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?高管领导的六个关键特质
?序章
2025年后疫情时代,是「斜杠人生+乌卡时代」爲叙事主线。前者是同时有更多职业角色,后者是环球的政治经济不确定性。
通过香港亚麻高峰会2025Q2,探索①如何快速提升个人价值,②如何规划好未来十年职涯,③如何选择好职涯中的商业技术定位
?关键字:#向内聚焦 #钝感力 #故事力 #商业技术 #蒙糊正确 #绝对理性
?案例
香港某金融公司有一个叫「金水杯」的最佳交易员奖。
因有位交易员杰出表现,所以领导Feedback Loop即时奖励,而手中刚好只有只水杯,就用来表扬这位交易员的杰出表现。从此,公司就有了「金水杯奖」。
作为高管,把握「时效性」很重要。不要忽略团队气氛这些看似小事,但其实这些是企业大事。
作为高管,果断地用三分钟决定千万额生意;但却用三天细腻地处理「内部沖突/撰写信件/演讲宣发」这些看似小事,但实际上这些是企业大事。
行业专家被认爲是「技术里不太技术,商业中不够商业」,主要是不够聚焦自己的护城河。
比如「金融+投资+创投」是三个高维度的标签;因此,更深入聚焦到「风险管理+宏观对冲+GenAI创投」细緻的个人标签,以「less is more少即是多」爲职涯方向。
「向内聚焦+多向内求」三个职涯标签;当客户通过特别聚焦的标签而找到行业专家时,然后自然把商业项目从这一聚焦标签扩展开来。
?行业专家的GenAI最优解,以金融行业爲例
?序章
2025是GenAI井喷之年,但据调查显示,行业专家对GenAI感到困惑。一方面,GenAI的「可解释性」偏低,所以GenAI在高专业性行业表现不佳;另一方面,高专业性行业的「工作执行文化」,导致GenAI 未能应用到工作里。
通过香港亚麻高峰会2025Q2,探索①如何提高GenAI在高专业性行业的可解释性,②如何利用GenAI提升高专业性行业的价值产出,③如何让高专业性行业人员学习GenAI
?关键字: #高专业性行业 #行业专家 #可解释性 #商业思维 #价值产出
?案例
金融法规是文书场景,主要是用Word工作。而金融风险是试算表场景,主要是用Excel工作。而财务监管是财报场景,主要是用PDF工作。
因爲高专业性行业的独特执行文化,令GenAI难以直接取代人,同时难以把GenAI应用到工作场景;另外,高专业性行业也难以更换「办公软件/场景/流程」,通过额外增加资源。
因此,GenAI是人类助手,通过帮助行业专家减少重覆工作,或减少人爲的工作错误;从而提升个人价值。
高专业性行业,意味着行业专家的「每token是极高价值」;所以,行业专家缺乏诱因学习GenAI。
另外,GenAI取代了基础的人类工作,比如是基础全栈开发/数据开发,或基础金融算法/财务分析/风险管理;因此,对于想进入IT/金融行业的最低门槛,反而是先学好AI生产力工具。
但对于行业专家来说,人生护城河不是着重在「执行/管理」岗位,而是在「领导力」的行业感知上。
比如,香港某金融公司因只有99.99%时间有效模型,所以花钱招聘行业专家,才弥补那0.01%的风险;这就是人类行业专家的优势,而不是通过「GenAI/技术/算法」来建立优势。
That’s a wrap for AWS Summit Hong Kong 2025 as a NewVoices DevLounge Speaker!
Happy birthday on the occasion of AWS Summit HongKong 2025 DevLounge!
What an amazing day at the DevLounge Felicitation Dinner of AWS Summit Hong Kong 2025!
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