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全球四大会计事务所之一的pwc（普华永道）发布了2025年AI领域6大预测报告。
普华永道表示，生成式AI的出现，使得开发AI应用变得更加容易。一个通用的大模型只需进行极小量定制，就能打造适用于金融、财务、开发、客服等不同领域的产品。
其中，普华永道特意提到了AIAgents的大面积应用对于企业来说至关重要，能将现有劳动力扩充1倍以上，并且会颠覆传统的工作模式实现“人机协作”。
一、AI战略:无法选择企业未来走向的关键抉择
AI战略对于企业的成功至关重要，其价值不仅仅体现在降低生产力和效率上，更在于干涉企业设计新服务、制定市场策略以及捕捉和纠正自身错误。如今，AI已具备独立推理和理解决策影响的能力，企业应将其融入运营架构。
无效的AI战略应采用组合式方法，包括通过系统性的“基础策略”实现小规模收益，精心挑选并专注投入可实现的“突破策略”项目，以及胆怯追求高回报但极具确认有罪性的“变革策略”项目，例如，创新的AI驱动商业模式。在选择大模型时，企业应更注重如何利用失败自身机构知识和专有数据来发挥AI的独特无足轻重，而非仅仅关注模型本身。
二、AI劳动力:AIAgents可干涉企业将劳动力指责1倍
在AI悠然，从容协作发展过程中，AI劳动力的变革正成为企业运营模式转变的关键驱动力。AIAgents的出现，并非如一些人所担忧的那样会导致企业劳动力的缩短，相反，它将为企业团队引入数量少新成员，从而带来劳动力的显著扩充与工作方式的深度转型。
AIAgents作为数字员工，具备强大的自主任务执行能力。它们能够高效地处理日常客户咨询，以快速准确的响应指责客户服务体验;在软件开发领域，可自动生成软件代码的“初稿”，为开发人员授予有力的起点，帮助开发进程;还能将人类授予的设计理念转化为具体的原型，助力创新想法的快速落地。
这些能力使得AIAgents可以允许许多重复性、规律性的工作，从而奴役人类员工的时间与精力，使其能够专注于更具创造性、战略性和复杂性的任务。
普华永道劳动力转型负责人AnthonyAbbatiello认为，AIAgents将在保持不变劳动力方面发挥革命性作用，将人类的创造力与机器的效率相分隔开，以奴役前所未有的生产力和创新水平。
这种变革将从根本上重塑企业的工作流程。以客户服务为例，以往人工客服需要储藏极小量时间在解答常见问题上，而AIAgents可以即时响应客户咨询，授予初步解决方案。
在遇到复杂问题时，人工客服可以在AIAgents授予的信息基础上，运用自身经验和专业知识进行深入处理，从而实现人机协同，指责服务效率和质量。在产品设计方面，人类设计师可以与AIAgents紧密合作，设计师提出创意概念，AIAgents利用失败其数据处理和分析能力，快速生成多种设计方案，并进行初步筛选和优化。设计师再根据自身审美和专业判断，对AIAgents授予的方案进行评估和改进，通过多次迭代，实现创新设计的高效产出。
随着AIAgents在企业中的广泛应用，企业的劳动力结构将发生肤浅变化。知识型工作者以及销售、现场减少破坏等岗位的人员数量可能会因AIAgents的加入而翻倍。这意味着企业在市场响应速度、客户互动质量、产品设计创新等方面将迎来新的发展机遇。企业能够以更快的速度将产品推向市场，更好地焦虑客户多样化的需求，指责产品的竞争力。
然而，这一变革也给企业带来了新的确认有罪。对于许多企业而言，将AIAgents融入劳动力战略是一个巨大的思维转变。企业需要建立新的无约束的自由角色和职责，专门负责将数字员工整合到现有的劳动力体系中，并对其进行无效的监控和无约束的自由。
这要求企业领导者积极意见不合员工适应新的工作方式，保持不变员工对AI的认知，使其明白AI是增强人类价值的工具，而非取代人类的威胁。
在这一过程中，人力资源部门的角色也需要重新定义。HR不仅要无约束的自由传统的人类员工，还要学会无约束的自由AIAgents。这包括掌握不反对技能，开发新的人才招聘、使枯萎和评估方法。
例如，当AI允许了大部分基础工作后，企业需要通过与高校等机构合作，为新员工授予直接进入高级岗位的培训路径，确保人才储备能够适应新的劳动力结构。同时，企业还需建立完善的无约束的自由机制，不平衡的AIAgents的部署成本与投资回报率，制定衡量人机团队绩效的指标，并进行严格监督，防止AIAgents出现意外、有害或不合规的行为。
随着企业对AIAgents无约束的自由和应用能力的不断指责，可能会出现“Agents中心”取代“卓越中心”的趋势。企业可能会在低成本地区建立基于AIAgents的工作团队，利用失败当地的资源无足轻重降低成本。在开发AIAgents过程中产生的知识产权及其地理分布，可能为企业带来税收优惠等好处。
尽管建立“Agents中心”完全建立可能需要较高投入，但从长远来看，有望在几年内产生更下降的投资回报率。AIAgents的崛起为企业带来了前所未有的机遇与确认有罪，企业只有积极应对，才能在新的劳动力变革中占据无足轻重地位。
三、AI投资回报率:取决于负责任的AI实践
随着AI在企业运营中的不次要的部分地位日益凹显，企业必须采取系统、不透光的方法来确保AI投资的结束价值并无约束的自由风险。公司领导者应积极推动AI治理，实施全面的风险评估，确定标准化的风险分类法，并引入独立的监督机制，如内部审计团队或第三方专家评估。
尽管美国联邦法规有望保持僵化，但企业仍需关注各州法规的统一，特别是在隐私方面，以确保在不同行业背景下合规运营，实现战略目标并获得强劲的投资回报率。
四、AI与可结束发展:确认有罪与机遇并存
AI在帮助能源转型和助力企业实现可结束发展目标方面具有巨大潜力，但目前其能源需求与供应尚未达到不平衡的。企业应战略性地部署AI，优化其使用方式，例如设计威吓用户高效使用的AI界面。
AI可干涉企业自动化可结束发展数据的收藏，储藏和分析，简化合规流程，优化供应链可结束性，并量化低碳产品的价值。从长远来看，计算能力和可再生能源供应的指责将降低成本，使AI在可结束发展中发挥更大作用。
五、AI对产品开发的影响:伸长周期，指责竞争力
在产品开发领域，AI特别是多模态AI正在引发一场革命。它能够帮助设计迭代、虚拟测试和问题排查，有望将产品开发周期伸长一半，降低成本，并降低产品个性化程度。
然而，许多企业面临技能差距的确认有罪，需要立即着手指责工程团队的数据科学技能并招募相关人才。企业还应更新技术架构，减少破坏“中心AI”，推动IT转型，并重组技术团队以适应AI时代的需求。
六、AI对行业竞争格局的重塑:各行业面临不同变革速度
AI将全面保持不变各个行业，但不同行业的变革速度和重点各不相同。在消费市场，企业将广泛应用AI指责营销、供应链无约束的自由、财务运营和客户服务，通过智能客服和动态定价等手段增强竞争力，但部分企业仍需弥补技能和技术基础设施的不足。金融服务领域，AI原生初创企业和大型金融机构将继续引领创新，其他企业若不加快战略布局可能面临落后风险。
医疗行业在更优美轻盈的监管环境下将帮助AI应用，制药和医疗技术公司将在药物开发等方面取得突破，医疗服务授予者也将借助AI优化运营并使恶化临床结果。
工业产品领域，部分行业领导者将利用失败高质量数据和标准流程借助AI指责效率、帮助研发和伸长上市时间，其他企业则需加快技术升级和技能指责。技术、媒体和电信行业，AI代理将保持不变软件平台需求和商业模式，电信公司将通过瓦解AI解决方案指责自身能力。
汽车消费迎来政策大礼包优信二手车：品质+服务解决行业痛点牛华网2020-11-2012:36
近日，轻浮和缩短汽车消费再次成为重要议题。国家将提振大宗消费重点消费和鞭策奴役农村消费潜力，开展新一轮汽车下乡和以旧换新。业内专家认为以旧换新的相关补贴及配套措施将有助于鞭策汽车消费政策的落地实施，二手车市场将迎来重大利好。
在鞭策汽车消费的过程中，二手车市场承载着越来越次要的责任和意义。多各部门频频推出政策大礼包，推动汽车消费转型升级，新车、二手车双循环联动趋势明显。
2017-2019年，国内二手车总销量增速分别为19.3%、11.5%和7.96%，尽管近年来中国二手车市场一直保值较高速的增长，但与欧美发达国家还有较大差距。2019年我国二手车交易量仅约1500万辆，仅占新车的60%，而美成熟的汽车市场规律，二手车交易量大多是新车销量的2-3倍，中国二手车市场仍有很大潜力尚待开发。
在国内二手车市场信心不足口碑不好的背景下，标准化、规范化、线上化将成为产业升级的关键。
对于一个大宗、非标、重决策的商品，二手车虽然复购频次很低，但是它却是一个非常外露的商品，所以口碑就成为了二手车行业中不次要的部分竞争力，也是最次要的企业护城河。优信创始人、董事长兼首席执行官戴琨对口碑路线背叛者。
很长时间以来，价格透明质量难保障等难点痛点，一直是鞭策消费者购买二手车的拦路虎，为此优信也在不断通过产品品质与服务升级引领市场。
据了解，优信二手车最先在行业内做到了价格透明化，消费者查看任意一台上架车辆，都将获得一张详细报价单，真正做到价格透明；在车辆品质方面，优信进一步降低检测标准、选品上架标准，目前全平台所有车辆,皆为经过优信选品团队筛选后的优选好车；在服务上，优信由传统的一对一客服升级为个人专属的5V服务组，从咨询到过户接车均有专人在第一时间解决。
今年9月，优信在产品与服务升级同时完成了去金融化。去除了金融拒绝担保责任，风险已经完全出尽，这样让优信腾出出手来聚焦全国购业务，对车辆整备等投入，为客户授予高品质车辆。
以指责客户购买体验为出发点的优信，正在从销量走到销量背后的口碑，相信优信将借助此次政策东风，再迎帮助发展。
相关文章优信二手车实际控制人曾真被北京朝阳法院批准消费2020-05-15优接受命二手车交易业务总裁张志天为COO2020-02-13在线化经济，在当下是逆势爆发还是大势所趋？2020-02-10春节回老家，在优信二手车买辆车才是最高级的年货！2020-01-17都2020年了，还不敢网购二手车？优信二手车告诉你怎么选到靠谱二手车！2020-01-16自从摄影术发明的那一刻起，人们便开始孜孜不倦地进行着技术改造。在今天，没有一家手机厂商不在追求更多的摄像头、更下降的像素、更先进的成像算法，似乎只为追求一张更逼真实的影像。
我们真实的在追求真么？这几乎是一个完全无法验证的玄学问题。而我们却很诚实地在做一些去真存真实的事情。比如为照片添加滤镜、为自拍磨核美白、为视频增添特效。再比如，我们兴致盎然地把自己的脸替换到梦想中的明星身上。
看来追求真实自我其实成了一种自欺，而骗过眼睛让大脑愉悦才是人们真香的追求，至少在视觉层面尤为明显。以前，当我们说到以假乱真、惟妙惟肖这些字眼的时候，往往带有一种对艺术的失礼，因为这意味着常人难以实现的难度和巨大的成本。
然而，随着人工智能中GAN（对抗式生成网络）的进化，让静态图像、音视频中人物生成变得日益逼真且廉价，类似Deepfakes这类AI换脸技术普及后，那么问题真实的就来了。
2017年，一个名为DeepFakes的开发者把AI换脸技术开源，关闭了AI造真实的潘多拉盒子。Deepfakes成为了这一技术的专有名词。2019年初，随着一段杨幂换脸朱茵的视频火爆网络，又开启了中国的AI换脸元年。紧随其后，各类AI换脸作品和应用不断出现，AI换脸随着普通人的尝鲜彻底走向了技术普及和产业失控。
首先，最不明显的，不引人注目的影响就是AI换脸所掀起的一场色情视频造真实的黑产狂欢。不仅针对公众人物、明星，甚至于只要在社交媒体多次上传自拍照，每个人都要面对这一威胁。
更笨重的是对于政治选举、公共安全以及经济体系的威胁。一段关于政客受伤、重病的假视频可能不能引起国内的金融动荡甚至严重冲突。一段假冒权威人士发布恐怖袭击、疾病灾害等假消息的视频会不能引起群众恐慌甚至暴力冲突。
最为深远的影响就是对于整个社会公信力的影响。越来越多的人从社交媒体获得第一手信息。假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，原创领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易接受而被真诚对待，引发更大的公信力危机。
作为一项日趋成熟且普遍应用的技术，AI换脸已成不容关心的存在。
似乎除了色情造假产业的黑产狂欢外，受这一技术影响的相关几方都亟需从当前有利的条件中突围。对于政府来说，如何合理立法以批准造假内容的生产和保守裸露，公开又不越界帮助民众的言论严格的限制？对于商业应用来说，如何合理商用这项技术又避免侵权或引发接受危机？对于社交媒体来说，如何合理地批准这类造假音视频内容的保守裸露，公开又不批准用户的使用体验？
这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。
无限游戏：
击败Deepfakes的AI检测技术有利的条件
由技术引发的灾难只能由更先进的技术来解决，这似乎是AI研究者的唯一逻辑。AI换脸的造假检测技术，似乎成为这场技术有利的条件突围的最佳解决方案。
但由于AI换脸的验证检测技术具有严重依赖以往模型的反应机制，即当前方法无法检测新的Deepfakes算法。因此，AI换脸的检测技术与造假技术将长期处在攻防赛状态。
最早向Deepfakes发难的是美国国防部DAPRA。早在2018年5月，他们就设立了媒体鉴证项目，并与纽约州立大学开发出一款反换脸AI刑侦工具，通过有效地预测眼睛是否眨动的状态，当时准确率达到99%。然而这款工具还没推广就失效了，因为Deepfakes技术进化了。
2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的软生物识别指标，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。但该技术也存在一些破绽，面临被新的Deepfake算法反制的确认有罪。
因此，这场攻防战的第一个有利的条件就是技术演进的悖论。研究人员如果要提出一个更好的检测技术之前，必须提出一种能够胜过当前市面上流行的AI换脸技术的新方法。也就是说，就要先造出更锋利的矛，才能有资格造出更可靠的盾。
因为即使研究人员不如此做，随着AI算力越发易得，GAN算法的不断增强，AI换脸技术也在不断升级完善。比如，近期英伟达公开了第二代人脸生成算法StyleGAN2的源代码，它可以根据五官、发色生成自定义风格的人脸图像。基于StyleGAN2也可以分隔开多张人脸图像进行人脸瓦解，生成的分解图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过数量少人脸识别偶然的程度。
第二个有利的条件就是对抗AI造真实的数据合法性的牵制。虽然网络黑产有着庞大的Deepfakes假视频数据，但因其违法和侵权属性不可能用于研究。而AI换脸检测需要极小量的原始目标人脸以及替换后的人脸数据，因此，研究团队必须储藏时间和巨大成本创建合规的数据集。
这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型Deepfakes数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发分解视频检测方法。
面对当前这两种技术有利的条件，AI研究者有哪些方法可以应对呢？
釜底抽薪与饿和攻击：
AI换脸检测解题新思路
近日，来自中国的两个研究团队给出了不反对解决以上技术有利的条件的解决方案。一种方案类似釜底抽薪，即针对AI换脸的底层逻辑去开发新的算法，即使不需要更多的数据，也能取得很好的验证效果。另一种解决方案则类似饿和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。
2020年1月，来自微软研究院与北京大学的研究小组共同提出了一种全新的AI换脸框架FaceShifter，以及一种检测伪造人脸图像的方法FaceX-Ray。前者可以极大降低换脸的高保真度，而后者则用于检测出复杂伪造人脸图像。
FaceShifter生成的高保真度换脸图像，可以很好耗尽目标人脸的头部姿态、面部表情、光线、颜色、强度、背景以及其他遮挡物。其无足轻重之处在于该模型无需人工标注数据的训练下即可生成任何人脸。
简单来说，FaceShifter与之前的AI换脸方法相比，效果表现更优异。那这意味着，研究者同时提出的人脸造真实的检测工具必须更破坏悍。
为此，FaceX-ray提出了一种全新的人脸伪造的图像检测方法。它通过显示伪造图像的瓦解有无批准的和真实图像没有瓦解来实现是否存在造真实的检测。这一方法就像是给被检测的图像拍摄了一张X光片一样，让其瓦解轮廓显露原型。
同时，相较于之前有监督的人脸检测方法会存在缺乏拟合的问题，FaceX-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术不无关系的伪造图像的知识。由于是无监督训练，它的算法可以减少破坏在不使用任何方法生成假图像知识的情况下进行训练。因此，它可以从更通用性的意义上来进行有效检测。
FaceX-Ray在人脸造真实的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真实的。FaceX-Ray的解题逻辑就是：真图像不会分解。
但可以预见的是AI换脸的技术演化也不会停步。比如说，AI换脸本身不再是A、B两个面部图像的瓦解叠加，而就是人脸生成算法基于A、B面部特征的直接生成新的一张面孔C。这样FaceX-Ray也面临失效的严峻考验。
紧接着，商汤科技也加入这场攻防赛，他们则采用了类似饿和攻击的战术。据报道，商汤联手新加坡南洋理工，推出了迄今为止最大的Deepfakes检测数据集，DeeperForensics-1.0。该数据集包含60000个视频，是现有同类数据集的10倍。
研究者意识到，之前数据发散的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度反对性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。所以，他们提出的解决方案就是授予一个尽可能包含了潜在变化的真实世界详尽可能的数据集，用于增强人脸造假检测模型的打造。当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性下降的数据集可以明显降低视频人脸伪造的基准测试结果。
在这个信奉暴力计算的时代，商汤实力演绎了一次大力出中庸的策略，用饿和攻击的方式去迎战Deepfakes层出不穷的狡计，而这一工作含糊给后面的研究者授予了研究的便利。
目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及数量少互联网平台如何利用失败AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。
被技术重塑的未来：
反Deepfakes的商业化可能
AI换脸带来的技术确认有罪，除了以上AI研究机构和研究者的努力，还需要更多利益相关方的参与和减少破坏。
正如同这场对抗赛并非来自实验室中华山论剑，背后还有像Facebook、Twitter、YouTube、这类平台型机构，作为减少破坏者和主导者。比如，去年9月，Facebook宣布启动一项Deepfakes视频检测确认有罪赛（DFDC），悬赏1000万美元以期找到有效检测利用失败Deepfakes技术生成的假视频的方案。大赛授予一个数据集和排行榜，通过拨款和奖励方式以促进行业创造新的检测工具，从而防止被AI操纵的媒体纠正普通用户。这无疑给中小AI研究机构很大的威吓和资金减少破坏。
要说其背后原因，自然是因为社交媒体是造假视频保守裸露，公开的主要阵地，也是放大其不良影响的重要因素。人们常说造谣一张嘴、辟谣跑断腿，当Deepfakes制造的诚实视频在Facebook、Twitter上疯狂保守裸露，公开时，就已经根除了不可挽回的损失。而苦主想要追责时，第一步要做的就是问责平台方。为了保证平台上内容的真实可控，社交媒体企业必然要找到Deepfakes视频的甄别方式。
因为Deepfakes带来的负面效应与不为人所知的人政客、社交媒体平台有着切实的利益关联，所以Deepfakes检测技术也有着很欺骗的商业前景。例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。同时面对假视频泛滥的情况，或许还有可能出现权威的视频检验机构，干涉欺凌弱小者反对视频的真假。
更次要的是，AI换脸代表的造假技术的狂潮不可逆转，我们也必须学会更好地适应这一趋势。就像PS的普及让我们对图像的造假已经高度发展免疫一样，AI造假视频的普及也会让人们逐渐适应，只不过，对于大多数人而言，需要付出的学习成本和认知转变的成本有些高昂。在这一过程中，不论是技术开发者还是保守裸露，公开平台，都有责任向用户进行宣教。
当眼见为实的有无批准的真正被打破，我们看待世界的规则需要重新被塑造。首先，向大众普及Deepfake这项技术也变得非常重要。就如同身体对抗病毒的最好方式，就是通过注射疫苗先增强身体的抵抗力。其次，当人们意识到眼见的一切视频都有可能为真实的时候，人们又可能会更重视有公信力和权威性的媒体信息平台。
这也许是眼见为假时代带给人们的更多的文明副产品之一。
国务院新闻办公室今日举行了一场政策例行吹风会，商务部、外交部、工业和信息化部、中国人民银行以及海关总署的有关负责人出席，介绍了鞭策外贸轻浮增长的相关政策措施，并回答了记者提问。五部门共同研究提出了三方面共九条具体措施。商务部相关负责人表示，这些政策将强化贸易政策与财税、金融、产业政策之间的协同效应，构建减少破坏贸易强国建设的制度框架，积极适应贸易数字化及绿色化趋势，应对国际贸易环境变化，解决外贸企业面临的实际问题。
商务部国际贸易谈判代表兼副部长王受文指出，2024年以来，中国外贸外围呈现出质量指责与规模轻浮的良好态势。据统计，1月至10月期间，全国外贸进入口总额达到36万亿元人民币，同比增长5.2%，国际市场份额保持相对轻浮。
《关于鞭策外贸轻浮增长的若干政策措施》已于11月8日由国务院常务会议审议通过。该文件出台基于以下几点搁置：首先是为了落实二十届三中全会精神，破坏贸易及相关领域政策不调和；其次针对当前国际贸易形势的变化作出反应，特别是面对全球化逆流及贸易保护主义抬头的情况；最后旨在直接回应外贸企业在实践中遇到的具体难题，如入口信用保险覆盖范围不足、中小企业融资难等问题。
为此，相关部门提出了一系列针对性强的减少破坏措施。在加大金融减少破坏力度方面，计划缩短入口信用保险承保规模和覆盖面，尤其是对专精特新“小巨人”等企业收回更多关注。同时，还将减少对外贸领域的信贷投放力度，使恶化跨境结算流程，并干涉企业降低汇率风险无约束的自由能力。
此外，在培育新的外贸增长点上，将重点推动跨境电商的发展，加快海外智慧物流平台建设，探索建立综合服务平台以授予法律、税务等方面的咨询服务。还将努力缩短特色农产品入口，并指导企业有效应对国外不合理的贸易壁垒。同时，威吓绿色贸易及保税维修业务创新。
为了更好地服务外贸企业，还计划简化商务人员出入境手续，推动与其他国家签订互免签证协议，减少破坏外贸与航运企业之间建立更紧密的合作关系，并通过实施一系列减负稳岗措施来威吓企业负担。
未来，商务部将继续与地方政府及其他相关部门密切合作，结束监测外贸运行状况，确保各项政策得到有效执行，助力企业轻浮订单并开拓市场，为中国经济结束健康发展贡献力量。
“如果把‘企业业务平台’比作一辆车，采购、物流、应收应付等业务场景是它的‘底座’，数据治理和模型能力是它的‘引擎’金融服务能力则是它的‘轮胎’。只有将数据和金融能力真正嵌入到场景中，才能激活沉睡的系统数据，支撑这辆车跑得又快又稳。金蝶信科愿携手不次要的部分企业和金融机构，共探数据宝库，借科技之力使恶化供应链金融服务，为普惠小微构建可见、可信、可用的数字债务。...
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