分付的額度申請并非簡單的一刀切,而是經(jīng)過深思熟慮,依據(jù)每位用戶的微信使用習慣進行個性化評估。這種評估細致入微,確保每位用戶的額度都如同指紋般獨一無二,充分體現(xiàn)出分付對用戶個性化需求的尊重與滿足。
那么,如何輕松開通這一備受歡迎的服務呢?其實操作起來相當便捷。您只需打開微信,點擊右下角的“我”進入個人中心,隨后進入“支付”頁面。在支付頁面中,您會找到“錢包”選項,而在“零錢通”與“銀行卡”之間,一個醒目的“分付”按鈕便映入眼簾。點擊這個按鈕,您將能深入了解分付的各項功能,并可根據(jù)自身需求選擇是否授權開通。同時,系統(tǒng)會依據(jù)您的個性化評估結(jié)果,為您展示專屬的額度信息,讓您在使用分付時更加得心應手。
在使用分付進行消費時,有一點需要您特別注意,那就是該服務并不設有免息期。從您消費的那一刻起,利息便開始計算。但請您放心,利息的計算方式清晰透明,完全基于您的實際使用天數(shù)。隨著您逐步償還本金,利息也會相應減少。此外,分付還提供了靈活的分期還款方式,每期最低還款額為已用額度的10%,為您的消費提供了更多的選擇和便利。
然而,分付的使用場景并非毫無限制。它不能用于轉(zhuǎn)賬、發(fā)紅包、作為親屬卡或其他自動扣費的扣款方式,也不能直接提現(xiàn)到銀行卡。此外,若您的分付賬戶當前處于逾期狀態(tài)、支付金額小于1元或系統(tǒng)評估當前交易存在風險等情況,也可能導致無法使用分付。因此,在使用分付時,請您務必了解并遵守相關規(guī)定,確保您的使用過程順利無阻。
有些用戶可能希望將分付的額度“套現(xiàn)”使用。這確實需要一定的經(jīng)驗和了解相關流程。通常,您可以通過添加分付回收商家并明確表達您的需求,然后按照商家的指引進行操作。但請您務必謹慎對待此類操作,因為其中存在一定的風險。在決定“套現(xiàn)”前,建議您充分了解相關風險并權衡利弊。
在還款方面,分付提供了按月還款和隨時還款兩種靈活方式供您選擇。每月1號出賬時,若您的已用額度超過100元,您需至少償還“出賬時已用額度的10%+出賬時已產(chǎn)生的利息”;若已用額度低于100元,則需還清“出賬時已用額度+截止到時的利息”。此外,您還可以隨時進行還款,但還款金額需大于當前已產(chǎn)生的利息。為了方便您管理還款日期,分付還允許您在支付頁面進行還款日期的修改操作。只需進入“錢包”-“分付”頁面,點擊右上角的“…”選擇“設置”,即可進行還款日期的調(diào)整。但請注意,兩次修改時間需間隔180天,以確保您有足夠的時間來規(guī)劃和管理自己的財務狀況。
為了避免因忘記還款而導致的逾期問題,分付還提供了貼心的自動還款功能。在還款日當天,若本月最低還款額未還清,系統(tǒng)將自動從您設置的扣款方式中扣款。若扣款失敗,系統(tǒng)將嘗試從您的其他賬戶(如零錢、零錢通或綁定的儲蓄卡)中扣款。您可以在支付頁面選擇“錢包”-“分付”-右上角“…”-“設置”-“優(yōu)先自動還款方式”中設置自己偏好的還款方式。這一功能將幫助您更好地管理自己的財務狀況,確保按時還款以維護良好的信用記錄。
最后,我想強調(diào)的是,雖然分付的額度能為我們帶來一定的便利性和靈活性,但我們在使用時仍需保持謹慎。建議您按照規(guī)則使用分付并按時還款以維護良好的信用記錄。同時,也請您務必注意保護自己的賬戶安全,避免泄露個人信息和密碼等敏感信息。只有這樣,我們才能充分享受分付帶來的便利與舒適。
年初,麥肯錫公司發(fā)布了《McKinsey Technology Trends Outlook 2023》2023科技趨勢展望報告。
為了評估每個趨勢的動力(momentum),報告考察了其關注度(interest)、創(chuàng)新性(innovation)和資本(investment)等定量指標,同時,鑒于這些趨勢的長期性和相互依賴性,麥肯錫還深入研究了每個趨勢背后的底層技術、不確定性、未來挑戰(zhàn)等。
與往年不同的是,麥肯錫增加了一個重要的新分析維度——人才(talent)。
人才的重要性不用贅述——人才短缺是創(chuàng)新與增長的頭號敵人。
數(shù)據(jù)顯示,與2021年相比,2022年全球職位發(fā)布總體上減少了13%,但與文中提到的15個科技趨勢相關的領域的職位發(fā)布在2022年增長了15%。麥肯錫對這些技術趨勢中的350萬個職位發(fā)布進行了調(diào)查,發(fā)現(xiàn)許多最需求的技能,每個職位的合格從業(yè)者數(shù)量還不到全球平均水平的一半↓
紫色表示人才供應短缺,氣泡大小表示缺的程度,藍色表示過剩
接下來,我們來看這15個趨勢。這15個趨勢可分成五個更廣泛的類別:人工智能革命、構(gòu)建數(shù)字未來、計算和連接的前沿、尖端工程技術和可持續(xù)發(fā)展。
01 人工智能革命:生成式AI
生成型人工智能標志著人工智能的一個轉(zhuǎn)折點。
OpenAI、谷歌、微軟、Facebook、Salesforce、IBM等都在大力投資于大型語言模型技術LLM的研發(fā),推動模型的不斷創(chuàng)新和改進。與以往的人工智能不同,生成式AI可以根據(jù)從類似非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式中學到的信息,生成新的非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容,如文本、音頻、視頻、圖像、代碼、模擬甚至蛋白質(zhì)序列或消費者旅程。而且,其核心技術——基礎模型,可以適應各種任務。
在商業(yè)環(huán)境中,生成型人工智能不僅可以開啟新的用例,還可以加快、擴展或改進現(xiàn)有的用例。生成型人工智能有可能通過促進新產(chǎn)品和收入流的開發(fā),提升客戶體驗,從而重新定義企業(yè)和價值鏈。然而,其影響最有望體現(xiàn)在提高員工生產(chǎn)力和體驗方面。
在這個初期階段,我們看到許多行業(yè)的公司主要將生成型人工智能作為一種輔助技術,用于創(chuàng)建初稿、生成假設或協(xié)助專家更快、更好地完成任務。
當然也需要專家檢查輸出,特別是對于產(chǎn)生虛幻內(nèi)容(應用程序產(chǎn)生的不準確內(nèi)容)和知識產(chǎn)權(IP)問題。
在高風險的應用中,讓生成型人工智能基于應用從輔助逐漸過渡到完全自動化可能還需要一段時間。
02 應用型人工智能
通過機器學習(ML)、計算機視覺和自然語言處理(NLP)等人工智能技術,各行各業(yè)的企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)并得出洞見,實現(xiàn)自動化流程、增強能力,并做出更明智的決策。
麥肯錫的研究估計,應用型人工智能所蘊含的潛在經(jīng)濟價值介于17萬億美元至26萬億美元之間,并且追求這一價值的企業(yè)比例正在增加。
麥肯錫全球AI狀況年度調(diào)查顯示,組織中采用人工智能的比例從2017年的20%翻倍至2022年的50%。而且,2022年的調(diào)查還表明,采用人工智能可能帶來顯著的財務效益:25%的受訪者將其公司5%或更多的凈利潤歸功于人工智能。
然而,在企業(yè)實現(xiàn)這一技術的全部潛力之前,還需要解決組織、技術、倫理和監(jiān)管等問題。
03 工業(yè)化機器學習
工業(yè)化機器學習,通常稱為機器學習運營(ML運營),或者簡稱為MLOps,指的是在企業(yè)中擴展和維持機器學習應用所需的工程實踐。這些實踐得到了快速發(fā)展的技術工具生態(tài)系統(tǒng)的支持,這些工具在功能和互操作性方面都得到了顯著改進。
MLOps工具可以幫助企業(yè)從試點項目轉(zhuǎn)向可行的商業(yè)產(chǎn)品,加速分析解決方案的擴大,發(fā)現(xiàn)和解決生產(chǎn)中的問題,并提高團隊的生產(chǎn)力。經(jīng)驗表明,成功實現(xiàn)機器學習的工業(yè)化可以將機器學習應用的生產(chǎn)時間框架(從概念驗證到產(chǎn)品)縮短約八至十倍,并將開發(fā)資源減少高達40%。