核心观点 - 卓越CEO在面对复杂商业环境时需构建系统化思维工具箱，通过大胆决策、人才配置和战略聚焦引领企业穿越危机 [1][2] - 顶尖企业领袖在六大核心职责中展现出共同思维范式：方向设定强调果敢、团队动员注重群体动能、时间管理聚焦关键事务 [2] - 三位标杆CEO的实战案例揭示：成功决策基于深度行业认知而非冒险，危机应对依赖价值观坚守而非预案，转型需要平衡风险与机遇 [3][7][12][17] 黑石集团战略与运营 - 投资方法论：采用现金流倍数估值模型（6倍现金流减资本支出）实现64%年化回报，并复制到60种投资策略 [7] - 人才哲学：金融行业竞争本质是顶尖人才争夺，关键岗位必须配置超一流人才并给予超额报酬 [8] - 创新机制：金融产品易被模仿需持续创新，通过"冠军球队"模式（总经理+教练+四分卫）构建人才梯队 [9] 默克制药价值观驱动 - 研发定位：坚守"药物为民非为利"原则，催生帕博利珠单抗等重磅药品并建立社会信任 [12] - 危机应对：拒绝Vioxx诉讼案和解（潜在赔偿500亿美元），通过科学论证捍卫公司价值观 [13] - 韧性建设：通过NotPetya网络攻击等事件建立快速响应团队，但强调员工使命认同才是真正韧性来源 [14] 摩根士丹利转型逻辑 - 战略重构：金融危机后以财富管理为"压舱石"，使股价市值增长两倍，严控流动性风险 [17][19] - 决策框架：建立行业结构判断准则，在保守（防系统性风险）与进取（优势领域加注）间辩证平衡 [20][22] - 团队标准：采用"双C标准"（专业能力+协作精神），要求高管必须是行业前三且具备集体意识 [23]

领导力发展核心观点 - 卓越领导力的关键在于持续自我探索与成长，成为CEO仅是终身领导力修行的新起点而非终点 [1] - 领导者需通过由内而外的自我成长之旅，培养自我觉察、悲悯之心、接纳脆弱等软技能，实现与团队深度联结 [2] - 许多CEO仍停留在"社会心智"阶段，受制于外界评价，需通过平衡自信与谦逊等对立特质实现领导力跃迁 [3] 领导力发展阶段理论 - 哈佛心理学家罗伯特·凯根提出成人发展三阶段：从"社会心智"（依赖外界认可）到"自主心智"（建立自我价值体系），最终达到"超越心智"（驾驭矛盾冲突） [2] - 商界精英未必自然达到高阶心智，部分CEO仍通过虚张声势掩盖不安，反映组织选拔更重表象自信而非真才实学 [3] 领导力实践路径 - 成功案例显示领导者需通过长期刻意练习（如银行业高管转型风投并投身教育），在变革时代保持动态成长 [4][5] - 早期职场阶段即应思考真实自我展现、压力韧性、团队激励等命题，加速领导力成熟进程 [5] - 卓越领导者需持续挑战个人与组织边界，在卸任时确保企业比上任时更强大 [4] 领导力特质平衡 - 有效领导者需在坚定信心与谦和姿态间取得动态平衡，这种分寸感是核心修为 [3] - 理想状态是既忠于内心价值观又履行组织使命，既体恤他人又不被外部评判束缚 [3]

夏季达沃斯论坛概况 - 2025年6月24至26日在中国天津举办第十六届新领军者年会 预计汇聚全球1 700多名商界 政界 社会组织和国际组织的领袖以及创业者 [1] - 麦肯锡将围绕"2025中国企业全球新航程 战略转型与价值重构"举办专题讨论 [1] 五大议题 解读全球经济 - 2025年和2026年全球经济增速预计为3 3% 远低于历史平均水平 探讨如何解锁新的增长动力 [1] 中国展望 - 中国正调整经济发展模式 聚焦新质生产力 以科技创新驱动产业转型升级 [2] - 麦肯锡中国区主席倪以理将与其他嘉宾探讨科技驱动的经济增长模式及未来驱动产业 [2] 剧变中的产业 - 生成式AI等新技术快速部署和应用 2025年全球私营部门技术投入预计达5 6万亿美元 [3] - 探讨如何将科技投资转化为生产力及新兴产业脱颖而出 [3] 投资人类与地球 - 全球气候行动融资目标仅有望实现不到五分之一 需平衡短期商业利益与人类长远发展 [4] 新能源与材料 - 全球能源转型加速 风电 光伏等清洁能源发电量快速增长 智能工厂 电动汽车用电需求激增导致传统电网不堪重负 [5] - 探讨保障更安全 稳定 可持续的能源和关键材料供应的策略 [5] 麦肯锡专题活动 - 6月25日举行"2025中国企业全球新航程 战略转型与价值重构"专题论坛 探讨中国企业全球化新范式 [5] - 中国企业需从全球化1 0迈向新阶段 进行全球战略布局 资源优化 组织重构及人才招揽 [5] 麦肯锡代表团活动 - 记录论坛期间麦肯锡专家观点和内容分享 未来通过微信文章和视频分享 [8]

全球及中国智能制造与自动化行业展望 行业发展趋势 - 工业4.0与生成式AI推动全球智能制造变革，预计2030年中国、日韩、西欧等市场将率先实现自动化革命，智能工厂将全面集成IT/OT技术栈并普及高阶数据分析 [2] - 多重因素驱动行业高增长：劳动力结构变化、技术突破、市场需求转变、中国国产化替代加速，"平台化、敏捷化、智能化"成为三大技术趋势 [3] - 全球工业自动化市场规模2025年预计达1083亿美元（年化增长率3.7%），中国市场规模超2500亿元，占全球三分之一，未来5年将跨越式增长 [5] 细分市场增长潜力 - 连续流制造业自动化设备：2025年全球支出预计760亿美元（2019年为640亿美元，CAGR 2.8%） [9] - 离散制造业自动化设备：半导体和电子电气行业支出增长最快 [9] - 工业物联网软件和云服务：规模最小但增速最快（18%），聚焦设备连接与数据驱动解决方案 [9][10] 技术与市场驱动因素 - 劳动力结构变化：高收入国家40%雇主因老龄化面临转型，自动化替代加速以应对用工成本上涨 [10] - 技术突破：AI推动"人机结合"制造环境，2030年全球预计4-8亿工作岗位被机器取代 [10] - 数字化解决方案普及：69%企业已将其纳入自动化工作，94%认为未来至关重要，开放性与兼容性成生态合作核心 [11] 中国市场的国产化进展 关键领域国产化率 - DCS（分布式控制系统）：电力、石化等行业国产化率超60%，本土厂商凭服务与价格优势主导 [13] - PLC（可编程逻辑控制器）：小型PLC国产化率超20%，中大型市场仍由海外主导，但国产厂商在新能源、3C等行业渗透率提升 [13] - 伺服系统：中低端市场（包装、3C）国产突破，高端场景（半导体、精密机床）仍存技术差距 [13] - 工业软件：国产化率从2023年15%提升至2025年25%，经营管理类达70%，研发设计类从5%增至10% [14] 本土化发展动力 - 新兴制造业（锂电、新能源、半导体）需求增长，叠加新基建（云计算中心等）能力提升，推动国产设备从"能用"到"好用"转型 [12] 技术趋势重构产业逻辑 三大技术方向 - **平台化**：工业软件转向"平台+应用"架构，统一数据底座与服务接口，解决系统孤岛问题，降低集成成本 [15][18][19] - **敏捷化**：虚拟化PLC、低代码开发等技术加速IT/OT融合，生成式AI或实现无代码编程 [22] - **智能化**：工业AI智能体、多源数据融合、生产全流程仿真等技术推动智能决策与资源优化 [22] 十大技术方向（部分） - 模型化数据底座：统一工业数据体系，支持组态化开发 [22] - 分布式智能调度：通过服务中间件实现应用灵活接入与解耦 [22] - 工业AI智能体：专为制造场景优化，支持产业链协同决策 [22] 制造业企业转型建议 战略与实施路径 - **战略规划**：构建"数据-平台-应用"三层自动化体系，平台层集成数据/业务/技术中台，数据层统一建模标准，应用层支持低代码敏捷开发 [26][27] - **分段投资**：优先高价值场景（设备停机、能耗优化），中小型企业可从预测性维护切入，ROI周期控制在12-18个月 [28][29] - **AI与生态融合**：从工具级AI升级至系统级AI，利用工业互联网平台内置能力，形成数据-算法-应用闭环 [30] - **组织变革**：培养复合型团队，设立数据治理与AI算法等新岗位，建立试错容错机制推动文化转型 [31] 长期愿景 - 2030年行业将迈向"人机协同、数据驱动、持续进化"的智能生态，企业需平衡自动化补课（如提升PLC国产化率）与智能化超车（工业大模型应用） [24][31]

生成式AI在银行业的应用现状 - 全球银行业生成式AI应用已从技术探索转向价值变现阶段，摩根士丹利向1.5万名财务顾问推出AI工具，ING在10个市场部署智能聊天机器人覆盖3,700万客户[1] - AI应用场景从内部运营（客户经理赋能、软件开发提效）向客户端延展（AI客服、个性化营销）[2] - 多智能体系统成为技术革新方向，可覆盖复杂流程的"一站式"解决方案，未来或成为从业者的虚拟同事[3] AI对银行业的经济影响 - 银行业AI潜在生产力提升达2,000亿至3,400亿美元，未来三年利润率影响将逐步提升至60%-80%[4] - 软件开发、运营、市场营销、风控与法务四大板块增效潜力最大，充分释放AI潜力可带来14%-24%的潜在利润提升[4] - 客户经理AI copilot助手可使活跃客户覆盖数提升5%-15%，单客收入提升5%-10%[12] AI应用面临的挑战 - 数据孤岛是主要瓶颈，40%企业存在50个以上数据孤岛，导致模型精度下降20%-30%[7] - 复合型人才短缺严重，2030年中国AI人才缺口预计达500万，兼具算法与金融业务能力者不足15%[7] 六大高价值AI应用场景 - 信用风险管理：全流程自动化生成GenAI贷方通知单原型[10] - 客户关系管理：AI驱动的RM copilot系统实现自动化投资组合优化[10] - 软件开发提效：智能体系统重构代码工作流[10] - 智能客服中心：多模态对话机器人集成方言识别与情绪感知[10] - 超个性化服务：动态推荐引擎生成分钟级调优的跨资产配置方案[10] - 知识管理与洞察：GenAI知识中枢构建秒级响应智能问答系统[10] 区域型银行AI战略路径 - 路径选择分为建造者（重构核心业务）、革新者（重塑中后台）、采用者（专注效率提升）三种模式，90%银行开始构建企业级AI全栈架构[14] - 战略融合需实现语音语义升级、实时反馈、定制化内容生成，并通过顶层目标校准与全局性变革管理保障落地[15][16] - 生态合作是区域银行性价比最高的选择，可快速形成战略梳理和用例接入[17] 行业竞争格局演变 - AI正从效率工具进化为银行核心竞争力，区域银行需立足本地化优势聚焦高价值场景[18] - 多智能体协同模式加速价值变现，AI协作智能体可能以Copilot助手形式服务员工及客户[9][11]

团队效能的核心观点 - 团队效能是组织成败的关键，四分之三的跨职能团队在关键绩效指标上表现欠佳 [1] - 团队成功不能简单归因于个体能力或领导力，需要关注深层结构与情境因素 [1] - 高效团队关注人岗匹配而非全员顶尖，美国男子奥运4x100米接力队的失败案例说明协作默契比个体能力更重要 [4] - 团队健康动因能解释69%-76%的绩效差异，体现在效率、成果和创新三个层面 [8] - 信任基础、沟通能力、创新思维与决策机制是影响团队效能最突出的四项动因 [8] 团队效能的四大维度 - 团队配置：包括多元视角、外部导向和岗位明晰三个健康动因 [6] - 目标协同：包括全力投入、目标管理和使命共识三个健康动因 [6] - 执行效能：包括协作精神、沟通能力、决策机制、反馈文化和会议效率五个健康动因 [6] - 持续更新：包括归属感知、冲突管理、创新思维、心理安全、认可机制和信任基础六个健康动因 [6][7] 团队效能的关键发现 - 高绩效团队平均仅在17项关键行为中的11项上达到卓越水准 [8] - 信任得分高的团队效率是低信任团队的3.3倍，产出成果概率是5.1倍 [12] - 决策能力高的团队创新力是落后团队的2.8倍 [15][18] - 仅46%的团队对任务和结果互依赖性达成共识，54%存在认知错位 [26] - 团队原型分为自行车队、接力队和赛艇队三种模式，各有不同的效能驱动因素 [32] 提升团队效能的实践建议 - 建立定期回顾机制持续反思和改进团队工作方式 [30] - 采用DARE模型明确决策链中的四类角色：决策者、顾问、建议者和执行者 [15][16] - 通过"培训培训师"路径实现团队效能建设的规模化，如亚洲某银行覆盖200余支团队的案例 [34] - 领导者需要从命令控制转向协作共创，避免成为变革的绊脚石 [31][33] - 借助360度反馈和一对一教练等方法提升团队成员的自我觉察和行为改变 [29]

个人工作模式升级 - 领导者需像更新电子设备系统一样定期升级个人工作模式，涉及优先级安排、角色选择、时间分配和精力管理 [1] - 职业里程碑（如新岗位任职、重大业务转型）或生活变化（健康问题、家庭需求）是触发工作模式升级的关键转折点 [1] - 升级信号常被日常事务掩盖，需依靠内在动力而非外部通知 [1] 高效领导者的实践案例 - 科技公司CEO通过建立绩效导向文化扭转公司局面 [2] - 专业服务公司领导者通过强化收购企业间协作取得成效 [2] - 保险业CEO通过严格时间限定提升团队互动效率 [2] - 工业集团女CEO通过更换25个关键岗位人才完成绩效转型 [13][14] 工作模式四大驱动因素 - **工作重点**：明确关键任务与机遇，需评估利益相关者授权（如亚洲电信CEO获文化变革支持）[5][6] - **角色**：聚焦仅能由领导者完成的任务（如专业服务公司CEO亲自牵头企业文化整合）[11][12] - **时间管理**：设定界限（如保险公司高管固定每周二3小时专注重点项目）[16] - **精力**：通过健康习惯（饮食/睡眠/锻炼）提升效率，如保险CEO压力缓解后效率提升 [21] 工作重点优化方法 - 识别5-10次关键领导力对话，规划"故事线"（如零售业CEO设计三个月会议剧本）[7] - 主动放弃低优先级项目（玩具公司CEO缩减产品线使利润提升）[9] - 61%高管认为决策时间至少一半无效，需重塑会议流程（如专业服务公司合并绩效会议）[19] 时间管理策略 - 采用七周工作周期避开假期干扰（欧洲科技公司CEO调整年度节奏）[18] - 整合五大原则重塑企业日程：客户沟通节奏、管理会议安排、业务截止日等 [17] 精力与关系维护 - 建立"厨房内阁"顾问团（金融公司前CEO依靠5人核心圈决策）[23] - 哈佛研究显示深度人际关系是快乐长寿的关键预测因素 [22] - 明确工作意义可增强变革动力（如高管通过培养多元化领导层践行使命）[24] 组织级应用 - 个人工作模式理念可推广至全员，提升整体生产力 [25] - 领导者需养成反思习惯以识别变革信号，适应高风险转型需求 [26]

亚洲经济崛起与全球影响力 - 亚洲到2040年有望贡献全球42%的GDP，孕育60%的《财富》全球500强企业，并汇聚全球55%的劳动人口 [2] - 亚洲企业在半导体、电商、云服务和可再生能源等优势行业引领新一轮发展浪潮 [2] - 2004至2024年已有约80家亚洲公司跻身《财富》全球500强，预计到2040年还将新增80至100家 [3] CEO战略聚焦方向 - 情景规划需从"追逐趋势"转向"平衡趋势与风险"，运用"黑天鹅"、"灰犀牛"和"一线曙光"框架应对不确定性 [4] - 亚洲企业需聚焦核心技术领域如AI驱动的半导体，并在深圳、班加罗尔等创新重镇设立研发中心 [5] - 通过收购掌握前沿知识产权的公司（如新加坡AI初创或越南清洁能源企业）强化创新能力 [7] 亚洲投资范式转变 - 2019至2023年亚洲吸纳全球30%至54%的外国直接投资，未来十年固定投资规模预计达140万亿美元，远超美欧的89万亿美元 [9][27] - 2023年中国固定资产投资达7万亿美元，印度过去5年投入8000亿美元用于基建 [9][25] - 亚洲企业平均资本回报率（ROIC）仅9%，低于全球非亚洲企业的20%，需优化资本配置 [9] AI技术领先优势 - 2022年亚洲AI专利数量占全球75%，预计2028年区域内AI投资达1100亿美元，年均复合增长率24% [16] - 亚洲企业在医疗、金融科技、电商等领域应用AI降本增效，如Flipkart的AI库存管理和星展银行AI客服降低成本50% [16][22] - 企业需通过AI重构运营模式（如零售动态定价、制造预测性维护）并切入高增长客群（如农村电商用户） [16][17] 数字一代消费潜力 - 到2040年亚洲将占全球52%的18至24岁人口，新增劳动力达4.7亿 [19] - 2030年亚洲中产阶层占全球65%，2025至2030年新增7亿中产人口 [19] - 企业需通过数字直销（如社交电商）、游戏化体验（如直播团购）和数字内容生态（如电信套餐）吸引年轻消费者 [20][21][23] 企业运营优化策略 - 2012至2022年64%聚焦主业的企业表现优于多元扩张者，超额股东回报率达0.8% [13] - 大型企业通过拆分非核心资产提升效率，如设立风投基金投资绿氢等新兴领域 [13][14] - 需强化治理透明度，通过清晰的投资故事吸引长期资本 [15]

核心观点 - 少数"卓越企业"通过颠覆性战略成为经济体生产力增长的核心引擎，贡献约2/3的生产力正增长，而少数"落后企业"则拖累50%-65%的生产力下降 [1][2] - 卓越企业分为改进者、颠覆者和扩张者三类，其中改进者（如特易购、美联航）贡献最大，扩张者（如亚马逊、苹果）次之，颠覆者（如Zalando、早期英伟达）最小 [8][9] - 美国生产力增速2.1%显著高于德国0.2%和英国接近零，主因美国卓越企业数量是落后企业的3倍且要素流动更活跃 [24][25] - 生产力增长最快的企业实现最快工资提升和最大利润增长空间，同时创造最大消费者剩余 [28] 卓越企业分类与特征 - **改进者**：大型老牌企业（就业份额前10%）通过内部效率迭代推动增长，如特易购实施百亿降本计划、美联航优化航线网络 [9][21] - **颠覆者**：中小创新企业（就业份额<1%）以技术/模式创新破局，如Zalando做大服装电商、EasyJet主导廉价航空 [9][17] - **扩张者**：生产率前20%的前沿企业通过扩大就业/市场份额带动增长，如亚马逊扩大物流能力、苹果引领移动互联网浪潮 [9][17] 行业表现差异 - 美国计算机/电子行业因创新生态活跃贡献显著：半导体子行业卓越企业贡献10个百分点增长，电子设备贡献5个百分点 [13][14] - 德国航空航天子行业卓越企业贡献4.4个百分点增长，但旅游行业被落后企业拖累2.3个百分点 [14][15] - 英国杂货零售子行业卓越企业贡献7个百分点增长，但汽车行业被落后企业拖累2.2个百分点 [14][15] 增长策略 1. **商业模式/技术创新**：亚马逊塑造电商模式、英伟达打造GPU竞争力 [17] 2. **区域/产品组合调整**：日产加大电动汽车投入、苹果转向高利润率服务 [17] 3. **客户价值重塑**：家得宝优化商品种类与门店网络、达美航空升级忠诚度计划 [21] 4. **规模/网络效应**：赫伯罗特通过收购扩张、美国航空优化航线网络 [21] 5. **运营效率变革**：特易购降本计划兼顾价格质量、EasyJet机队现代化改造 [21] 动态演进 - 2011-2019年卓越企业中约1/3在2019-2023年掉队，同时有新企业晋级，显示领先地位需持续创新维持 [18] - 美国要素市场高度活跃：前沿企业扩张贡献0.6个百分点增长，低效企业退出贡献0.5个百分点 [25] 美欧差异根源 - **市场环境**：美国监管政策更利于创新，风险资本体系发达，计算机/电子行业卓越企业占比达50% [24] - **要素流动**：美国员工向高生产力企业流动贡献0.9个百分点（占总量一半），德英流动贡献微不足道 [25]

独角兽企业成长挑战 - 科技独角兽企业在成长阶段存在五方面需求：创始人转型为管理者、战略愿景成为组织共识、持续挖掘成长机会、铺设精益化财务体系、招募关键人才 [2] - 面临的六大挑战包括：战略规划与实施脱节、技术高管忽视领导力提升、财务管理能力不足、数字化营销与管理欠缺、风控管理薄弱、成熟期组织僵化问题 [2][3][4][5][7][8] - 战略困境制约企业发展，团队难以达成统一共识或有效执行战略 [2] - 技术出身高管需提升综合领导力，关键岗位招聘困难导致优质人才不足 [3] - 业财一体化挑战突出，业务线对财务不敏感导致现金流管理问题 [4] - 数字化能力不足表现为商业数据未有效沉淀、产销环节数字化赋能低 [5][6] - 成熟期可能出现创业激情消退、官僚主义滋生等问题，需寻找第二增长曲线 [8] 核心价值观与关键举措 - 成功科技企业五大核心价值观：倾听客户声音、持续改进满足需求、创新推动提升、最佳团队制胜、赢取股东投资 [9] - 五大关键举措：持续寻找成长机会、拓展管理带宽、推动精益运营、市值管理、卓越领导力提升 [9] - 持续寻找机会包括创新信息平台穿透数据、测算协同效应、市场扫描高潜力企业 [10] - 拓展管理带宽需从战略目标、战场定位、制胜之道三层面思考 [13] - "战略十测"通过10个核心问题协助企业优化战略和商业模式 [14] - 管理带宽落地分三阶段：想法形成（目标定义、基线评估、未来预测）、孵化和选择（方案搜索与选择）、实施和迭代（落实执行与演进） [15] 运营与市值管理 - 精益运营需运用基础管理、增长管理、精益管理、领导力管理四大工具 [32] - 五大运营重点：打造最佳团队、重视创新、吸引股东投资、倾听顾客、持续改善 [35] - 八大核心价值指标：股东层面（收入增长>市场平均、利润率年增>100bps、营运资金周转率增长、ROIC高于目标）、顾客层面（产品质量年提升50%、交货及时率>95%）、员工层面（内部晋升率75%、离职率≤5%） [35] - 市值管理通过优化主营业务和盈利模式实现价值创造最大化 [37] - 收购策略聚焦"卓越品牌但经营不善"的中小企业，首月派驻精益团队推动变革 [38] - 价值实现最大化需优化公司治理，建立系统化利益相关方沟通机制 [41] 领导力与组织能力 - CEO需具备好奇心、灵活性及抗压决策能力，从创业者转型为卓越管理者 [39] - 卓越CEO领导力六维模型：制定战略方向、统一组织与文化、带动高管团队、管理个人效率、建立利益相关方关系、与董事会共事 [40] - 组织能力评估三方面：一致性（愿景战略共识）、执行力（能力流程激励）、创新力（环境适应调整） [23] - B2B营销框架包含销售战略、客户管理、渠道管理三大范畴的7个基础模块 [23] - 大客户营销需跨职能团队七种角色协同实现市场导向 [28] 方法论与实践 - 麦肯锡"独角兽农场"通过系统性方法和工具探索成长机会，协助PE及科技公司挖掘潜在价值 [10] - 业财一体化增长蓝图包含三大步骤（做预测、搭模型、建体系）和两大支撑（组织文化、数字化工具） [19] - 生产运营层面关注精益卓越，实施超过30项通用流程；商业运营层面将精益思维运用于研发、市场等环节；人员绩效层面制定严格目标并配套培训计划 [36] - 战略实施通过持续更新的预测和预算过程，将宏观战略转化为具体行动 [16]