学员追问最多的5大难题！AI+信息系统构建实战营答疑精华
6月10日晚，一阶AI+时间管理+信息管理实战营迎来了首次AI答疑互动。原计划1.5小时，最终延长至2个多小时。近2小时，30多位参与者积极参与，问题接连不断，弹幕赞誉刷满屏幕。今日将现场被问得最多的5类问题公开分享。◆ ◆ ◆ ◆ ◆答疑环节启动，学员们迅速提出了一个广受关注的难题——"AI校对会不会产生更多幻觉？如何审核AI生成的内容？"从事医械注册文档工作的人，对这个问题深有共鸣。现场我们给出了三个层次的解法，参与者听后直接表示"茅塞顿开"。◆ ◆ ◆ ◆ ◆学员吐槽
AI 原生时代：巨头与小微的崛起
曾与一位从事 AI 量化工作的友人探讨过一个观点，我们深表认同：未来的企业形态或许将两极分化——要么是超大型平台，要么是极小型的 AI Native 团队，而中间层级的公司将逐渐消亡。缘由何在？中型企业以往依赖的是“组织能力”，即通过流程、管理和协调将众人凝聚成合力。然而，AI 使得个人产出能力激增，“组织”所带来的红利，已无法抵消其引发的沟通成本。友人的团队仅有六人，凭借 Claude Code 与 Codex 全员投入，每日能发布四五个版本。若置于往昔，此项工作至少需三十人方能完成。那多出的二十四人所
2026年AI管理会计师认证项目启动，工信部人才中心发证，财务从业者不容错过
AI管理会计师这一新兴职业正迎来广阔的发展空间。随着企业数字化转型成为行业共识，越来越多的组织开始重视数据驱动的财务分析与智能化决策支持。AI管理会计师凭借其独特的专业能力，能够精准把握市场动向、优化资源配置、有效管控风险并提供战略级决策建议，已成为企业数字化升级的关键推动力。财务共享服务模式的广泛推广为AI技术的深度应用奠定了坚实基础，AI管理会计师可以在此基础上实现财务流程的自动化与智能化，从而将更多精力投入到高价值的管理会计工作中。面对日益激烈的市场竞争，掌握AI技能的复合型管理会计人才供不应求，这
AI浪潮中管理者的角色重塑
AI浪潮来袭，真正需要思考的命题不是“如何让上级更高效地管控下属”，而是“如何让配合更流畅、让对话更对等、让人主动投入创造”。 当智能工具开始编写代码、制作演示、分析数据、协助决策，我们猛然发现：过去数十年我们引以为豪的“管理”，实际上有一半是在“管控人”——盯进度、催材料、打绩效、分配任务。可现在，这些“事务”AI都能承接，甚至比人完成得更迅速、更精确、从不倦怠。 于是，一个无法回避的问题浮现：如果AI可以承担八成的执行工作，那管理者剩余的两成应该做什么？答案绝非“更出色地管控人”，而是重新界定“人”的
茅台股东大会：回应价格、拆股与市值管理，陈华详解经营
在被誉为“中国巴菲特股东大会”的茅台年会上，管理层就市场化改革结果、酒价、拆股、市值管理及品牌合作等热点进行了回应。 6月11日下午，贵州茅台(1279.000, 3.12, 0.24%)酒股份公司（贵州茅台，600519.SH）在贵州省仁怀市茅台镇茅台会议中心举行了2025年度股东大会，全国数千名股东、机构及分析师齐聚，私募大亨林园也亲临现场。 会上，茅台集团党委书记、董事长陈华表示，白酒行业将进入存量竞争新阶段，集聚效应增强。在此背景下，凭借独特商业模式与核心优势，茅台依然具备强劲的韧性与增长潜力。
AI时代最稀缺的能力：指挥AI而非使用AI
今天在开发 data agent 的过程中，有同事提出了一个很现实的问题：面对 900 个指标，已经有些力不从心了。 这句话让我深有同感。 过去我们常说，一个人能力强，是因为他能处理很多事情。但现在越来越明显：真正难的已经不是单点处理事务，而是在复杂系统里，懂得如何拆解问题、如何调度 AI、如何验证结果、如何持续优化。 换句话说，AI 时代最重要的能力，可能不是“会不会用 AI”，而是“能不能明智地指挥 AI”。 一、900 个指标背后，不只是数据问题 900 个指标摆在面前，表面看是数据治理问题，实际上
智能语音外呼系统的深度解析
AI外呼机器人作为近年来备受关注的智能办公应用，既能化身营销法宝，成为一线销售人员拓展客源的得力助手；又能突破时空限制，持续开辟新用户；同时在客户服务、调研回访、信息推送等场景中发挥重要作用，有效维护现有客户关系。那么这类系统究竟是如何诞生的呢？一、智能外呼系统的发展脉络在智能外呼技术兴起之前，企业普遍依赖早期的人工电话营销模式。人工外呼模式指的是：电脑自动批量拨打客户电话，当对方接听时，系统立即转接至客服代表，由于外呼通道数量超过坐席配置，因此能够有效缩减客户等待时长。当前行业竞争日趋白热化，企业始终在
AI 重塑雾化出海：90% 品牌将因忽视技术而淘汰
当美国FDA监管当局正借助AI加速审批、实施精准执法之际，仍有六成中国雾化企业主沿用手工撰写邮件与修改文案的传统模式。那个依靠产能堆砌、价格战及灰色渠道生存的旧时代已然终结。未来三年内，注定消亡的品牌并非败于监管重压，而是将在人员、资金、货品、客户及场景的全方位维度上，遭受AI的降维打击。当下的雾化出海赛道，已演变为“AI智能监管”与“人工粗放运营”之间的非对称博弈。美国FDA计划于2026年全面启用AI系统审核PMTA申请，这标志着行业迎来里程碑式的转折：不仅是美国，欧盟TPD及英国MHRA等监管机构也
AI 混剪功能发布：重塑短视频创作流程
SUNER E-HUBY超级企业宝告别耗时耗力的手工剪辑，AI 驱动开启短视频创作新纪元！输入文案即可自动甄选并匹配素材，智能构建完整分镜架构，音效与配音精准自动卡点，一键生成影片、高效产出，迅速完成内容重构，极大缩短制作周期！升级前后对比传统剪辑：仅能简单拼接分镜素材，画面呆板生硬，视觉体验割裂。全新 AI 智能剪辑：自动剖析文案逻辑、深度解读分镜脚本，精确匹配对应素材，智能截取最佳动态片段，每一帧画面皆契合文案核心，氛围感十足！素材智能分组管理支持按镜头、场景自定义分类上传，AI 自动识别视频素材，构
阿里巴巴宣布钉钉高层变动：创始人陈航退位，92年技术新锐陈宇森接任CEO
新浪科技讯 6月11日上午消息，阿里巴巴宣布钉钉管理层调整：陈航卸任钉钉CEO，92年技术极客陈宇森接棒。 10日，阿里巴巴合伙人委员会在公司内网发布帖文《有情有义有成长，才是阿里文化》，对近日钉钉离职员工长文《置身钉内》引发的讨论表达了鲜明的态度。合伙人委员会以严厉的措辞批评了钉钉团队的管理方式，直接指出这"不是阿里文化该有的样子"。紧接着，阿里集团宣布了对钉钉管理层的调整。 陈宇森生于1992年，是年少成名的技术极客，也是技术型连续创业者，入选福布斯亚洲"30 Under 30"榜单。他曾在国内外顶级
律光“资产管理+AI”项目结业典礼顺利举行
6月10日，我校现代服务业产业学院举办的律光“资产管理+AI”项目结业仪式于马术中心新闻发布厅顺利落幕。副校长丁立梅、现代服务业产业学院院长白玲、律光智能商业及运营副总裁张帆以及企业代表和全体师生共同出席了此次活动。丁立梅副校长向顺利毕业的学员表达了诚挚的祝贺，并感谢了企业导师及助教们的辛勤付出。她高度赞扬了学员们在集训期间展现出的坚韧不拔和刻苦钻研的态度，并鼓励未通过考核的同学总结教训、重燃斗志，借助学校的各类实训平台不断磨砺自己，勇敢地实现自我超越。律光智能商业及运营副总裁张帆回顾了大家从初期的生涩到
河津一网民借 AI 伪造路面塌陷视频获刑
近期河津警方在日常网巡行动中破获一起借助 AI制造并扩散虚假谣言的违法案件案件详情6 月 8 日，河津市公安局网安大队在网络巡逻时察觉，有网民在抖音平台上发布了一段标记为“街头实录”的关于道路塌陷的视频。经调查证实：6 月 7 日，该网民（解某某）为了赚取网络流量、提升个人账号关注度，利用 AI 软件合成制作了假视频，凭空捏造河津市延平街出现道路塌陷的虚假消息，并关联道路安全类话题标签，在其个人抖音号上公开传播。该视频画面全属 AI 虚构编造，当地实际并未发生任何道路塌陷事故。直至被警方查获，该虚假视频已
AI问诊新体验：这家百年医院如何用智能技术革新患者就医全流程
“脚趾疼痛该看哪一科？”如果答案是“骨科”，温医大附一院的智能系统可能会“纠正”——特定情况下，它会推荐风湿免疫科。现如今，当访客踏入该院南白象院区时，映入眼帘的不仅是往来的患者和电子屏上展示的“医疗AI全场景沟通会”，更是一个被人工智能深度重构的诊疗空间。在这里，选择科室不再是患者的困扰，而是由AI完成精准匹配。“这不是简单地增加一个线上功能，而是重新构建患者从入院前到出院后的完整服务体系。”温州医科大学附属第一医院院长张纯武如此总结。自2024年4月尝试将AI融入精准预约，到如今覆盖诊前、诊中、诊后的
免费领取：体育馆火灾防控培训课件，一键获取模板
1.培训资料无偿获取1 在微信中搜索并进入【AI 问消】小程序2 点击首页显眼的【找课件】通道3 输入"体育馆的火灾安全防控指南"作为检索词本日课件精选《体育馆的火灾安全防控指南》演示文稿模板·增强体育馆管理者的火灾防范管控水平1、体育馆管理者例行会议2、体育馆微站内部研讨核心亮点：✨ 支持内容在线预览✨ 原创教案持续迭代更新订阅 AI 问消官方账号，快速精通安全培训关键技巧！锁定 AI 问消愿本文能为您带来价值！若您存有疑问或建议，敬请在公众号后台留言，我们将迅速予以回应！
AI 监管趋严，数据从业者必知的几项关键
若您是首次浏览「拾穗数据」，请点击上方蓝色文字关注。本平台长期专注于数据平台、AI BI、数据工程及项目实战内容。许多数据同仁提及 AI 合规，首要反应往往是：“这难道不是法务部门的职责吗？”过往持有此观点，或许尚无明显弊端。然而，一旦企业 AI 应用真正落地生产环境，最先被质询的往往非抽象法律条文，而是极其具体的问题：数据来源何处？是否获得授权？能否供模型使用？模型产出是否需标注？日志是否留存？出现事故如何追溯？此类问题，法务部门自然需参与其中。但数据团队无法置身事外。因模型可见数据范围、可调用的表、可