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麦肯锡全球去年进行的一项关于数字化转型的调查发现，石油和天然气、汽车、基础设施和制药等传统行业的数字化转型比其他行业更具挑战性。同一项研究还发现，采用的技术越多，转型就越成功。2018 年，大多数公司使用了麦肯锡全球询问的以下十一种技术中的四种：传统网络技术、基于云的服务、移动互联网技术、大数据和大数据架构、物联网、设计思维、人工智能工具、机器人、深度学习、增强学习、增材制造。（完整报告请见此处：https://www.mckinsey.com/business-functions/organization/our-insights/ unlocking-success-in-digital-transformations）
付款系统监督报告
1参见。世界银行集团（2020）2参见。麦肯锡的全球付款报告（2024）3参见。Feyen，Natarajan和Saal（2023）4参见。 https://www.businesswire.com/news/home/20220218005233/en/global-digital-payment-market-market-is-is-istect-to-to-grow-at-a-a-a-a-a-a-a-a-cagr-of-of-over-over-20.5-during-during-during-during-Feyen，Natarajan和Saal（2023）4参见。https://www.businesswire.com/news/home/20220218005233/en/global-digital-payment-market-market-is-is-istect-to-to-grow-at-a-a-a-a-a-a-a-a-cagr-of-of-over-over-20.5-during-during-during-during-
人工知能（AI）
上述预测具有局限性，我们不保证其可靠性。它不构成投资建议或购买、出售或持有任何特定证券的建议，仅供说明之用。 该预测并不包括中国。 资料来源：ARK Investment Management LLC，2021 年 | 美国劳工统计局。“职业就业和工资统计”。www.bls.gov/oes/current/oes_stru.htm.、Gartner gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-10-20-gartner-forecasts-worldwide-it-spending-to-exceed-4-trillion-in-2022 和麦肯锡全球研究院。“一个可行的未来：自动化、就业和生产力。”mckinsey.com/~/media/mckinsey/featured%20insights/digital%20disruption/harnessing%20automation%20for%20a%20future%20that%20works/mgi-a-future-that-works_full-report.pdf
人工智能在时尚行业设计和产品开发中的应用
产品创新是企业创造可持续竞争优势的重要一步（Biazzo & Filippini，2021）。创意或创意创造是产生和发展具有创造性的新想法和解决方案的认知过程，用于解决开放式问题（Fink & Benedek，2014）。创意过程通常发生在设计工程的早期阶段，作为寻找设计问题解决方案的工具。因此，在时装公司的创意阶段，有空间采用数据驱动和基于人工智能的方法（Chen et al.，2019）。创意对最终的产品解决方案做出了重要贡献，因此必须在产品开发中加以考虑、规划和充分准备（Quade & Schlüter，2020）。创意创意研究的主要贡献出现在 1950 年，当时该主题首次被研究（Guilford，1950）。另一个公认的方面是人工智能 (AI)，它被认为会影响组织的未来，可能包括时尚行业。人工智能是一种模仿人类智能、转化为算法并通过机器开发的技术（Kelley 等人，2018 年）。研究证明，2017 年至 2022 年间，企业采用人工智能的人数翻了一番（麦肯锡，2022 年）。一项采访全球 2,500 名商业领袖的研究表明，2023 年改变组织的十大转变之一是应用人工智能来构建更好的组织（麦肯锡，2023 年）。人工智能贡献收入最大的功能包括产品和服务开发（麦肯锡，2022 年）。
2023 年人工智能指数（斯坦福大学报告）
人工智能技术的广泛使用，以及对其滥用可能性的认识。6.对人工智能相关技能的需求正在增长 在美国所有有数据的行业中（农业、林业、渔业和狩猎业除外），与人工智能相关的职位空缺数量平均增加了 1.7%到 2022 年将下降至 1.9%。美国雇主越来越多地寻找具有人工智能相关技能的工人。7.十年来私人对人工智能的投资首次较去年下降 2022年全球私人对人工智能的投资为919亿美元，较2021年下降26.7%。人工智能相关的融资事件总数和新获得融资的人工智能公司数量也有所下降。但总体而言，过去十年对人工智能的投资大幅增加。2022年，人工智能领域的私人投资比2013年增长了18倍。8.虽然采用人工智能的公司比例已经稳定下来，但采用人工智能的公司继续前进 根据麦肯锡的年度研究调查，2022 年采用人工智能的公司比例自 2017 年以来增长了一倍以上，尽管最近多年来，这一比例一直在50%到60%之间波动。已实施人工智能的组织报告称成本显著降低且收入增加。9.政策制定者对人工智能的兴趣日益浓厚 对127个国家的立法文件的分析显示，通过成为法律的法案中提及“人工智能”的数量已从2016年的仅1项增至2022年的37项。对81个国家议会有关人工智能的报告的分析还显示，自2016年以来，人工智能在立法程序中的提及次数增加了近6.5倍。
针对特定国家的备忘录
资料来源：技术提供商访谈、P2H 成本计算器 (2022) - Agora、IRENA Remap 2030、TNO 技术情况说明书 (2015)、热能存储 (2023) - RTC、工业热电池 (2023) - LDES、德国 LDES 前景 (2022) – Aurora、专家访谈、TSO 和 DSO 网站；从可持续材料中获取绿色溢价价值 (麦肯锡，2022 年)；扩大欧洲纺织品回收规模——将废物转化为价值 (麦肯锡，2022 年)；绿色食品标签在新在线市场中的良好效果 (Jiang Y、Wang HH、Jin S、Delgado MS，2019 年)；历史天然气 TTF 期货和日前现货市场力量 (investing.com)；ERCOT；热电池：加速工业热能脱碳的机会（可再生热能联盟，2023 年）
特定国家/地区备忘录
资料来源：技术提供商访谈、P2H 成本计算器 (2022) - Agora、IRENA Remap 2030、TNO 技术情况说明书 (2015)、热能存储 (2023) - RTC、工业热电池 (2023) - LDES、德国 LDES 前景 (2022) – Aurora、专家访谈、TSO 和 DSO 网站；从可持续材料中获取绿色溢价价值 (麦肯锡，2022 年)；扩大欧洲纺织品回收规模——变废物为价值 (麦肯锡，2022 年)；绿色食品标签在新在线市场中的良好作用 (Jiang Y、Wang HH、Jin S、Delgado MS，2019 年)；历史天然气 TTF 期货和日前现货市场力量 (investing.com)；ERCOT；热电池：加速工业热能脱碳的机会（可再生热能集体，2023 年）
全球能源观点2023
全球能源观点是由麦肯锡的全球能源与材料实践能源解决方案与麦肯锡的可持续性和高级行业实践密切合作的。全球能源观点2023提供了1.5°途径的68个部门，78个燃料和146个地理的详细需求前景，以及4个自下而上的能量过渡方案，结果在1.6°C至2.9°C的变暖中，自下而上的方案探索了潜在的结果：当前轨迹，现有的气候承诺以及“褪色动量”的后果，导致过渡延迟。为这些方案推动的数据来自各种来源，包括IEA，IPCC，联合国，牛津经济学，USDA，EuroStat，Eu Ostat，EI Energy和EIA等。
关于非洲大学AI景观的研究
根据McKinsey＆Company的说法，包括机器学习，计算机视觉和自然语言处理在内的艺术情报（AI）的能力正在使所有行业的全球公司都能在过程中获得更好的见解，能力的促进或增强功能，以及能够做出更好决策的能力1。据McK-Insey估计，Applied AI的潜在经济价值在17万亿美元至26万亿美元之间，而追求该价值的公司份额也在增加。根据AI状态的麦肯锡全球年度调查，这表明采用AI的响应组织比例从2017年的20％增加了一倍，达到2022年的50％。调查还表明，采用AI可以具有巨大的财务收益1。
