南京银行深化AI战略，上线121个金融专属助手
报告期内，南京银行不断夯实数智化根基，一方面加速基础架构向云端迁移，增强技术架构的韧性；另一方面深化AI场景应用，利用大模型和智能体技术，助力业务模式革新与运营效能的跃升：在技术根基上，该行构建了模型推理集群，实现了前沿大模型的本地化部署。在场景应用上，该行由点及面，深度嵌入业务流，打造了涵盖营销、运营、风控及管理四大岗位的121个AI专属助手。特别是对公贷款投向推荐智能体，月均辅助生成推荐超4000次，为每位客户经理节省了15至30分钟时间。在公司金融领域，南京银行升级了产业大脑，遵循“选产业－挑环节－
AI简报：智能体运行时安全成AI防护新焦点
每周AI要闻速递自2026年4月起，全球AI安全领域与产业界逐渐聚焦于“智能体运行时安全”。随着AI智能体从单纯问答演变为能自主操作工具、访问数据、调用接口及控制业务流程的“行动派AI”，传统的模型防护已捉襟见肘。微软、思科、多家初创企业及学术界近期密集发布了相关框架与产品，一致认为AI安全正从“模型输出安全”迈向“自主执行安全”阶段。该趋势的关键转折在于：旧有的AI多侧重于“内容生成”，风险多在输出端（如幻觉、有害内容）；而如今的Agentic AI开始“执行动作”。一旦具备文件读写、系统控制、代码执行
最新封面|你正在被AI“技能化”吗？
2026年以来，全球科技巨头全力投入“算力竞赛”，争相迭代人工智能（AI）大模型，随后掀起新一轮AI智能体浪潮，AI快速发展的“组合拳”似乎都在直指一个共同方向——人力替代。全球各行各业职场被深度搅动，一时间，“技能蒸馏、能力炼化”等成为披着技术外衣却语焉不详的网络热词。所谓“蒸馏或炼化”，技术表述通常是“Skill（技能）化”，即通过采集行业或员工的操作习惯、业务逻辑、工作节奏、判断经验等，将其转化为可被AI学习、复用、独立执行的标准化技能；其终极形态可能是替代人类的AI智能体或数字员工。从国际科技巨头
AI如何赋能实体生意？射洪这场分享会给出答案
【刊名|董喜善 撰文|叶 波】5月9日，由射洪市饭店餐饮烹饪行业协会、熵映科技有限公司、四川熵映文化传媒有限公司联合主办的AI赋能商业发展交流分享会，在射洪子昂金都四楼会议室顺利召开。数百位本地实体店主与行业从业者齐聚现场，摒弃晦涩难懂的专业术语，聚焦实战应用，深入探讨AI如何真正融入商业运营、为经营注入动力，在智能化浪潮中探寻实体行业的突围之道。活动伊始，主持人杨超以轻松真挚的氛围拉近了与会者之间的距离，从日常生活场景切入，让全场直观感受到AI已深度融入生活与工作的各个角落。从一键生成规范政协提案、快速
5月10日AI领域要闻速览
用一句话概括今日AI资讯：AI已超越科技圈范畴，正在重塑全球发展底层逻辑。今日（5月10日）AI动态呈现几大显著特征：👉 AI企业加速扩张 👉 AI Agent全面进化 👉 AI机器人商业化落地 👉 各国监管同步趋严接下来用5分钟，帮你梳理今日AI圈最具影响力的5件事。AI行业最显著的变化之一：👉 头部AI企业正加速扩张版图。OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 竞相角逐：Anthropic近期加大融资与算力投入，OpenAI也在打造更强大的AI Agent系统。业界已形成共识
AI智能体：企业数字化转型与个人效率革命
2026年，人工智能已超越传统聊天机器人的局限，进化为能够独立执行任务的"AI智能体"。对企业而言，这代表着拥有全天候工作的"数字员工"。这些智能系统可以持续处理客户服务、自动分析财务数据，并优化复杂的供应链管理，显著降低运营成本，提升工作效率。对个人用户来说，AI智能体如同全能私人助手，能高效规划行程、预订差旅安排，并自动化处理邮件和文档，帮助人们从繁琐日常事务中解脱，专注于更具价值的创造性思考和战略决策。
AI行业变革与未来趋势洞察
根据上海交通大学安泰经管学院发布的《2026年“人工智能+”行业发展蓝皮书》显示，2025年全球AI市场规模将超过3900亿美元，中国AI核心产业规模将突破9000亿元。全球AI软件市场预计将从2025年的2927.1亿美元增长至2026年的3860.8亿美元，复合年增长率高达31.9%。日均词元（Token）调用量从2024年初的1000亿飙升至2026年3月的140万亿，两年多时间增幅超千倍。AI Agent细分市场以49.6%的年复合增长率迅猛扩张，制造业中应用大模型的企业比例在一年内从9.6%跃升
大湾区百名企业家集结：AI重在行动不重在懂
“AI虽广为人知，但核心差异不在于理解程度，而在于行动力度。”4月28日，于广州黄埔PCI·未来社区国际会议厅，当这句口号从十多位企业家口中齐声喊出时，台下100多位企业决策层报以雷鸣般的掌声。这一天，“2026中国(大湾区)企业家AI共同体”正式宣告成立。拒绝做看客，争做实干家数智经济联盟常务副秘书长杨辉在开场致辞中指出，当前中小企业面临认知门槛高、落地路径模糊、试错成本昂贵三大难题。“打破僵局的关键，不在于单点采购技术，而在于融入一个开放、协作、可信的产业生态圈。”她强调，数智经济联盟作为国家级产业服
Google《2026 AI 智能体趋势报告》深度解析
何为 AI 智能体（Agentic AI） 与传统 AI 的“被动应答”不同，智能体能够主动领会意图、分解任务、启用工具、跨系统运作，且全程处于人工监管之下。 五大核心趋势 趋势 1：员工专属智能体——每位员工配备“数字助手” AI 角色从聊天机器人转变为个人助理，接管报表制作、数据检索、流程审批等重复性事务，从而释放 80% 的基础工作压力。数据表明，52% 的生成式 AI 企业已上线智能体，88% 的早期采用者获得了正向投资回报。以 TELUS 为例，其 5.7 万名员工每次交互平均节省 40 分钟。
AI+HR实战特训：零基础构建六大模块数字员工
AI+HR智能体实操零基础构建HR六大模块数字团队5月22-23日上海站/名额已满6月05-06日深圳站/正在热招7月10-11日上海站/正在热招需自备电脑参与培训，现场进行实操演练课程缘起伴随生成式AI技术的迅猛崛起，人力资源管理正由“信息化”向“智能化”跨越。Gartner预测显示，至2025年，将有六成企业利用AI处理HR基础事务。HR数字员工（Digital HR Agent）已成为企业控制人力成本、改善员工体验及实现数据决策的关键手段，掌握智能体开发技能已成为HR从业者的新竞争优势。本课程不仅以
全董出海重磅推出“AI调研大师”赋能企业出海
重磅消息：全董出海第二位数字员工——“AI调研大师”正式上线！！2026年1月1日，国内领先的企业全球化数智化服务平台全董出海，隆重发布其备受瞩目的“全董出海数智化AI服务”。此次发布不仅包括01号AI数字员工“AI出海分析师”，更推出了02号AI数字员工“AI调研大师”。两大AI产品协同发力，标志着全董出海在助力中国企业拓展海外市场方面迈出了重要一步，通过融合尖端人工智能技术与专业团队的优势，为中国企业的全球化战略提供高效、精准、智能的决策支持和执行辅助。昨日我们已领略了01号AI数字员工的风采，今日将
AI智能客服外包：一人+AI，月入过万的蓝海副业
「搞钱拆解局」第8期来啦：我们要拆解一个容易被忽视的AI副业赛道——借助AI Agent，把7×24小时的智能客服外包给中小商家。你在淘宝、拼多多下单时，有没有遇到过那种回复特别快、语气又偏“模板化”的客服？很多时候，那其实就是AI客服。不过不少人可能不清楚：不少中小商家根本用不起大厂级别的AI客服系统。一个完整的智能客服方案，往往年费几万起步；而这些商家的真实需求其实并不复杂——自动回答常见问题、跟进退换货咨询、在凌晨也能接待客户，做到这些就足够。因此，一条蓝海路径被打开了：个人或小团队可以为中小商家提
AI驱动组织变革研修班落地荆州
从突破认知瓶颈到推动数字员工落地，开启区域企业数字化转型新阶段2026年5月8日，由荆州市沙市区经济和信息化局主办、湖北楚知元供应链科技有限公司承办、飞书AI咨询团队协办的 “AI驱动组织变革：从认知破局到数字员工落地” 专题研修班，在沙市区人民政府一楼视频会议室顺利举行。区直相关部门负责人及全区30家重点企业代表参会，共同研究AI如何赋能组织变革，并就数字员工的实施落地方案进行交流探讨。本次研修班由沙市区经信局副局长庞彬彬主持，沙市区经信局党组书记陈军丽作开班致辞。陈军丽书记指出，加速企业数字化转型、促
豆包开始收费后，免费与付费AI的答案会有差别吗？
引言不少人最在意的一点，其实是：“以后要是不充会员，AI的回答是不是就会差一截？”这种顾虑并不夸张。因为目前不少AI平台都在推进“模型分层”。但关键在于：差距究竟体现在哪？一旦开始收费，会不会对用户“区别对待”？结论是：会。但这并不是很多人想的那种“故意变笨”。更准确的说法是：普通模式和高性能模式之间的差别。比如让AI写一篇行业分析。免费档可能：能写思路也顺但内容偏通用付费档则可能：结构更完整信息更密集推理更深入废话更少关键并不在什么“隐藏知识库”。原因在于：平台给你接入了更强的模型。AI其实不止一个“核
企业数据平台智能化：AI Agent驱动的主动智能变革
摘要AI智能体正在重塑企业构建及运用大数据平台的模式：数据平台不再局限于作为承载存储、计算与报表的后台系统，而是逐渐演变为具备意图理解、工具调用、协同执行及结果反馈能力的主动智能核心。其核心逻辑在于，大语言模型赋予了Agent理解、推理与规划的能力，MCP、A2A等协议弥补了上下文传递、工具调用和多智能体协作的短板，Agent专属数据空间、“四极并存”的逻辑架构以及All in one、Scale to Zero等基础设施范式则为高频、跨源、弹性的智能任务奠定了坚实基础。从落地实践来看，快手的数据治理智能