62 智能商务智能商业时代的挑战.docx

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62智能商务智能商业时代的挑战

【智能商务】智能商业时代的挑战

微信号ai-cps

功能引见OT技术（工艺+精益+自动化+机器人）和IT技术（云计算+大数据+物联网+人工智能）深度融合，在场景中构建：

形态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的机器智能认知系统，实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新制造的产业互联生态链。

2020-06-21原文

收录于话题

以下文章来源于ThoughtWorks商业洞见，作者吴俊宏

ThoughtWorks商业洞见

Thoughtworks商业洞见，与你一起见证科技驱动的商业变革。

从变革领导力到平台组织管理，从顺应性战略到创新管理，从产品创新设计到产品运营实践，从灵敏组织到生气文化，用实践案例故事来供应商业变革的全方位深度洞察。

摘要：

物联网、大数据、人工智能、云计算、区块链等技术的进展，商业将进入智能化时代。

这意味着很多的业务升级和转型机会，但能否抓住这个机会，则依靠于企业对智能商业时代的商业环境和竞争态势的精确     推断，以及足够的竞争力支撑。

原创：

吴俊宏ThoughtWorks商业洞见

随着物联网、大数据、人工智能、云计算、区块链等技术的进展，商业将进入智能化时代。

智能商业将给企业带来很多业务升级和转型机会，但是并不是每个企业都能从中获益。

假如对智能商业时代的商业环境和竞争态势没有精确     的推断，企业内部没有足够的竞争力支撑，反而是企业没落的开头。

1智能商业时代的竞争态势

1.1生态系统的竞争

图1生态系统的竞争

过去企业在战略上强调竞争优势，通过不断强化核心竞争力，扩大规模效应，以供应低成本产品、差异化的服务；但是在智能商业时代，企业还需要进展本身的生态优势，利用生态网络的放大效应和协同效应，供应一体化的产品和服务。

Gartner调研数据显示，中国有61%的企业已经参与别人的生态系统或自建生态系统。

比如阿里和腾讯之间的竞争，不是淘宝和微信这两个产品的竞争，而是围绕电商买卖与围绕社交构成的两个生态系统之间，在零售、消遣、出行、旅游、金融、物流、社交、电商、云计算等多领域、全方位的生态竞争。

将来不再是产品之间、企业之间或者产业链之间的竞争，而是企业连接构成的生态系统之间的竞争。

1.2数据的竞争

过去，数据的用途和价值比较单纯，只是作为企业或组织生产运营过程中的“副产物”。

随着数据不断积累，运营环境的简单化，企业开头发掘数据的新用途。

利用数据，企业能在将来获得更大的经济收益。

企业需要对数据进行资产化管理，通过数据建模分析，挖掘内部和外部数据所包含的信息，进行精准营销、产品优化、服务改善等。

数据从“副产物”，转变为运营和决策过程的“新矿藏”。

实现数据驱动的智能决策，不只可以给客户供应智能化的产品和服务，还可以提高企业商业决策的效率和质量，制定愈加行之无效的战略。

据IDC的争辩报告估计，从2013到2020年，全球数字信息将以每两年翻一番的速度，从2013年的4.4ZB增长到44ZB，总规模增长10倍。

MIT数字商业中心联合麦肯锡商业技术部、沃顿商学院对北美330家上市公司高管进行大数据与业绩的争辩表明，“运用大数据做决策的那些行业前三名企业，比其竞争对手在产能上高5%，利润上高6%”。

比如Google不只存储了网页数据，还存储用户搜索时间、内容和方式。

基于这些海量的页面数据和用户行为数据，Google可以优化广告排序，制定广告的投放策略，实现广告的精准投放，将搜索流量转化为盈利模式。

依据Google的母公司Alphabet发布的2018财年第三季度财报，第三季总收入337.4亿美元，其中广告业务占总收入的85.8%，达到289.5亿美元，总比增长20%。

收集和使用数据的力量，将是将来企业核心的竞争力之一。

1.3用户体验的竞争

图2用户体验的竞争

过去企业只关注效率，注重流程。

由于只要价值链的各项流程都高效运作，才能保证低成本，构成价格壁垒。

但是流程的高效，只能挂念企业实现“节流”，无法实现“开源”。

企业的利润最终还是来自于客户。

Oracle使用软件协会曾公布一份针对电子商务的调查数据：

57%的用户在体验格外差的时候会完全放弃整个处理过程，26%的用户将会转到竞争对手的网站。

产品和服务的用户体验是将来企业竞争力的重要一环。

比如iPhone之所以在一经面世，就惹起消费者的吵闹追捧，其重要的缘由是它将手机的用户体验做到了极致。

简约的产品设计，简约的用户界面，听音乐、上网、拍照、打电话、玩玩耍，只需要屏幕轻点一两下即可，给用户带来了一种全新的体验。

用户体验，将是影响企业保持客户和猎取客户的重要要素之一。

2企业内部的制约瓶颈

∙陈旧简单的IT系统降低了响应力

在过去十几年，很多企业都实施了ERP等大型软件，将管理、生产、库存、选购、物流和财务进行了集成，从而提高运转效率，节省企业成本，添加企业竞争力。

但是ERP关注的是企业内部，很少关注企业外部供应商和合作伙伴的协作，构成相对封闭的企业IT体系。

随着企业生态合作的扩大，原有陈旧、简单的IT系统难以快速应对生态的变化，导致企业应对变化的响应力降低。

∙烟囱式建设模式导致信息孤岛的构成

企业晚期按项目制或“烟囱式”来建设IT系统。

这些IT系统所接受的技术、数据规范、运转环境都有可能不同，就像在企业内部树立一座座相互孤立的“烟囱”，导致业务和数据的隔离、资源不能共享，运维成本和简单度高，构成信息孤岛。

∙客户体验过时导致客户流失和获新困难

客户体验是指“客户与企业和品牌之间的全部互动，不只仅是指某个时点的互动，而是指作为该企业客户的整个周期的互动”。

良好的客户体验可以吸引和留住客户，鼓舞客户加深与企业的关系，购买更多产品和服务，最终添加客户的忠实度。

企业的产品操作简单，服务低效，正不断地降低客户的忠实度，导致客户的流失。

3智能商业时代的企业战略

为了应对智能商业时代的生态、数据和用户体验竞争，提高企业的全体竞争力，智能生态战略的全体目标是：

1.充分运用技术、用户、合作伙伴等生态要素，以顺应市场和用户的变化，构成生态优势；

2.集中管理和利用企业外部和内部的数据，实现企业智能化；

3.提高企业响应力和优化产品和服务的客户体验，保持和猎取更多客户。

假如将来企业是一艘宇宙飞船，那么信息资产就是飞船的动力系统——发动机，运营管理则是飞船的主体——船身，用户体验和业务规划则是飞船的左右机翼。

图3智能生态企业

3.1飞船的发动机——信息资产

信息资产是指企业所拥有的信息系统、业务学问、数据和基础设备力量等，是给宇宙飞船供应动力的发动机，而业务服务化和数据资产化是提高发动机动力的无效举措。

图4智能生态企业-信息资产

∙业务服务化

从业务角度而言，服务是指一个独立对外供应可反复业务力量的规律单元。

独立，是指一个服务不受外界影响完成服务本身的规律处理，具有高度自治性。

可反复，是指同样的输入，服务总是会得到相同的结果，即服务本身是无形态的。

而业务服务化就是将企业内部拆分为若干个相互关联的业务服务。

业务服务化对于提高竞争力有重要作用。

企业实施业务服务化后，得到一系列标准化和可复用的服务。

这些服务与上层的业务流和具体环境无关，所以可以很快速机警地运用到新的业务流程和商业环境，削减定制化开发的投入，加快了产品和服务的交付速度，从而提高整个组织的响应力和灵敏度。

像Google、Netflix、Amazon、PayPal等大型互联网企业很早就开头将其内部系统拆分为多个服务，以应对市场和客户需求的变化和不断增长的访问量。

国际领先银行也开头纷纷参照这些互联网企业，其中，荷兰国际集团（ING）就是成功的案例。

ING是一家植根于荷兰的全球化金融机构，拥有员工113,000人，在全球50个国家为6千多万客户供应银行、保险及资产管理服务。

在2014年，ING完成了系统的服务化和迁移，降低其内部使用和基础架构的耦合度，得到愈加独立和机警的业务服务。

产品和服务的交付速度比以往都快，推出市场的速度提高了50%。

新功能从概念的产生到最终的交付，也只需要短短的5周。

业务服务不只可以用于企业内部，还可以开放到给第三方企业使用，这样可以加强与其他企业的协同，提高企业的生态参与度，有助于融入生态圈或者围绕企业打造本人的生态圈。

例如星展银行（DBS）、花旗银行（Citibank）、西班牙对外银行（BBVA）等领先银行纷纷开展生态银行和开放银行的规划，打造API平台对外开放服务，通过金融科技，提前占据与客户交互的场景，打造生态圈。

∙数据资产化

资产是指由企业过去的买卖或事项构成的、由企业拥有或者把握的、预期会给企业带来经济利益的资源。

企业全部的业务数据、业务文档、合同、设计图纸都属于数据资产。

数据资产化，就是将企业记录的数据转化为可以产生预期经济效益的资产，其核心特性就是可变现。

图5数据资产化

内部变现：

数据通过作用于现有产品，对产品运营过程产生的数据进行收集、分析，用于产品本身的运营决策、用户体验提升，从而提高产品的收益，给企业产生更大的经济效益。

据争辩估算，大数据技术可挂念银即将交叉销售业务量提升10%-30%，信贷成本下降10%-15%，后台运营成本降低20%-25%。

外部变现：

外部变现的方式，一般是很难评估数据实际的价值。

在合法合规的情况下，让数据以各种方式买卖，可以给企业带来直接的经济效益，例如租售原始数据，供应数据整合、分析、报表等数据服务。

例如西班牙对外银行（BBVA）在2014年2月份成立了一家名为BBVADATA&ANALYTICS（D&A）的大数据公司，期望通过数据科学和技术，为银行制造价值。

截止于2017年，D&A进行了40个数据项目，其中27个已经开头有财务报答；开发了商业化旗舰版数据产品Commerce360，并推向西班牙、墨西哥和哥伦比亚市场；获得多个学术界奖项，得到媒体和大众的认同。

正是由于D&A取得巨大的成功，BBVA将其视为数字化转型的关键资产。

3.2飞船的主体——运营管理

运营管理，次要包括将无形资产转化为客户和财务成果等无形价值的流程，是宇宙飞船的主体部分，连接和协调发动机与机翼，使飞船作为一个全体前进。

流程自动化、决策智能化、体验一体化和创新协同化是优化和添加飞船主体力量的无效举措。

其中，流程自动化和决策智能化是智能生态企业的核心运营管理力量。

图6智能生态企业-运营管理

∙流程自动化

目前，流程自动化最常见的类型是机器人流程自动化（RoboticProcessAutomation，RPA）。

依据“机器人流程自动化和人工智能协会（IRPAAI）”的定义：

“机器人流程自动化（RPA）是一种技术使用模式，使计算机软件或者‘机器人’能够捕获并解释现有使用，从而能够处理事务、操作数据、触发响应以及与其他数字系统进行通信”。

RPA常用的场景有IT、财务、选购等内部流程自动化。

企业经过业务服务化和数据资产化后，就可以将RPA运用到业务服务和数据资产之上，实现业务的自动化和高响应，提高效率、大幅度降低运营成本。

据争辩预估，有42%的财务活动通过接受成熟的技术可实现全自动化，还有19%可实现近全自动化。

澳新银行运用RPA，成本平均降低达到40%，巴克莱银行的财务部门使用RPA实现坏账预备金流程的自动化，每年节省将近1亿美元。

RPA当前普遍使用场景是基于结构化数据和基于规律规章的场景，随着技术的成熟，进一步是更简单的非结构化数据流程的自动化及智能化的端到端流程自动化。

∙决策智能化

决策智能化，指在大数据和自动化的基础，构建大数据分析、机器学习的力量，使得企业对于数据的使用不再是简约的汇总，而是能产出洞察的深化分析，然后基于洞察作出组织、流程和人员力量方面的评估和改善，真正实现“感知—洞察—评估—响应”闭环的顺当运作与循环提升。

这样，企业对本身运营进展就可以实现多维度分析和智能决策，从业务驱动转