报告行业投资评级 无相关内容 报告的核心观点 - 根据McKinsey分析,2023年至2030年,亚太地区超高净值(UHNW)和高净值(HNW)家庭将经历约5.8万亿美元的跨代财富转移,UHNW家庭预计将占总财富转移的60%左右[4][6] - 香港和新加坡是亚太地区家族办公室的中心,自2020年以来,两地的单一家族办公室数量已增加了4倍,达到约4000家[4] - 这一增长趋势为银行、保险公司、多家族办公室(MFO)、资产管理公司和财富科技公司(WealthTech)提供了巨大的机会,它们可以为新成立和已有的家族办公室提供差异化服务[4] 分组1: 家族办公室的特点和需求 - 亚太地区的家族办公室与西方国家的家族办公室在一些关键方面存在差异,如家族办公室的专业化程度、投资偏好、运营成本等[10] - 香港和新加坡作为家族办公室的中心,吸引了大量来自亚太地区内部和欧美的财富流入[12][13][15] - 亚太地区家族办公室主要分为4种类型,包括创业家族办公室、传统企业家族办公室、嵌入式家族办公室和专业化家族办公室,它们在规模、投资偏好、运营模式等方面存在差异[18][19] - 亚太地区家族办公室面临的主要挑战包括治理薄弱、运营成本上升、获取定制化替代投资方案的渠道有限、对保险产品和相关增值服务了解有限、技术落后等[20][21][22][24][25] 分组2: 服务提供商的应对策略 - 银行可以采取整合式或à la carte的方式为家族办公室提供服务,提供包括投资管理、托管、家族治理等全方位解决方案[28] - 保险公司正在开发针对家族办公室的定制保险方案,提供涉及跨代传承、资产保值等方面的保险解决方案[32][36][39] - 多家族办公室(MFO)提供高度定制的投资策略,收取以绩效为基础的费用[36] - 财富科技公司(WealthTech)利用技术手段为家族办公室提供投资管理、资产配置等服务,收取管理费和绩效费[37][38][40] - 服务提供商可以采用"解决方案、服务、可扩展性、安全性"的框架来有效服务亚太地区的家族办公室[42][43][44][46]

McKinsey | --- | --- | |-------------------------|-------| | | | | flächendeckende Nutzung | | Generative künstliche Intelligenz in der öffentlichen Verwaltung – sieben Erfolgsfaktoren für eine flächendeckende Nutzung 1 Von Deutschlands Verwaltung wird viel erwartet: Schlank soll sie sein, zuverlässig, schnell und bürgernah. Doch die Digitalisierung der Verwaltung als wesentliche Voraussetzung für diese Ambition schreitet nur langsam voran. Generative künstliche Intelligenz (GenAI) kann dabei helfen, Effizi ...

August 2024 McKinsey Quarterly The versatile leader: How learning to adapt makes CEOs better Leaders benefit from seeking out diverse experiences, displaying deep curiosity, and knowing when to speak up. by Dana Maor, Hans-Werner Kaas, Kurt Strovink, and Ramesh Srinivasan Some of the most innovative and creative people in history succeeded because they were versatile. They were able to master more than one discipline and then combine them to forge new ideas and inventions. Benjamin Franklin, for instance, t ...

| --- | --- | --- | |-----------------------------------------------------------------------------------------|-------|-------| | | | | | | | | | | | | | The hard stuff Navigating the physical realities of the energy transition | | | | Authors Mekala Krishnan Chris Bradley Humayun Tai Tiago Devesa Sven Smit Daniel Pacthod | | | | Editor Janet Bush Data visualization Juan M. Velasco | | | | McKinsey Global Institute in collaboration with McKinsey's | | | | Global Energy and Materials practice and McKinsey Su ...

Strategy & Corporate Finance Practice The Committed Innovator: Helping India's e-commerce leapfrog into the future Shiprocket cofounder and CEO Saahil Goel talks about why he started an e-commerce logistics platform, how it unlocks value in a developing economy, and his vision for scaling it. August 2024 In this episode of The Committed Innovator, McKinsey innovation leader Erik Roth speaks with Shiprocket cofounder and CEO Saahil Goel about how he built his e-commerce logistics company into a highly succes ...

报告行业投资评级 无相关内容 报告的核心观点 数字化转型的定义和目标 [2][3][4][5][6] - 数字化转型是组织的根本性重构,目标是通过持续大规模部署技术来创造价值,提升客户体验和降低成本,从而获得竞争优势 - 数字化转型与常规业务转型不同,是一个持续的过程,因为技术不断集成和发展 成功数字化转型需要的关键能力 [8][9][11][12][13][14][15] - 制定以业务价值为中心的清晰战略和路线图 - 拥有内部数字化人才团队 - 可扩展的运营模式 - 分布式的技术架构,支持团队独立创新 - 可访问和利用的数据资源 - 有效的用户采纳和变革管理 AI在数字化转型中的作用 [19][20][21][22] - 生成式AI正在颠覆企业的运营和价值创造方式,带来巨大机遇 - 但需要与数字化转型的关键能力相结合,才能真正发挥价值 领导力在数字化转型中的作用 [23][24][25] - CEO是关键,需要确保高管团队的一致性、承诺和问责 - 各职能主管在技术、人才、风险等方面发挥重要作用 如何评估数字化转型的成效 [26][27][28][29] - 关注价值创造、团队健康和变革进度等关键指标 - 需要持续跟踪和管理,而不是一次性评估 行业案例 铜矿企业Freeport-McMoRan [30] - 利用AI模型提升选矿厂的产能,通过跨职能团队协作、绩效管理等方式推动转型 美国最大电力公司Vistra [31][32] - 建立多层神经网络模型,优化电厂运营效率、可靠性和减排 - 关键是建立可扩展的机器学习运营基础设施 帆船队Emirates Team New Zealand [35] - 利用深度强化学习训练AI机器人,帮助团队赢得美洲杯冠军 - 通过云计算支持大规模计算需求

报告行业投资评级 无相关内容 报告的核心观点 - 中型公司是许多经济体的生命线,但通过进行转型可以提升自身的规模和影响力 [4] - 中型公司面临的七大挑战包括:无法评估自身的全部潜力、过于集中在一两个地理区域或市场细分、领导梯队有限、治理问题、获取人才、创新和资本的能力有限、数据资源和流程的成熟度较低、缺乏变革项目的集体经验 [11][12][13] - 中型公司的优势包括:敏捷的企业和组织、深厚的专业知识、良好的企业文化 [15] - 成功转型的关键因素包括:设定大胆的愿景和目标、提前投资人才、优先化关键举措、调整激励机制、利用数字技术实现突破 [17][19][22][26][28][33][34][35] - 转型过程中需要关注治理的变革,以适应未来的发展需求 [39] - 中型公司需要提高自身的抗风险能力,如增加多元化以分散风险、制定情景分析和压力测试 [41][43] 根据目录分别总结 行业投资评级 无相关内容 报告的核心观点 - 中型公司面临的挑战 [11][12][13] - 中型公司的优势 [15] - 成功转型的关键因素 [17][19][22][26][28][33][34][35] - 转型过程中的治理变革 [39] - 提高抗风险能力 [41][43] 其他内容 - 中型公司是许多经济体的生命线,但通过转型可以提升自身 [4]

报告行业投资评级 无相关内容 报告的核心观点 1. 保诚集团正在进行以客户为中心的转型,依赖于数字化转变、数据和人工智能作为关键推动力,同时人类仍然扮演着至关重要的角色 [2][3][4] 2. 保诚集团正在谨慎地平衡传统与创新,以提供卓越的客户体验 [3][4] 3. 保诚集团正在利用数据驱动的洞察力,为客户提供更加个性化、主动和高效的服务,同时在全球市场推动可持续增长,保持保险客户珍视的人际联系 [4][16][17][18][19] 4. 保诚集团正在建立客户职能和角色,集中于数据驱动的方法,并利用这些方法来推动业务发展 [9][11][12][13][14] 5. 保诚集团正在利用人工智能和数据分析技术来处理大量数据,以做出更加明智的决策、有效地管理风险,以及提升整体客户体验 [17][18][20][21][22][23][24] 6. 保诚集团正在为员工提供正确的心态、技能和工具,以成功实现数字化转型 [26][27][28][29][31][32] 7. 保诚集团正在建立统一的数据平台,确保数据结构和治理的一致性,使其能够在全国范围内推出各项举措 [35] 8. 保诚集团正在投资构建一个数字化平台,以帮助代理人更好地与客户互动,提升服务质量和客户满意度 [39][40][41] 9. 保诚集团正在积极倾听客户的声音,并将客户反馈纳入产品和服务的改进中 [44][45][46][48] 10. 保诚集团高度重视保护客户信任,并认真对待数据隐私问题 [47][48] 11. 保诚集团正在采用客户满意度评分作为衡量向更加以客户为中心发展进程的一种方式,并制定了提升客户满意度的目标 [51][52][53] 根据相关目录分别进行总结 客户战略和数字化转型 1. 保诚集团正在进行以客户为中心的转型,依赖于数字化转变、数据和人工智能作为关键推动力 [2][3][4] 2. 保诚集团正在利用数据驱动的洞察力,为客户提供更加个性化、主动和高效的服务 [4][16][17][18][19] 3. 保诚集团正在建立客户职能和角色,集中于数据驱动的方法,并利用这些方法来推动业务发展 [9][11][12][13][14] 4. 保诚集团正在为员工提供正确的心态、技能和工具,以成功实现数字化转型 [26][27][28][29][31][32] 5. 保诚集团正在建立统一的数据平台,确保数据结构和治理的一致性 [35] 人工智能和数据分析 1. 保诚集团正在利用人工智能和数据分析技术来处理大量数据,以做出更加明智的决策、有效地管理风险,以及提升整体客户体验 [17][18][20][21][22][23][24] 2. 保诚集团正在投资构建一个数字化平台,以帮助代理人更好地与客户互动,提升服务质量和客户满意度 [39][40][41] 客户体验和反馈 1. 保诚集团正在积极倾听客户的声音,并将客户反馈纳入产品和服务的改进中 [44][45][46][48] 2. 保诚集团高度重视保护客户信任,并认真对待数据隐私问题 [47][48] 3. 保诚集团正在采用客户满意度评分作为衡量向更加以客户为中心发展进程的一种方式,并制定了提升客户满意度的目标 [51][52][53]

Financial Services Practice Prudential embraces customer centricity: An interview with Priscilla Ng Prudential plc's shift to customer-centric insurance hinges on digital transformation, with data and artificial intelligence as key enablers and humans still playing a crucial role. August 2024 As Prudential plc embraces digital transformation, the 176-year-old insurance company finds itself navigating a delicate balancing act: harmonizing the power of AI with a human touch, essential to delivering exceptiona ...

Companv People & Organizational Performance Practice Gen AI's next inflection point: From employee experimentation to organizational transformation As many employees adopt generative AI at work, companies struggle to follow suit. To capture value from current momentum, businesses must transform their processes, structures, and approach to talent. By Charlotte Relyea, Dana Maor, and Sandra Durth with Jan Bouly August 2024 After nearly two years of debate, the verdict is in: generative AI (gen AI) is here to ...