影响者营销平台Tble（蒂布）正在调整运营主体，并着手提升基于人工智能（AI）和数据的服务。 Tble于本月1日启动了战略性全面收购程序，并于5日宣布以比特里公司为中心启动新的运营体系。 此次调整旨在更换平台运营主体，同时增强技术竞争力、服务质量和运营稳定性。比特里公司所拥有的AI数据分析、营销自动化和电商运营能力将被应用于Tble。 一般而言，全面收购是将企业所需的资产、合同、权利和义务等一并转移，以保持业务的连续性并更换管理主体。这种方式与简单出售部分设备或服务不同，重点在于持续运营现有业务。 比特里公司计划向广告主提供从整合营销传播（IMC）到基于AI的绩效营销的综合服务。对于影响者，将提供更稳定和便利的运营环境，以提高参与活动、提交内容、结算和活动管理过程的安全性。 AI和数据技术可以用于筛选符合广告主活动目标的影响者，并比较和分析内容反应及广告效果。通过自动化重复的活动管理和结果报告，平台的角色将从单纯的广告主与影响者连接扩展到全面的绩效管理。 公司表示，Tble的累计会员约为50万，活跃用户约为22万。使用该平台的累计广告主已超过1万家。 Tble计划基于积累的会员和广告主数据，逐步增强活动分析、广告运营自动化和营销绩效管理功能。同时，将扩大与综合广告代理商的合作，为广告主提供从活动策划到效果分析的连贯服务，并为影响者增加可参与的品牌活动。 在新技术和业务扩展之前，必须解决的任务是运营正常化。Tble于7月组建了专门的稳定化任务组（TF），并建立了独立的运营系统，以重新整顿内部工作流程。 特别是，优先推进未支付积分的正常化工作。Tble一直以来通过活动等方式积累的积分可以兑换现金，因此积分支付问题直接关系到影响者的活动报酬和平台的信任度。 个人信息保护和信息管理责任、未支付积分的正常化工作由Tble的成东效代表负责。公司表示，目标是在未来两个月内解决现有未支付积分问题，并将相关工作逐步推进。 同时，将在8月制定新的运营政策，涵盖积分计算、支付周期和支付时点等内容，并计划于9月1日实施。计划明确积分运营标准，以便用户能够提前预测支付时间表。 成东效代表表示：“我们将优先履行对现有用户和广告主承诺的正常化时间表，整顿运营流程，提高服务质量，恢复平台的信任。” 他还表示：“此次运营体系的调整不仅是解决短期问题的措施，更是为了重建Tble的中长期增长基础。我们将利用数据和AI技术，但优先考虑用户信任和负责任的运营。” Tble与比特里公司将同步推进运营稳定化工作、基于数据的营销分析、AI自动化技术和广告运营系统的改善。为了使技术升级计划取得成效，确保公司提出的未支付积分正常化时间表和新的结算政策顺利实施将是首要任务。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

京畿道就业基金会正在开展一项职业教育项目，旨在帮助北部地区的青年和求职者超越将生成型人工智能作为简单信息检索工具的水平，直接分析公共数据，解决社会问题，并完成就业作品集和相关资格认证。 根据29日的基金会消息，"2026年京畿北部职业教育AI人才培养项目"由入门课程、利用公共财政数据的团队项目和支持AI提示能力资格认证的深度课程三部分组成。官方招募公告中也提到，面向对AI和数据分析感兴趣的青年和求职者开设实务入门课程。 学员可以从基础课程到深度课程逐步参与，提高自身能力，也可以根据数据分析经验或求职准备情况单独申请所需课程。基金会计划将学习、实践、项目和资格认证整合为一个过程，以便在教育后能实际应用于求职活动中。 第一阶段的"AI应用数据分析实务入门"课程将教授如何在工作中利用生成型AI，以及数据整理、分析和可视化的基本原理，并进行利用公共财政数据的分析实践和问题解决策划书的撰写。课程难度设置为使没有相关经验的参与者也能从基础学习。 核心课程"公共财政数据问题解决项目"中，参与者将组队分析国家和地方政府的财政数据，并将社区和政策现场出现的问题的原因及解决方案具体化为提案。官方公告中还提供现职者的指导和模拟面试，并对优秀团队给予总额300万韩元的奖金。 项目将按照主题设定、数据选择、分析方法制定、问题解决方案具体化、资料撰写和最终发布的顺序进行，每个阶段都有现职专家检查分析方向和成果的完整性。参与团队不仅仅是整理数据，而是积累将数据中发现的问题与政策或服务改进方案相结合的经验。 在课程中撰写的数据分析结果、问题解决提案和发布资料将整理为自我介绍信和就业作品集，同时还将开展模拟面试和就业支持项目。其他机构的招募公告中也介绍了此次项目是将数据分析、实务项目、资格认证和作品集制作相结合的课程。 优秀项目将奖励最佳团队100万韩元、优秀团队80万韩元、鼓励奖两个团队各60万韩元，总计300万韩元，以激励成果的可行性和分析的完整性。参与者通过团队项目还可以获得角色分配、协作和数据驱动的发布经验。 最后阶段的"AI-POT关联AI应用实务深度"课程将深化生成型AI的工作指令结构设计及结果验证和改进的提示能力，并支持AI-POT二级资格认证。整个项目分为入门、项目征集、资格认证和作品集完成三个阶段。 基金会还单独运营的AI-POT资格证专业课程将全额支持教育费用和材料费，并在获得资格时支持实操考试费用。基金会的教育方向是将AI相关教育与资格认证相结合，使求职者能够实际证明其职能能力。 此前，京畿道就业基金会在扩大应对数字转型的职业教育的同时，开展了基于AI的软件自动化和数据利用的竞赛、AI提示能力资格课程等，此次项目进一步加强了北部地区求职者在基础教育后直接完成成果的实践和征集型教育。 朴钟满京畿道就业基金会北部事业总部负责人表示：“企业能够确认的实务能力不仅取决于教育的完成与否，更在于分析了哪些数据并提出了哪些解决方案。”他表示：“我们将使参与者完成的项目和资格认证结果具体化为职能作品集，并与模拟面试和就业支持相结合，以提升实际招聘竞争力。” 此外，三个教育课程将全额免费进行，具体的招募对象、教育日程和申请方法可在“抓吧”应用中查询。基金会还将在8月9日前，针对在个人社交网络服务上分享宣传帖的参与者进行抽奖，向100名参与者提供价值3000韩元的便利店手机券，并在基金会网站上发布该活动和公共财政数据项目的招募公告。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

随着相关法律的修订，学校生活记录的商业利用受到限制，考生和家长的困惑加剧，首尔市教育厅开始建立以公立教育为中心的强大大学入学支持体系。计划在公立教育体系内提供可靠的大学入学信息和1对1定制咨询，以缓解考生和家长的焦虑。 首尔特别市教育厅下属的教育研究信息院于27日宣布，针对2027学年度大学入学的提前招生，将开展面向考生、家长和教师的“定制大学入学指导综合支持项目”。此次支持项目是为了应对《初中教育法》的修订，限制学校生活记录的商业利用，减少可能出现的信息差距和混乱。 教育研究信息院通过多种方式帮助考生理解复杂的提前招生程序，包括：多样化的1对1定制大学入学咨询、与顶尖专家和系统化体系的大学入学支持、通过首尔职业发展与大学入学信息中心及“学业导航(SEN)大学入学指南”提供优化的大学入学信息等，建立了高质量的综合支持体系。 最引人注目的是“365天无缝的1对1定制咨询”。教育研究信息院运营常态咨询、集中咨询周和特别大学入学咨询中心，尤其是今年考虑到需求者的便利，平日夜间访问和视频咨询大幅增加。居住在首尔的学生和家长可以通过首尔职业发展与大学入学信息中心的网站申请定制咨询。 为提前招生的关键时刻提供集中咨询。首先，从29日至8月1日，四天内将在蚕室学生体育馆举办“提前招生1对1特别大学入学咨询中心”。今年的规模从去年的1500人扩大到2040人，提供面对面的深度咨询，提前申请已截止。 接着，从8月21日至9月4日，将运营“提前招生集中咨询周”，面向600名首尔考生和家长进行1对1定制视频咨询，由现职教师组成的大学入学指导支持团和首尔职业发展与大学入学学业规划支持团的教师将提供医药、特长、艺术等细分领域的支持策略。申请将于8月7日开始，按先到先得的原则在大学入学咨询预约网站上接受。 首尔市教育厅大学入学指导的核心竞争力在于拥有20多年经验的现职教师专家团队。大学入学指导支持团（114名）和首尔职业发展与大学入学学业规划支持团（100名）直接参与，运营“大学入学资料开发-说明会-数据分析-大学入学咨询”的良性循环系统。去年，他们主导的提前招生特别咨询中心的满意度高达98.4%，说明会满意度为97.9%，质量超越高价的课外辅导咨询。 基于公信力的数据的“学业导航(SEN)教师程序”，在首尔318所高中中有286所，全国范围内934所学校使用，显示出在现场的高度信任。学生和家长也可以通过“学业导航(SEN)大学入学指南”网站和应用程序直观地查看基于自身成绩的提前招生可能大学。 首尔市教育厅教育局长郑根植表示：“禁止学生档案的商业利用旨在保护学生的教育活动，确保大学入学准备以公立教育为中心进行。”他还表示：“将继续扩大基于现职教师专业性的可信大学入学支持服务，积极支持学生和家长无忧准备大学入学。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

随着生成型人工智能（AI）在金融行业的广泛应用，JT储蓄银行开始加强员工的AI应用能力，旨在扩大AI在金融数据分析和业务自动化等方面的应用，以提升数字金融竞争力。JT储蓄银行于22日宣布，与韩国职业技术大学共同为员工开展基于生成型AI的数字数据分析培训。此次培训是公司内部能力提升项目的一部分，是继去年之后的第二次举办。共有40余名员工参与，从普通员工到高管均有涵盖，培训于20日至23日进行，内容包括：利用AI进行办公自动化、金融数据分析以及基于生成型AI的数据分析等。在生成型AI基础的趋势分析课程中，学员利用ChatGPT插件功能，从企业拥有的大量数据中识别与工作相关的信息，提升数据分析能力。在实操环节中，学员们使用生成型AI收集和分析金融市场动态、投资风险、客户行为等多种金融数据，并筛选出与工作相关的关键信息，以预测市场趋势和决策结果。JT储蓄银行表示，将通过此次培训，将生成型AI收集的数据与现有服务相结合，以应对市场变化。JT储蓄银行已经在内部为各部门提供了ChatGPT的企业付费账户。JT储蓄银行的代表朴重勇表示：“在数据分析过程中，AI应用能力变得越来越重要，我们将努力提升员工的专业性，以便为客户提供更好的服务。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

阿里生物近日宣布，已从中国普兴制药公司收到用于阿尔茨海默病治疗药物候选物质AR1001的全球版权合同的选项预付款6000万美元（约900亿韩元），这将加速其商业化进程。公司计划利用这笔资金，全面推进全球三期临床试验的完成、数据分析、全球许可战略的制定、生产与质量管理（CMC）以及商业化准备工作。 阿里生物在13日表示，已额外收到普兴制药的5000万美元（约752亿韩元）选项预付款。加上今年5月先前收到的1000万美元，总计已获得6000万美元的选项费用。 此次预付款是基于双方在5月签署的AR1001全球独占版权合同，合同总额为470亿美元（约7万亿韩元）。如果普兴制药未来行使全球权利的选项，阿里生物将获得额外的合同款项、开发、许可、销售里程碑和销售版税等收益。 公司最近完成了全球三期临床试验“POLARIS-AD”的最后一位患者的给药。这项临床试验在韩国、美国、加拿大、欧洲和中国等13个国家的230多个机构中，针对1535名早期阿尔茨海默病患者进行。目前正在进行数据库锁定和统计分析等最终结果确认程序，预计将在今年秋季公布顶线结果。 双方的合作也在从技术转让向战略伙伴关系扩展。普兴制药还与阿里生物签署了总额为2750万美元（约425亿韩元）的战略股权投资合同。 阿里生物的代表郑在俊表示：“预付款的全部金额按预定程序顺利执行，显示了普兴制药对AR1001临床成功可能性和全球商业价值的信任。我们将在三期顶线结果发布前，继续合作，为全球阿尔茨海默病患者提供新的治疗机会。” 市场普遍认为，阿里生物将在今年9月获得三期临床结果后，是否申请美国食品药品监督管理局（FDA）的新药申请（NDA）将成为影响未来企业价值的关键转折点。 此外，国内制药生物企业在上半年技术出口的累计合同规模已达到13万亿韩元，预计将超过去年创下的历史最高纪录。尤其是阿里生物在今年上半年取得的技术出口规模已超过国内生物行业的一半，备受关注。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

随着生成型人工智能的快速普及，企业普遍将AI转型视为核心管理课题。许多企业在聊天机器人、文档摘要、数据分析、工作自动化等多个领域尝试应用AI，但在实际进行AX项目时，仅仅引入AI并不能立即实现全公司范围的推广或实质性的工作变化。 这一现实在全球调查结果中得到了证实。去年11月，对2000多家全球企业进行的一项调查显示，62%的受访企业正在试验AI代理。然而，真正达到某些功能的全面推广阶段的企业不足10%。这意味着，尽管对AI的关注和实验迅速增加，但将其真正融入日常工作仍然困难重重。 我认为，这一问题并不仅仅是技术的局限。实际上，企业当前面临的最大挑战是选择AI模型的问题，而是设计出能够在组织内部持续运作的工作结构和运营体系。 在初期的生成型AI引入讨论中，主要关注的是使用什么模型以及能够实现哪些功能。然而，最近企业在AX项目中提出的问题发生了变化。现有员工如何在实际工作中利用和内化AI，应该从哪些工作开始应用以产生投资回报（ROI），以及如何建立可持续的运营体系等问题的思考越来越深入。 相同模型却有不同准确度的原因：知识系统 这一差异在企业的知识系统中表现得尤为明显，即AI在多大程度上能够准确读取和搜索企业内部文档并给出回答。许多企业期待通过引入最新模型获得准确的回答，但实际上，决定准确度的并不是模型，而是前期的设计。了解公司文档的存在形式、如何无损地将其转化为数据，以及如何设计符合提问意图的信息检索管道（RAG）将直接影响最终回答的质量。 尤其在国内企业环境中，这一问题更加复杂。打开实际企业的文档文件夹，可以看到不仅有文本层次清晰的电子文档，还有扫描的合同、拍摄的银行存折复印件、登记簿等仅以图像形式存在的韩文金融和法律文档。 在这些文档中，简单的文本提取工具往往会破坏韩文或结构，导致结果几乎无法使用。相反，精确识别图像本身的方法则能更高水平地保留原始格式、数字和韩文信息。即使是相同的文档和模型，处理体系的设计不同，结果也可能分为可直接用于工作和难以利用的两种情况。 红砖持续推进文档解析和RAG管道的研发，旨在构建在企业环境中具有高准确性和可靠性的知识系统。针对实际企业文档中包含的扫描基础韩文文档，经过多种处理方式的精细比较和验证，发现不同文档类型的最佳处理路径完全不同。 AI在现场运作的条件 企业现场AI的实际运作需要几个条件。首先，必须准确理解现有的工作流程。需要区分可以应用AI的工作和不能应用的工作，并优先选择能够产生成果的领域。之后，需要将企业内部数据与现有系统连接，并设计用户权限、安全性、审计日志和运营政策等。为了使AI不仅仅停留在某一特定功能，而是融入组织的工作方式，这种运营设计是必不可少的。 红砖采用FDE基础方法的原因也在于此。FDE不仅仅是倾听企业的需求并提供解决方案，而是分析现有的工作流程和数据结构，设计AI在实际工作环境中能够运作的应用领域、系统联接和运营体系的执行导向的AX方法。前面提到的知识系统设计也是这一FDE方法的一部分，在技术引入之前，首先解决“这家企业的文档是什么形式，如何阅读才能准确”这样的问题。 实际成果：香港电商PoC 最近，红砖与香港的一家电商企业开展了基于FDE的AX项目PoC，确认了显著的生产力提升效果。该企业希望通过AI提升商品选择和促销推荐流程，以建立更高效、快速的决策体系。核心在于基于数据预测未来全球各地区哪些商品会有高需求，并将其反映在推荐流程中。 PoC结果显示，原本需要4人花费约5天完成的工作，在引入AX平台后，1人可以在1天内完成。这并不是简单地应用AI功能，而是因为重新设计了数据分析、推荐流程和工作流程，才实现了这一结果。前面提到的知识系统为提供准确数据奠定了基础，而这个案例则展示了在重新设计整个工作流程时所取得的成果。 随着AI应用范围向实际工作环境的扩展，AX项目所涉及的领域也在不断扩大。在企业环境中，仅仅应用最新的AI模型是不够的。为了确保AI在组织内部稳定运行，必须考虑到根据工作目的和特性设计数据结构、与现有系统的联接，以及适合企业环境的多LLM构成和基于RAG的数据利用体系、用户权限管理和审计日志等AI运营环境的整体设计。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

世界杯不仅仅是足球的较量，它承载着一个国家的文化、精神、领导力、球员的成长历程，以及人民的喜怒哀乐。2026年北美世界杯小组赛第二场，韩国队遗憾地输给了东道主墨西哥。从结果来看，这场比赛确实令人失望，因为如果能够打平，晋级32强的机会将大大增加。然而，体育比赛不能仅仅通过结果来评判。在失败中有值得学习的地方，在胜利中也有需要警惕的事项。与墨西哥的比赛同时展现了我们国家队的优缺点，并为即将到来的与南非的最后一战提供了宝贵的教训。 首先，最引人注目的场景之一是李刚仁的成熟。在比赛中，转播画面捕捉到了他与墨西哥球员之间的心理战。这是典型的“垃圾话”，即通过不断挑衅和交谈来干扰对方的注意力和情绪。在拥有众多世界级球员的欧洲联赛中，这种情况屡见不鲜，但对韩国球员来说仍然是陌生的文化。尤其是墨西哥的哈维尔·阿吉雷教练在赛前就将李刚仁视为韩国队的核心球员，并进行了特别的应对准备。 墨西哥队不仅采用了强烈的压迫、粗暴的铲球和巧妙的犯规，还进行了持续的心理战。过去，年轻球员可能会因此而失去冷静或节奏。然而，这次世界杯上的李刚仁表现得截然不同。他没有情绪化地回应，反而以一种“继续说吧”的从容姿态专注于自己的比赛。这一幕象征着几年前在西班牙马洛卡初登场的少年，如今已成长为巴黎圣日耳曼的主力球员。 足球既是技术的较量，也是心理的较量。在世界杯上尤其如此。即使实力稍逊，只要心理素质强大也能获胜；反之，即使实力占优，心理失衡也可能导致失败。这场比赛中李刚仁展现出的冷静，证明了韩国足球正在逐步成长。 战术上，最有趣的部分是墨西哥准确分析了韩国的优势。在现代足球中，最重要的进攻战术之一是“突破防线”。这意味着通过撕裂对方防线来渗透空间。在韩国队中，孙兴慜是最出色的突破者。如果再加上李刚仁的精准传球，对方防线将瞬间崩溃。 然而，墨西哥对此做了充分准备。他们将防线保持在比平时更高的位置，积极利用越位陷阱。结果，韩国的进攻多次陷入越位，错失了关键机会。这不仅是韩国前锋的失误，更是墨西哥的周密准备和分析的结果。如今的世界足球，已不是单靠体力和拼劲来决胜负的时代。数据分析、战术设计和细致的应对策略才是胜负的关键。 相反，韩国在防守方面也展现了世界级的场面。以金玟哉为核心的防线在多场比赛中通过越位陷阱有效化解了对方的进攻。问题在于本场比赛中防守组织出现了短暂的混乱。尤其是在失球时的沟通不足令人遗憾。在世界杯这样的大舞台上，小失误往往会直接导致失球。足球中最可怕的敌人不是对手，而是瞬间的松懈。 另一个引人注目的战术是“回传”战术。这是最近在欧洲足球中最常用的进攻模式之一。边路进攻球员突破到球门线附近后，将球传回给队友完成进攻。与过去的传中足球相比，这种方式的成功率更高，因此受到世界级俱乐部的青睐。 韩国队在比赛初期几乎没有利用这一战术，因为边路突破本身就不足。然而，后半场替补上场的严智星积极进攻边路，改变了比赛的气氛。几次威胁性的回传机会出现，墨西哥的防线也开始动摇。在这方面，关于孙兴慜的使用方式也引发了争议。目前，孙兴慜担任最前方的攻击手，但他巅峰时期最强大的武器是从左侧的突破和回传。一些足球专家主张应该将孙兴慜重新安排到边路，正是基于这一点。 世界杯不仅是球员成长的舞台，也是解说员的考验。此次比赛再次让人感受到韩国足球解说文化需要进一步发展。韩国的解说通常优雅且礼貌，但有时显得过于温和。对教练的战术或球员的使用往往缺乏批评。 而英国或德国的足球解说则截然不同。如果比赛内容不佳，教练和明星球员都会受到毫不留情的批评。这并不是指责，而是专业分析。观众所希望的并不仅仅是简单的支持，而是对失败原因、问题所在以及如何改进的解释。足球解说应该是分析，而不是空洞的演讲。要想让韩国足球发展，解说文化也必须与之同步进步。 然而，最重要的是对这场失利的看法。世界杯不是短跑，而是马拉松。小组赛有三场比赛，比赛尚未结束。韩国目前以1胜1负保持小组第二。如果在与南非的最后一战中获胜或打平，晋级32强的可能性将非常高。命运仍在我们手中。 更为积极的是代表队的氛围。墨西哥战后，球员们与家人共度时光，进行心理上的充电。在现代体育中，心理稳定与体力同样重要。韩国足球协会开展家庭邀请项目正是出于这个原因。在长时间的集训和巨大的压力下，家人是最好的恢复剂。球员们通过家人的支持重新获得能量，这对即将到来的南非战役是个好兆头。 回顾历史，韩国足球总是在危机中成长。2002年韩日世界杯前，没人预料到能进入四强。2010年南非世界杯时，许多人认为小组出线将很困难。然而，韩国足球总是在困境中找到出路。这次的国家队同样如此。 与墨西哥的比赛虽然是遗憾的失利，但并不是绝望的失败。相反，它客观地展示了韩国足球的现状。世界级的进攻资源、成长中的年轻球员，以及仍需完善的战术课题同时显现。正如有句老话所说，良药苦口利于病。墨西哥战或许是韩国国家队的一剂良药。 现在，目光转向与南非的比赛。根据那场比赛的结果，韩国足球的新挑战可能会开始，也可能会结束。然而，明确的是，太极战士们还有未讲述的故事。足球比赛在结束之前永远不会结束，世界杯更是如此。 抛开对墨西哥战的遗憾，韩国足球仍需继续前行。全国人民也准备再次高呼。 “大~韩民国！大~韩民国！”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

在韩国金融行业的历史上，正太英现代卡副会长是少数几位彻底改变现有秩序的管理者之一。当卡片行业仍停留在利率、手续费和销售网络竞争时，他将设计、文化、数据和技术融入金融领域。正太英使现代卡不仅仅是一家支付公司，而是重新塑造为一个品牌，从卡片设计到超级音乐会、PLCC、苹果支付等，持续推动市场规则的创新。 然而，随着进入AI时代，正太英的挑战正在向另一个阶段演变。过去的正太英是为金融公司赋予品牌的管理者，而今天的正太英更像是一位希望将金融公司转变为AI企业的企业家。实际上，现代卡在过去十年中在数据科学和AI领域投资超过1万亿韩元，并将自主开发的AI平台“宇宙”出口到日本市场，创造了金融公司首次出口AI软件的案例。 正太英的金融企业家精神最终归结为一个问题：金融公司究竟是销售金融产品的公司，还是基于数据设计未来的科技公司？ AI金融时代，正太英为何将自己视为数据企业家而非卡公司CEO 在谈到正太英现代卡副会长的金融企业家精神时，许多人首先想到的是设计管理、文化营销、苹果支付和PLCC。然而，这只是正太英管理哲学的一半。今天，推动正太英的核心关键词已不再是品牌，而是AI。 他早在数年前就对卡片行业的未来持悲观态度。卡片手续费持续降低，大型科技公司进入金融市场，消费者开始优先寻找平台而非卡片。他判断，单靠传统的卡公司模式无法迎接未来。 当大多数金融公司谈论成本削减和数字转型时，正太英提出了一个完全不同的问题。 “卡公司难道不能成为科技公司吗？” 这个问题在当时的金融界听起来有些荒谬，因为卡公司成为科技公司的概念本身就很陌生。 然而，正太英已经确定了方向。 2015年，他宣布“数字现代卡”，并建立了数据科学组织。此后，他在AI和数据领域投资超过1万亿韩元，这在金融界是难以想象的规模。即使投资者也无法理解为何卡公司会在AI上花费如此巨额资金。但正太英并未动摇，他坚信金融的未来在于数据，而非利率。 正太英在一次采访中表示：“比工业革命更为猛烈的数据革命时代即将到来。”这并非简单的口号。现代卡开始利用卡片支付数据分析客户的消费模式、移动路径、偏好品牌及未来消费潜力。 他认为，金融公司的最重要资产不是资金，而是数据。 银行拥有资金，而卡公司则拥有消费数据。他判断，未来数据的价值将超过资金。 这就是正太英式企业家精神的起点。 当许多管理者专注于管理当前收益时，他则试图首先洞察未来的产业结构变化。 实际上，随着生成型AI时代的正式到来，正太英的判断正逐渐成为现实。 AI以数据为食，缺乏数据的AI无法存在。现代卡是国内拥有最庞大消费数据的企业之一。正太英将其视为未来产业的原油，而非简单的金融信息。 最终，正太英的第一企业家精神源于对当前产业框架的自我否定。 卡公司的未来并不在于卡片本身的逆向思维。 这造就了今天的现代卡。 品牌创新到AI平台创新……现代卡的第三次进化 正太英被认为是卡片行业中创造最强大品牌的管理者。 现代卡M改变了卡片行业的格局。彩色卡片改变了金融产品设计的概念。超级音乐会将金融公司的营销水平提升到一个新高度。PLCC改变了卡片行业的商业模式。苹果支付使现代卡成为数字支付创新的象征。 然而，正太英并未止步于此。 品牌创新之后，数据创新开始，现在正向AI平台创新演变。 其核心是“宇宙（UNIVERSE）”。 宇宙是现代卡自主开发的基于数据科学的AI平台。它分析消费者行为，细分客户，并预测未来行为，是一个超个性化的平台。它不仅仅是一个简单的客户关系管理系统，而是由AI支持企业决策的结构。 正太英并不满足于仅在现代卡内部使用该平台。 他开始将其出口。 2024年，他与日本三大卡公司之一的SMCC签署了AI平台供应合同。金融公司自主开发的AI软件出口到海外在国内金融行业历史上是非常罕见的事件。业界将其视为金融公司向科技公司转型的象征。 这里有一个值得关注的地方。 正太英并没有出口金融产品。 而是出口技术。 以往韩国金融行业在谈及海外扩展时，往往想到的是银行分支机构的开设或保险产品的销售。 正太英选择了完全不同的道路。 出售技术的金融公司。 出口AI的卡公司。 基于数据进入全球市场的平台企业。 这是一种超越传统金融行业常识的做法。 他正在重新定义现代卡，不再仅仅是金融机构，而是数据企业。 这种变化也体现在组织文化中。 现代卡正在全公司范围内开展生成型AI应用培训。高管和团队负责人亲自使用AI撰写报告、分析数据和策划创意。正太英本人也参与了培训。其意图是将AI打造成所有员工的工作工具，而非仅限于IT部门的事务。 许多企业都在谈论AI。 然而，正太英正在将AI融入组织文化。 这种差异非常显著。 技术可以购买，但文化是无法购买的。 AI金融的本质在于技术，而非组织文化。 随着AI时代的到来，许多金融公司纷纷加入生成型AI的引入竞争。 基于ChatGPT的咨询服务开始出现。AI私人银行家也在开发中。自动报告撰写系统也在增加。 然而，正太英关注的却是另一个方向。 他认为AI的核心在于组织文化，而非技术。 实际上，现代卡最近正在扩大将生成型AI融入整个组织工作流程的实战型培训。文档撰写、会议整理、数据分析、创意发掘、营销策略制定等AI应用范围正在不断扩大。 这是一个非常重要的变化。 AI不仅仅是自动化工作的工具。 AI是改变人类思维方式的技术。 在工业革命时代，机器取代了人类的肌肉。 在AI革命时代，机器将取代人类部分智力劳动。 正太英比任何人都更早理解了这一点。 因此，现代卡的AI战略更注重组织变革，而非系统构建。 能够熟练使用AI的员工将具备竞争力的时代。 与AI协作的组织将生存的时代。 利用AI创造新商业模式的企业将成长的时代。 正太英正在将现代卡朝这个方向推进。 这不仅仅是简单的数字转型。 而是改变企业DNA的工作。 实际上，现代卡是卡片行业首家引入AI自动应答系统的公司，建立了基于机器学习的客户分析体系，并将数据科学组织发展到金融行业的最高水平。 今天，现代卡的竞争力不仅仅可以用卡片发放数量来解释。 数据分析能力。 AI工程师人才。 平台技术。 品牌资产。 文化内容。 这一切构成了一个生态系统。 正太英正在将金融公司打造成生态企业。 这与史蒂夫·乔布斯创建苹果的方式相似。 出售的不是产品，而是体验。 创造的不是服务，而是平台。 培养的不是客户，而是粉丝。 正太英的企业家精神最终归结为此。 金融公司不应仅仅是管理资金的地方，而应成为设计客户未来的平台。 正太英的挑战是韩国金融行业的未来实验。 正太英的管理并非一帆风顺。 卡片手续费的降低压力依然存在。 融资成本的负担也在加重。 PLCC竞争愈发激烈。 大型科技公司和便捷支付企业迅速进入金融市场。 AI投资也未必能在短期内带来收益。 失败的可能性也存在。 然而，企业家精神本质上是基于不确定性。 正太英更接近于创业者，而非稳定的管理者。 他对创造新市场的兴趣大于对管理已验证业务的关注。 设计创新也是如此。 文化营销也是如此。 PLCC也是如此。 苹果支付也是如此。 AI同样如此。 他总是比市场更早行动。 而在大多数情况下，他的选择成为了行业的方向。 今天，金融行业正处于巨大的转型期。 未来，金融公司的竞争力很可能不再取决于资产规模，而是数据规模。 门店数量不再重要，算法水平将变得至关重要。 销售产品的能力不如理解客户的能力重要。 在AI金融时代，胜利者很可能是那些最善于利用数据的企业。 正太英已经在这条路上行走。 他不是一家卡公司的CEO，而是一位正在实验AI时代金融公司未来的企业家。 而这一实验仍在继续。 SWOT分析： 优势 差异化的创新能力。设计管理、文化营销、PLCC、苹果支付、数据业务等多次改变了卡片行业的趋势。尤其是在数据和AI领域，十多年的前瞻性投资以及创造了金融公司首次AI平台出口的案例，展现了独特的竞争力。 劣势 现代卡的成长战略高度依赖于正太英个人的领导力。此外，由于AI投资规模庞大，可能会带来短期盈利压力。卡片行业的特性使其受到监管影响较大，这也是一个限制。 机会 AI金融时代为现代卡带来了巨大的机会。宇宙平台的全球扩展潜力存在，金融与数据行业的边界正在消失，新的增长市场正在开启。基于生成型AI的超个性化金融服务也具有很大的成长潜力。 威胁 大型科技公司进入金融市场、卡片行业盈利能力下降、个人信息保护法规加强，都是持续的威胁因素。AI投资竞争向全球化扩展，保持技术优势也变得困难。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

为了创新国家恐怖袭击应对体系，韩国政府决定将隶属于总理的反恐中心改组为“国家反恐总部”（暂定名）。 政府于15日在政府首尔厅舍召开了由金敏锡总理主持的民间与政府反恐工作创新任务小组（TF）最终报告会议，确定了这一改组方案。 国家反恐总部将承担统筹和协调全政府反恐活动的实质性指挥中心角色。政府将扩大民间专家的招聘，建立长期工作体系，补充专业人才的运营基础，同时持续推进利用人工智能（AI）、数据分析、无人机及反无人机等科技手段提升预防和应对体系的方案。 在恐怖事件发生时，将统一以警察为中心的现场指挥体系，以确保高效应对。 此外，将明确列出无人机和无人机威胁等新型威胁，并具体化恐怖行为的构成要件，以明确判断标准。 国家反恐对策委员会将获得直接指定和解除国内恐怖组织的权力和程序，教育训练体系也将得到改善。 同时，计划推进区域性国家联合训练、中央与地方协商机制、反恐设备现场需求反映、预算协商与调整体系建设、与海外主要机构的战略性合作等。 金总理表示：“不仅传统的恐怖威胁，在线空间的极端主义传播、针对不特定多数的异常动机犯罪、利用无人机等新技术的风险等新型威胁持续增加。”他强调：“我们将建立一个能够让国民在日常生活中感受到安全的国家应对体系，以主动应对变化的恐怖环境。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

SK AX宣布将其招聘关联AI教育项目“斯卡拉”扩展至光州和蔚山。该项目旨在解决AI人才短缺和青年就业问题。SK AX表示，将于13日前招募第四期斯卡拉学员。该项目自2024年启动，面向求职青年，提供为期约五个月的线下全日制课程。截至目前，斯卡拉已培养出194名学员，其中超过80%成功进入SK集团及其他主要企业。随着学员就业成果的提升，SK AX决定从第四期开始，将教育区域从首都圈扩展至光州和蔚山。申请者需为国内外大学及研究生院的毕业生或即将毕业的学生，无专业限制。通过文件审核、SKCT深度测试及AI能力面试进行选拔。申请可通过斯卡拉官网及SK集团招聘网站进行。斯卡拉的核心在于实用型教育，课程由SK在职专家根据实际产业需求设计。学员将参与解决SK实际业务问题的团队项目，并接受在职者指导，重点培养企业现场可用的解决问题能力。第四期课程将围绕数据分析、AIOps、云原生AI及生成型AI服务开发等AX核心技术展开。学员将组队进行生成型AI服务的设计和开发项目，重点解决半导体、能源、通信等行业的实际业务问题。此前课程中，第一期开发的“AI数字审计服务”已成功应用于企业审计工作。SK AX计划将斯卡拉打造为培养产业现场AI人才的招聘连接平台。学员将获得全额教育费用支持，最高每月150万韩元的奖学金及教育补助金，并提供午餐支持和项目优秀奖金。优秀学员将有机会进入SK AX及其关联公司工作。此次扩展也旨在减少AI教育机会集中于首都圈的局限性。尽管AI转型需求在制造、能源、通信、金融等行业中扩展，但地方青年获得实用型教育和招聘机会并不容易。扩展至光州和蔚山是连接地方产业基础和青年人才的尝试。未来的关键在于教育成果的持续性。如果斯卡拉在地方据点能保持现有的就业成果和项目完成度，将有望成为企业定制AI人才培养模式。反之，如果地方产业需求与教育内容不匹配，可能仅止于教育扩展。SK AX如何精心设计项目和招聘连接将决定成败。SK AX HRX推进负责人金民焕表示：“斯卡拉不仅是一个教育项目，更是具备AX时代所需能力并与职业发展相连的实际成长路径。通过扩展地方据点，将为更多青年提供成为AX专家的机会。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。