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半导体制裁对俄罗斯的影响
安斯特雷姆公司总部位于白俄罗斯明斯克，但自苏联时期以来一直是俄罗斯国防工业基地的一部分。这些工厂中的大部分制造设备都来自西方。例如，2007 年，安斯特雷姆从美国芯片制造商超微半导体公司 (AMD) 购买了一条 130 纳米 (nm) 11 生产线。这笔交易由俄罗斯国有银行 VEB 资助，该银行经常支持对俄罗斯军事或外交政策重要的交易。12 这项 130 纳米制造技术是在 2001 年左右率先推出的，因此即使在购买时，它也远远落后于尖端技术，尽管它仍然可用于制造多种类型的军用芯片。与此同时，米克朗从欧洲芯片制造商意法半导体公司购买了制造技术，使其能够在 2011 年左右生产 90 纳米芯片。13
年度报告-FY-23-24.pdf
Intellect 拥有 300 多家客户，遍布 57 个国家，包括全球主要金融中心。在银行和金融服务行业，我们拥有多样化的客户群，几乎涵盖整个金融生态系统：从面向零售或企业客户的银行，到中央银行、财富管理机构、私人银行家、信用卡发行商、资本市场参与者（如经纪人、托管人、资产管理人、保险公司、政府企业、企业和零售连锁店）。我们与他们合作，制定转型计划，帮助他们实现技术现代化，推动以客户为中心，支持他们的增长愿望，提高效率并提高盈利能力。我们的技术为北美十大银行中的 6 家、欧洲十大银行中的 9 家、中东十五大银行中的 10 家、印度十五大银行中的 13 家以及东南亚和澳新银行中的 7 家提供支持。在印度，我们是印度政府“数字印度”计划不可或缺的一部分，并与印度储备银行、国家农业和农村发展银行、人寿银行、AMFI 以及领先的国有银行和私人银行合作。
案例研究：北达科他州银行的战略、实施和财务业绩
本案例研究旨在调查北达科他州银行 (BND) 的生存因素，该银行是美国唯一一家运营的国有银行，其对北达科他州经济福祉的影响。自 1919 年成立以来，BND 的使命一直是“促进北达科他州的农业、商业和工业发展”。 (北达科他州银行，2023a)。本案例探讨了北达科他州银行 2017 年至 2021 年的公司战略、其实施情况和财务业绩。本文采用案例研究方法，借鉴了北达科他州几位民选代表的分析和评论、BND 的公共组织文件及其有关美国一家州立银行业绩的财务报表。该银行在保持稳定财务业绩的同时，为小型金融机构、个人和小型企业提供了经济援助。本研究对州立银行和社区银行文献的意义有三方面：（1）它为其他州的政策制定者提供了见解，当他们考虑在其管辖范围内建立州立银行时，这些见解可供参考；（2）它试图了解管理利益相关者关系的成功实施情况，这些关系管理对 BND 有所帮助；（3）它为数量有限的现存研究做出了贡献，这些研究调查了美国唯一的州立银行。本案例研究让学生从战略和供应链管理的角度分析北达科他州银行所采用的策略。
不确定的供应链管理
在一个知识已成为最有价值的资产之一的时代，有效地收集，存储，管理和利用知识的能力至关重要。鉴于市场需求不断变化，公司的可持续竞争优势至关重要。这项研究的目的是分析知识管理能力在可持续竞争优势中的作用，并评估知识共享和创新价值链在增强公司竞争优势方面提供的影响的有效性。采用的研究方法是使用具有1 - 7点李克特量表的数据收集的调查表定量研究。这项研究是针对印度尼西亚一家国有银行的员工，员工和经理进行的，样本量为206位受访者。数据分析将使用SMARTPLS 4软件使用结构方程建模（SEM）技术进行。假设检验的结果表明，知识管理能力对知识共享的影响以及创新价值链在统计上很重要。此外，知识共享和可持续竞争优势之间具有统计学上的显着影响，并且共享的知识介导了知识管理能力与可持续竞争优势之间的关系。创新价值链对可持续竞争优势的影响也很重要，但是，没有大量证据表明，创新价值链介导了知识管理能力与可持续竞争优势之间的关系。
大型科技借贷模式* - 魏雄
5 Tang (2019) 指出，美国的点对点 (P2P) 借贷是银行借贷的替代品，因为它在监管对银行信贷供应造成负面冲击后为超边际银行借款人提供服务。De Roure 等人 (2022) 提供了理论和实证分析，以强化 P2P 贷方是抄底者的观点，即他们与银行竞争获得银行信贷的较低范围的借款人。Di Maggio 和 Yao (2021) 发现，金融科技借款人的质量随着时间的推移而提高，平均而言，金融科技借款人的收入更高、受教育程度更高、信用评分更高、获得信贷的机会也比银行借款人更多。 Bao 和 Huang (2021) 比较了三家独立金融科技公司的消费信贷借款人和中国一家领先国有银行的信用卡借款人，发现金融科技借款人比银行借款人拥有更多的汽车贷款、更多的抵押贷款和更多的信贷渠道，尽管他们的收入和教育程度较低，就业可能性也低于后者。Gopal 和 Schnabl (2022) 记录了美国的独立金融科技贷款机构经常与银行合作融资，并且在 2008 年金融危机后增加了对小企业的贷款，以弥补银行贷款的减少。Beaumont 等人 (2021) 使用法国数据展示了金融科技平台贷款和银行贷款之间的微妙互补性：中小企业可以使用无抵押金融科技贷款来获取有形资产，然后将其质押以获得银行贷款。
银行创新与科技分析
摘要：正如私人银行和公共银行所证明的那样，IT 驱动的创新对包括银行业在内的一系列行业产生了重大影响。这些金融机构重视创新，并因技术突破而取得成功。竞争的加剧迫使所有参与者采取更快的行动。因此，公共部门银行经历了重大转型，消费者现在面临着一系列新的选择。这些银行以前依赖传统方法，现在正通过广告牌、调频广播和其他媒体渠道主动向公众宣传。此外，名人代言在政府机构中也变得越来越普遍。基本银行流程的广泛使用增加了银行创新的需求。因此，公共银行和私人银行的客户满意度都有所提高。这项研究的目的是调查新技术如何影响博帕尔公共银行和商业银行的客户满意度。我们审查了从这些银行获得的客户数据，并得出了实质性的结论。根据调查结果，在创新成功方面，私人银行比国有银行表现更好。人们普遍认为，银行业竞争的加剧直接影响了金融机构如何优先考虑以客户为导向的运营以及确定公司目标。考虑到现代经济中技术和创新对战略管理、业务发展和经济成功的重要性，理解技术创新与金融服务之间关系的新方法至关重要。这些独特的策略是获得竞争优势所必需的。考虑到这一点，本研究的目标是调查技术创新对银行所在地金融服务的基本影响，特别是通过检查面向客户的员工投入。根据研究结果，信息和通信技术对该行业的绩效至关重要。本文还探讨了实证研究的实际意义、优势和局限性。
俄罗斯的人工智能战略：国有企业的作用 2020 年 11 月 作者：Stephanie Petrella、Chris Miller 和 Benjamin Cooper 摘要：2017 年，俄罗斯总统弗拉基米尔·普京宣布，无论哪个国家成为人工智能 (AI) 的领导者，“都将成为世界的统治者”。然而，俄罗斯在人工智能能力方面远远落后于中国和美国等竞争对手。俄罗斯促进人工智能技术发展的战略是什么？俄罗斯精英群体在制定这一战略方面扮演什么角色？俄罗斯的人工智能发展战略的独特之处在于，它不是由政府或私营部门主导，而是由国有企业主导。政府对俄罗斯最大的科技公司 Yandex 的不信任，使该公司被排除在国家人工智能规划之外。与此同时，俄罗斯国防集团 Rostec 公开表示，它更关注其他高科技优先事项，而不是人工智能。因此，俄罗斯的人工智能开发被交给了国有银行 Sberbank，该银行牵头制定了政府支持的人工智能投资计划。俄罗斯联邦总统弗拉基米尔·普京在 2017 年宣称，无论哪个国家成为人工智能 (AI) 的领导者，“都将成为世界的统治者”。1 对于普京来说，人工智能带来的广泛能力为增强国家在国际舞台上的实力提供了可能性。人工智能可用于提高军事能力、推进科学和医学发展以及提高工业效率。普京宣称，俄罗斯军方正试图利用人工智能，用“现代武器系统，包括基于数字技术和人工智能的武器系统”取代旧式武器系统。2 尽管官员们大肆宣扬人工智能的好处，但俄罗斯在人工智能能力方面的许多指标都远远落后于其他国家。从 1996 年到 2017 年，俄罗斯的人工智能能力远远落后于其他国家。
俄罗斯的人工智能战略：国有企业的作用 2020 年 11 月 作者：Stephanie Petrella、Chris Miller 和 Benjamin Cooper 摘要：2017 年，俄罗斯总统弗拉基米尔·普京宣布，无论哪个国家成为人工智能 (AI) 的领导者，“都将成为世界的统治者”。然而，俄罗斯在人工智能能力方面远远落后于中国和美国等竞争对手。俄罗斯促进人工智能技术发展的战略是什么？俄罗斯精英群体在制定这一战略方面扮演什么角色？俄罗斯的人工智能发展战略的独特之处在于，它不是由政府或私营部门主导，而是由国有企业主导。政府对俄罗斯最大的科技公司 Yandex 的不信任，使该公司被排除在国家人工智能规划之外。与此同时，俄罗斯国防集团 Rostec 公开表示，它更关注其他高科技优先事项，而不是人工智能。因此，俄罗斯的人工智能开发被交给了国有银行 Sberbank，该银行牵头制定了政府支持的人工智能投资计划。俄罗斯联邦总统弗拉基米尔·普京在 2017 年宣称，无论哪个国家成为人工智能 (AI) 的领导者，“都将成为世界的统治者”。1 对于普京来说，人工智能带来的广泛能力为增强国家在国际舞台上的实力提供了可能性。人工智能可用于提高军事能力、推进科学和医学发展以及提高工业效率。普京宣称，俄罗斯军方正试图利用人工智能，用“现代武器系统，包括基于数字技术和人工智能的武器系统”取代旧式武器系统。2 尽管官员们大肆宣扬人工智能的好处，但俄罗斯在人工智能能力方面的许多指标都远远落后于其他国家。从 1996 年到 2017 年，俄罗斯的人工智能能力远远落后于其他国家。