我们强调协作，绝不是抛弃“分工”，而是在“分”的基础上“协作” 首先，我们要认识到，必须有分工，分工是报酬递增得以实现的基本组成部分 其次，我们也必须了解到，分工对于价值贡献的递增曲线日趋缓慢，价值贡献的关键点在于协同效率，既包括企业 内 各部门之间的协同，也包括企业外组织间的协同 这是由技术及互联网的动态环境决定的 基本原理 1 ： 组织内和组织间协同成为效率的主要来 源 协同并不仅仅是主体之间简单的协作和沟通， 极参与公司管理，基本交由职业经理打理， 他们转而成为财务性股东” 华人企业的小规模，在于“华人非常信任 与之有关系的人”，反之，也同样非常不 信 任自己家族和亲属之外的人 家庭之外的信任匮乏，致使不相关的人很 难组建群体或者组织，如商业企业 赋能组织成员的关键在于，通过结构设计和激励体系相结合，在高度连接的网络中建立基于契约的信任感 福山：《信任：社会美德与创造经济繁荣》 福山：《信任：社会美德与创造经济繁荣》 基本原理 3 ： 企业要建立基于契约的信任体 系 我们一定要建立一种真正的信任， 一种基于契约的信任， 方可在更广泛的网络中构建共生价 值 新范式的关键在于构建或是加入一个“合作主体的共生系统”， 在系统优势下， “ 共生经营” 获得系统效率，在“ 共生空间” 中协同发展， 这才是新时代激活组织的价值创新 基本原理 4 ： 实现从“竞争逻辑”到“共生逻辑”的战略认知转变

家中外商学院教授市场营销课 程。 云 科特勒咨询集团（ KMG ） 菲利普 · 科特勒及其弟子团队，结合中国化营销实践所著。 菲利普 · 科特 勒 王 赛 作者简介 2 市场营销的魅力，在于让企业具有实现价值的可能，而增长的魅力，在 于让 CEO 看到价值实现的区间。这个区间由企业的愿景、战略意图、 营 销手段、客户价值的计算以及公司战略的设计等路径来 实现，所有 这些 路径，都被王赛博士融合进一个称为“增长五 撤退线： 反向增长的原理 2 8 撤退线：案例 摩拜单车卖给美团，创始人套现 27 亿 元 2 9 从 0 到 1 云 企业如果想设计撤退线， 关键在于做出自己的价值点，比如独特 的科技能力、核心的价值认同。在此阶段，企业都是在做技术和 市场测试，而壁垒性技术和市场的认可直接决定了企业拥有高质 量的增长基因。 从 1 到 n 好的企业家，永远会考虑在最坏情况下的后路。 好的企业家，永远会考虑在最坏情况下的后路。 撤退线主要在于在你的市场扩张后，外部资源方对你的认可，生 态相关型企业会去入股或者购买你的企业股权，所以如何与它们 在增长阶段进行有效连接尤为重要 从增长角度来讲，企业可以分为如下几个阶段：从 0 到 1

XgBoos t Exponential Smoothing 销量预测 - 案例 客户痛点 • 客户所在区域仓部分 SKU 无货，需从其他区域仓跨区拆单发货，拆 单率较高 • 问题的核心在于预测不准，各仓的铺货不合理 项目效果 • 根据区域各仓，分别预测月和周颗粒度的不同 SKU 的需求 • 实现了仓 + 月 / 周 +SKU 颗粒度的预测 • 通过预测，各仓的拆单率均有显著下降，整体拆单率降低了 战略的需要，明确供应链节 点的位置和不同节点的覆盖范围。  算法逻辑  业务逻辑 分仓规划 - 案例 推荐分仓结果：加件量分布 客户痛点 • 配送时效和配送成本较高 • 问题的核心在于分仓规划不合理 项目效果 • 推荐的分仓结果提高了配送时效，降低了配送成本 • 提供建仓顺序，客户可根据实际情况选择分仓方案 智能补货 - 逻辑介绍 销 量 预 测 库存分析及预警 预测销量 - 案例 方案建议：  建议新增 4 个店铺，覆盖高密度客户区域  客户稀疏地区，适当调整 客户痛点 • 潜在客户较多的区域未完全覆盖 • 部分门店存在成本高覆盖客户少 问题的核心在于门店选址不合理 项目效果 • 客户对我们开店和关店的建议非常认可，新增的 4 个门店持续盈利 精准营销 - 逻辑介绍 目标客群 丰巢柜 顺丰公众号 顺丰优选 顺丰大当家 顺丰小当家

“ 新的陌生时代已经明确到来， 而我们曾经很熟悉的现代世界 已经成为与现实无关的过往 。” —— 彼得 · 德鲁 克 术 ， 不在于产品 ， 不在于市场 ， 而在于 如 何解决组织的问题 ， 因为强个体才是所 有 能深刻理解数字化转型的困难 ， 不在于 技 变化中最不可知的力量 ， 才是创造价值 的 只有清晰理解数字化时代的变化 ， 才 核心。 连接改变了 生存方式 共生改变了 进入人脑 数据、信息、知识与智慧的关系 承载 激发对学习的热爱 获得更多知识 知识作为一种合理的 信念增强着行动结果 知识是动词，不是名词 驱动努力学习 最大的挑战在于甄别知识 不确定性成为常态 对知识验证的要求 越来越高 迭代加快，不断涌 现新知识 认知盈余， 选择障碍 渴望知识又 应接不暇的 表现 时间稀缺 是惯性使然还是无法应对 是自我设限还是认知不足

扩展新渠道 § 不在于商圈和陈列场所的选址， 而在于企业内部运营管理的去中心化与扁平化， 以及通过新兴技术实现的边际成本持续降低。 § 不在于和消费者之间简单的一次买卖， 而在于企业对每个消费者的长期经营能力。 § 不在于追求商品寻源成本的降低， 而在于内部资源集约共享后的规模效应与效率提升。 § 不在于单个企业来服务消费者， 而在于企业背后产业链的上下游连接与融合服务。 规划、实现和推进 IT 使命， 具备创意设计、用户体验工程及其他与 艺术相关的学科知识及链接技能 Tech Trends 2015 7 技术手段会完善、加速以至于根本上颠覆商业模式，而着力点在于企业根本命脉，即数据和分析能力 1 2 3 4 企业 1.0 使用传统的方式处理企业自有的结构化数据。 企业 2.0 使用比较先进的分析技术对传统企业的结构化数据进行挖掘和分析。 企业 门店运营效率：运营效率偏低，店铺坪 效及人效不匹配行业领先地位 优化门店操作流程，统一门店零售平台 搭建 店铺陈列、动线规划没有充分考虑消费者 需求，店铺运营流程有待改进 从业务视角来看，十二五战略执行后依然存在的关键问题在于业态协同、消费体验、线上业务、商 品管理及供应链能力、运营效率等方面，从完善角度看可以进行重点突破 业态发展 与创新 A 营销与顾 客经营 B 商品与品 类创新 C 供应链与 物流整合 D

数字技术和全球通信基础设施的发展 , 诞生了众多平台 型 企业 , 越来越多的人离开传统组织 , 开始追求斜杠 人生 , 开启属于自己的事业。 自由职业者的崛起意味着 新型的弹 性工作革命 , 最大的优势在于满足个体的自由 需求。 新时代的个体不再满足于成为标准化流程中的一个节点 , 也不甘心只做企业的一颗螺丝钉 , 日复一日、 年复一年地 重复单调工作。 创新个体自身希望思考、 , 管 理层集体升维。 升维的目的是满足个体的精神需求 , 调动个体的精神力量和信念使他们产生归属感、 自尊感 和成 就感 , 从而充分发挥巨大潜力。 企业文化的成败关键在于个体对企业文化的理解和认同程度。 升维的理念 和行为 准则可以使个体产生强烈的使命感和持久的驱动力。 利他的企业文化就是自我激励的原动力。 同时 , 企 业共同的 价值观、信念及行为准则又是一种强大的精神支柱 平台化绩效管理的特点：绩效维度的颗粒化 第四节 平台化管理的绩效实施 05 绩效实施 绩效实施的过程主要是对绩效计划按照指定的衡量标准进行监 督 , 检查绩效指标执行情况并指导过程。 绩效实施的关键在于 , 管理者必须投入相当的时间和精力深度参与 , 以便根据具体表 现 有的放矢地帮助与指导。 绩效计划 绩效计划是根据公司整体目标按照岗位职责进行分解 , 明确 各 个岗位的具体考核指标与考核示准

种子管理机构报表 种子企业报表 …… 953 个品种，全国 1000 家市场，每日价格等 11 个 指标的信息，每天超过 1000 万个数据…… 大数据应用是思维、理念、方法、能力的改变 大数据最大的作用在于给人们带来了思维上的转变 大数据 思维 互联网 思维 数据思 维 产业思 维 跨域关 联思维 5. 农业大数据思维  数据文化：尊重事实、强调精准 推崇理性 采集方式  采集时间  采集地点  ……  存储格式  存储方式  存储安全  数据结构  …… 农 业 基 准 数 据 库  数据增值的关键在于整合，但整合的前提是数据标准的统 一。 3. 农业大数据分析处理技术 建模技术：  农作物生长与产量形成机理建模；  农产品消费行为与消费量变化动态建模；  基于多代理系统进行农业智能仿真模拟； 农产品市场数据的处理，实现多品种、多地域、多类型农产品市场变 动的内在机理、波动周期、市场走势的可视化呈现。 农信采监测数据可视化 四、大数据技术在农业中的应用 大数据应用在于从流程优化、知识发现、辅助 决策的过程中发现大价值。 大数据技术与农业领域的深入耦合，将对我国的 农业市场监测预警、智慧农业生产管理、和农业国家 宏观管理决策带来前所未有的变化！

），转变为能独立承担责任、解决问题的“正式员工”（ Employee ）或“自动化引擎”（ Engine ）。 生产力回报 从“增量优化”走向“指数飞跃” 以“重塑工作方式”响应“指数飞跃”要求： Agent 的巨大潜力在于，通过自动化过去无法自动 化的、更复杂、更耗时的工作流，能够为企业带来 指数级的效率提升和生产力解放，这直接回应了市 场对于“显著价值回报”的终极期待。 一次安全事故可能引发系统性灾难， 对企业运营、财务和声誉造成重大 损失，需严格验证、风险防范，遵 循“安全始于设计”理念 核心价值在于主动自主性，需配备 更高等级的控制机制、监督体系和 安全护栏，以管理自主行动的风险 安全性重要，但风险通常局限于单 个用户的个人数据泄露 反应式，行为由用户直接控制，天 然限制潜在危害范围 医疗健康 核心 驱动 将沉睡的数据转化为可行动的洞察，不仅呈现“是什 么”，更能解释“为什么”，并预测“会怎样”，让 企业决 策由经验驱动转向数据驱动。 其核心在于 Agent 的多模态理解与逻辑推 理链（ CoT ）能力，能够整合分析不同来 源 的数据并发现深层因果关系。 数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理 企业级 AI Agent

推理模型的核心 也就是说 ，如果模型在回复你之前有一 长 串的思考过程（这个过程必须可以显 示输 出） ，探索了很多不同的路径之后 给出答 案 ，那么有这个能力的大模型就 是推理大 模型。推理模型的核心在于处 理那些需要 多步骤逻辑推导才能解决的 复杂问题。 3.4 大模型的分 类 大语言模型可以分为通用大模型和推理大模型 3.4 大模型的分 类 n 推理大模型 DeepSeek R1 的对话效果 Lightning AI 的首席教育学家） 将“推理”定义为通过生成中间步骤来回答复杂问 题的过程 通用的大语言模型（ LLM ） 可能直接输出简短答案（如” 180 英里”） 推理模型的特点在于显式展示中间推导过程 3.4 大模型的分 类 特性 推理大模型 通用大模型 适用场景 复杂推理、 解谜、 数学、 编码难题 文本生成、 翻译、 摘要、 基础知识问答 复杂问题解决能力 优秀 ，能进行深度思考和逻辑推理 ，这种架构是一种专门用于自然语言处理的“编码 - 解码器”架构。 在训练过程中 ，大模 型将输入的单词以向量的形式传递给神经网络 ，然后通过网络的编码解码以及自注意力机制 ，建立起每个单词之间联系的 权 重。大模型的核心能力在于将输入的每句话中的每个单词与已经编码在模型中的单词进行相关性的计算 ，并把相关性又 编码 叠加在每个单词中。 这样 ，大模型能够更好地理解和生成自然文本 ， 同时还能够表现出一定的逻辑思维和推理能力

化价值进行深入探讨，以期对金融行业的智能化和数字化转型 提供参考。 核心观点 : Deepseek 的出现将加速金融机构的数字化转型 Deepseek 的出现将加速金融机构的数字化转型，核心在于可以更高效地论证数字化转型的阶段性效果，继而批量复制。 传统金融机构的数字化转型面临三大核心矛盾 : —— 矛盾 1 : 顶层设计层面自上而下“以客户中心 + 数字化转型”的长期战略目标，与一线人员层面自下而上短期业绩 结论 5 :“ 电力 + 算力 + 数据”是大模型本身的关键，但对于金融应用不断动态沉淀下来的数据和模式创新才是核心胜负手 ; 结论 6 : 智能客服的价值不只是 24 小时在线及拟人化的服务，而在于比客户早半步看见需求 ; 结论 7 : 理解业务与理解技术同样重要 :AI 是认知杠杆，不是流程替代，金融机构业务端的“产品经理”或成为稀缺人才 ; 结论 8 : 金融市场的复杂性与反身 价值的最大化。 ñ 智 能 ü 服 为 Ï V ÷ , 智 能 客 服 的数字化组织变革，即在于 < 早半 步 = 的洞察 ，将客户需求感知从应 答升级为预判，从被动响应转为主 动挖掘。 资料来源 ÿ 生 式营销产业研究蓝皮书 中信建投 结论 : 智能客服价值不仅在全天候拟人化服务，更在于比客户早 半 步看见需求 ; 资料来源 : 秒针营销科学院，中信建投 金融服务场景，如投顾