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Example for the Proposed Route(s) / 路由地址示例

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New RSS Route Checklist / 新 RSS 路由检查表

• New Route / 新的路由
  • Follows v2 Script Standard / 跟随 v2 路由规范
• Documentation / 文档说明
• Full text / 全文获取
  • Use cache / 使用缓存
• Anti-bot or rate limit / 反爬/频率限制
  • If yes, do your code reflect this sign? / 如果有, 是否有对应的措施?
• Date and time / 日期和时间
  • Parsed / 可以解析
  • Correct time zone / 时区正确
• New package added / 添加了新的包
• Puppeteer

Note / 说明

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http://localhost:1200/cyzone/news - Success ✔️

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        <title><![CDATA[最新资讯 - 创业邦]]></title>
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        <description><![CDATA[创业邦作为国际创新生态服务平台，为高成长企业、金融机构、产业园区、地方政府提供全方位的媒体资讯、数字会展、数据研究、创新咨询、教育培训、资本对接等服务。 - Made with love by RSSHub(https://github.com/DIYgod/RSSHub)]]></description>
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            <title><![CDATA[最新资讯 - 创业邦]]></title>
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        <lastBuildDate>Thu, 11 Jan 2024 09:40:40 GMT</lastBuildDate>
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            <title><![CDATA[OpenAI正式上线GPT Store，用户已创建超300万GPTs]]></title>
            <description><![CDATA[<p>美国时间1月10日晚，OpenAI正式官宣上线GPT Store，且当前用户已经创建了<strong>超过</strong><strong>300</strong><strong>万个</strong><strong>GPTs</strong>。</p><p><img src="https://oss.cyzone.cn/2024/0111/1be333311f5b8843cd092e20db72d109.png" referrerpolicy="no-referrer"></p><p>订阅了ChatGPT Plus服务的人可以在GPT Store中搜索定制的聊天机器人，以用于书籍推荐、学习特定主题或浏览科学论文等用途。</p><p>在GPT Store中，用户可以搜索网站社区排行榜上流行的GPTs，或寻找特定的GPTs，开发者将根据用户对其机器人的参与度来获得报酬。</p><p>构建GPTs很简单，“不需要任何编码技能。”ChatGPT的网站指出，用户已经创建了超过300万个GPTs。</p><p>OpenAI在其网站上展示了其中的几个，包括一个充当创意写作教练的聊天机器人、幻灯片制作器、帮助网站开发者的工具，以及一个食谱创造者等多个GPT。该AI公司表示：“我们还将突出展示有用和有影响力的GPT。”</p><p><img src="https://oss.cyzone.cn/2024/0111/ecaaafe95993e7bfa6f645aeffb1ef3b.png" referrerpolicy="no-referrer"></p><p>下面是OpenAI首批推荐的GPTs。</p><p>AllTrails：提供个性化徒步路线推荐；</p><p>Consensus：能够搜索和综合200M学术论文的结果；</p><p>Code Tutor：通过可汗学院的编程导师扩展你的编码技能；</p><p>Canva：帮你设计演示文稿或社交帖子；</p><p>Books：帮你查找你的下一本读物；</p><p>CK-12 Flexi AI导师：随时随地学习数学和科学。</p><p><br></p>]]></description>
            <pubDate>Thu, 11 Jan 2024 09:10:48 GMT</pubDate>
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            <author><![CDATA[小龙]]></author>
                <category>AIGC</category>
                <category>ChatGPT</category>
                <category>GPTs</category>
                <category>OpenAI</category>
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            <title><![CDATA[ChatGPT引起的学术界震动：一年后的反思与进展]]></title>
            <description><![CDATA[<p>一年前，OpenAI推出了ChatGPT——一款具有回答任何问题潜力的生成式人工智能聊天机器人，随之而来的是学术界的一阵恐慌。在随后的一年里，ChatGPT被比作计算器、维基百科和手机，这不仅体现了最初的惊慌，也揭示了它与高等教育之间最终形成的一种相辅相成，尽管不情愿的关系。自那以后，ChatGPT和其他AI工具的采用率激增。报告显示，超过一半的大学生使用了生成式AI，而教职员工也在慢慢增加他们对这些工具的熟悉程度。</p><p>两个月后，《高等教育内部》就如何驾驭这一新兴领域咨询了11位学者，分享了他们的建议，倡导行动、耐心、乐观与谨慎的平衡。现在，作者重新访问了其中的大多数人，以了解他们的建议是否依然适用，情况有何变化，以及教职员工在2024年可以做些什么。</p><p>以下是部分编辑后的回答：</p><p>北卡罗来纳州立大学英语副教授保罗·费伊夫（Paul Fyfe）：一年前，我谈论了许多广泛的灰色地带，我认为在很多方面我们仍然处于这种状态。一年来，有些事情变得更加清晰——ChatGPT将生成式AI提升到了公众和学术意识中——但总的来说，我们仍在见证规范、规则和法规的发展，并且仍然需要一个连贯的机构方法来培养AI素养。我的[更新]建议是[要]尽可能地去理解它，并将其视为特定事物的工具，而不是某种计算大师或人类替代品。看到至少在生成式AI方面有一些发展是令人振奋的……AI周围的话语已经有益地从这种无根的“它是有意识的吗？”转变为“好吧，它是一个有问题和可能性的工具。如何使用它？”我感觉到它的一些用途正在变得正常化，包括用于头脑风暴、研究助理或学生作业和作品的反馈。同样有趣的是，许多学生不会假设AI一定是正确的。许多学生通过自己的实验和相互分享来发现正常的AI实践是什么样的。</p><p>国立大学创新高级副总裁史蒂夫·约翰逊（Steve Johnson）：我坚持我在2023年所说的：从我观察到的情况来看，去年尝试大事的人学到了大东西。一年后，我的建议是我们仍然需要考虑未来五到十年，并真正想象那会是什么样子。这是阿玛拉法则：我们高估了技术在短期内的效果，低估了长期效果，因为你读到了“这是一个炒作周期”之类的事情。但如果你不在思考，“五到十年后写作会是什么样子，当</p><p>我以不同的方式进行创作时”，或者因为你在与一个AI伙伴一起写作时做出不同的写作选择……如果我们不考虑这些事情，很多人都会措手不及，尤其是年轻学生。他们将无法应对他们正在学习的内容以及他们如何学习。</p><p>西华盛顿大学历史学教授约翰·尼姆（Johann Neem）：[在2023年]我的建议重点是“ChatGPT能写学生的论文吗？”当我思考这个问题时，我仍然坚持我所说的，即“我们不想让计算机为我们思考”，但我现在想强调的是，我们在人文学科培养的阅读技能是至关重要的……在一个充斥着机器生成的文本和图像的社会中。作为读者和参与人文学科的人，我们需要具备深入了解某件事并理解何时是真实事实，何时是虚构或看似不对的技能。最初的反应是“天哪，他们要夺走我们的工作”，但这些传统的阅读和研讨会技能比以往任何时候都更为重要，所以我们需要将注意力重新集中在这一点上，无论是在我们教授的内容上，还是在学生学到的内容上。</p><p>密西西比大学学术创新执行董事罗伯特·卡明斯（Robert Cummings）：我看到越来越多的学生和教职员工对生成式AI输出有现实的期望，并看到AI在哪里失误和产生幻觉。现在，学生和教职员工对它的使用都更加审慎——在学生方面是它的使用，在教职员工方面是它可能造成的潜在损害。我最近的一篇出版物说，要与它互动，给学生机会去实验它，评估它——但然后给他们机会去反思它。这是关键部分，因为这样他们就可以评估这个工具对他们是否有用。这就是他们将在职场中被要求做的——他们将不得不弄清楚哪些工具是好的、有用的，哪些不是有效的使用方式。</p><p>加拿大学英语教师安娜·米尔斯（Anna Mills）：我绝对支持我在2023年的建议，尽管我会以稍微不同的方式表达。我当时有点警告人们不要迷恋AI炒作，看待自己作为批评家，但我已经更多地转向教授“如何与系统互动并改进它”的立场。这是学生在职场必须处于的位置。而且，这也是你学习有观点并思考我们可能想要限制它们使用方式的地方。我们不必成为大专家，也不必让AI接管课堂，就可以引入AI素养；我一直在提供可以整合的五分钟微课，展示一些揭示AI偏见的图片。具体的、简单的例子可以留在人们的记忆中，也不难教授。我们不必彻底改变整个课程。</p><p>伊利诺伊大学香槟分校信息科学和英语教授泰德·安德伍德（Ted Underwood）：去年我们交谈时，我还没有对大型语言模型进行过太多研究。现在我比以往更清楚地认识到，尽管这些模型有其限制，但它们将成为总结、注释甚至可能对大量文档和图像进行概括的有价值工具。我认为，许多领域的博士生应该学习生成模型是如何工作的，它们的限制是什么，以及如何自动化查询过程。我想引起学者们对语音交互的注意。语音转录和生成语音的质量令人印象深刻，当这项技术向广大受众推出时（比如，苹果将其作为iOS的一部分），我认为它将对公众对AI的看法产生比我们迄今为止所见更大的影响。学者们可能主要关心模型推理过程的连贯性，但有许多用户更关心语调和表达力。新模型听起来很聪明，即使它们不是，而且（无论好坏）这可能会产生影响。</p><p>密西西比大学写作教师AI夏令营主任马克·沃特金斯（Marc Watkins）：反应时期已经结束。是时候让机构超越ChatGPT，采取主动措施来审视生成式AI了。我们不能期望部署新AI工具的加速减缓，也不能寄希望于不可靠的AI检测技术形式上的技术解决方案来抑制其影响。我们需要专注于为所有利益相关者开发可持续的AI素养。</p><p>密西西比大学文学院助理院长斯蒂芬·门罗（Stephen Monroe）：现在，教务长和院长应该立即拨款，支持当地的教师发展工作。未来两三年将至关重要。每个校园上的每位教师都需要迅速了解。我还要说，这项工作的一部分必须亲自完成。在线资源和Zoom会议可能有所帮助，但这个挑战有一个情感方面。教师将需要来自值得信赖的同事的本地、面对面的指导。他们还需要社区和充足的时间来思考、实验、深入思考对学生课程的影响。这种教师发展在某些地方正在发生，但我们需要比通常更快地扩大规模。我们教育界的人并没有要求这种颠覆，但我们必须应对它，我们有能力这样做。我们的学生将需要我们的指导，以在他们的学科和专业中学习如何合乎道德且有效地使用生成式AI。我对这一时刻保持乐观，但也是谨慎的。</p><p>加拿大布罗克大学教育研究系助理教授迈克尔·明扎克（Michael Mindzak）：我认为在未来一年中，我们仍然需要关注ChatGPT——它突如其来，给人一种“一切都将改变”的革命感。但对于这类事物，它更多的是一个过程。需要时间来看到它的影响，我们如何应对，什么改变了，什么没有改变。一个很好的例子是课堂上的手机：20年前，手机进入了课堂，我们仍然没有答案“它们应该被禁止还是应该有一个地位？”20年后的今天，我们对AI也是如此。我们必须随着时间的推移观察它，并看到每年的变化。</p><p>芝加哥大学即将上任的计算机科学教授米娜·李（Mina Lee）：我认为，每位教师、学生和管理者都感受到责任，并能够参与到决策、负责使用和使用报告的过程中仍然很重要。然而，随着AI的快速发展（例如，每月都会发布几个新的大型语言模型，一些封闭模型在幕后持续更新），个人跟踪最新进展和变化以做出明智的判断变得极其困难。与其将责任委托出去，不如让教师、学生和行政部门（包括机构和政府）共同承担。例如，尽管班级的教师可能比学生更能评估AI工具的总体质量，但可能是班级中的学生会彻底使用该工具并发现工具内部的固有问题（例如，教师未能察觉的文化偏见）。在这种情况下，能够跨利益相关者传达发现和问题，并保持相互问责比以往任何时候都更为重要。</p><p>尽管最初有所抵触，但学术界正在逐步接受并整合这些技术，包括ChatGPT和其他AI工具急剧增长的使用。各位专家的观点体现了对未来技术发展的深思熟虑，同时强调了教育者和学生在适应和利用这些工具方面所承担的责任。这些观点为理解AI在教育领域的角色提供了多维度的视角。</p><p><br></p>]]></description>
            <pubDate>Thu, 11 Jan 2024 09:04:49 GMT</pubDate>
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            <link>https://www.cyzone.cn/article/749895.html</link>
            <author><![CDATA[小龙]]></author>
                <category>AIGC</category>
                <category>教育</category>
                <category>ChatGPT</category>
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            <title><![CDATA[被读研套牢的金融人：晚2年入行，命运都被改写了]]></title>
            <description><![CDATA[<p>编者按：本文来自微信公众号 表外表里（ID：excel-ers），作者：王熙媛，尹幸芷，编辑：曹宾玲，创业邦经授权转载。</p><p>猛投800份简历，面试15家，收获0个offer。肖晨没想到，读个藤校研究生回来，自己的职业生涯反而倒退了两步。<br></p><p>此前，他在一家券商已经摸爬滚打到了总监位置。但想在行业里更进一步，必须要有硕士学位当敲门砖，于是他毅然辞职去深造了。</p><p>可去年，当他拿着镀了金的简历回国，却发现行业已经变天了——通过人脉，他把前20的券商问了个遍，结果要么不招人，要么正准备向社会输送人才。</p><p>无奈之下，工作多年的他只能海投简历，连应届生的岗位也不放过。</p><p>然而，本文涉及的8位金融学子，就是2023-2024年的毕业生，并且多是清北、两财一贸的高材生，人均5段实习，CPA、法考证书在手，但他们也没有收到心仪的offer。</p><p>优质如他们，都还在闯关，年过30的肖晨，只会吃到更多闭门羹。</p><p>当然，金融毕业生除了去投行券商等做投资，还可以从事银行、保险相关工作，大小企业也需要财务，甚至考公都有很多对口岗位，出路广得很，用不着一条道走到黑。</p><p>但对于寒窗苦读多年，才攀上金融录取分数线，上了大学还要拼命卷实习、卷证书的他们来说，晚入行2年，人生剧本都被改写了，怎么能不遗憾呢？</p><h2><strong>清北的高考状元们，都去了经管学院</strong></h2><p>“省内历年的状元基本都报了金融专业。”这是林宇选专业的主要逻辑。</p><p>高考后，他以全省排名前十的成绩稳上清北，对于填报志愿并没有太上心，觉得大家都读金融，说明这个专业足够好。</p><p>再加上老师、亲戚们也大力给他推荐学金融：“分数这么高，不报金融浪费了！”于是他也报了清华经管/北大光华。</p><p>当时，他对金融专业的想象，就是梳着油头，端着酒杯和各个公司的CEO高管谈笑风生，在华尔街工资拿到手软。</p><p>结果入学之后才知道，实现“BB梦”（进入外资九大投行）需要早早规划好每个学期应该学完哪些课程、刷什么实习、参加什么比赛，而县城做题家出身的自己，已经输在了起跑线上。</p><p>但他读本科那几年，国内长于移动互联网上的公司集体成熟，掀起了轰轰烈烈的第三轮上市热潮，上海陆家嘴、香港中环IFC的投行办公室彻夜灯火通明，人仰马翻。</p><p>信托公司也是一派热火朝天，以房地产金融为例，在融资环境收紧的2018年，信用债发行规模依然在狂飙。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://oss.cyzone.cn/2024/0111/28cf3087d1020757a06486f025ff77ca.png" alt="图片" referrerpolicy="no-referrer"></p><p>在<strong>这样大时代里，多大的梦想似乎都有可能实现。</strong></p><p>“实习期间水杯、背包发了七八件，iPad、Apple Pencil也有，最尴尬的是32寸的显示器，真的太重啦。”看到这样凡尔赛的分享贴，林宇既觉得可笑，又有一丝羡慕。</p><p>当时他不少学长学姐都去了港资投行实习，不仅职业生涯起点直线拉高，据说连实习工资都高达十几万港币。甚至<strong>有人本科毕业就能进外资投行、顶级私募量化，以百万港币的年薪开启职业生涯。</strong></p><p>林宇暗暗发誓，要努力向这些学长学姐看齐，早日实现“阶层跨越”。与此同时，越来越多选错专业的失意人，也被金融专业的精英滤镜吸引进来了。</p><p>胡阳一直记得，自己在办公室里痛哭流涕，苦苦哀求老师让自己参加期末考的狼狈。“分数线一年比一年高，我不能错过这个机会。”他抹着眼泪对老师说。</p><p>彼时他已经大四，为了专心考复旦金融的研究生，经常缺席专业课，被老师剥夺了参加期末考的机会。</p><p>只要老师愿意手下留情，他就能按时毕业去圆自己的金融梦——自从知道动物学毕业就是去各大农场、农业公司就业后，胡阳就一门心思要换成金融这个更有前途的专业。</p><p>备考那几年里，室友们还在梦乡，他已经到了图书馆埋头苦记金融名词了；同学们享受大学生活，他却把青春贡献给了金融教材和CFA培训班。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://oss.cyzone.cn/2024/0111/8d000312801185e1472568650ff15121.png" alt="图片" referrerpolicy="no-referrer"></p><p>已经付出了这么多，哪怕知道自己有错在先，胡阳也只能厚着脸皮，期望老师的同情，以顺利备考。</p><p>而向往金融圈的不仅是胡阳这些学生，国内高校也在集体追赶金融热潮。</p><p>据统计，国内39所985大学中，仅1所大学没有开设经济类专业，115所211大学中，只有14所没有开设。连农林类院校也有经济管理学院，并且会计学、金融学等专业一应俱全。</p><p>在学生和学校的合谋下，我国财经类毕业生占到应届生数量的10%以上，常年维持在百万人的规模。据此推算，<strong>2024年毕业的1179万应届生里，有约110万人是学财经出身的。</strong></p><p style="text-align: center;"><img src="http://oss.cyzone.cn/2024/0111/df627d49e5c08790580cde1e96df5e04.png" alt="图片" referrerpolicy="no-referrer"></p><p>并且，这些学生的水平更加拔群。可以看到，经济学硕士、博士研究生每年正以不小的增速攀升。还有一批人甚至已经卷到了海外：留学机构数据显示，近5年的硕士研究生中，有将近一半是奔着商科、经济学去的。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://oss.cyzone.cn/2024/0111/0b566502c6dbea55377fca380ebebf4f.png" alt="图片" referrerpolicy="no-referrer"></p><p>而学霸扎堆，有时并不是什么好事情。</p><h2><strong>人均5段实习，卷到极致也只到及格线</strong></h2><p>5万块，交给公考培训机构可以报全年“不退包过”的协议班，交给求职机构可以获得一份工作，但在金融圈只能买一个头部券商实习机会。</p><p>听着中介的报价，小梨很犹豫，但又疯狂心动。因为她发现同学们大一就已经开始出入券商、行研实习，而自己还在原地踏步。</p><p>利用小梨们的焦虑，明码标价买卖实习的行为愈演愈烈，但哪怕深知付费实习有名堂，学生们依然很难抵挡诱惑。</p><p>据《新财富》统计，从2010年到2019年，银行、证券、公募/私募三大行业大约每年能腾挪出15万个就业岗位。但上文说过，国内每年财经类专业毕业生人数是百万人量级。</p><p>据招聘机构统计，金融行业的人才紧缺指数在2022年2月达到了0.55，这意味着行业人才供给是需求的两倍。</p><p>人才过剩之下，小梨感觉<strong>实习愈发一岗难求，甚至“清北复交之下无金融”开始照进现实。</strong></p><p>好不容易进了一家券商实习的她，高高兴兴和正职们一起去吃饭，但到自我介绍环节，猛然发现在场其他实习生和正职全都是自清北复交背景，来自国内前十985经管专业的自己，仿佛一个异类。</p><p>果不其然，她的话音刚落，正职们对她明显兴趣阑珊，客套几句，转头就和别人聊了起来。</p><p>小梨感到一阵羞愧，“本科不是清北复交、没能保研或者考研到清北复交，简直成为了一种原罪。”</p><p style="text-align: center;"><img src="http://oss.cyzone.cn/2024/0111/82b429ecc688f29264ece1b5589fad08.png" alt="图片" referrerpolicy="no-referrer"></p><p>但在成功上岸清北硕士的周婧口中，金字塔尖的日子也不轻松。</p><p>“我没享受过校园生活，几乎所有的课全都压缩在研一的上半学期，其余的时间都奔波在各种实习中，跟着不同的项目组天南海北。”她说。</p><p>无缝衔接实习是周婧生活的常态，在投行每天从早上10点干到晚上11点一点也不稀奇。最夸张的时候，她同时做两份实习：一份固收的线上实习，一份资管的线下实习。</p><p>有时候刚刚交出资管带教布置的任务，在对方审核的这一小段时间，她又要马不停蹄地点开固收带教布置的任务。</p><p>“经常是老师站在讲台上讲，我抱着电脑做带教布置的任务。”周婧无奈道。</p><p>更无力的是，当她打字打累了，停下来环视四周的时候，会发现偌大的阶梯教室里，一块块亮着的电脑屏幕映入眼帘——大家都是像她一样的“时间管理大师”。</p><p>这导致<strong>周婧哪怕手握6份实习，依然只达到了平均水平。她周围的同学人均5段实习，有的人甚至卷到了9份。</strong></p><p>周婧觉得，之前自己那么努力，意义仅仅在于“不那么努力的话，可能就直接落到平均值以下去了。”</p><p>但985金融专业的墩墩却认为，多几份实习历练，是在金融赛道立足的必经之路。</p><p>“您能不能指导我完成一篇深度研究？”高效完成所有实习生逃不开的dirty work后，墩墩主动向带教讨活儿干。</p><p>她的上道让带教多留了一份心思，开始带着她做公司研究，细到数据对比、行业产能的摸爬等，都手把手教她修改。</p><p>三个月后，她如愿以偿地带着成果离开。而从这份实习积累的行业能力，很快又应用到下一份战略研究的实习当中。</p><p>在VC机构实习的时候，墩墩得到了和老板一起出去谈项目的机会。前两周，她都在边上不动声色地观察老板谈项目的技巧，把要点记在心里，回来再跟同事了解公司做过的上下游行业案例。</p><p>等到她有机会开口的时候，她表现出的成熟完全不像一个新人，各种宏观知识信手拈来，还能抛出自己获取的项目对比差异，勾起创始人的兴趣。</p><p>正是这一份份实习的打怪升级，最后让她如愿拿下了这家VC的留用资格。</p><p>当然，像墩墩一样天赋异禀的人毕竟还是少数，大部分的金融学子只能在变化汹涌的行情里挣扎。</p><h2><strong>在下行周期入场，命运剧本被改写</strong></h2><p>“连个报表都做不好，你们还能干什么？你们对待工作是什么态度？知不知道这会影响团队的工作？”</p><p>听着领导大为光火的怒气，宋飞和同事低着头，不敢出声。</p><p>入职这家券商一年以来，这样的场景充斥着他工作中的各个阶段。常常是领导在大老板那里挨了骂，又转头对着他们这些下属开炮，工作稍有差池就要被狠狠批评。</p><p>宋飞心里很清楚，领导之所以大动肝火，究其根本还是因为没项目。他已经感觉到，今年IPO项目的申报越来越严格，“IPO项目撤否多的话，券商可能会被证券业协会降级。”</p><p>与之对应的，是领导们的压力与日俱增，“以前还可以装模做样地报一些项目上去，反正撤否了，他们还可以拿工资和年终奖。”</p><p>但现在，这些水分被挤掉了，“<strong>现在的政策倒逼那些揽承的领导必须有真能报上去的项目，而且必须是好项目、有希望通过审核的才可以。</strong>”宋飞说。</p><p>他所在的项目组，手中只有一个卡了两年的老项目。但项目本身质量不高，用宋飞的话来说“简直千疮百孔”，上司为此没少向项目组施压。</p><p>在另一家腰部投行工作的苏苏也深切地感受到，好的项目几乎凤毛麟角，“很多企业这两年的业绩都下滑得很严重，和上市的标准差得越来越远了。”</p><p>所以，当苏苏部门里的一个优质食品公司项目在稳步推进，预计年底上报的时候，同事们都翘首以盼、寄予厚望，“这家公司的业绩很好，项目的质量也很高，大家都很看好。”</p><p>那个时候，就算加班到深夜，苏苏在疲惫之余也格外兴奋，以为努力会带来丰厚的年终奖。</p><p>但还没高兴多久，<strong>食品、家电、家具等快消餐饮企业接连在A股主板IPO亮起红灯</strong>，这家企业的上市也猝不及防地被按下了中止键。</p><p>团队的很多项目都陷入了僵局，且没有新的项目，苏苏的工作也陷入了半停滞状态。已经习惯了疯狂加班和出差的她，现在每天朝九晚五地在办公室打卡，用考证甚至是拿外卖、端茶倒水等各种杂活充实时间。</p><p>闲下来的不止是苏苏，在一家城投旗下的融资租赁公司实习的石诚，也感觉到空气中的寂寥。</p><p>以前他们主要给各个城投公司做融资租赁，但今年开始，给城投平台的项目比例不能超过50%，这对他们公司来说相当于天降霹雳。</p><p>毕竟原本单笔项目金额大，收益也不错，还不用担心还钱的问题，现在只能去给小公司做融资，风险大不说，每笔只有一两百万，根本不够看的。</p><p>行业的β不再，直接体现在薪酬上。数据显示，券商、保险、信托、银行各个金融分支的人均薪酬都呈下降趋势。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://oss.cyzone.cn/2024/0111/c9d6dafe0598e9cfc5912700d9b6c938.png" alt="图片" referrerpolicy="no-referrer"></p><p>留用的名额更是少之又少。周婧之前实习了8个月的那家投行，带教也曾画饼说也许之后会有希望留用，并且劝周婧“再实习两年一直到毕业”。</p><p>但干着干着却发现，上一届的实习生都实习了一年，除了1个关系户，没一个留下来的。</p><p>她赶紧换一份资管实习，谁料这一次更离谱——说好2024年校招给内推，到了投简历的时候，周婧发现这家行业头部的公司根本就没开校招。</p><p>比周婧早一年硕士毕业的林宇，进了一家PEVC机构工作。现在他月薪两万五，年终奖“象征性地”发一个月。</p><p>“在我们这个行业，大家默认年终奖和工资是1：1的，也就是说现在的工资比一开始谈的时候打了五折。”他沉默了一会，苦笑一声，“早知道就不接着读研了。”</p><p>但他依然是幸运的。有同校的学弟安慰失落的林宇，“学长这样的工作，我们现在还找不着呢。”</p><p>而在他们的身后，又有新一届的百万金融学子，即将跑步入场。</p><p>（文中人物均为化名，特别鸣谢小红书博主“渠总准备中”的支持。）</p><p>本文为专栏作者授权创业邦发表，版权归原作者所有。文章系作者个人观点，不代表创业邦立场，转载请联系原作者。如有任何疑问，请联系<a href="mailto:editor@cyzone.cn">editor@cyzone.cn。</a></p>]]></description>
            <pubDate>Thu, 11 Jan 2024 08:10:05 GMT</pubDate>
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            <link>https://www.cyzone.cn/article/749868.html</link>
            <author><![CDATA[表外表里]]></author>
                <category>专栏</category>
                <category>金融</category>
                <category>考研</category>
        </item>
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            <title><![CDATA[环球AI现状：世界并不总是平的]]></title>
            <description><![CDATA[<p>编者按：本文来自微信公众号  霞光社（ID：Globalinsights），作者：王欣，编辑：刘景丰，创业邦经授权发布。</p><p>“人工智能领域的泡沫，总是在不断产生又破灭中循环。”</p><p>梅拉妮·马歇尔在著作《AI3.0》中，这样描述人工智能领域5到10年的周期循环。</p><p>2016年，击败围棋世界冠军李世石后，AlphaGo短暂掀起人脸识别、自动驾驶等人工智能浪潮。2023年，ChatGPT的横空出世让大模型成为AI界当之无愧的“顶流”。泡沫破灭，资本冷静后，不理智的潮水终于褪去。如今，AI界鲜少再重谈人脸识别，自动驾驶难以落地，而在国内，大模型也从当红炸子鸡慢慢成为投资人投不起的领域。</p><p>研究人工智能的群体已经熟悉了这一模式：在“人工智能的春天”，投资机构过度承诺，媒体过度炒作，紧接着便会迎来“人工智能”的寒冬。</p><p>环球并不同此凉热。在美国，VC圈对人工智能投资热情不减。而在积极拥抱AI的东南亚，中美正在进行AI技术与投资的角逐——2020到2021年，来自美国和中国的投资者，参与了267笔东南亚人工智能公司的投资交易，占总投资比重40%。</p><p>一个可喜的现象是，在东南亚，科大讯飞、华为、海康威视等中国科技公司与东南亚当地产生千丝万缕的联系，<strong>中国科技企业正成长为东南亚AI界的中流砥柱。</strong></p><p>曾经，普利策奖得主托马斯·弗里德曼在《世界是平的》中，说世界的竞技场已变得更加平坦，变平的世界让每个个体、区域都站在同一水平线下。</p><p>环顾全球AI界，我们发现，世界并不总是平的。</p><p>全球范围内，不同区域AI风向有何不同？当AI企业走出国门，又会迎来哪些机遇挑战？ChatGPT为什么并不脱胎于腾讯、谷歌等数据集庞大的大厂？对于AI初创企业有什么启发和意义？</p><p style="text-align: center;"><img src="http://oss.cyzone.cn/2024/0110/6828836df8df37560109a6c882ef786d.jpg" referrerpolicy="no-referrer"></p><p style="text-align: center;">谷歌湾区总部。图源：受访人邱谆提供</p><h2>01.大洋以西，国境以东：中美AI融资不同境遇</h2><p>现在整个国内投资界几乎形成了一个共识，就是“<strong>大模型的投资热正在冷却”。</strong></p><p>作为今年创投圈最火热的赛道，大模型曾炙手可热，无数科技大厂、AI创业公司掀起一股又一股的大模型浪潮。而今全球科技公司对大模型的竞争，正进入存量时代。</p><p>根据IT桔子数据，截止到2023年11月底，国内人工智能赛道一级市场的总融资额有580起，比2022年减少了26%，总融资金额是630亿元，与去年同期也下降了38%。</p><p>而在大洋彼岸，美国的大模型融资依旧如火如荼。根据Crunchbase数据，去年VC阶段的投资有11%流向了人工智能赛道，截止到今年下半年，2023年的比例增长了26%，有26%的VC阶段的投资都流向了人工智能<strong>，</strong>美国投资界对大模型的参与热情不减反增。</p><p>大洋东西，AI融资正面临不同境遇。</p><p>这背后，不同融资环境差异到底是如何造成的？</p><p>首先，在美国，大模型已经达到了能够产生巨大经济效益的规模，并且在一定程度上影响了宏观经济。有研究发现，这一次自硅谷刮起的大模型之风，已经为美国的GDP贡献了一个百分点的增长。而在中国，虽然百模大战愈演愈烈，但大模型的变现之路仍处在摸索的初级阶段，而商业化问题一直是上几轮AI浪潮下，难以找到最佳solution的老难题。</p><p>其二，在中国尚未出现像OpenAI一样的应用层全栈式AI公司，能够从基层大模型、中间层一直做到应用层。而大模型这种极度依靠大算力暴力美学的领域，对于初创公司来说，太烧钱，门槛太高，堪称军备竞赛。大模型不能投，但应用层又没有特别多的公司出来，投资圈开始冷静思索，大家都处在观望状态。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://oss.cyzone.cn/2024/0110/208c2ea43584d416a5809cc549bd3370.jpg" referrerpolicy="no-referrer"></p><p style="text-align: center;">硅谷的中心Palo Alto的foothill公园，毗邻斯坦福大学与乔布斯故居。 图源：受访人邱谆提供</p><p>华映资本海外合伙人邱谆认为，这背后体现了中美技术原创能力的不同。</p><p>“硅谷还是一个以原创技术为核心的，为基座的驱动力，这还是很重要的，中国的优势在于优化，不一定是原创，就是人有我有，可能人有我优，再者规模化，上一波深度学习驱动的机器视觉，可以说是AI1.0，现在大语言模型算是AI2.0, 这两波浪潮国内目前的参与都还主要在优化和规模化方面。”</p><p>1997年从北京大学毕业后，邱谆就去美国学习人工智能，从南加州大学信息科学研究院毕业后，他加入了硅谷传奇科技公司——思科，前几年回国后加入了投过壁仞科技、星辰数据等AI领域知名公司的华映资本。他持续关注中美、东南亚等地的AI创投。时间倒回到千禧年，邱谆仍在硅谷深耕技术，那时正值AI寒冬，但整个硅谷还是在不断的积累，很耐心地等待下一个突破。</p><p>“但如果我们到大洋的另外一面，就会看到一般来说，是在等美国出现下一个突破之后，我们再去投入，去做优化和规模化的事情，所以它会有一定的延迟。”</p><p>“这个突破前的积累过程其实可能是需要一些耐心的，在这个阶段过去之后，我们就真的到了互联网.com那一波，就是中间层的相当于一个接口能够出现的时候，这时候才到了应用层大量涌现的时候，在中国可能就会出现大量的像当年滴滴等一堆互联网公司，这个时候可能还是会需要一定时间，可能大家还需要一定的耐心。”</p><p><img src="http://oss.cyzone.cn/2024/0110/08c203f9f165cdc976af47cfdeb827fb.jpg" referrerpolicy="no-referrer"></p><p style="text-align: center;">旧金山海湾。图源：受访人邱谆提供</p><h2>02.东南亚，正在成为中美大模型交锋主战场</h2><p>在中美之外，<strong>东南亚也成为中美大模型交锋的主战场。</strong></p><p>在东南亚，AI还正方兴未艾，虽然落地步伐相对慢，但还是能看到希望。整个东南亚地区的国家，都在拥抱AI。中美两股AI旋风正在东南亚交汇。</p><p>AI在东南亚并不算是新兴行业，在大模型浪潮之前，东南亚就因低廉的人力成本等因素聚焦了智能客服、人工标注等AI相关应用。</p><p>但在今年来到东南亚后，科大讯飞云平台事业群副总裁周传福明显的感受是：除了原来的这部分传统项目，现在更多地看到像政府部门、媒体行业、金融行业等都在更加热烈地讨论、拥抱AIGC、大模型等新技术。</p><p>虽然目前东南亚使用最多的还是来自OpenAI等欧美AI公司的大模型，但在东南亚AI界，也不乏科大讯飞、华为、海康威视等中国科技公司的身影。科大讯飞、阿里巴巴相继在东南亚推出大模型，东南亚国家队也加入大模型竞赛，新加坡政府投入5200万美元的资金支持AI多模态大模型开发计划(NMLP)。</p><p>周传福告诉霞光社：“东南亚虽然是一个区域，但是打开来看，很多国家都有很大的不同。<strong>新加坡是东南亚唯一一个发达国家，它的AI落地会更快一些，像教育等等部门或者行业都有很多的落地应用。</strong>相对来说，新加坡（AI落地）走得比较靠前，活跃度更高，但是像马来西亚、印尼、泰国等等国家也能深刻感觉到比原来更加热烈，当然整个落地步伐相对慢，但是还是能看到希望。我们也会长期坚持在这些地方深耕。”</p><p>而越南在人工智能的竞赛里也存在弯道超车的可能。摩根大通曾分析称，越南处于新兴东南亚人工智能发展的“前沿”。早在2021年1月26日，越南政府总理批准的《到2030年国家人工智能研究、开发和应用战略》中，就明确了将人工智能发展成为支柱工业产业。</p><p>而英伟达CEO黄仁勋也再次押注越南AI，2023年12月，英伟达CEO黄仁勋会见越南政府总理范明政，并承诺将在越南建立半导体基地，将越南打造成为英伟达的第二故乡。</p><p>东南亚已成为科大讯飞海外业务的第一站和战略中心。2023年6月，科大讯飞携星火认知大模型与C端智能硬件，在新加坡举办产品发布会暨讯飞AI TechDay·新加坡站活动。</p><p>“<strong>因为科大讯飞一直以相对底层技术的创新、研究为主</strong>，所以如果把这些技术用在更多的场景、更多的设备单靠科大讯飞自己其实不行。所以整个<strong>开发者生态</strong>方面花了很大的力气。”周传福告诉霞光社，在东南亚的开发者生态方面，科大讯飞搭建了以新加坡为中心的讯飞开放平台国际站。</p><p>“其实我很羡慕，羡慕的点在于<strong>C端酷炫的产品是很容易抓到消费者的，但是底层技术的可能讲两天人家都不知道你在做什么</strong>。所以整个生态方面就是把<strong>技术落地应用生态</strong>是我们长期布局，不是靠一年两年，至少3-5年才能把一个基础做好，这是目前整个状态。当然在东南亚我们也看到了很多的突破。”</p><p>他认为，在这些突破的背后，离不开<strong>技术创新</strong>和<strong>本地化</strong>。</p><p>东南亚历史文化背景复杂，移民的跨国流动使得东南亚形成不同方言体系的多族群社会，各个地区方言众多。比如印度尼西亚的官方语言主要在雅加达一带通用，但其他地方又有<strong>非常多的方言</strong>。而要做语音识别和合成的核心技术创新，就要在提升通用能力之外，针对不同方言区域的口语场景去做提升。另外，识别合成大模型领域也是科大讯飞寻求突破的重要底层技术。</p><p>本地化是出海中企必须要面对的一个挑战，而对于科大讯飞来说，这也是不得不做的事情。因为科大讯飞要面对很多B端用户场景，其中并不存在捷径，他们已经做好了深扎两三年的准备，才能在当地把行业做熟做透。</p><p>目前科大讯飞的东南亚团队规模还不是特别大，大概在二三十个人左右，native speaker大概占到40%左右。本地雇员的职务多是以商务拓展，市场等岗位。核心技术方面，还是以国内总部以及在当地派驻的技术支持为主。</p><p>在国内团队和本地团队<strong>协作</strong>过程中，<strong>文化差异</strong>带来的挑战不可小觑。周传福认为，这种情况下，要把自己放到当地的国家去考虑问题，“而不能说我中国怎么怎么样，外国怎么怎么样，这对我们来说其实是一个适应的过程，说起来很简单，但真正把自己的定位要放到当地的国家。”</p><p>除此之外，所有大模型企业要想跑通，都要跨越数据和人才两座大山。</p><h2>03.AI全球化，找到自己的新位置</h2><p>让我们回到开头的问题：</p><p>ChatGPT为什么并不脱胎于腾讯、谷歌等数据集庞大、人才济济的大厂？</p><p>腾讯和微软数据一定是大过OpenAI的，为什么OpenAI有GPT，腾讯、微软和谷歌都没有GPT？这是因为对数据的有效利用和搜集非常关键。对初创公司来说尤甚，特别是想真正成为一家AI公司，或者只是被AI赋能的公司。</p><p><img src="http://oss.cyzone.cn/2024/0110/df25f4f5b6b03d314058406206c9381d.jpg" referrerpolicy="no-referrer"></p><p style="text-align: center;">湾区谷歌总部休息区。图源： 受访人邱谆提供</p><p>邱谆认为，私有性未必是价值本身的源泉。“你要真正能够利用AI肯定要有数据，但私有数据未必都有价值。这个对于初创公司要有一定认知。”</p><p>积累和收集数据，一定要考虑算法。比如搭建数据栈平台，但它的门槛其实很高，因此光是收集梳理数据的准入门槛就将很多人拦在外面。甚至于巨头公司的数据都未必全有用。</p><p>提到大模型浪潮下的AI军备竞赛，卷算力或许重要，但核心的算法人才才是这轮竞赛最重要的资源。</p><p>对于初创公司，邱谆的建议是，从现在开始去物色一些大模型算法核心人才：“作为一个初创公司，可能今天就要去搜寻一些真正核心的人才，听上去好像有点遥远，但我觉得我这个建议很可能是会有用的。对于一些初创公司，如果你今天就开始，不管你做什么，甚至你只是做应用层，都一定要过数据这一关，但光有数据又没有用，最后很可能是要看你的算法，不管你是什么算法，可能不用碰到基座大模型，但即便你要做微调，甚至只是去调API，都会需要对训练算法的深度认知，最重要的军备其实是人才。”</p><p>这也是因为，目前国内大模型人才储备资源紧缺。医者AI CEO刘呈辉曾对媒体表示，“<strong>现在国内做基座类模型的人才90%都出自清华，国内真正会调模型、训练模型的甚至不超过200个人。</strong>”而大模型抢人大战也让用人成本水涨船高，vivo副总裁周围接受媒体采访时曾表示:"vivo大模型现在每年20亿~30亿元的投入成本，总投入成本已经超过200亿元，<strong>人才和数据算力各占一半，人才成本平均每人税后100万元。”</strong>在当下，寻找核心人才资源对于初创公司来说尤为关键。</p><p>大模型让全球的AI竞赛进一步加速进行，如何在全球化中找准自己的位置，并发挥自身优势，是所有AI企业需要面对的新课题。</p><p>本文为专栏作者授权创业邦发表，版权归原作者所有。文章系作者个人观点，不代表创业邦立场，转载请联系原作者。如有任何疑问，请联系<a href="mailto:editor@cyzone.cn">editor@cyzone.cn。</a></p>]]></description>
            <pubDate>Thu, 11 Jan 2024 07:49:23 GMT</pubDate>
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            <link>https://www.cyzone.cn/article/749737.html</link>
            <author><![CDATA[霞光社]]></author>
                <category>专栏</category>
                <category>人工智能</category>
                <category>初创公司</category>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[当国货美妆来了欧莱雅人]]></title>
            <description><![CDATA[<p>编者按：本文来自微信公众号 窄播（ID：exact-interaction），作者：杨奕琪，编辑：邵乐乐，创业邦经授权发布。</p><p>20年前还要借助「欧莱雅」「欧泊莱」的名字才能生存下来的珀莱雅，今年双11历史性地超越欧莱雅，在天猫和抖音电商登顶。<br></p><p>美妆行业媒体青眼即将发布的《2023年中国化妆品年鉴》也显示，2023年国货美妆销售额同比增长21.2%，市场份额达50.4%，首次超过外资化妆品品牌。</p><p>一位从业者向我们如此感慨：国货美妆终于能够跟国际品牌站到同一起跑线，并吸引一部分消费国际品牌的用户回流。</p><p>2015年平价国货彩妆兴起时，资本市场就有对中国欧莱雅的期待，完美日记创始人黄锦峰被传播最广的一句话是「做互联网时代的新欧莱雅」，但此后完美日记历经起落，一直未得到认可。</p><p>如今中国欧莱雅的叙事主权，交到了护肤品牌手里。</p><p>这样的趋势之所以转向护肤，一方面跟品类有关，相比彩妆，护肤所需要的技术壁垒更强，能建立起更高的品牌定位、消费者好感度和价格接受度。另一方面，国内的头部护肤公司或者有原料生意的积累，或者经历过多次渠道变迁，有较长的品牌积淀。以上是为行业客观属性。</p><p>变量机会则首先在于新渠道的轮番兴起，其次在于2021年以来护肤行业转向成分、医美、科学传播等。</p><p>从完美日记们抓住小红书KOC红利，到后来玉泽、夸迪等品牌绑定李佳琦等大主播，再到2023年珀莱雅、韩束做短剧营销，国货品牌一直在抢先挖掘和迅速跟进最新的营销方式。来自互联网的操盘手们在其中扮演了重要作用。</p><p>更重要的是在研发上的追平。用一位从业者的话来说，当竞争卷到成分时，国际大牌最后一道护城河也没有了。</p><p>珀莱雅的创始人方玉友在一次公开分享中提到，国货品牌过去更多是做配方研发，但在2020年之后开始做技术研发，这两年也研发出三十多种创新原料，还出现了玻尿酸、重组胶原蛋白这些中国成分，今年欧莱雅、资生堂等国际企业也通过投资原料公司和推出相关单品来跟进这些成分风潮。</p><p>虽然跟国际相比，中国的创新原料还不多，但这是一个开始。</p><p>华熙生物、贝泰妮、巨子生物这些原本就从原料、药学出身的品牌，也抓住功效护肤趋势，占据了能与欧莱雅比肩的市场份额，建立起消费者对国货护肤的信任。</p><p>更重要的是，这些头部公司吸纳了来自国际品牌的关键人物，他们将一些完整的、系统的大厂方法论带到国货美妆公司，并在公司一号位的信任和支持下落地，补充了公司原有的品牌框架、组织框架的缺失，避开了彩妆曾陷入过的流量营销舆论陷阱。</p><p>如今，国货品牌惯用的大单品策略，陆续开始完善的品牌内容营销体系，以及在组织结构上的变革，都有来自国际大品牌的经验赋能。</p><p>珀莱雅在过去五年成为中国美妆第一的背后，就有CMO叶伟复用欧莱雅市场体系的功劳；薇诺娜后来的崛起也是因为有欧莱雅的员工搭建了一套成熟的市场体系；上海家化的潘秋生曾帮助巴黎欧莱雅和美宝莲完成线上转型，当时任职家化CEO也是为了给倚重线下的家化打开增长突破口。</p><p>珀莱雅、薇诺娜的成功，又在国内被其他品牌进一步复制和学习，推动了国货美妆品牌整体水平的提升。</p><p>本篇聚焦的，正是欧莱雅式的品牌操盘法。</p><h2><strong>大单品策略</strong></h2><p>大单品策略是国际品牌经过多年验证的产品共识，也是珀莱雅们拿下市场份额的重要产品策略。</p><p>回顾国际品牌的大单品，一般都围绕抗衰、修护等强功效，并以精华、面霜这样的核心品类为主，比如雅诗兰黛小棕瓶、兰蔻小黑瓶、SK-II神仙水、赫莲娜的黑绷带和绿宝瓶，等等。因为抗衰功效的壁垒高、品牌附加值最高，对品牌心智、客单价和复购率都有明显拉动作用。</p><p>珀莱雅是尝试大单品策略最成功的国货品牌，也为其他国货品牌打了个样。2018年，曾就职于欧莱雅的叶伟入职珀莱雅担任CMO。一位美妆从业者告诉《窄播》，叶伟将欧莱雅标准的市场体系复制到了珀莱雅。</p><p>我们也可以看到，珀莱雅的单品营销和内容营销从五年前开始慢慢发生变化。</p><p>珀莱雅从2018年开始尝试大单品策略，前两年先后推出泡泡面膜和主打烟酰胺的发光瓶，2020年推出红宝石精华和双抗精华后，打出早C晚A的护肤理念，才慢慢打出大单品的声量。</p><p>此后几年，更多国货护肤品牌大单品出现，比如薇诺娜的特护霜、夸迪的次抛精华、谷雨的光甘草定精华，等等。</p><p>这些大单品的出现，体现了国货品牌在功效和研发上的进步。</p><p>从2003年至2018年左右，也有一些国货品牌如美即、御泥坊、一叶子，抓住新的流量渠道或渠道优势，基于大单品推出品牌。但那时候国货还没办法抓住大单品的核心功效和核心品类，只是围绕面膜品类在做品牌，就连珀莱雅最早做线上大单品时，也只是主打清洁的泡泡面膜。</p><p>如今再看珀莱雅们的大单品，基本都是功效型产品，哪怕是以面膜为核心单品的可复美，背后也有巨子生物的重组胶原蛋白作为支撑。</p><p>珀莱雅能够顺利推出双抗精华、红宝石面霜这些抗衰大单品，也得益于2019年与西班牙Lipoture等原料供应商达成合作协议，获得肽原料供应。珀莱雅还投资了Lipoture、中科欣扬、湃肽生物等供应链公司，今年迭代的红宝石面霜2.0就添加了与Lipoture独家合作的环肽原料。</p><p>在研发进步的基础上，国货品牌的大单品都会围绕品牌定位进行研发、采用品牌核心技术或成分，为品牌传播服务。这也是国际品牌在打造大单品时的共同点，比如OLAY绑定烟酰胺、欧莱雅绑定玻色因。</p><p>方玉友曾提到，珀莱雅早期推出发光瓶后，由于烟酰胺和美白的心智已经在那几年被OLAY占领，他们的投入反而把流量带到了OLAY，因此他下定决定要创造珀莱雅自己的产品。后来，珀莱雅围绕抗衰和肽推出双抗精华和红宝石面霜，打出早C晚A的心智。</p><p>与OLAY一样主打美白的谷雨，也没有选择绑定烟酰胺，而是与光甘草定这一成分强绑定，打出大单品「小奶罐」。</p><h2><strong>品牌内容营销</strong></h2><p>不仅是大单品战略，内容营销也很重要，而且是关于品牌价值观的营销。</p><p>欧莱雅、SK-II、资生堂多年以来一直围绕品牌核心价值观不断输出内容营销，欧莱雅在60年代提出并延续下来的「because I worth it」（在国内最早叫「你值得拥有」），SK-II多年来的女性主义广告片。</p><p>方玉友2023年接受福布斯采访时提到，他在与CMO叶伟讨论国外百年美妆品牌的成功原因时就达成共识，内容营销对化妆品来说是很重要的事情，而且不仅仅是打广告、发视频这么简单，要尽可能准确地表达产品的属性和品牌的价值观，并在所有传播链路中保持统一。</p><p>尤其是从欧莱雅出来的创始人/高管，会更懂得打造品牌、打造高附加值产品，从一开始就赋予品牌完整的价值观输出。这也是作为化妆品公司的欧莱雅，与宝洁这种日化品类、大流通渠道为主的公司的差异。曾在宝洁和欧莱雅任职过的前阿芙精油总裁张耀东就曾提到，宝洁是机械化、有组织有纪律的企业，欧莱雅是灵活、有野心的国际化大民企。</p><p>叶伟就是把欧莱雅这一套市场体系复制到珀莱雅。2021年至今，珀莱雅每年都会聚焦「性别平等」「爱与亲密关系」「心理健康」「青春与成长」这四个主题，在妇女节、开学季、母亲节等节日发布内容短片。</p><p style="text-align: center;"><img src="https://oss.cyzone.cn/2024/0111/307b6686c5c5edbfbca1f35fddddb5cc.png" alt="图片" referrerpolicy="no-referrer"></p><p>在欧莱雅出身的新品牌创始人中，典型代表是东边野兽的何一。何一曾经在欧莱雅法国总部的DMI部门工作过，DMI相当于每个品牌的总部，要制定产品开发和全球推广的策略。</p><p>她曾在一次公开分享中提到过，相比起宝洁这样的美式公司，欧莱雅会更强调人的创意主动性，在DMI工作也会提倡「感性大于理性、直觉大于分析、审美品味大于逻辑梳理、文化素养大于商业经验、人格魅力大于政治正确」，这也是欧莱雅「诗人与农民」的文化，做化妆品需要有感性、想象力，需要追求美和浪漫的意识。</p><p>她创立的东边野兽，从一开始就聚焦东方草药护肤，并在产品原料、气味、品牌内容、社会公益层面系统表达品牌的东方属性和草药护肤的定位，比如他们旗下的共益社区就在原料产地开展公益项目，包括女性支持、儿童美育、手工艺更新等。</p><h2><strong>组织结构保驾护航</strong></h2><p>实现这样的革新，需要来自公司一号位的绝对信任。</p><p>一位美妆从业者告诉《窄播》，欧莱雅这套标准化体系并不适合所有公司，落地和跑出效果也说不准需要多长时间，这个过程非常依赖老板的定力和信任，让带着方法论来的人能够一步一步地把这套体系在公司内部重建。</p><p>这并不容易。过去几年有不少新老美妆公司在引进国际品牌的人才，但往往会遇到大厂派和元老派的矛盾和话语权争夺，最终的下场是一地鸡毛、两败俱伤。</p><p>其次要有变革组织架构和组织文化的魄力，搭建能对市场作出快速反应的组织。</p><p>上市之后，珀莱雅着手将垂直型的组织结构调整为矩阵型的组织结构，设立了珀莱雅事业部、优资莱事业部、韩雅事业部，以及三个电商项目部，将职能部门中台化，在具体的项目部中，两三个人就能形成一个小项目。</p><p>方玉友不止一次在公开场合提到，珀莱雅之所以能够快速响应市场变化，很大程度上得益于组织结构的调整。</p><p style="text-align: center;"><img src="https://oss.cyzone.cn/2024/0111/d89a650ebd14f6b2fca0862fb376560d.png" alt="图片" referrerpolicy="no-referrer"></p><p>上海家化的CEO潘秋生终于也在2023年三季报业绩说明会上提出将原来职能型的组织结构调整为矩阵型，以事业部为决策主体，设定美容护肤与母婴事业部、个护家清事业部、海外事业部。</p><p>国际品牌在这方面已经有了非常成熟的经验。方玉友曾提到，珀莱雅采用的矩阵型组织结构的一个参考对象就是宝洁；韩束的创始人吕伟雄今年更新多条组织文化，背后就结合了对宝洁、欧莱雅等行业巨头的经验总结。</p><p>如今美妆公司惯用的品牌经理人制度和按照品类划分事业部的模式，就是由宝洁创立的。《浪尖上的宝洁》一书中提到，50年代的宝洁已在多个市场占据主导地位，但时任美国商业执行副总裁的摩根斯担心宝洁在未来10年发展不出创新业务，实现加倍成长，因此在品牌制度的基础上推出按品类划分的事业部。</p><p>这样的组织结构能够保证各个事业部的独立，简化内部沟通流程，各事业部都进行闭环的品类视角管理，更直接、更快速地了解消费者，应对外部市场的变化，做出最符合市场需求的创新。</p><p>但矩阵型组织结构的推行并不容易，由于更强调项目和项目员工的价值，职能部门的领导权力会被削弱，可能导致一些领导出走，老板如果因此慌乱和产生怀疑，就没有足够的定力将组织改革持续下去。摩根斯当年落地这个组织模式时也意识到自己的做法会遭到原本架构中的强势部门抵制。</p><p>这就非常考验老板的魄力和决心，以及对组织进行保驾护航。</p><p>宝洁旗下品牌OLAY和SKII 在五年前实现年轻化和翻盘，一个重要原因是宝洁在组织调整上的杀伐果断。他们大胆启用90后操盘品牌，换掉了只有传统经验的操盘手，并将团队内部的电商、市场、公关合为一个团队，直接向一位老板汇报，加快反应速度。</p><p>在珀莱雅的矩阵型组织结构中，也是90后在产品创新上的话语权更大，原来的60后70后员工更多是辅助。方玉友曾在演讲中调侃道，「领导要走就走，我全部让年轻人来，让老企业变成新企业。」</p><p>本文为专栏作者授权创业邦发表，版权归原作者所有。文章系作者个人观点，不代表创业邦立场，转载请联系原作者。如有任何疑问，请联系<a href="mailto:editor@cyzone.cn">editor@cyzone.cn。</a></p>]]></description>
            <pubDate>Thu, 11 Jan 2024 07:07:39 GMT</pubDate>
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            <link>https://www.cyzone.cn/article/749866.html</link>
            <author><![CDATA[窄播]]></author>
                <category>专栏</category>
                <category>欧莱雅</category>
                <category>国货品牌</category>
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