拟在一年内通过免税分拆方式剥离环球NBC（NBCUniversal）与天空电视台（Sky），完成后现有股东将同时持有康卡斯特及新独立媒体公司的股份。 当前，美国传统媒体正面临观众持续流向社交媒体与流媒体平台的巨大压力。 派拉蒙天空丹斯集团预计今年夏末完成对华纳兄弟探索公司的1110亿美元收购，两大源自默片时
AI实战应用分享：将AI融入日常工作流程
许多人对AI存在一个误区：认为最适合学习AI的是毫无经验的新手。因为新手没有负担，可以从零开始掌握工具、提示词和智能体，仿佛只要赶上这波浪潮，就能获得新机遇。但根据我的实践和经验，结论恰恰相反。最适合运用AI的人，其实不是新手，而是那些已经拥有工作、项目、客户和业务闭环的人。因为AI最擅长的，并非凭空为你创造生意。它真正的强项，是将你正在做的事情，成倍扩大效果。许多人一开始就问：哪款AI工具最好用？哪个提示词更有效？哪个智能体能自动赚钱？哪个工作流能一键生成内容？这些问题看似努力，但方向容易偏离。因为核心
外贸企业必学：四步打造高回复率AI开发信
许多新乡外贸公司困惑：用智能工具写开发信，虽然词汇丰富、语法无误，但发送后鲜有回应，回复率极低。为何？因为真实的B2B交流不是写应试作文，而是建立信赖、击中需求并推动行动。若仅输入“帮我写一封给美国客户的机械设备开发信”，AI只会给出一个平庸的行业模板。在新乡市外贸综合服务中心，我们每日协助本地企业克服“不会做、做不好”跨境业务的挑战。今天，我们从实践角度，教你分四步将AI工具从“机械打字员”转变为懂你业务的专属外贸助手。第一步：挖掘“销冠基因”——逆向拆解你的成功邮件不要直接让AI写邮件！第一步，是让它
AI创业的真正壁垒在于业务编排而非模型开发
近来常有人询问——开发AI产品，是否需要训练自有模型？我的建议是：不必。为何如此？讲一个相反的例子。近期有家名为Blitzy的公司，专注于为企业编写软件。一次任务能产出数十万行端到端测试代码——行业里多数AI编程工具一次仅生成两三百行，它却能一次输出五十万行。这家公司刚以14亿美元估值完成融资。但更引人注目的是其创始人公开表态的一句话："我们不发布自己的模型。那是错误的竞争。"那他们专注于什么？他们所做的就是——用Claude审查GPT的产出，用GPT审查Gemini的产出，再用Gemin
券商板块悄然崛起，本轮上涨后劲如何？
来源：中国基金报 【导读】非银首席眼中的券商行情成色几何 中国基金报记者 孙越 上周，A股券商板块再度强势异动。6月22日，券商板块单日涨幅逾6%，中信建投(30.250, 0.69, 2.33%)10%涨停，东方财富(20.070, -1.04, -4.93%)大涨超12%，多只个股轮番冲击涨停板；整个上周，申万二级证券Ⅱ指数累计涨幅达4.29%，大幅领跑同期大盘。 “牛市旗手”这把火，究竟烧得有多旺、烧得有多久？带着这个问题，记者专访了广发证券(22.350, -0.79, -3.41%)非银首席陈福
人工智能创客汇聚！常州AI Club空降CAIC原点空间
活动现场全貌6月27日下午，常州AI Club于CAIC原点空间举办了一场线下交流会。此次活动的主题，乍一看是：大众皆可用的Codex：由PPT迈向实际项目。然而活动落幕之后，我们更加深切地体会到，与会者真正在意的并非某款单一工具，而是一个更为切实的痛点：AI究竟如何融入实际工作？如何切入真实业务？如何落地真实项目？因此，这场聚会最终演变成一场极具意义的线下试验：既包含工具演示，也有数字员工展示，更有项目POC验证、真实商业机会，还有众多初识的AI践行者围坐一堂，坦诚交流各自面临的困境。开场宣讲我们始终认
ThinkingAI携Agentic Engine亮相2026 ChinaJoy，破解企业AI落地难题
第二十三届ChinaJoy定于7月31日至8月3日在上海新国际博览中心拉开帷幕，ThinkingAI（原数数科技）将于W4馆-F201展位，重磅展示其全新升级的企业级AI Agent平台——Agentic Engine。在与超1500家企业的深入沟通中，我们察觉到众多团队正遭遇这样的困境：尽管在AI领域倾注了海量资源与人力，一旦涉及实际落地便步履维艰，决策依然依赖主观经验，AI非但未能减轻负担，反而加剧了工作疲惫感。究其根本，这并非模型本身的缺陷，而是Agent缺乏相匹配的基础设施支撑。ThinkingA
零基础转AI应用岗：用实际成果证明能力，解析业务流的系统化AI框架
每天傍晚，当运营或企划人员面对从后台导出的 8 份包含非结构化评价、不同维度标签的异构 Excel 报表时，最常见的动作是什么？打开网页端的大模型，将几万字的凌乱数据直接“喂”进去，敲下一句：“帮我分析一下最近的用户流失原因，写一份报告”。十秒钟后，屏幕上吐出一堆诸如“提升产品体验”、“加强客户沟通”等放之四海而皆准的废话。这就是目前职场中最典型的“伪 AI 化”工作幻觉。很多非技术背景的从业者渴望向 AI 应用岗转型，却始终将具备强大推理引擎的大语言模型（LLM）当成一台“高级打字机”盲目调用。这种停留