中国如何应对多元文化的冲击？
一、中国如何应对多元文化的冲击？
坚持中国特色社会主义文化这个主心骨
二、传统保险如何应对互联网保险的冲击？
这个题目太大了，想完整说清楚，需要一本书来展开。
因为不了解提问者在什么立场下提出此问题，背后的深层含义是什么。
所以，第一步，我试着把题目拆解一下：
1、什么是传统保险？或者说，提问者认为的传统保险指的是什么？
2、什么是互联网保险？或者说，提问者认为的互联网保险与传统保险的区别在哪里？
3、因为互联网保险代表保险更好的演进方向，所以传统保险需要思考对策应对其带来的挑战和冲击，具体应该怎么做？
第二步，我们从人身险业务的角度，分别来看一下这三个问题。
一、什么是传统保险？
“传统”的反义词是“现代”。其实，压根儿就没有什么所谓的“传统保险”，这不是一个标准学术用语。
人寿保险产品，可以分为普通型人寿保险和新型人寿保险。普通型人寿保险分为:定期寿险、终身寿险、两全保险和年金保险。新型人寿保险包括:分红保险、投资连接保险、万能保险。
如果“传统保险”指的不是上述保险分类中的普通型产品，其可以指代的是：
1、不在互联网销售的保险产品。
2、不通过互联网的线下销售渠道或销售模式。
3、不是注册为互联网保险公司的保险公司。
4、整个公司运作模式未采用互联网企业常用方式推进的保险公司或其他保险机构。
第一个产品层面，无论从什么渠道销售，不管是线上还是线下，人身险产品的设计和定价的套路差别是不大的，三个主要因子，死亡率还是要看生命表、利率监管有上限、费用率主要的差异在于不同渠道销售成本的不同。
如果互联网渠道能够在销售成本上体现优势，那产品费用率可以降低，整体定价更便宜；
如果互联网渠道能够精准的将不同健康程度的人群实现不同定价，那死亡率可能就不仅仅依据生命表，也有可能对更健康的人群实现更低的定价，同时，另一部分人可能要承受更高的价格。
反之，互联网保险产品未必就更便宜。
第二个渠道或销售模式层面，有两个关键的问题。一个是监管政策，一个是目标客户的有效触达。这也是监管在思考互联网保险业务监管办法时一直在强调的“线上线下等效一致”的原则。在监管眼中，无论你们买卖双方通过什么渠道或者模式达成交易，提供服务，都要依法、合规，不能出现“监管套利”的盲区。
第三个公司层面，目前互联网保险公司只有四家财险公司，互联网寿险牌照一家还没批复，照此理解，所有寿险公司都是传统公司。
第四个运作模式层面，近些年新成立的一些新型保险公司或保险中介机构，无论是渠道结构、组织架构、公司文化等方面往往会以互联网企业自居，比如横琴人生、慧择保险等，反之，“new money”之外的都是传统保险了。其实重要的不是大家在说什么，而要看这种高仿互联网运作模式能否真正为保险机构的核心竞争力提供支撑。
二、什么是互联网保险？
互联网保险是哪哪哪都在互联网上的保险吗？
目前来看，答案可能并非如此。
尤其互联网人身险，目前监管连互联网寿险的牌照都还没下发。
当前的绝大多数语境下的互联网保险，是指消费者通过互联网获取保险产品和服务。
互联网保险业务,是指保险机构依托互联网和移动通信等技术,通过自营网络平台、第三方网络平台等订立保险合同、提供保险服务的业务。
上面是按互联网保险监管暂行办法中的定义，是狭义上的简单表达，保险机构通过互联网订立保险合同、提供保险服务，就是互联网保险。
这个定义里的主体仍然是保险机构，包括了保险公司以及专业的保险中介机构。
也就是前面“传统保险”里从公司层面来看的大多数，都是互联网保险业务的参与主体。
这也是一个事实。
因为，市场上多数的保险公司都已经开始进入互联网保险领域。
仅从人身险公司来看，就有67家公司开展了互联网保险业务。
可能大家感觉到的互联网保险应该是腾讯的微保？支付宝上的保险？
而实际上，微保和支付宝旗下的蚂蚁保都是保险中介机构，持有的是保险代理或经纪牌照。
套用一句广告词：他们不生产保险产品，他们只是保险产品的“搬运”工。
也就是说，我们现在通过互联网买到的保险，其实都是“传统保险”公司生产出来的（四家互联网财险公司的产品除外）。
之前，保险公司要把保险产品“搬运”到消费者手里，需要靠代理人、银行、车站、景点···
现在，互联网平台有各种方式可以触达消费者，保险公司也可以借助它们实现产品“搬运”。
但“搬运”也分强势和弱势。有些互联网平台能一眼看到带着保险公司名字的产品；有些平台看到的保险产品，如果不点开产品条款细看，都不知道是哪个保险公司的。
客户只只知平台，而不知保险公司了。有点OEM贴牌生产的意思不？
另外，代理人通过微信朋友圈、app、抖音线上开展保险业务宣传和销售，银行的手机银行和网银也是互联网销售，车站景点的微信公众号甚至网站上也早就开始了在线销售，你进公园、逛游乐场，机场候机...很多场所可以扫码二维码或是身份证直接购买保险，手机、ATM都不在话下。
这些，按监管定义，都是互联网保险。
再回到问题上来，互联网保险对所谓的“传统保险”是一个负面的冲击，还是正面的刺激呢？
从保险公司视角来看，他可以实现产品销售和服务的渠道更多元，算不上一件坏事。
当然，如果这里的某一渠道更为强势，甚至占据了垄断地位，那从买卖双方博弈的角度来说，保险公司自然是极为忌惮的。
谁在害怕谁，大家不妨可以替一些参赛者想一想。
同时，从不同的保险公司来说，主要依托互联网销售渠道的，和仍然以线下渠道为主的，也是存在特殊的竞争关系的。这本来就是一句废话，但这里要结合前面的产品层面分析来看，因为渠道属性不同，可能出现销售成本的不同，进而影响了产品定价的差别。
在知乎就某公司**福重疾险讨论的火爆程度，就是这个问题的集中体现。
但是所有保险公司为了争夺一个大流量的互联网平台入口，就会出现一个“内卷化”现象，厮杀太激烈，定价太激进，杀进去了有业务也不赚钱，没杀进去没业务更不赚钱。
曾经，某旅游出行巨头在机票出单平台搭售航意险，代理费用要价超过保费的9成（低调说法），保险公司还趋之若鹜，周瑜打黄盖，真真是活久见。
曾经银保渠道被银行拿捏得死死的，各家保险公司拼杀手续费的一幕在互联网渠道再次上演。
历史总是相似的。
那在当下的互联网时代，什么是稳赚不赔的保险买卖呢？
肯定不是承接长期保单，应对客户理赔服务，直面监管大棒的保险公司。
当年代理人有危机感，因为银行渠道的出现。
现在线下渠道也有了危机感，因为互联网渠道的出现。
渠道之争，本身就是一种博弈。
而对“下蛋”的保险公司而言，篮子不怕多，只是要做取舍。
当然，作为渠道，只是互联网保险第一个层面的作用。
广义来看，互联网保险是保险与互联网的融合，一切将互联网基因或技术植入保险产品设计及定价、实务与流程变革、营销及服务优化、组织设立及商业模式创新的实践，都可以理解为互联网保险。从大方向来判断，互联网保险要做的一是让保险产品变得容易理解，保险服务容易获取；二是为保险的商业模式注入新的基因，产生新的盈利模式和空间。
无论监管方还是市场参与方，不该仅以渠道的视角审视互联网保险。
实际上，互联网需要更多方面、更深层次地介入现有“传统保险”经营链条，全面改造和升级现有保险经营模式，销售、服务、风控等更多方面都需要保险科技的介入，从而加速保险公司的数字化转型。
市场上的保险科技细分领域的创新公司成百上千，有做大数据防欺诈的、有做精准营销的、有做健康管理服务的...本质上，是将最新的科技成果应用于保险业。而前面点名的两个平台，微保与蚂蚁保，就有了天然的优势。因为他们的背后的平台既有科技实力，又有专业保险牌照，加上巨大的流量和丰富的客户多维数据，帮助初创险企搭建IT系统都不在话下，与他们合作也成为了多数保险公司的共同选择。
作为保险科技的先行军，互联网需要改造保险行业的环节还有很多，但现在能让市场或者客户真切感知的，产品有一些不一样了，线上服务能办理的多了，部分业务的在线直赔实现了...
有进步了，但还不够多。
关于互联网保险还有很多问题，这里不能一一展开了。
对于保险消费者而言，当下的时代，其实还是很不错的。
看看知乎上不断出现的保险新品测评文章，就知道又有新的保险产品跳出了刷新行业底价，也经常会有看到有各种平台推出更牛X的保险增值服务。比如这款终身重疾险：大家超惠保重大疾病保险，30岁男性，10万保额纯重疾，30年缴费，一年保费不到900元，激进不？
这种盛况，在海外成熟保险市场是很难看到的，中国的互联网保险创新走在世界前列。
这也是我们国内保险公司、中介机构、互联网平台、代理人、监管机构等不同主体在不断博弈之后呈现的结果。
三、传统保险如何应对互联网保险的冲击？
无论是“传统保险”也好，“互联网保险”也好，在产品、渠道、组织架构、运营模式之间存在不同程度的差异，同时，也存在更大的相同点，本质上大家都是“保险”。
只要道相同，术是可以互相借鉴学习的。
谁能在保险这门生意的经营上成为成本更低、效率更高、客户体验更优、监管合规性更好的一方，
谁就更有可能胜出。
目前，后者对前者带来的不是简单的“冲击”，而是提供了一个新的关于保险这门生意应该如何经营的全新思考框架。
当然，传统保险和互联网保险并非对立存在，他们之间早就开始了融合，
白猫黑猫，谁牛就向谁学习。
我们可以看一个“传统保险”公司认真学习的样子：
2019年，中国平安四个大字下面写的是 「保险 · 银行 · 投资」，代表了平安金融产品线的三大业务；但是近期则是完成了华丽变身，下面变成了 「金融 · 科技」，充分凸显了科技对于平安的巨大意义。截至2019年，平安拥有近11万名科技业务从业人员、3.5万名研发人员、2600名科学家的一流科技人才队伍。科技专利申请 数累计达21，383项，较年初增加 9，112项，其中金融科技和数字医疗科技领域的已公开专利申请数分别位居全球第一位和第二位。代理人AI面谈官面试覆盖率达100%；智能语音机器人全年累计服务量达8.5亿次，已覆盖集团83%的金融销售场景、81%的客户服务场景，可实现每年坐席成本下降11%；AI图片定损技术及精准客户画像技术为近90%车险出险客户提供在线服务，其中近25%案件可通过智能定损完成。平安集团及联营公司开发的区块链技术业内领先，拥有超大吞吐量及低延迟的特点。未来，区块链技术将进一步通过平安五大生态圈逐步落地，助力金融服务、医疗服务、智慧城市、汽车服务、及地产服务上线区块链、提升业务表现。平安2019年新增3600多万客户，其中1490万来自中国平安五大生态圈的互联网用户。
平安在选择对标公司的时候，目光也早已超出了保险圈，“传统保险”是不是越来越“现代”了？
线下的往线上走，借助保险科技提升自己；
线上的往线下走，建设坐席为客户提供更有温度的服务。
或许，互联网保险只是一个阶段性的名词。
虽然因为各家保险公司体量不同，转型路径有所差异，手段方式各不相同，但方向基本是一定的：
拥抱变化，保持进化。
以前参加过一个监管座谈会，会上有保险业高管对互联网带来的冲击忧心忡忡。
一位监管领导说到：金融保险领域不可能出现一两个公司或平台垄断行业的情况，不必紧张。
在互联网保险出现之前，这个行业就是几个大公司主导，一堆小公司跟随的局面。
有了互联网保险，无非是给大家提供了一次换挡调速，争取更好座次的机会。
互联网都讲平台经济，都做开放平台，有点野心和实力的也都想让自己成为大腿。
但更多的，是抱大腿的。
在这个时代，选大腿，抱大腿也是个技术活。
最后，对于保险从业者而言，只要不固步自封，保持学习和进化就好。
遥想当年，摩托罗拉上午宣布裁员，中午就用华为联想中兴组团抢人。
毕竟，企业竞争到最后，说白了还是人才的竞争。
关于互联网保险更多的讨论可移步：
保险行业未来的发展模式到底是什么样的？sky：关于互联网保险的阶段性思考（下）—互联网保险的入口和出口篇传统金融行业如何应对互联网金融带来的挑战？三、传统白酒行业如何应对电商的冲击？
传统零售企业如想应对电商冲击，需要做好以下几方面工作：
第一，建立自己的网上销售平台，这个平台可以对产品进行较好展示；
第二，对销售场所进行体验式优化，使顾客进入卖场后更容易产生购买欲望；
第三，与供应商联手，要求供应商提供网上和网上销售不同的规格，不同的质地，不同档次、不同风格、不同内涵的产品，通过差异化，得到市场的认同；
第四，传统零售企业还需要将店面零售商品和网上同类商品经常性进行对比，要善于发现销售的机会和空间；
第五，传统零售企业也需要对店员进行更专业的培训，提供比网上销售更多更体贴更符合人性化标准的服务，提高电商无法应对的门槛。
四、人工智能可以应对新形势吗？
人工智能军事化应用步伐或许已难以阻止，面对新形势，我们需要牢牢把握人工智能发展的重大历史机遇，研判大势、主动谋划、把握方向、抢占先机，有效维护国家安全。
与此同时，从人类自身前途命运出发，国际社会应该早日建立防止人工智能在军事上过度应用的机制。毕竟，人类创造文明的力量不应该成为毁灭文明的工具，科技进步应该成为造福人类的福音，而不是成为威胁人类生存与发展的丧钟。
五、人工智能对社会安全的冲击？
在当今这个互联网高速发展的时候里。人工智能蓬勃发展成为最有潜力的朝阳产业。
人工智能一方面精准，高效，自动化的优势可以解决很多问题，但也给社会安全会带来一定的警示和冲击，在技术不完善的地方，有心之人利用他来犯罪，做出违法的行为。或者来剽窃他人的劳动成果等
六、人工智能首次冲击是哪年？
人工智能是在1956年达特茅斯会议上首先提出的。该会议确定了人工智能的目标是“实现能够像人类一样利用知识去解决问题的机器”。虽然，这个梦想很快被一系列未果的尝试所击碎，但却开启了人工智能漫长而曲折的研究历程。
人工智能的第一次高潮始于上世纪50年代。在算法方面，感知器数学模型被提出用于模拟人的神经元反应过程，并能够使用梯度下降法从训练样本中自动学习，完成分类任务。另外，由于计算机应用的发展，利用计算机实现逻辑推理的一些尝试取得成功。理论与实践效果带来第一次神经网络的浪潮。然而，感知器模型的缺陷之后被发现，即它本质上只能处理线性分类问题，就连最简单的异或题都无法正确分类。许多应用难题并没有随着时间推移而被解决，神经网络的研究也陷入停滞。
人工智能的第二次高潮始于上世纪80年代。BP(Back Propagation)算法被提出，用于多层神经网络的参数计算，以解决非线性分类和学习的问题。另外，针对特定领域的专家系统也在商业上获得成功应用，人工智能迎来了又一轮高潮。然而，人工神经网络的设计一直缺少相应的严格的数学理论支持，之后BP算法更被指出存在梯度消失问题，因此无法对前层进行有效的学习。专家系统也暴露出应用领域狭窄、知识获取困难等问题。人工智能的研究进入第二次低谷。
人工智能的第三次高潮始于2010年代。深度学习的出现引起了广泛的关注，多层神经网络学习过程中的梯度消失问题被有效地抑制，网络的深层结构也能够自动提取并表征复杂的特征，避免传统方法中通过人工提取特征的问题。深度学习被应用到语音识别以及图像识别中，取得了非常好的效果。人工智能在大数据时代进入了第三次发展高潮。
七、人工智能对it行业的冲击
人工智能对it行业的冲击
人工智能（AI）作为当今最炙手可热的技术领域之一，对IT行业产生了深远的影响。随着AI技术的不断发展和应用，IT行业正在经历着巨大的变革。从软件开发到数据分析，从网络安全到客户服务，人工智能正在改变着IT行业的方方面面。
人工智能技术的应用
在IT行业中，人工智能技术被广泛应用于各个领域。其中，机器学习和数据分析是最为常见的应用之一。通过机器学习算法，IT公司可以利用海量数据进行预测性分析，从而为决策提供更加准确的支持。此外，自然语言处理和计算机视觉等人工智能技术也被广泛用于文本分析、图像识别等领域。
在软件开发领域，人工智能也发挥着重要作用。AI可以帮助开发人员优化代码、自动化测试和修复bug，提高软件开发效率并降低成本。另外，人工智能还可以为IT行业带来更加智能化的产品和服务，满足用户不断增长的需求。
人工智能对IT行业的影响
人工智能的发展给IT行业带来了新的机遇和挑战。一方面，人工智能的应用使IT行业更加高效和智能化，推动了技术的进步和创新。另一方面，人工智能的普及也带来了一定程度的就业压力，特别是那些需要重复性工作和低技能劳动的岗位可能会受到影响。
在未来，IT从业者需要不断学习和提升自己的技能，以适应人工智能时代的发展需求。掌握人工智能技术，如机器学习、深度学习等，将成为IT从业者的一项重要竞争优势。此外，IT行业还需要加强人才培养，培养一批掌握人工智能技术的专业人才，推动行业的持续发展。
人工智能时代的挑战与机遇
随着人工智能技术的不断进步，IT行业将面临着更多的挑战和机遇。一方面，人工智能的广泛应用将改变传统IT行业的商业模式，使其更加智能化和个性化。另一方面，IT行业也需要应对人工智能带来的风险和挑战，如数据安全、隐私保护等问题。
在这样一个充满挑战和机遇的时代，IT从业者需要保持敏锐的洞察力和创新思维，不断探索和应用新的人工智能技术，把握行业发展的脉搏。只有不断学习和进步，才能在激烈的竞争中脱颖而出，实现个人和行业的持续发展。
结语
人工智能对IT行业的冲击是不可逆转的趋势，我们无法改变这一事实。因此，唯有不断学习和适应人工智能时代的变革，我们才能在这个快速发展的行业中立于不败之地。让我们携起手来，共同迎接人工智能带来的挑战与机遇，打造一个更加智能和繁荣的IT行业。
八、电影行业如何应对线上观影带来的冲击？
线上观影对国产电影将是一个长远巨大的冲击，首先是价格上，同样的内容在影院要消费更贵，其次线上观影时间自由，什么时候想看都可以。影院适合情侣，这样就挤压了一大块观众分流到网络上观影。所以对院线电影来说，这次端午节电影销售的惨淡就已经是个警报。
大屏幕电影我认为和短视频，电视已经网络电影最重要的区别之一就是摄影技术独特带来的视觉冲击感，西方电影工业在这方面技术和投资很肯下功夫，而国产电影强调内容大于新式，很多电影对摄影风格和视觉冲击力不够重视。这里特别提一下大鹏导演的《吉祥如意》，像这样导演出来拍摄的电影，虽然在豆瓣评分8.3，但是粗糙之极摄影和制作，又怎么叫观众心甘情愿掏钱包去影院观影？
如果国产电影没有不把电影的视觉冲击力当做一个提高艺术和商业价值的重大事项来看待，在线上观影和去大屏幕院线观影没什么欣赏电影独特表现形式的区别，线上观影的大幅增加，必然使院线电影院血亏，倒逼中国电影制作商更加重视摄影艺术和故事内容的统一。
九、如何应对人工智能带来的挑战？
面对人工智能带给我们的岗位威胁时，应该努力做到以下三点：提升自己的专业技能、尝试自己的第二副业、尽可能进入企业的管理层。
十、人工智能的优缺点及应对措施？
人工智能（AI）是指通过计算机程序和算法模拟人类智能，实现像人类一样的学习、推理和创造能力。虽然人工智能带来了很多好处，但是也存在着一些不足。下面是人工智能的优缺点及应对措施：
优点：
1. 高效性：人工智能可以快速处理大量数据和信息，提高人类的生产效率。
2. 准确性：相比于人类，人工智能在进行重复性高、容易出错的任务时更加准确，减少了人为错误的概率。
3. 自动化：在许多领域中，人工智能可以代替人类进行重复性和危险性工作，从而减少人类劳动力的使用。
4. 可靠性：人工智能可以24小时不间断地进行工作，不像人类需要休息和休假。
缺点：
1. 数据隐私和安全：人工智能需要使用大量的数据和信息，这些数据可能包含用户的隐私信息。如果这些数据滥用或泄露，将会对社会造成负面影响。
2. 失业问题：人工智能可能取代某些职业的工作，导致一些人失业。
3. 道德和伦理问题：人工智能无法意识到道德和伦理问题，算法和决策可能对一些人造成不公或不平等。
4. 技术依赖性：人工智能和相关技术的大规模使用，会引起人们对科技的依赖性，而减弱人们自身的能力和智慧。
应对措施：
1. 数据隐私和安全：加强数据保护和隐私保护，制定相关法律和规定。
2. 失业问题：加强职业培训和技术转移，为失业人口提供相应的帮助和支持。
3. 道德和伦理：建立相关规定，制定行业准则，确保人工智能运用的公正性和平等性。
4. 技术依赖性：推广科技普及，促进人们的科学素质和技术能力，使其具备更好的抵抗风险的能力，同时保持对技术批判和全面的认识。
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