用好公司的高階資源

開展公司評估時，人們往往傾向于只考慮可見的、直接影響利潤的因素。然而，對公司長期威功而言，更重要的是學術界稱之為“高階資源”的要素，即可以幫助公司持續(xù)增長的無形資產，例如戰(zhàn)略能力等。如何確保公司擁有高階資源？

首先，管理層必須評估公司當前利潤的驅動因素：是哪些運營資源產出了公司的大部分利潤？哪些底層資源可以使公司比競爭對手做得更好？部分市場、關鍵客戶群或核心產品都屬于公司經濟利潤的關鍵。此外，準確定位公司的核心業(yè)務，有助公司比競爭對手獲得更多利潤，這都是驅動企業(yè)長期發(fā)展的高階資源。

其次，要思考公司的資源狀況是如何隨時間的推移而演變的。公司最初是如何獲得這些能力的？能怎樣進行改進？競爭對手是否能更好地改善資源狀況？過去十年公司是怎么做的？等等。

歐洲工商管理學院助理教授Phebo Wibbens指出，目前，很少有公司將自己的高階資源擺放到戰(zhàn)略層面。為了公司的持續(xù)發(fā)展，管理層必須思考如何利用高階資源與對手競爭。

AI以四種方式影響醫(yī)療保健業(yè)

很快AI技術即將進入醫(yī)療行業(yè)，在挽救人的生命方面發(fā)揮不可替代的作用。連續(xù)創(chuàng)業(yè)企業(yè)家Toby Nwazor認為，其在個人醫(yī)療保健領域的介入將主要有四種方式。

數字化咨詢。技術上，“后端”數據使用方式的進步使得系統(tǒng)可以針對被詢問的問題提供更智能的決策，同時先進的自然語言處理能理解復雜句子，而不是強迫人們選擇預定義的選項。這兩項技術的發(fā)展有助于實現數字化醫(yī)療咨詢，減少不必要的就醫(yī)并提高醫(yī)療效率。

放射學和圖像。醫(yī)學影像都是放射圖像，相關影像需要具備專業(yè)背景的人員花費大量時間進行閱讀。利用計算機視覺技術，可以使用AI訓練讀圖系統(tǒng)理解患者的醫(yī)學影像。

個性化醫(yī)療：更快、更準確的診斷。隨著用于深度學習的數據不斷增加，個性化醫(yī)療會逐漸普遍。成熟的人工智能驅動下，個性化醫(yī)療能夠分析一個人的個人基因組，并針對性地確定治療方式。

機器人外科醫(yī)生。人工智能正在進入機器人手術行列。智能組織自主機器人（STAR）已經可以縫合傷口，較之人類醫(yī)生，它們可以做到更清潔與更準確。有測試表明，相關技術還可以準確地去除腫瘤。

中亞成為新的優(yōu)質投資地

經合組織和發(fā)展中國家的經濟增長乏力，美國利率上升；在日益黯淡的經濟前景中，中亞依然熠熠生輝。大西洋理事會高級研究員、國際市場分析的創(chuàng)始人兼負責人James C.Grant分析，投資者們在中亞新興市場中尋找到了躲避風暴的投資避風港，其中，能源基礎設施，包括化石燃料管道、水電大壩、太陽能與風電場在其中占據突出位置。

當前，中亞國家正處于一個安靜卻顯著的經濟轉型之中，在各國不同的增長戰(zhàn)略背后，有一條共同的主線：基礎設施發(fā)展。由于當地國家面臨自身技術和資金限制，全球投資者迎來了機遇；其中，挖掘中亞優(yōu)質的自然資源，增強地區(qū)/全球連通性等成為各路資金關注的重點。此外，綠色能源是中亞地區(qū)一個尚未開發(fā)的產業(yè)，是較好的投資機遇。例如，廣闊的中亞大草原是增加風力發(fā)電能力的理想地點。

亞洲開發(fā)銀行預計，從2016年到2030年。每年將需要330億美元的資金來滿足中亞地區(qū)對基礎設施的巨大需求。

自動化考驗未來就業(yè)

研究預測顯示，全球47%的就業(yè)崗位將宴現自動化，技術革新實際上可能導致了近年來的就業(yè)率下降。世界上最大的在線工作網站Indeed的首席經濟學家Jed Kolko提醒說，目前人與智能的工作替代總體相對溫和，不過關于自動化，一些問題值得思考。

被替代職工能否過渡到新的工作崗位？這種過渡可能比過去更難。與上世紀四五十年代相比，如今的勞動力市場變化較小，就業(yè)增長放緩和流動性下降可能使得轉型過程變得更加漫長和痛苦。

誰來承擔自動化的后果？從事“傳統(tǒng)”工作的低學歷人群相比本科及更高學歷人才，承受自動化取代工作的能力更弱。而男性從事“傳統(tǒng)”工作的可能性更高，發(fā)達地區(qū)的傳統(tǒng)工作比欠發(fā)達地區(qū)更多。這些人群受到的影響亟待解決。

自動化將如何影響勞動力供應？這種影響將不僅體現在勞動力需求方面。自動化技術進步將改變人們的工作意愿和能力。例如自動駕駛汽車可能把通勤時間轉化為工作時間，或者自動化提高的生產力可能減少勞動力供應。

工資與自動化的相互影響。自動化投用與否和價格息息相關，即相對于人工的成本。例如，在勞動力緊缺的情況下，人工成本的提高會促進自動化生產的使用，但這反過來會降低人工成本。

自動化如何改變求職？人工智能可以預測求職者和空缺職位之間的匹配程度。自動篩選和測試可以消除對某些求職人員不利的人為偏見。但是，如果算法是在有偏數據集上進行訓練，結果也可能會加劇對部分人群的偏見。