工信部人工智能训练师线上培训通知
各相关单位：为积极响应国家数字经济发展战略，贯彻落实党中央、国务院关于数字人才培养的决策部署，深入实施《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024－2026年）》，加快推进数字技能人才队伍建设。现面向全国开展数字人才技能提升师资培训班，旨在全面提升各行业学员在人工智能训练领域的专业素养和实践能力，为数字经济高质量发展提供坚实的人才支撑。人工智能训练师是指精通AI Agent核心架构与理论体系，熟练掌握Coze、Dify、FastGPT、AutoGen等主流平台和框架，通过整合知识库、外部工具（AP
渣打银行拟至 2030 年削减一成半企业职能岗
渣打银行于周二宣布，将 2028 年的回报预期目标提升至 15% 以上，并规划在 2030 年前将企业内部职能岗位缩减约 15%。该行在面向投资者的战略更新文件中指出，预计至 2028 年，其有形股本回报率（ROTE，衡量银行盈利能力的核心指标）将突破 15%，较 2025 年水平提升逾 3 个百分点，并力争在 2030 年达到 18% 左右。在此之前，该行设定的 2026 年有形股本回报率目标为超过 12%。不过，这一愿景是在中东局势动荡、前景不明朗的背景下提出的。分析人士指出，若伊朗冲突延续，亚太地区
AI管理会计与财务管理师：核心差异全解析
2025年8月，国务院出台《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），明确“构建契合人工智能人才职业特性与岗位特征的多元化评价机制”。工信部人才交流中心迅速跟进，推出融合“政策宣讲-技能培训-能力认证-人才服务”的“数字化人才在线服务平台”，首批将AI财务管理师、AI管理会计师等二十多个岗位纳入IITC工信人才岗位能力评价体系。面对工信部人才交流中心颁发的这两类AI财务证书，众多财务从业者纷纷困惑：二者究竟有何不同？我该报考哪一个？是否有必要双证兼修？本文将为您彻底梳理清楚。发证单
AI对就业市场的双重影响及应对策略
关注进群免费领报告报告名称：人工智能（AI）如何影响就业？六大判断与政策建议_粤开证券报告编号:733804后台私信报告编号即可获取完整深度报告发布机构为粤开证券，报告聚焦人工智能对就业的影响，未给出直接行业投资评级，核心判断为：AI 对就业影响具两面性，短期负面冲击更显著，冲击呈结构性，“知识密集型白领” 首当其冲；当前对整体就业影响尚不显著，但未来演进未知，且会深刻改变收入分配格局；传统宏观政策工具应对存在局限，中国特殊的 AI 发展道路与人口结构或放大就业冲击，最终提出六大政策建议以平衡技术创新与就
渣打拟裁撤后台借力 AI 提效增利
渣打集团规划削减超过 15% 的后勤支援职位，并调高未来四年的回报预期，此举折射出银行业正日益依赖人工智能来优化效能。该行于周二披露，拟透过精简人手提升效率，目标在 2028 年前将人均营收拉升约两成，并计划于 2030 年前缩减逾 15% 的企业职能岗，此类职位多属后台支持性质。此外，渣打确立了崭新的回报指标，涵盖至 2028 年将有形股本回报率提升 3 个百分点达 15%，并于 2030 年进一步攀至 18%。同时，该行力争在 2028 年将成本收入比压缩至 57%。周二，渣打在香港开启了面向分析师与
AI浪潮下工程造价行业变革：从业者面临的新格局
近日，**省发布的"工程造价领域人工智能应用场景的通知"，实质是引导造价行业从传统手工模式向数字化、智能化方向升级，其核心在于重塑造价业务的运作方式、技术标准和人才标准。对造价从业者来说，这既是前所未有的挑战，也是难得的转型契机，主要体现在以下四大方面，涉及工作模式、技能需求、岗位配置和职业前景，紧密结合当前行业智能化应用的现状与走势。通知加速AI在造价领域的广泛落地，首先冲击的是传统造价从业者的工作方式，重点在于取代高重复性、有明确规则的基础业务，显著缩短基础工作耗时，迫使工作重心发生转移。过去，造价从
工信部AI财务双证书如何选？一张表读懂财务管理师与管理会计师差异
2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），明确提出"构建契合人工智能人才职业特点的多维度评价机制"。工信部人才交流中心积极落实政策，搭建了涵盖"政策理解-系统培训-能力认证-职业发展"全链条的"数字化人才在线服务平台"，首期将AI财务管理师、AI管理会计师等二十余个职业纳入IITC工信人才岗位能力评价体系。面对这两项工信部人才交流中心认证的AI财务资质，许多财务从业者产生了疑惑：两者究竟有什么不同？究竟该考哪一个？两者都拿有没有必要？本文一次性为你解答。
AI浪潮来袭：大厂这三个职位正在被取代
最近两周跟互联网圈的朋友们深入交流了一圈，听到的全是无奈叹息。确实如此，AI引发的裁员潮正从硅谷逐步蔓延到国内各大企业，其中以下三个职位成为了互联网大厂裁员的高发区域：1 数据分析师、数据科学家、商业分析师实际上在上一篇文章中我就提到过，不建议刚入行的新人选择数据分析作为职业方向。原因很直接，现如今大厂内部的工具已经相当完善，生成的报表比大多数新人制作的更加精美规范，2 客服类、售后、外呼等职位目前大厂处理基础AI客服对话，只将复杂问题转人工处理，因此这类职位的缩减速度也相当迅速。相应地，相关业务分析岗位
华为员工转岗AI岗年薪破百万引热议
快科技5月18日消息，网传的一份年薪百万的职场工资条，让技术改变命运这句喊了很多年的口号，变成了普通人实实在在能触摸到的现实，相关话题很快引发了全网网友的大范围热议。 最近一名华为普通员工在网络上意外走红，他从传统软件开发岗成功转岗到大模型算法岗之后，晒出了年薪破百万的工资条，内容一经发布立刻在网络上掀起了极高的讨论热度。 从这名员工发布的分享内容来看，他最感谢的就是华为公司和任正非，自己出身山沟沟的普通穷孩子，如今能在大城市站稳脚跟，给父母妻儿提供安稳优渥的生活保障，他表示无论外界有多少关于华为的负面言
AI数字员工：组织变革新范式
大部分企业在认知上存在普遍偏差：将AI数字员工误解为每人配备一个AI工具，类似当前热门的ClawBot龙虾助手，仅用于员工撰写邮件、查询信息、预定会议室、处理日常行政工作，仅限于「个人助理工具」的层面。然而这远远没有触及AI数字员工的深层价值，其核心逻辑应包含三个层面的重塑：1. 角色重塑：非工具属性，而是正式职位AI并非员工的附属辅助，而是企业中能够独立履行职责的虚拟职员。并非为人类配置助手，而是将标准化工作、重复性流程剥离，交由AI全权负责。2. 职责重塑：重新界定人类与AI的能力范围人类核心价值：复
中原人工智能研究院2026年博士招聘启事
根据《事业单位人事管理条例》《河南省事业单位公开招聘工作规程》（豫人社〔2015〕55号）等有关规定，中原人工智能产业技术研究院(下称“研究院”）拟面向社会公开招聘工作人员（博士）10名。一、单位简介中原人工智能产业技术研究院成立于2024年2月，是由河南省科技创新委员会、河南省政府批复，河南省科学院作为举办单位，由加拿大皇家科学院李明院士全职领衔的新型研发机构，性质为公益二类省直事业单位，是河南省委、省政府为推进国家创新高地建设打造的科技创新平台。研究院以“做造福人类的AI”为宗旨，聚焦生物信息和人工智
工信部认证AI营养师：2026年报考指南与全能成长路径
伴随人工智能技术的飞速普及，加之大众对营养健康的日益重视，AI营养师这一新兴职业横空出世。当前生活节奏加快，职场压力剧增，人们更加关注自身健康状态，渴望获得量身定制的营养指导。与此同时，AI技术的成熟为实现这一愿景奠定了坚实基础，于是，一批AI营养师凭借数字人、小程序及智能硬件等多种形态的服务载体，迅速融入大众日常生活。01职业全景解析AI营养师是融合前沿人工智能技术与深厚营养学底蕴的新一代健康管理工具。它依托大数据、机器学习及自然语言处理等尖端技术，为用户提供定制化的营养评估、诊断、干预及全程监测服务。
AI财务新势力：工信部认证复合型管理人才成长指南
在当前背景下，AI财务管理师的诞生并非巧合，而是政策导向、技术迭代与企业诉求共同推动的产物。政策层面，国家多部门相继发布《会计信息化发展规划(2025年)》《企业数据资源会计处理暂行规定》等文件，明确要求将AI技术应用于财务预测、数据资产治理及智能审计等领域，为该职业指明了发展方向。技术维度上，机器学习、RPA、自然语言处理等前沿AI技术已广泛融入财务场景，如自动记账、智能风控、报告生成等，为AI财务管理师提供了坚实的技术底座。企业层面，为提升决策效能、管控风险并实现精益化管理，对能够驾驭智能财务系统的复
AI时代哪些职业受益最大
大家好，我是提效指南种草官 👋今天用数据说话，告诉你一个趋势。📊 不是程序员，是这3类人这不是我说的，是数据说的。📌 关键数据这些数据来自权威报告，不是我编的：• 🏆 实测效率提升TOP3：行政（+52%）、客服（+48%）、运营（+45%）• 🏆 程序员效率提升仅为28%，因为本身效率就高• 🏆 最常被AI替代的任务：文案撰写（67%）、数据整理（62%）、邮件回复（55%）• 🏆 最难被AI替代的任务：创意策划、情感沟通、复杂决策、团队管理• 🏆 职场人最想要的AI能力：写文案（78%）、整理数据（6
AI前沿岗位崛起：FDE工程师成行业新宠
近两周来，AI领域掀起了一股抢人风潮。OpenAI为此专门设立了一家新公司。Anthropic则联合黑石、高盛等巨头推出企业AI服务。与此同时，Google Cloud也在积极对外招聘。这个备受瞩目的职位被称为Forward Deployed Engineer，简称FDE，中文可理解为“前线部署工程师”。虽然名称略显生僻，听起来也有些技术范儿，甚至略带土味，但其背后却揭示了AI行业的一个重要转变：企业不再缺乏模型，而是缺少将模型与业务融合的人才。说得更直白些，AI公司面临一个现实问题：模型售出并不等于客户