从 2023 年 4 月 1 日开始,我们的全国药房福利管理机构将从 CVS Caremark 转移到 Express Scripts。 Express Scripts 网络提供 64,000 个零售点(包括 Target 商店中的 CVS 药房)以及邮件递送服务。 要搜索网络内的药房,请访问 www.express-scripts.com/Target 上的药房定位器。 注意:沃尔玛和 Shopko 内的药房不在网络中。
肯·辛普勒 (Ken Simpler) 在首次竞选公职后,于 2015 年至 2018 年担任特拉华州财政部长。他在任期内致力于重组特拉华州财政的核心组成部分,包括该州的银行和投资架构、州雇员的自愿储蓄计划以及管理该州年度预算流程的法定控制措施。
资料来源:《Knight 资产管理公司多样性研究系列:行业》,Bella Research Group,2021 年 12 月;《多元化投资——资产管理行业所有权多样性研究》/ Knight Foundation,2017 年 5 月;《在私人投资领域,多元化基金管理团队打开了大门》,波士顿咨询集团和 Cambridge Associates,2024 年 3 月;《资产管理行业的多样性——Willis Towers Watson 报告》,2020 年 10 月
除非另有说明为可选,否则必须提交所要求的信息。除非提供所有要求的信息,否则消费者事务部 (Department) 的安全和调查服务局 (BSIS) 无法处理您的警报公司运营商合格经理证书续签申请。根据《信息实践法》,BSIS 负责维护此申请中的信息。您有权查看 BSIS 或部门保存的有关您的记录,除非《民法典》第 1798.40 条规定这些记录不得披露。您填写完毕的申请将成为 BSIS 的财产,并将由授权人员使用来确定您是否有资格获得执照、注册或许可证。根据法律允许,您的申请中的信息可能会转移到其他政府或执法机构。
2024 年 5 月 31 日,马萨诸塞州尼德姆——资产管理行业中有很多关于部署人工智能 (AI) 来优化投资产品向财务顾问的销售和营销的讨论,但现实与公司的愿望相去甚远。根据资产管理数据和研究提供商 FUSE Research Network 与销售和营销支持行业组织 SME Forum 合作对资产管理者进行的一项调查,只有 59% 的资产管理者在其任何与中介分销相关的数据计划中使用人工智能,而那些使用人工智能的人将这些努力描述为适度的。大多数资产管理者不会在与分销数据相关的功能中使用人工智能(包括机器学习、生成式人工智能和其他实例)。最常见的用途是预测分析、潜在客户生成、顾问细分以及将产品机会与潜在客户匹配。当管理者确实在这些功能中使用人工智能时,他们绝大多数估计他们使用了“一些”人工智能。只有 11% 的公司将他们在任何分销数据工作中的人工智能使用描述为“适度”或“大量”。
本资料由英国信息系统学院 AIS 电子图书馆 (AISeL) 提供。该资料已被 AIS 电子图书馆 (AISeL) 的授权管理员接受,将收录于 2021 年英国信息系统学院会议论文集。如需更多信息,请联系 elibrary@aisnet.org 。
© 2024 HMP Omnimedia, LLC d/b/a Drug Channels Institute,HMP Global Company 旗下公司。保留所有权利。本报告受版权法保护,未经事先书面同意,任何人不得以任何形式或任何手段全部或部分复制、重新包装、进一步传播、转让、传播、重新分发或转售。本报告可在商业文件中引用,但需完整且适当注明出处。本报告仅供参考,按“原样”提供,不附带任何明示或暗示的保证。本报告中的分析仅基于公共领域的信息和数据。所有结论、发现、意见和建议均基于我们根据现有信息做出的自身经验和专业判断和解释。尽管在撰写本文时所有信息均被认为是可靠的,但此处提供的信息仅供参考,并不构成 HMP Omnimedia, LLC、Drug Channels Institute 或作者提供的法律、财务、商业或其他专业建议。任何依赖该信息的风险均由您自行承担,HMP Omnimedia, LLC 和作者对因使用该信息或该信息的准确性而产生的或与之相关的任何责任概不负责。HMP Omnimedia, LLC 和 Drug Channels Institute 不会在本网站或其他网站上提供投资建议。本报告中的任何内容均不应被解释为 HMP Omnimedia, LLC、Drug Channels Institute 或作者对特定公司投资前景的意见。Drug Channels® 是 HMP Global 的注册商标。
虽然使用人工智能 (AI) 可以改善组织决策,但它也带来了与人工智能“阴暗面”相关的挑战。然而,对管理者使用人工智能进行决策的态度和意图的研究还很缺乏。为了填补这一空白,我们开发了一个综合的人工智能接受-回避模型 (IAAAM),以考虑共同影响管理者对使用人工智能的态度和行为意图的积极和消极因素。通过对 269 名英国企业经理的大规模问卷调查对该研究模型进行了测试。我们的研究结果表明,IAAAM 提供了一个更全面的模型来解释和预测管理者对使用人工智能的态度和行为意图。我们的研究在概念和实证上为使用人工智能进行组织决策的新兴文献做出了贡献。此外,关于使用人工智能进行组织决策的实际意义,我们强调了开发有利的促进条件、建立有效的机制来缓解管理者的个人顾虑以及平衡考虑使用人工智能的好处和阴暗面的重要性。
尽管对心理工作负荷的客观评估一直是人为因素研究的重点,但很少有研究调查利益相关者对其在实际工作场所实施的态度。本研究通过调查三个欧洲国家(德国、英国、西班牙)的 702 名管理人员,了解他们对基于传感器的员工心理工作负荷监测的期望和担忧,解决了这一研究空白。数据证实了对工作场所设计和员工福祉改善的期望,以及对员工隐私和主权限制的担忧,对于实施工作负荷监测的相关性。此外,贝叶斯回归模型表明,所考察的期望与管理者支持公司工作负荷监测的意愿呈显著的正相关。隐私问题被认为是接受工作负荷监测的重大障碍,无论是从管理者中的普遍性还是与监测支持之间的强烈负相关来看。
尽管对心理工作负荷的客观评估一直是人为因素研究的重点,但很少有研究调查利益相关者对其在实际工作场所实施的态度。本研究通过调查三个欧洲国家(德国、英国、西班牙)的 702 名管理人员,了解他们对基于传感器的员工心理工作负荷监测的期望和担忧,解决了这一研究空白。数据证实了对工作场所设计和员工福祉改善的期望,以及对员工隐私和主权限制的担忧,对于实施工作负荷监测的相关性。此外,贝叶斯回归模型表明,所考察的期望与管理者支持公司工作负荷监测的意愿呈显著的正相关。隐私问题被认为是接受工作负荷监测的重大障碍,无论是从管理者中的普遍性还是与监测支持之间的强烈负相关来看。