Federal Reserve left policy rate unchanged at 3.50%–3.75% in the United States; Warsh comments steepened the Treasury yield curve

Federal Reserve left policy rate unchanged at 3.50%–3.75% in the United States; Warsh comments steepened the Treasury yield curve Weekly US bond market update: The Fed spoke, markets questioned Weekly US bond market update: The Fed spoke, markets questioned Strong tech earnings left investors feeling better about AI-related capex, while reactions to the Fed Chair’s comments after the recent FOMC meeting caused the Treasury yield curve to steepen. The Federal Reserve left interest rates unchanged in a 9-3 decision, but Chair Kevin Warsh’s communication—not the policy decision—drove markets and triggered a sharp steepening of the Treasury yield curve. ...

August 7, 2026

Global equities edged marginally higher in July across markets; Energy, financials lead on higher oil prices globally.

Global equities edged marginally higher in July across markets; Energy, financials lead on higher oil prices globally. Monthly markets review - July 2026 Monthly markets review - July 2026 A review of markets in July when commodities gained amid higher oil prices and value stocks performed well. Global equities, as measured by the MSCI World index, edged marginally higher in July. The month was marked by a rotation away from some high growth parts of the market that have previously performed well, and towards some lower valued sectors. Global bond markets were largely driven by expectations for higher inflation. Commodities gained amid higher oil prices as the Iran conflict escalated. ...

August 7, 2026

Fogel Law Group uses IBM watsonx via TrilliCom to accelerate loan-file reviews in the United States; 4-6 hours saved

Fogel Law Group uses IBM watsonx via TrilliCom to accelerate loan-file reviews in the United States; 4-6 hours saved How Fogel Law Group cuts legal document review from hours to minutes with IBM watsonx IBM business partner TrilliCom uses IBM watsonx®, IBM Cloud® and IBM data governance technology to help Fogel Law Group organize and review complex loan files in minutes. It also provides lawyers with relevant answers that include citations and adds secure lender portals without deploying separate infrastructure for each client. Commercial real estate and lending transactions produce large, complicated packages of documents. The supporting files can contain scans, tables and records that describe relationships between borrowers, guarantors, property owners, lenders and other legal entities. Before assessing a transaction, an attorney needs to find the relevant language, identify missing documents and verify that the package meets the lender’s checklist. Fogel Law Group, a US law firm focused on commercial lending and real estate transactions, needed to accelerate that work without compromising accuracy or diminishing the client experience. IBM partner TrilliCom addressed the problem with the File Review Agent (FRA), a branded deployment of its TRC AI Platform. FRA ingests and classifies documents, applies configurable checklists, answers questions with citations and tracks each review. Attorneys can now run compliance reviews on complete document sets in minutes instead of hours, dramatically improving efficiency. Retrieval is designed for sub-second latency across thousands of loan documents per transaction. Missing document detection flags gaps before attorneys begin review, while document Q&A compresses initial due diligence by enabling attorneys to ask targeted questions. FRA also uses a multi-tenant architecture: one shared application serves multiple customers while keeping each lender’s data and configuration isolated. New lender portals can be added through tenant configuration rather than deploying new infrastructure. Both the File Review Agent and the underlying deployment platform scale as workloads and clients increase, supporting growth and white-label deployments with complete data isolation. This post examines the review workflow, follows a document through the architecture and shows how IBM watsonx, IBM Cloud and IBM data governance technology divide the work. Before FRA, attorneys reviewed each loan package manually, requiring 12–16 hours of preparation work before substantive legal work begins. They searched across documents for relevant facts and missing files, compared the contents with lender requirements and reconciled names and other entities across records. Automating document acquisition and quality checks can save four to six hours on that manual step alone and improve process performance by 30% to 40%. Attorneys receive complete, validated documents with the required metrics already displayed, compressing much of the pre-review work from hours into minutes while supporting the stricter compliance and governance requirements of SBA lending. With FRA, legal teams configure checklists around lender requirements and loan stages, including whether documents exist, meet quality thresholds or contain matching entities. FRA stores the configuration in a PostgreSQL relational database, enabling teams to update checklists, document classes and review statuses without rebuilding the application. FRA then applies the checklist to indexed loan documents. For each item, it retrieves relevant passages and asks watsonx.ai® to generate a scored answer with source references. The scores can represent the completeness of financial document packages and suggest that further vetting of a borrower is required. Although RAG does not guarantee accuracy, citations let an attorney inspect the evidence and approve or challenge the result rather than accept an unsupported response. For work outside the checklist, attorneys can ask free-form questions about clauses, obligations or relationships through the same document index. TrilliCom designed FRA as a set of connected services for document intake, AI processing, workflow orchestration, storage and security. This modular design enables compute-heavy tasks, including ingest and processing, to run independently of user interactions and other tasks. It also enables multiple operations to be performed in parallel. IBM technologies provide the foundation for processing, retrieving and governing the information throughout the workflow. The architecture diagram organizes the deployment into five domains: users and legal workflows, the FRA application and Legal Research Agent (LRA) services, the document intelligence and agent pipeline, the governed IBM Cloud foundation and verified operational outcomes. The processing path moves from document upload through parsing, embedding and indexing, orchestration, retrieval and answer generation. Separating those responsibilities lets each service scale, fail or change without making the entire review workflow a tightly coupled application. In the first column, Fogel Law Group attorneys and legal staff use a branded, isolated portal for each of their lender clients. In each client’s bespoke environment, Fogel staff upload scanned PDFs, digital files, tables and mixed-format document packages, then start a checklist compliance review, check for missing documents or ask free-form questions. The interface returns scored answers with citations, workflow status and history, while logged actions preserve a traceable record for audit and enable reconstruction of how a conclusion was reached. The application layer controls how attorneys use the File Review Agent and how each request moves through the system. Attorneys work through a graphical user interface, while a secure backend-for-frontend proxy sends authorized requests to a FastAPI backend. The backend manages document ingestion, research, question-answering, background processing, retries and logging. TrilliCom’s Legal Research Agent services connect the user interface, document systems and specialist AI agents. PostgreSQL stores the structured data needed for each review, including lender-specific checklists, document categories, workflow status and audit records. Each lender is treated as a separate tenant, helping keep its data and settings isolated. Documents and vector indexes are stored separately from workflow data, making access controls easier to manage. PostgreSQL also limits request volumes for each tenant to help protect system performance. When documents enter the system (the third column in the diagram), Docling for IBM watsonx prepares them for AI processing. It uses optical character recognition or OCR, to convert scanned pages into machine-readable text. It also identifies page layouts, extracts tables and breaks large files into smaller sections that are easier to search. Watsonx.ai then creates embeddings, which help the system identify passages with similar meaning. It also supports document classification, entity extraction and source-grounded answer generation. Watsonx.data®, together with the Milvus vector database, indexes the document sections and enables semantic search, helping the application find the evidence most relevant to a checklist item or attorney question. IBM watsonx Orchestrate® coordinates specialist agents for tasks such as document classification, checklist review, question-answering and missing-document detection. When an attorney submits a question, retrieval and reasoning agents search the indexed content through retrieval-augmented generation or RAG. The result is returned with citations, allowing the attorney to review the supporting evidence. In simple terms, the process is: parse the document, create embeddings, index the content, route the task, retrieve the evidence and generate a cited answer. Document and AI processing run in the background, so the portal remains responsive while the backend tracks progress, retries recoverable tasks and returns completed results. IBM technologies also provide the storage, runtime and security foundation. IBM Content Manager OnDemand and IBM Cloud Object Storage store incoming files and support auditable retention. IBM Guardium® monitors access to sensitive data, helps enforce security policies and supports audit readiness. IBM Cloud Code Engine runs the containerized services and manages scaling, health checks and software updates. Multifactor authentication, encrypted keys, file validation and access controls provide enhanced protection. Together, these components support practical outcomes for Fogel Law Group. Semantic search and source citations help attorneys move quickly from a question to the relevant evidence. Background processing keeps the portal responsive during complex reviews. Tenant-specific controls help separate lender data, while the shared infrastructure allows the firm to add new lender portals without creating a separate technology environment for each one. As a result, checklist reviews that once took hours can now be completed in minutes. Missing documents can be identified before substantive review begins, while citations and logged AI interactions provide a traceable record of how each result was produced. The architecture supports faster review, greater transparency and a more scalable way to serve lender clients. The largest user-facing benefit is the reduction in time that Fogel Law Group devotes to locating information and checking whether it’s complete. Checklists define what must be evaluated and workflow state shows what remains. RAG supplies relevant evidence for language-model answers. Attorneys can move from a score or summary to the underlying passage, which supports faster review without removing professional judgment from the decision. For both TrilliCom and Fogel Law Group, configuration-led deployment improves total cost of ownership (TCO). Branding, credentials, email settings, workflows and checklists can vary by tenant while the underlying services remain shared. This approach enables Fogel Law Group to onboard another lender without duplicating infrastructure. TrilliCom can apply the same document-processing foundation to other regulated workflows without rewriting the core ingestion, retrieval and governance services. Coupling FRA reviews with watsonx workflows creates a platform for adaptive automation that evolves with changing regulatory and client requirements. With FRA, Fogel Law Group has changed the starting point for commercial loan review. Attorneys can identify gaps, locate relevant provisions and inspect source-backed findings in minutes instead of spending hours searching manually across a file. The configurable platform also gives the firm a repeatable way to support new lender clients without building a new application for each one. The real value isn’t just receiving an AI-generated answer. It’s being able to reach the relevant evidence faster, understand what’s missing and dedicate time to the legal issues that require professional judgment. TrilliCom selected IBM technology to unite document processing, enterprise AI, data retrieval, orchestration, security monitoring and governance in one foundation. Built-in governance was critical for SBA lending practices such as Fogel Law Group’s, where strict compliance requirements apply. Loan records must remain available and unaltered throughout terms that can span 15–30 years. IBM content management and cloud storage services support that long-term record integrity, while the broader architecture enables faster legal reviews with fewer errors. TrilliCom is now exploring how the same foundation is positioned to support expanded stages of lender due diligence and other document-intensive legal workflows.

August 7, 2026

IBM sondage mondial IA; 25% ROI, 16% déployées à l’échelle

IBM sondage mondial IA; 25% ROI, 16% déployées à l’échelle Le raté à un milliard de dollars | Modèle opérationnel de l’IA | Think Leadership | IBM Malgré des investissements massifs dans l’IA, seul un petit nombre d’entreprises obtient des retours significatifs. Les plus performantes repensent leur fonctionnement autour de l’IA, en intégrant systématiquement l’intelligence, l’action, les opérations et la confiance dans les workflows. Pourtant, seul un petit nombre obtient un retour sur investissement significatif. Les investissements mondiaux des entreprises dans l’IA ont atteint près de 582 milliards USD l’an dernier, soit une hausse de près de 130 % par rapport à 2024, selon un récent rapport de Stanford. De plus, dans une récente enquête mondiale de McKinsey, près de 90 % des répondants, à tous les niveaux de l’entreprise, ont indiqué que leur entreprise utilisait régulièrement l’IA. Pourtant, une enquête mondiale d’IBM menée auprès de présidents-directeurs généraux montre que seules environ 25 % des initiatives IA ont produit le retour sur investissement attendu ces dernières années. Seulement 16 % ont été déployées à l’échelle de l’entreprise. De fait, des études indépendantes de BCG, McKinsey et MIT montrent qu’au maximum 10 % des entreprises obtiennent des retours mesurables de l’IA à grande échelle. Il n’est donc pas surprenant que le fossé de l’IA apparaisse clairement dans les comptes de résultat des entreprises américaines. Alors que les marges opérationnelles du S&P 500 sont passées de 14 % à 17 % en cinq ans, une étude de Morgan Stanley montre que les entreprises qui adoptent l’IA enregistrent une progression de leurs marges deux fois supérieure à celle des autres entreprises. Le problème ne vient pas de la technologie. Dans un article récent, Jonathan Trevor, Professor et Associate Dean à la Saïd Business School de l’université d’Oxford, constate que de nombreuses entreprises cherchent encore à déterminer la place de l’IA dans leur logique d’entreprise. Les résultats de l’enquête couvraient toute l’entreprise, des services support à la direction générale. « Avoir de l’IA ne suffit pas », explique Jonathan Trevor dans un entretien. « Ce qui compte, c’est la façon dont vous l’utilisez, dans un objectif très précis. » Souvent, ce qui manque, c’est un lien clair avec l’orientation stratégique de l’entreprise. « Beaucoup d’entreprises ne rattachent pas explicitement leurs grands investissements à leur stratégie », explique Jeremy Korst, Founder et Chief Executive du cabinet de conseil en IA Mindspan Labs. Jeremy Korst poursuit : « Elles se concentrent sur ce qu’elles pourraient faire, plutôt que sur ce qu’elles devraient faire. Si l’initiative n’est pas explicitement liée à la stratégie, elle a de fortes chances d’échouer. » De nombreux travaux de recherche confirment que l’alignement stratégique bénéficie aux résultats financiers. « Il existe une forte corrélation entre le degré d’alignement stratégique et la performance financière de l’entreprise », explique Jonathan Trevor. « Il ne suffit pas de penser l’IA isolément. Il faut aussi chercher à l’aligner avec les autres ressources. » Une étude menée par Mindspan, l’entreprise de Jeremy Korst, avec la Wharton School et GBK Collective, cabinet de conseil marketing et d’analytics, montre que les entreprises qui réussissent avec l’IA la traitent d’abord comme un sujet humain, puis comme un sujet technologique. « Nous devons mettre toute l’entreprise sur la même longueur d’onde, en particulier la direction générale et les équipes de management », explique Jeremy Korst, qui enseigne également à la Wharton School et à la Columbia Business School. Il ajoute : « C’est autant un défi humain et de leadership qu’un problème d’architecture. Les dirigeants stratégiques doivent chercher à comprendre la capacité de l’entreprise à absorber ce changement, puis la préparer et l’équiper pour y parvenir. » Bien sûr, aligner une entreprise complexe et transversale autour d’une stratégie est plus facile à dire qu’à faire. Dans un article récent de la Harvard Business Review, Jonathan Trevor constate que si 91 % des répondants occupant des fonctions managériales reconnaissent que l’alignement stratégique est important pour la performance, seuls 14 % sont tout à fait d’accord pour dire que leur propre entreprise est alignée. Les travaux de Jonathan Trevor recommandent aux entreprises de commencer par examiner la place de la technologie dans leur chaîne de valeur et de veiller à ce que leurs investissements dans l’IA soient alignés avec leur raison d’être, leur stratégie et leurs capacités. Dans le même temps, elles doivent intégrer les investissements IA dans un système plus large de personnes, de workflows et de technologies. « Nous devons disposer d’une interface très claire, volontaire et efficace entre les ressources humaines et les ressources machines pour bien fonctionner », explique Jonathan Trevor. « Si nous utilisons l’IA agentique, nous devons nous assurer de la mettre en place de façon à l’aligner correctement avec la structure organisationnelle, afin de créer des workflows productifs qui ne se neutralisent pas mutuellement. » Les recherches montrent que les entreprises les plus performantes avec l’IA réussissent non pas parce qu’elles adoptent davantage de technologies, mais parce qu’elles repensent leur mode de fonctionnement. Un récent rapport du Return on AI Institute (RoAI Institute), cabinet de recherche et de conseil, montre que les entreprises qui tirent le plus de valeur économique de l’IA ont tendance à mesurer, gérer et communiquer systématiquement l’impact de leurs initiatives IA. Passer de l’expérimentation aux opérations quotidiennes autour de l’IA semble exiger une approche plus volontaire et orchestrée. Dans un entretien, Tom Davenport, coauteur du rapport et Distinguished Professor of Information Technology and Management au Babson College, explique que les entreprises doivent intégrer la technologie dans leurs workflows. Cette méthode, précise-t-il, consiste à développer les compétences des collaborateurs et à intégrer l’IA dans différents domaines de l’entreprise, des systèmes transactionnels aux indicateurs de performance. Compte tenu du potentiel considérable attribué à l’IA, l’opportunité a changé depuis les années 1990, lorsque les travaux de Tom Davenport avaient contribué à lancer le mouvement de réingénierie des processus métier. « Aujourd’hui, l’IA est à la fois le moteur et le catalyseur, et il est vraiment pertinent de se demander comment faire les choses autrement », explique Tom Davenport, également coauteur de l’ouvrage All in on AI: How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence. « Cette nouvelle façon de faire devrait être guidée en partie par ce que l’IA permet réellement. » Et même si la grande majorité des entreprises sont organisées par fonction, elles doivent veiller à ne pas négliger leurs workflows. « Depuis des décennies, certains expliquent que si vous voulez vraiment mettre en place des processus de bout en bout dans votre entreprise, il vous faut des responsables de ces processus », explique Tom Davenport. Comme l’a déclaré Rob Thomas, Chief Commercial Officer d’IBM, lors d’une récente keynote IBM Think : « Comprenez-vous ce qui se passe ? Pouvez-vous automatiser vos processus ? Pouvez-vous déployer cela à grande échelle et sécuriser la gouvernance ? » L’idée est que les entreprises doivent se poser ces questions et construire un système capable d’y répondre. Selon Rob Thomas, le modèle opérationnel de l’IA d’IBM repose sur ces quatre catégories de systèmes. « C’est le guide de référence pour transformer la façon dont votre entreprise fonctionne grâce à l’IA », explique-t-il. Cette approche s’appuie sur les missions menées par IBM auprès de ses clients et sur sa propre transformation, appelée en interne client zero, pour repenser les processus métier. Les clients d’IBM® Consulting relèvent eux aussi avec succès ce même défi ambitieux de transformation, selon Mohamad Ali, Senior Vice President and Head of IBM Consulting. « Cette approche fonctionne déjà dans les entreprises, et elles en tirent des gains de productivité », a-t-il déclaré dans un récent entretien avec la plateforme média theCUBE. Créez une vision claire de ce qui se passe dans l’entreprise et de ce que cela rend possible, afin que les dirigeants puissent prendre des décisions éclairées sur les prochaines actions à mener. Transformez les décisions fondées sur les données en actions coordonnées, en temps réel, afin que la stratégie produise des résultats dans les workflows. Mettez en place la structure nécessaire à une exécution de bout en bout, pour permettre à l’entreprise de s’adapter au changement tout en maintenant la continuité opérationnelle. Établissez la gouvernance, la sécurité et la responsabilité dans l’ensemble du système, afin que l’intelligence, l’action et les opérations fonctionnent de manière cohérente et responsable à grande échelle. Disposer du bon cadre de référence pour transformer l’IA devient chaque jour plus urgent. Les membres du comité exécutif subissent la pression des conseils d’administration pour convertir les investissements en résultats mesurables, capables de démontrer la valeur créée, la discipline des coûts et la maîtrise des risques. Selon une récente enquête IBM menée auprès de chief executives, les hauts dirigeants placent désormais la productivité et la priorisation au premier rang de leurs priorités. Le service client arrive en deuxième position, contre la sixième place l’année précédente, tandis que la modernisation technologique complète le trio de tête. « Les CEO ne veulent plus d’une IA cantonnée aux pilotes », a déclaré Neil Dhar, Senior Vice President of the Americas for IBM Consulting, lors d’une keynote. « L’exigence est désormais la suivante : montrez-moi les résultats. Mais les vrais résultats ne sont pas uniquement le fruit de gains d’efficacité. La croissance provient des nouveaux produits que vous lancez, des services que vous fournissez avec excellence et des occasions que vous saisissez. » Pour capter la valeur de l’IA, les membres du comité exécutif repensent les workflows à la lumière d’études selon lesquelles, d’ici 2030, près de la moitié des décisions opérationnelles seront prises par la technologie, explique Neil Dhar. Les collaborateurs évoluent vers des rôles d’orchestrateurs, où ils définiront la logique, fixeront les garde-fous et exerceront leur jugement. L’objectif est de trouver le bon équilibre entre intelligence humaine et intelligence artificielle, ajoute Neil Dhar. Les hauts dirigeants reconnaissent également que l’avantage concurrentiel ne viendra pas du choix du meilleur modèle d’IA, selon Neil Dhar. Les recherches d’IBM montrent que la moitié des chief executives s’orientent vers des stratégies hybrides combinant modèles personnalisés, modèles de fondation et modèles spécialisés plus petits, « quelque chose qu’aucun concurrent ne peut acheter prêt à l’emploi », souligne Neil Dhar. « À mesure que l’IA se banalise, votre infrastructure devient le facteur de différenciation. » « Les dirigeants qui prennent de l’avance visent plus grand : ils utilisent l’IA pour entrer sur de nouveaux marchés, bousculer les marchés existants et réinventer ce que signifie être parmi les meilleurs. » Neil Dhar, Senior Vice President of the Americas for IBM Consulting Cette évolution suppose de créer volontairement un système d’IA dans lequel chaque capacité aide la suivante à creuser l’écart avec la concurrence. Les recherches d’IBM montrent que 67 % des dirigeants s’attendent à ce que la plupart des gains de productivité générés par l’IA aient été enregistrés d’ici 2030. Les entreprises les plus performantes ne s’arrêtent donc pas là. « Les dirigeants qui prennent de l’avance visent plus grand : ils utilisent l’IA pour entrer sur de nouveaux marchés, bousculer les marchés existants et réinventer ce que signifie être parmi les meilleurs », explique Neil Dhar. Avec l’appui d’IBM

August 7, 2026

百达铭,瑞士百达高级管理合伙人,日内瓦,解释合伙人制度及轮换机制; 并行模式推动有机增长与治理

百达铭,瑞士百达高级管理合伙人,日内瓦,解释合伙人制度及轮换机制; 并行模式推动有机增长与治理 “凡事皆非一成不变”——专访瑞士百达合伙人百达铭 | Pictet 瑞士百达 “凡事皆非一成不变” 记者:Petra Gessner 百达铭先生,如今瑞士百达集团有七位管理合伙人,谁来“拍板”? 我们七个人每人拥有一票表决权,并持有同样数量的股份。所以,某种意义上,我们每个人都在“拍板”。不过有一个显著的特点:股东必须同时是在瑞士百达工作的合伙人,因此对业务负有责任。换句话说,我们不把管理与所有权分开。 我们还有一个机制,就是大约每五到十年就会有合伙人加入或卸任,这确保我们在不断吸收新的专长和经验。同时,目前这一届管理合伙人,是瑞士百达历史上平均年龄最年轻的一届,年纪最大的五十多岁,最年轻的四十出头。而且我们首次迎来了女性合伙人。 谁有资格成为管理合伙人?由谁来决定? 是否邀请某人加入成为新合伙人,由管理合伙人一致决定。新合伙人按账面价值购入股份,离任合伙人则转出股份。也就是说,股份不能被继承。购买股份的人会从现任合伙人那里获得一笔贷款,这意味着在很长一段时期内都要承担重大的财务责任。 有没有年龄上限? 有,65 岁。到了这个年纪,就该开始面对交出股份的事实了。当与瑞士百达相伴多年后,卸任绝非易事。平均而言,我们作为合伙人会任职约 20 年,合伙人的人数一直保持在六到九人之间。这些数字并非一成不变,只是一直以来大致如此。也正因为如此,在 220 年的历史中,公司一共只有 47 位合伙人。 候选人要具备什么条件,才能进入合伙人候选名单? 当然,首先是他们在专业能力层面能带来什么。但合伙制的意义远不止于此。合伙人的角色不限于日常经营管理和确保集团成功。毕竟,我们人生中很大一部分时间都在这里度过。我在 2001 年加入瑞士百达,担任管理合伙人已经有 15 年。最重要的是,我们彼此相处愉快。需要在文化理念上契合,这也包括合伙人之间关系融洽。 是否有系统的标准可以判断一个人是否合得来? 没有,谈不上真正意义上的标准。当然,我们的人力资源团队也负责人才管理。我们在所有关键岗位上,持续培养并储备一批管理者与高潜力人才。这个标准并非一成不变,而是一直在动态完善。我们更倾向于考虑那些我们长期了解的人——无论来自集团内部还是外部。多年的了解是具有额外价值的——你会逐渐形成一种直觉:他们不仅能在集团内部发挥作用,也能在更广泛的社区、公众视野中产生影响。要做出这样的判断,你需要掌握一个人的全貌,有点像是寻找拼图中的最后一块。而我们的优势在于,我们有充裕的时间可以从容寻找合适的人选,从而减轻接班规划的压力。 据说有一些不成文的规定,例如会避免兄弟姐妹,或者父母与子女同时担任合伙人。 是的,确实如此。我们有非常严格的规则,但并没有写进合同或者其他文件里。我其实坚信,不成文的规则比白纸黑字的规章更能让人产生责任感。过去我们从家族企业客户身上学到了很多:如果家族成员参与业务的人太多,风险就会上升。在瑞士百达,没有所谓“被动”的股东,因此不会有人谈股息或者分红。顺便一提,年龄上限也同样没有以书面形式写进任何合同。 目前,你和你的堂兄弟百达朗(François Pictet)都是第九代合伙人。未来会不会出现某一天,瑞士百达的合伙人中不再有任何家族成员? 这一点也并非板上钉钉,但这种情况发生的可能性很低。百达家族里总会有符合条件的优秀人才,但这并非必然。 你是如何加入瑞士百达集团的?在你们大家庭中有四五百名成员,你肯定不是唯一感兴趣的人吧? 没错,家族成员远比瑞士百达的职位多得多(笑)。严肃地说,每个人都会根据自己的志向规划不同的职业道路。我当时也没有一条“预设”的职业路线,指向在瑞士百达成为管理合伙人。我先在美国完成学业,之后在波士顿以及美国西海岸的保诚投资公司 (Prudential Investments) 做金融分析师。我也曾在德国和卢森堡工作生活一段时间。后来我接到叔叔 Charles Pictet 的电话,那时候他是高级管理合伙人。他约我一起吃午餐,并在餐桌上问我是否愿意加入瑞士百达。 你有没有花时间考虑? 没有,我非常高兴,当场就毫不犹豫地接受了。这当然也和我的成长环境有关。我的父亲是酒店经营者,他对如何提升服务品质倾注全部心力,对他而言,客户满意度始终是重中之重。这种非常清晰的价值观深深影响了我,让我一直能感受到那种积极的心态,而这对于建立良好的客户关系非常重要。 自 2024 年以来,你担任高级管理合伙人。这个角色的职责是什么? 作为合伙人,我们在相当大的程度上可以按照自己的偏好来塑造这个角色。对我来说,团队精神是关键——最重要的是团队。跟一个团队共事二十年,与只共事两年,感受完全不同。我们在合伙人层面上投入了大量时间。作为高级合伙人,我的职责是把所有人聚到桌前。我的六位同事,每个人都应该有同样的时间表达自己的观点并参与讨论。不论他们是否是相关领域的专家,我都希望听到每个人的想法。有时候我会直接问:“你刚才一直很安静,你对这件事怎么看?” 合伙人们是如何开会的? 我们在固定时间进行线下会议:周一、周四和周五,会在日内瓦总部的一间会议室里聚在一起。面对面交流非常重要,因为讨论不仅由言语塑造,同样也受到肢体语言、表情和姿态的影响。同样重要的是,我们的办公室都在同一层楼。另外,所有合伙人都必须居住在日内瓦或周边地区。我坚信,我们之间在物理距离上的接近,也是瑞士百达保持韧性和成功的因素之一。 另一条不成文规定是,管理合伙人必须始终以一致同意的方式作出决策。 实际上,我们不进行表决,没有举手投票。我们追求的是一个扎实的决策过程。我们会讨论、权衡各种选项,设法给系统“减压”,经过反复推敲,直到大家都对决策感到满意为止。 这样会放慢决策进程。 也许我们并不是最快做出决定的那一群人,但我们的选择经得起时间考验。我们花了几十年才决定在纽约开设办公室。曾经有一位合伙人说过:“只要我在的一天,我们就不会向美国扩张。”这自然会造成阻碍。但想法并不会消失,它们只是在静待,直到时机成熟。另外,根本不存在“100%正确”的决定。我们始终在倾听员工与客户的声音。作为所有者兼管理者,我们不断微调方向,精益求精。 在过去两个多世纪里,合伙制模式一次又一次地演变。最关键的变化是什么? 身为管理合伙人,我们始终在面临的一个问题是:如何在不让合伙制本身变成瓶颈的同时推动有机增长?对集团而言,一个非常重要的分水岭时刻是我们在 2006 年引入的“股权合伙人” (Equity Partners)的概念。如果没有这项变革,我们不会有今天的发展。我们现在有 42 位股权合伙人,按地区、业务线和年龄层广泛分布。作为公司共同所有者与品牌大使,他们会投入自有资本,但不拥有表决权。他们同时也是我们的“智囊团”。如果我们没有把更多责任下放给这个管理层,我们就不可能应对过去 20 年的增长。“管理合伙人+股权合伙人”的模式,让我们在一个既稳健又灵活的体系中运作。 你们如何应对当下的挑战? 我们以五年规划为框架,并于近期发布了“2030 宏愿(Ambition 2030)”。其中涵盖了将影响未来市场和行业的八大长期趋势,例如亚洲崛起、全球主权债务增加、地缘政治碎片化,以及网络安全和科技进步等议题。这些议题为整个集团提供战略框架。但同样地,没有任何东西是一成不变的。我们肯定会根据现实进行微调,而现实目前仍笼罩在不确定性之中。 日内瓦与百达家族 百达家族在日内瓦的渊源可以追溯到15世纪。作为学者、军官、政治家、神职人员、外交官和企业家,他们在数百年间塑造了这座城市。 Charles Pictet de Rochemont (1755–1824) 在推动日内瓦成为瑞士邦联第22个州的过程中发挥了关键作用,当时这座城市曾被法国军队占领并吞并。他还起草了 1815 年维也纳会议上列强承认瑞士永久中立地位的宣言。 Lucien Pictet (1864–1928) 与Paul Piccard共同创立了瑞士豪华与运动汽车制造商SAG,并生产了标志性的Pic-Pic车型。 Raoul Pictet (1846–1929) 是一位物理学家,他在低温物理领域开展研究,为制冷机器的生产铺平了道路。 百达家族有的支系已经断代,有的则延续至今。位于日内瓦的百达家族档案基金会 (Fondation des archives de la famille Pictet) 负责研究、整理和编目与家族历史相关的文件、图纸与肖像。2024年,百达家族家谱得以更新,将女性后代纳入其中。在1974年之前,家谱上只记载男性家族成员。 瑞士百达成立于1805年。其中一位创始人因膝下无子,便选择了其妻子的外甥作为继承人,于是Edouard Pictet (1813–1878) 于1841年成为合伙人。九代之后,百达铭(生于1973年)与百达朗(生于1979年)担任管理合伙人。 该金融机构专注于协助家族守护与增值财富,被视为家族办公室服务领域的先行者之一。集团在20个国家的31个办公地点雇用约5,500名员工。截至2025年12月31日,其管理或托管的资产规模约为8,130亿欧元。 跨越两个世纪的历史洪流,瑞士百达一直保持私人持有,由一种既原则坚定又悄然灵活的合伙制模式所引领。在接受德国领先的企业家家族杂志《wir-Magazin》的采访时,高级管理合伙人百达铭首次详细阐释了这一模式在实践中的运作方式。

August 7, 2026

Emmanuel Ugbo wechselt zu Paderborn BASKETS; Finales Puzzlestück im ProA-Kader

Emmanuel Ugbo wechselt zu Paderborn BASKETS; Finales Puzzlestück im ProA-Kader Nächster Neuzugang bei den Paderborn BASKETS: Power Forward Emmanuel Ugbo kommt vom Washington State College - Paderborn Baskets Die Paderborn BASKETS haben das zunächst finale Puzzlestück ihres ProA-Kaders für die Saison 2026 27 bekanntgegeben: Die Ostwestfalen verpflichteten mit Emmanuel Ugbo einen spielstarken Power Forward, der auf der 4er-Position für Stabilität sorgen soll. Der 23jährige gebürtige Niederländer – athletische 2,03 Meter groß und 111 Kilogramm schwer – spielte zuletzt für das Washington State College. Davor sammelte er drei Jahre lang Erfahrung in Deutschland bei der Porsche BBA Ludwigsburg und konnte in dieser Zeit auch erste Einsätze in der BBL bei den MHP Riesen Ludwigsburg verbuchen. ...

August 6, 2026

Zoox erhält erste kommerzielle US-Zulassung für speziell entwickeltes Robotaxi in Las Vegas; Kostenpflichtiger Betrieb startet in Las Vegas nächsten Monat

Zoox erhält erste kommerzielle US-Zulassung für speziell entwickeltes Robotaxi in Las Vegas; Kostenpflichtiger Betrieb startet in Las Vegas nächsten Monat Zoox erhält erste kommerzielle US-Zulassung für speziell entwickeltes Robotaxi Zoox erhält erste kommerzielle US-Zulassung für speziell entwickeltes Robotaxi Zoox hat von der US-Verkehrssicherheitsbehörde National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) die erste kommerzielle Ausnahmegenehmigung für ein speziell entwickeltes autonomes Robotaxi erhalten. Damit darf das Unternehmen seinen fahrerlosen Ride-Hailing-Dienst künftig kostenpflichtig anbieten und sieht einen wichtigen Meilenstein auf dem Weg zur kommerziellen Einführung autonomer Mobilitätsdienste. ...

August 6, 2026

Zoox receives first commercial exemption for purpose-built robotaxi in Las Vegas; paid service launch next month

Zoox receives first commercial exemption for purpose-built robotaxi in Las Vegas; paid service launch next month Zoox Receives First Commercial U.S. Approval for Purpose-Built Robotaxi Zoox Receives First Commercial U.S. Approval for Purpose-Built Robotaxi Zoox has received the first commercial exemption for a purpose-built autonomous robotaxi from the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). This allows the company to begin charging for its driverless ride-hailing service, marking a major milestone toward the commercial rollout of autonomous mobility services. ...

August 6, 2026

Hyperscalers spend on AI infrastructure globally; memory industry profits surge.

Hyperscalers spend on AI infrastructure globally; memory industry profits surge. August 2026: early signs of AI return on investment? August 2026: early signs of AI return on investment? Hyperscalers continue to spend, but the market is questioning the magnitude of the payoff from doing so. However, we are approaching a point where today’s investment should translate into materially stronger revenue growth. In December 2025, I wrote about what the market was looking for from the technology sector. Put simply, investors wanted evidence that the enormous investment being made in artificial intelligence (AI) was beginning to generate attractive returns. ...

August 6, 2026

AI-related stocks in the U.S. market have been volatile; Debt issuance to exceed $250B in 2026

AI-related stocks in the U.S. market have been volatile; Debt issuance to exceed $250B in 2026 Spotlight on technology: why have AI-related stocks been so volatile? Spotlight on technology: why have AI-related stocks been so volatile? Ongoing concerns about infrastructure spending, competition from low-cost models and speculative trading have all played a role. Yet periods of volatility are an inevitable part of the technology cycle and do not undermine the long-term investment case for AI. ...

August 6, 2026