Fortune 最具影响力女性峰会:124 万亿美元财富大转移与女性收入崛起形成"完美风暴"
在 Fortune 最具影响力女性峰会上,财富管理高管指出,女性将在 2048 年前继承 52 万亿美元,成为 124 万亿美元"财富大转移"的主要参与者。McKinsey 数据显示,女性 53% 的资产目前未由专业顾问管理(男性为 45%),对应 10 万亿美元的市场机会。Fidelity 私人财富管理负责人建议女性主动安排时间管理财务,将收入与投资转化为财富。
在 Fortune 最具影响力女性峰会上,财富管理高管指出,女性将在 2048 年前继承 52 万亿美元,成为 124 万亿美元"财富大转移"的主要参与者。McKinsey 数据显示,女性 53% 的资产目前未由专业顾问管理(男性为 45%),对应 10 万亿美元的市场机会。Fidelity 私人财富管理负责人建议女性主动安排时间管理财务,将收入与投资转化为财富。
麦肯锡新研究梳理了美国半导体供应链中隐藏的上游依赖关系,并提出增强生态系统韧性的潜在缓解策略。
Broadcom CEO 陈福阳称许多 AI 投资者“根本不知道自己在投什么”,把极端预期押进去后“几乎像在赌场”。Broadcom 自 2023 年底以来已累计产生约 680 亿美元 AI 半导体收入,其截至 8 月 2 日的第三财季 AI 半导体收入同比增长逾两倍至 167 亿美元。陈福阳还批评企业把 token 花在 AI 试验上却看不到回报,并称资本短缺“可能是 AI 行业最大的约束”。
McKinsey 新研究指出,居住地对个人经济流动性的影响远超预期,社区、地点与人际连接与个人向上发展密切相关。研究聚焦"地点、目标与经济流动性"之间的关系。
麦肯锡三位专家指出,AI 工具从试点走向生产部署,成本可能接近翻两番。文章解释了成本上升的原因,并给出判断这笔投入是否值得的方法。
麦肯锡指出,分析工作已进入 AI 速度,但判断仍停留在人的速度,这一落差构成战略决策中的"判断力瓶颈"。文章提出三项举措,帮助把 AI 的速度转化为更好的战略决策。
McKinsey 资本卓越团队探讨如何用 AI 与技术提升建筑生产力、应对劳动力短缺,并加速复杂资本项目的交付。
麦肯锡提出"AI 价值曲线"框架,用于判断 AI 的自动化潜力在哪些环节部署最具成本效益。该框架指出,许多组织仍在衡量 AI 的采用率而非价值。
麦肯锡指出,从 SaaS 转向 AI 驱动的规划,有望让供应链决策从固定周期转向实时进行。但这一转变能否成功,取决于企业是否具备合适的治理机制、专业人才与运营模式。
AIHR发布《2027年HR趋势报告》,提出11项HR趋势:人机协作成为日常、AI从应用转向价值创造、组织知识管理、人才悖论、初级岗位成长土壤被掏空、信任成为基础设施、HR承担更多结果、CHRO战略贡献扩大、新一代HRBP出现、HR能力被重新定价、HR投入仍反映过去。报告援引麦肯锡、毕马威、普华永道、波士顿咨询、Gartner、德勤等研究,并给出HR可采取的行动建议。
Cognition 联合创始人兼总裁 Russell Kaplan 在 McKinsey 访谈中指出,AI 在软件工程领域的下一前沿不只是更快写代码,而是把自主智能体转化为可衡量的商业价值。
麦肯锡提出"AI 操作系统"概念,认为它有望成为企业的"第二大脑",但前提是 CEO 必须重新思考管理本身如何演进。文章面向 CEO 层,讨论以 AI 操作系统运行企业的新方式。
数字化与 AI 正在改变资本项目的筛选、设计、采购、建设和管控方式。麦肯锡指出,领先企业已不再停留于试点,而是着手重构项目的规划与交付流程。
麦肯锡指出,客户体验是医疗科技公司的竞争必修课,必须从产品设计第一天就融入其中,而非作为售后附加服务。只有把客户体验前置到产品本身,才能建立持久的竞争优势。
麦肯锡指出,资产管理行业的黄金时代正演变为少数资产管理公司的黄金时代。行业整体景气与头部机构集中受益之间的分化正在加剧。
麦肯锡全球研究院新研究估算,未来十年技术与经济变化可能使劳动力需求减少相当于3600万个岗位,同时经济增长或创造约4100万个岗位需求,美国2035年岗位总数可能多于今天。
推荐理由:麦肯锡全球研究院给出未来十年美国劳动力需求与技能错配的量化估算,可用于组织的人才规划参考。
作者提出“创新悖论”,认为数字技术扩散呈现双重K型:美国成年人AI使用率三年内达53%,而企业生产性部署仅10%。麦肯锡2026年调研显示88%的组织至少在一个职能使用AI,但只有6%实现超过5%的EBIT影响,与2025年持平;这6%的企业端到端重设工作流的可能性是其他企业的三倍,而全部采用者中仅21%这样做。
麦肯锡研究显示,到 2035 年美国经济岗位总量将多于今天,但岗位结构会变化,约 1100 万美国人可能需要离开萎缩的职业转入全新职业,未来十年平均每年 77 万工人需要跨职业流动,是历史水平的 3.6 倍。
推荐理由:麦肯锡研究给出跨职业转岗的规模与技能缺口数据,可据此判断企业招聘与培训机制的调整空间。
McKinsey 研究显示,AI 创造的就业岗位多于自动化取代的岗位,但本十年将有 1100 万美国工人需要帮助。Eric Kutcher 与 Tanguy Catlin 在 Fortune 撰文指出,未来最大的挑战是帮助工人找到通往增长岗位的最直接路径。
领先企业正跟踪地缘政治变化的六大新兴模式,并据此调整业务,以提升韧性、把握增长并建立竞争优势。
麦肯锡指出,战略是团队协作,但其价值最终取决于 CEO 本人的参与程度。文章梳理出 CEO 不可委派的六种战略角色,强调这些职责必须由 CEO 亲自承担,而非下放给团队。
麦肯锡指出,随着快消企业与零售商的关系日趋复杂,智能体 AI 能够挽回流失的销售额,但真正的回报在于增长。文章同时追问,企业领导者是否已准备好驾驭这项技术的能力。
Mark Cuban 在 X 上表示,可预见的未来里,医疗福利成本导致被解雇或不被录用的人将多于 AI。美国 2024 年医疗支出达 5.3 万亿美元、约占 GDP 18%,人均 14,775 美元;Mercer 估计 2027 年每位员工医疗成本或上涨 8.2%,为 2003 年以来最大涨幅。耶鲁研究显示,医疗价格每上涨 1%,非医疗行业就业与工资总额约下降 0.4%。
McKinsey 发文探讨亚洲所有者 CEO 的"所有者心态",指出将东方哲学与西方管理文化相结合,为许多亚洲所有者 CEO 带来了独特的业务增长优势。
地缘政治冲击正从黑天鹅到灰犀牛不断增多,麦肯锡指出,聪明的领导者会借助一套工具包提前识别这些风险。文章梳理了这套前瞻方法,帮助管理者在冲击到来前做出判断。
医疗科技行业表现趋于停滞,仅靠市场轮动不足以赢回投资者。行业领导者必须拿出新策略并改善执行,才能重新赢得投资者信任。
数字孪生可实时映射企业运营与IT基础设施,但极少被用于危机演练。在 ASIS Europe 2026 约 40 名风险从业者的调查中,91% 的受访者所在组织未以任何形式使用数字孪生,无人将其用于危机模拟;68% 的组织每年仅做一次桌面演练,15% 从不测试危机预案。43% 的受访者认为首要障碍是领导层认知与支持不足。
McKinsey Insights 指出,AI 推理正在重塑 AI 经济性、基础设施架构以及整个半导体生态的投资优先级。
企业 AI 的第一阶段只是把强大的新工具交到员工手中,而要从智能体 AI 中获取更大机会,领导者需要重新思考组织本身的形态。
麦肯锡全球研究院新报告估算,到 2035 年 AI 与自动化将削减约 3600 万个美国岗位需求,其他领域增长创造约 4100 万个岗位,作者称下一个十年的挑战是流动性而非岗位稀缺。
麦肯锡指出,股东积极主义正在发生变化,董事会与 CEO 可通过制定价值创造计划来抵御甚至借力股东积极分子的审视。
Guidewire、Bessemer Venture Partners 与 SAP 的负责人讨论了智能体 AI 如何重塑保险业的现代化进程,以及保险公司应如何在既有投入的基础上作出回应。
西门子管理董事会成员 Cedrik Neike 接受专访,谈技术如何改变工厂车间,以及工业企业要引领下一轮制造业需要具备什么。
麦肯锡《State of Consumer Africa 2026》指出,非洲家庭预算紧张、消费渠道日益碎片化,四大趋势正在重塑消费者发现、决策与支出的方式。报告同时给出面向消费者的企业可采取的应对方向。
麦肯锡指出,银行风险职能的根本目的未变,但风险的性质、显现速度与管理工具已发生改变。文章以"银行的数字孪生"为切入点,探讨非金融风险管理的未来方向。
麦肯锡最新研究显示,AI 采用率一年间几乎未变,88% 的组织至少在一个业务职能中使用 AI,如今为 89%;将至少 5% 息税前利润归因于 AI 的高绩效者两年均停留在 6%。
麦肯锡指出,企业往往有大量被忽视的现金释放机会,CFO 可通过四项做法将其释放出来。
美国国家核安全管理局(NNSA)CIO Jamie Wolff 表示,现代化意味着同时重建基础设施、数据与人才,并始终兼顾使命与持续的变革节奏。
McKinsey 指出,CEO 无法把 AI 机遇中的某些关键环节交给他人:提升组织对 AI 的雄心、重新设计组织运作方式,以及重塑组织文化。这三项是决定 AI 在组织中成败的核心,也是最高管理者必须亲自承担的部分。
麦肯锡研究发现,以严谨方式执行转型的公司更有可能实现整体组织转型目标。Chris Hagedorn、Preeya Mody 与 Michel Morenville 在讨论中解释了转型语境下"严谨"的真正含义,以及如何将其嵌入从设定愿景、动员到交付影响的整个过程。