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企业管理专业
收录了 企业管理专业 频道下的 50 篇内容
亚洲专业美发行业领军企业汉高中国签约赛博威，以 TPM 营销费用管理推进企业业务数字化改革
近日，亚洲专业美发行业的领军企业汉高中国签约赛博威，共建TPM营销费用管理，推进企业业务数字化改革，建立完善的信息系统能力，完成企业数字资产积累。
2023-11-02
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数据资产入表实施前，国有企业要了解哪些事？
国有企业作为驱动数字化转型升级的排头兵，如何充分发挥海量规模数据和应用场景等优势，如何解决数据难点，如何管好用好数据资产，已成为国企数字化转型的关键命题。
中小微企业能源管理 “入门神器”：MyEMS 开源系统如何低成本实现专业级管控？
对很多中小微企业来说，“管能源” 就像手里握着一团乱线 —— 想理清设备耗损、减少不必要的能源浪费，却总被各种门槛拦住：要么市面上的专业系统太 “重”，一套下来要搭不少精力和投入；要么用了简单的监测工具，数据又散得像碎片，根本没法精准找到节能方
开源
能源管理系统
2025-09-28
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飞书项目将发布整车研发解决方案，直击复杂研发管理挑战
飞书项目将于9月10日举办新品发布会，将首次公布产品架构图，并全面升级平台能力。
3 月 27-28 日相约杭州！极客时间携智能体时代 AI 人才粮仓模型亮相 CSTD 人才发展灯塔峰会
极客时间携智能体时代的 AI 人才粮仓模型亮相峰会 A13 展位，期待与各位人才发展同行者共赴这场 AI 人才培养的行业盛会！
用友网络副总裁罗小江确认出席 AICon 北京站，分享构建可执行的 AI 驱动决策系统
破解企业 “数据孤岛” 与 “经验决策” 困局，让 AI 从辅助工具升级为核心决策引擎！
AI 不是“魔法”，企业级 AI 落地的 3 大难点和解法
企业AI落地不宜盲目跟风、盲目求全，要意识到AI的重要性，同时也要切中自身需求。
当 Token 成为商品，AI 基础设施会怎么变化？
时代需要智能生产力的突破
从流水线到蜂巢：AI 时代企业组织如何进化
在 Summit 现场，极客邦创始人霍太稳 Kelvin、安克创新 CIO 龚银 Neil，以及数说故事创始人兼 CEO 徐亚波 Arber 围绕“AI 时代的组织升级”展开了一场长谈。三位嘉宾从 Snowflake Summit 的现场观察谈起，进一步讨论了 Agentic Enterprise、企业大脑、超级个人、蜂巢式组织、AI 时代 CTO 的新角色，以及中国企业在这一轮智能化浪潮中的机会。
专业解读：JNPF 低代码开发平台怎样为企业财务管理创新转型提供数字化赋能
在当今这个信息化、智能化的时代，企业财务管理正面临着前所未有的挑战与机遇。随着市场竞争的加剧、技术发展的日新月异以及业务需求的日益复杂，传统的财务管理模式已经难以适应现代企业的发展需求。因此，企业财务管理的创新转型显得尤为迫切和重要。
低代码
2025-01-14
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阿里云 CIO 与 40 家企业对话数月，打捞出鲜少公开的 AI 落地真相
AI 个人工具每天都在创造奇迹，企业 AI 落地却像陷入泥潭。阿里云 CIO 与十大行业 40 余家头部企业 CXO 深度碰撞数月，打捞出十个鲜少被公开讨论的真实之问。这不是一份标准答案，是企业“向内看”的一面镜子。
两年砸 10 亿，北森宣布 All in AI：上线 15 个 AI HR 专家，造了一个“数字人事部”
HR行业要被AI“整顿了”？
OpenClaw 火了之后，企业真正缺的不是更聪明的龙虾，而是一套上岗体系
当 Agent 进入组织，它应该跑在哪、归谁管理、怎么接系统、如何限权、如何控成本、出了问题怎么审计？
OpenShift 年入 20 亿美元、虚拟化业务狂飙 417%，市场重构后，红帽靠什么持续领跑？
“AI 已经形成一条新的完整产业链，而且复杂度远超传统软件行业。”
仅 6% 企业能完全搞定 AI 治理，SAP 力推 “自主运营企业” 新模式
企业Token成本过高，本质上与零散化AI试点有关。
豆包 50 万亿 Token 背后，火山引擎全面转向 Agent 落地
豆包大模型 1.8和视频生成模型Seedance 1.5 Pro正式发布
浪潮信息发布业内首个智能体工作站元脑 Z3，中小企业也能构建本地智能体
Agent爆火后，市场最明显的转变是，今年很多企业已经不是在问“AI 能干什么”，而是在问“AI 怎么真正跑进业务里”。
沙箱即服务：构建自动化 AWS 沙箱框架
本文介绍了一个自动化的AWS沙箱框架，旨在为创新提供安全且成本可控的环境。该框架利用AWS服务（如Control Tower）和开源工具，来实现自动化配置、执行安全策略、管理资源生命周期，并通过自动清理和治理来优化成本。
人人可用、真能落地，阿里用 Agent 掀翻了数据分析的牌桌
有一件事儿，让众多企业持续投入了一百多年：让数据变得更有价值。最终，更复杂的统计方法、更炫酷的可视化报表出现了，伴随而来的是更庞大的数据团队。
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