比爾．蓋茲（Bill Gates）曾說「金融服務是必要的，但銀行卻未必！ 」金融科技（FinTech）正在重塑並創新金融服務模式，所運用的技術眾多，包括人工智慧與機器學習、區塊鏈、雲端運算、資訊安全、自然語言處理與對話機器人、網路爬蟲等。這些技術主要應用在兩方面： 一、讓現有的金融服務更有效率、成本更低、或是準確度更高； 二、創造新產品、新服務、新通路，或是新市場。《哈佛商業評論全球繁體中文版》有六篇文章從不同角度，探討金融科技帶來的各種衝擊。本導讀引導讀者深入閱讀並思考相關議題，幫助讀者掌握金融科技的重要發展趨勢。
2010年代的人工智慧突破，在於各種視覺科技，到了2020年，人工智慧或許可以在創意工作上大有可為，進入語言的領域。OpenAI公司開發的GPT-3，是一種「生成式預先訓練轉化器」，能學習文本當中各個字詞之間的脈絡關係，進行撰寫文稿與樂譜之類的活動，甚至將自然語言轉化為程式語言，進行程式編寫。這將徹底改變各種行業與職能的生態，領導人應著手準備迎接這波變革。
早在新冠肺炎疫情爆發前，就有企業以虛擬實境技術進行員工教育訓練，然而，隨著這項技術益發成熟普遍，對教育訓練的運用也就更廣泛，尤其是這次疫情爆發後，更加速傳統訓練替代方案的需求。本文從三種訓練面向探討：實體程序、對話的「軟性技能」、公司文化。從實際個案中可見，虛擬實境技術會帶來更高的效率，極可能成為未來的趨勢。
許多研究預測，到了2030年底，量子運算將是規模達價值數十億美元的產業，但量子是一種極不穩定的粒子，這種特殊的物理特性，為我們的技術應用提供許多新的可能性，像是加密技術、藥物開發，以及原物料分子設計的模擬。這一切並不是科幻小說，而是我們實際上正在前往的未來，企業領導人應擬定適當的策略，從現在開始，就為量子運算革命做好準備。
2020年12月，美國聯邦政府提出重大訴訟控告臉書，這個指標性案例，反映美國兩黨都愈來愈重視科技巨頭造成的資安與反壟斷等議題。隨著拜登團隊即將入主白宮，在相關的科技法規政策方面，可能會特別關注以下四個領域：資料隱私、演算法透明度、反壟斷政策、內容管制與法律責任。在自由市場交易與不斷演變的科技與政治現實之間，有必要取得平衡。
當愈來愈多產品和流程使用以機器學習為基礎的人工智慧時，風險也隨之而來。企業主管和董事會該如何善用機器學習，並管理風險？
技術的進步，帶來行銷方式的革新，然而，許多企業依舊無法掌握全新的行銷角色，讓績效管理變得複雜。本文提出六大價值領域與72種行銷能力，協助領導人以更結構化的方式，校準行銷策略，為公司與顧客創造更多價值。
《哈佛商業評論》Podcast頻道〈加速觀點〉，主持人雅齊．阿札爾（Azeem Azhar）專訪台灣第一位負責數位事務的政務委員唐鳳，她說明台灣如何善用網際網路，做為促進公民參與、對話和凝聚共識的空間。以下是訪談摘要：
