马明哲:新数字化之我见

马明哲阐述了数字化将从战略、组织、管理等层面彻底颠覆企业的思维模式,通过强大的计算能力、人工智能及丰富的数据基础,实现历史记录的客观性、洞察复杂关联及预测未来趋势。数字化能提升经营决策、管理效率、风险防控,优化服务并降低成本。平安集团已将全面数字化作为关键战略,以驱动未来发展。

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马明哲提出,数字化将在战略、组织、管理、运营、人才、服务等方面,为企业带来思维模式上的巨大颠覆与产业实践上的系统变革。

几年前,平安集团就提出,第四个10年战略中,全面数字化战略及经营是至关重要的工程之一。

马克思曾说,实践决定认识,是认识的源泉和基础,而认识一旦形成,会反作用于实践。人类认识世界,是一个“实践、认识、再实践、再认识”的循环往复、螺旋上升的过程。

我给数字化的新定义:“数字化是21世纪推动人类社会进步、提升生产力的基础工程,是人类跨越式提升认识水平和能力的革命性的进步。

对企业而言,数字化将在战略、组织、管理、运营、人才、服务等方面,带来思维模式上的巨大颠覆与产业实践上的系统变革。

一是颠覆性的计算能力。

得益于硬件的进步,机器的计算能力超越人类百亿倍,人类处理数据的方式发生了颠覆式变化,传统海量数据、非结构化数据难以处理等问题得以解决,人类可以对复杂事物进行更全面、更深入、更触及本质的认识。

二是颠覆性的认识方法。

而人工智能、机器学习等技术的成熟,颠覆了认识方法,让机器在很多领域的认识能力超过人类,可以取代人类完成认识与实践,就像L4、L5级别的自动驾驶不需要人类时刻手握方向盘一样。

三是颠覆性的数据基础。

数据的“广度、宽度、深度”正呈几何式的增长,人类认识有了更深更广的数据基础。其中,“广度”是指以标签化描述数据更多的特征;“宽度”是指数据类型除了量化数据,还包括了非结构化的图片、视频、文字等;“深度”是指通过知识图谱,形成了数据关系的认识网络。

1.提升人类历史的客观性、完整性、连续性

数字化让一切人类活动得以记录,没有取舍、没有遗忘、没有“偏见”,人类历史将实现真正的“客观化”、“完整化”、“连续化”。

2.发现万事万物之间原本难以洞察的复杂关联

 物有本末,事有终始。通过知识图谱、复杂神经网络的分析,数字化改变了传统的因果精确性。其实,多因多果并非数字化时代才有,但数字化为人类认识多因多果提供了条件和方法。

3.觉察客观世界与人类活动的发展规律

用机器学习技术计算出客观世界与人类活动的发展规律,预测未来趋势。

 4.提升认识对实践的指导作用

格物致知,知行合一。唯物辩证法认为,认识来自实践,又转过来指导实践,为实践服务。但认识过程不是一次完成的,而是一个多次反复、无限深化的过程。人类的寿命、脑力、记忆力有限,无法完成对复杂世界的充分认识,以个人经验对实践的指导难免片面、不足。通过数字化,人类在机器学习技术的辅助下,可以做出更科学合理的决策来指导实践。

 三、数字化对企业的价值与意义

 1.聪明经营

先知、先觉、先行”的经营决策。通过大数据分析,总结行业发展规律,找到相比竞争对手的差异,识别市场机遇与挑战,从而在纷繁复杂的环境中看清本质,提前做出正确决策。

2.提升管理

提升内部管理与运转效率。通过数字化精简优化流程,用机器取代人工环节,或通过机器辅助人工降低流程耗时

 3.防范风险

 “预测,预警,预防”的风险防控。通过对风险数据分析的前移,从财务数据,到业务数据,再到行为数据,凭借人工智能的精准监测与分析,从行为源头上预防风险。

  4.优化服务

 优化客户服务的体验。金融业无需通过实物进行客户服务,相对其他实体行业,更适合用数字化提升服务,优化客户体验。

5.降低成本

机器取代人工,降低人力成本。将简单重复的劳动力密集型工作,用人工智能替代。

我希望全体平安同仁务必高度重视、全员参与,转变思想、转变认识、转变行为,始终保持强烈的危机感、清醒的头脑,步步紧跟数字化与科技发展进程,大力开展基础科技研发与应用创新,扎实推进各项重大战略。未来,全面数字化必将成为平安可持续发展的“压舱石”与“领头雁”,让我们同舟共济,赋予金融新的使命,铸就未来新的辉煌!

内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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