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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