各行各業的領導人都將個人化服務視為核心競爭力；而我們正身處於仰賴AI技術來達成這項目標的時代。看似科技巨頭已經完全把持這項優勢，但其他想要挑戰的品牌，仍可透過本文所謂的「智慧體驗引擎」，提供優質的顧客體驗。
貨幣以數位化的方式流通，在今日已經很成熟。對銀行業來說，基本模式並沒有改變，因為在現有系統機制下，建立於數位化的財富可以兌換成真實的現金。那麼，如果實體貨幣完全消失，徹底虛擬化，也就是由國家的中央銀行，統一發行「電子貨幣」呢？本文作者試圖藉由中國已經試行的中央銀行數字貨幣（CBDC），來分析這種顛覆傳統銀行系統的舉措。這項做法真的全世界通用嗎？能帶來什麼比現有機制更好的優勢？以及其中隱藏什麼風險？
法尼爾銀行聚焦服務被大型銀行忽視的中小企業主，並尊重一線員工的主觀判斷，以有溫度的服務馳名。發展至今，為了在市場突圍，引入新科技勢在必行，但多數員工不信任新技術，反而影響士氣。以科技驅動與以人為本的服務，只能二選一嗎?
「大家都想發展『場景金融』，我們具備很明顯的優勢。」富邦集團董事長蔡明忠自信表示。富邦從最初只有十名員工，如今已是橫跨金融、電信、媒體等事業的龐大集團。在集團邁入六十週年之際，HBR專訪蔡明忠，聽他如何因應世界快速變遷的腳步？又有何長遠布局？
比爾．蓋茲（Bill Gates）曾說「金融服務是必要的，但銀行卻未必！ 」金融科技（FinTech）正在重塑並創新金融服務模式，所運用的技術眾多，包括人工智慧與機器學習、區塊鏈、雲端運算、資訊安全、自然語言處理與對話機器人、網路爬蟲等。這些技術主要應用在兩方面： 一、讓現有的金融服務更有效率、成本更低、或是準確度更高； 二、創造新產品、新服務、新通路，或是新市場。《哈佛商業評論全球繁體中文版》有六篇文章從不同角度，探討金融科技帶來的各種衝擊。本導讀引導讀者深入閱讀並思考相關議題，幫助讀者掌握金融科技的重要發展趨勢。
隨著演算法變得愈來愈聰明，華爾街誰會是贏家，誰又會是輸家？機器學習讓強大的演算法能夠分析大型資料集，以便針對所界定的目標來做預測。這些演算法能透過試誤而自行調整，隨著取得更多資料，使預測愈趨準確。然而，機器學習雖然能大幅強化投資決策，但本身仍有重大限制，嚴重削弱表面上可望達到的成效。
對中介商來說，現在是個艱難時刻。
致力貢獻社會能獲得長期回報。
GFNorte這家公司的成功，是因為做對了六件事。
全球大數據權威麥爾荀伯格 Viktor Mayer-Schönberger：市場不再由金錢和價格定義，而由數據所驅動，我們稱為「富數據市場」（data rich market）。大數據代表有很多數據點，但富數據代表的不只是很多數據點，而是包含一個產品的不同面向。
駕駛人減少，收入可能跟著變少。
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