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《智能商业》读后感作文

《智能商业》读后感作文

阿里巴巴首席军师曾鸣的力作，结合其在阿里巴巴和湖畔大学的思考，对未来的智能商业做了深入浅出的阐述。

其中驱动未来智能商业的DNA双螺旋：

网络协同和数据智能，非常贴切和本质的描述了未来商业的发展驱动力，值得深思。

作者还描述了未来的C2B商业模式，和适应新的商业模式的组织架构，即赋能型的组织管理架构，都是一种革新式的思维。

书中很多内容的启发很大，值得创业路上的同仁们认真阅读消化一番。

经典语句摘录：

1、3.0模式的创业者，如果你相信这是未来，那么需要做的只有勇往直前。

当然从0到0.1，到1，再到10，每一个坎儿都是巨大的挑战。

有一批人虽然相信3.0模式的未来，但或者觉得这个未来很遥远，或者觉得2.0模式目前利益巨大，希望能先抓住眼前的部分利益，再考虑3.0模式的事情。

这是一种很理想的想法，但是在实际中，当一个企业的大部分资源都投入到2.0模式时，其实很难再去吃3.0模式创业的苦。

所以当3.0模式的“浪”真正打起来的时候，往往只有那批专心致志，苦苦探索3.0模式的人，才能够快速奔跑起来。

2、简单说来，智能商业最重要的两个组成部分分别是网络协同与数据智能。

二者机制不同却相辅相成，网络协同推动数据智能发展的同时，数据智能也成为网络系统扩张不可或缺的助力，共同构成了智能商业的双螺旋。

就像我们的人类社会，这么多年以来，个体大脑的进化程度十分有限，但社会协同能力却迅猛发展，一日千里。

所以，所谓的人类文明，最关键的并不是每一个个体，而是整个社会日益增强的协同能力，这才是我们这个时代最大的优势。

所谓网络协同，指的是通过大规模、多角色的实时互动来解决特定问题。

所谓数据智能，本质就是机器取代人直接做决策，和传统的BI完全不同，这一点至关重要。

如今，大多数企业都会有BI部门，用来分析数据，提供决策支持；核心的服务人群是高层管理人员。

而数据智能强调的是运营决策直接由机器决定。

3、网络协同：

新经济范式革命

在互联网诞生40余年后，我们终于走到了万物互联时代的门口。

互联网最终的使命就是让任何人、任何物、甚至是任何时间，地点，都能够互联、互通、互动。

毫无疑问，这必将带来经济范式的又一次革命。

如果说农业时代自给自足、村社范围简单交换的经济范式可以用“点”来描述，那么“线”或许就是工业时代经济范式的典型意向——流水线、供应链、科层制。

到了万物互联的时代，新经济范式最根本的特质就是“网”——开放的网络结构、自由的多元协同、分布式的自组织体系。

我将这种新的经济范式称为“网络协同”。

在商业世界里，网络协同正在取代工业时代相对封闭的体系（例如传统的供应链体系），成为互联网时代的基本合作范式。

淘宝的发展，就是一个协同网络不断生长的过程。

淘宝带给社会的第一个价值是让开店的成本大幅度降低，互联网低成本加上免费开店的政策，使在传统行业下不可能开店的人成为淘宝店主。

卖米读后感供给端的封闭结构被淘宝打开，从而大大提高了供给端的整体供给能力。

如此一来，B端（企业端）提供的商品不仅丰富度大大提高，价格也比传统线下零售更有优势，差异化的服务也逐渐浮现，自然也带来消费端（C端）的福利提升。

于是，C端客户，尤其是大量未被传统零售覆盖到的C端客户蜂拥而至，不到几年的时间就形成了浪潮席卷之势，这种趋势又反向刺激了B端的几何级数扩张。

如此正向循环，淘宝自然出现了生态爆炸一般的繁荣。

需要说明的是，淘宝打败美国易贝的一个重要原因是，淘宝鼓励商家和消费者直接、充分地连接、互动，而易贝则在这方面无动于衷。

例如，旺旺使卖家和买家连接互动，评价让买家之间连接互动，帮派论坛则让卖家之间连接互动。

直连互动使卖家和买家的积极性与创造力被极大激发，网络扩张带来的效益被成倍放大。

支付宝的出现，本质上也是在促使直连互动更好地发生。

在中国的商业环境下，买卖双方互动必然面临信任缺失的问题，而支付宝解决了这个市场的信任问题，使这个双边市场变得更加繁荣。

“边界开放+直连互动”带来的创造力激发，首先体现在淘宝的网络扩张上。

各种新商品被卖家上线销售、各种新店也纷纷开张。

为了对更多的细分市场形成覆盖，淘宝不断拆分类目，甚至由各种奇特到无法归类的商品所形成的“其他”类目到今天都还是商品数最多的类目之一。

这种创造力激发，更体现在众多新角色的孕育上。

例如，当越来越多的店主开始希望自己的店铺页面更美观、更独特、更能吸引买家时，店铺装修市场随之出现。

专业的设计师、网页制作者在这个新生的双边市场上可以满足卖家的相应需求。

这样的新角色在淘宝上越来越多，淘宝客、ISV（独立软件开发商）、导购达人等都是很好的例子，快递、客服这些角色更是无须赘述。

例如，2010年随着宽带的发展，淘宝开始以图片销售为最主要的模式，自然就产生了海量的模特需求，淘女郎应需而生。

她们不是专业模特，但恰好满足了广大买家“看看衣服穿在普通人身上效果如何”的需求。

淘宝建立的在线模特市场，是几百万卖家和淘女郎的双边市场。

同时，海量的直连互动时常让更多的断点、坑洞、磕绊得以显现。

不过，它们既是直连互动的阻力，更是全新直连互动的机会。

这样的新角色，由直连互动激发生长，又促发新的直连互动，带来新的效率提升，从而营建出新的网络结构。

它们不是由淘宝规划出来的，但是一旦它们生长出来，淘宝往往迅速给予充分的鼓励，或建设新市场，或开发新工具，让这些新角色成长得更加茁壮。

所以如果说“双边市场的扩张”是淘宝早期的核心特征，那么，当这些新角色不断产生后，淘宝在第二个阶段的核心特征，就是从一个简单的双边市场演化成了一个复杂的多边市场，多元角色在其中相互协同表现得越来越充分，淘宝也越来越立体。

这个立体的淘宝还在继续演化，协同从商品买卖这个环节向广告、物流、供应链等众多环节进一步延展，更多的场景被网罗进来，更多元的协同在这一网络中发生。

比如，网络协同进一步扩展了物流，菜鸟网络就是阿里巴巴在这个领域最主要的存在，其全名是全国智能物流骨干网。

它连接所有物流公司、快递人员以及仓库，同样，它也是一个利用互联网分布式信息可以同步共享的结构，让所有人的商业信息在参与方之间可以适时、多方、多角度的互动沟通，而不需要中间人来计划和安排。

这一生态的力量进一步延伸到采购、批发，最终延展到整个供应链。

在淘宝做预售，并根据具体销售情况灵活地安排整个生产计划，实现小单多批、快速翻单的柔性生产，这样的情形已经在越来越多的生产制造厂家中发生。

在淘宝这张“网”上，已经密布了海量的“点”，它们就是在直连互动中的各个角色。

这些“点”由于巨大的规模经济，往往能提供性价比很高或者很独特的服务，这些服务又纵横交织成“线”，从而提供传统方式无法实现的更优质的服务。

每条“线”都是一个细分场景，都是一个独特的服务，这就是淘宝的海量卖家。

这些“点”和“线”，远看似乌合之众，排列分布几乎无规律可循，但实际上能聚散自如，召之即来，来即能战。

“点”的数量，从晨星寥落走向燎原之火，就是因为无数“点”与“线”构成的这张网，可以提供更好的客户价值，吸引更多的消费者，从而催生新的“点”或者新的“线”参与其中，形成良性循环。

也就是说，从稀疏的“点”开始连接，“点”与“点”互动，帮助“线”更好地服务用户，构成了今日星河灿烂、生机盎然的淘宝。

我们将在第10章讨论完整的“点——线——面——体”的战略框架。

在这里只需要指出，多点协作的开放平台，总体势能已经逐渐超过传统的交易线。

单独一个卖家的货物，可能还无法与传统大品牌商家媲美，但蚂蚁雄兵集合起来的势能——每天涌入数以亿计的客户，交易额以每分钟亿元为单位计算——这是任何一家线下零售商都无法想象的。

4、数据智能

无数据，不智能；无智能，不商业。

人工智能是一场技术革命，它必然会将越来越多的商业智能化。

未来数据智能将成为商业的基础，而智能商业也将成为数据时代的全新的商业范式。

在我看来，要想把数据智能融入具体商业，要做好三件事：

数据化、算法化和产品化

所谓数据化，不仅包括客户的经营数据，还有更多维度的数据被记录、分析和融入，构成了对于客户全方位的描摹。

数据化本质上市将一种现象转变为可量化形式的过程。

它来源于人类测量、记录和分析世界的渴望，是文明进步的基础。

维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼思·库克耶在《大数据时代》一书中队人类的数据化历史做了充满洞察的描述，“计量和记录一起促成了数据的诞生，它们是数据化最早的根基”。

算法化：

智能商业的引擎，而非工具

在商业语境下，算法就是一组反映了产品逻辑和市场机制的计算指令的集合。

完成了商业场景的数据化之后，算法就是提炼数据价值的思路，而DT时代的数据价值就是商业价值。

基于数据和算法，完成机器学习，实现人工智能。

第三次工业革命发展到今天，计算方法已经产生了从量变到质变的飞跃，可以说是数据时代最根本的特征。

产品化：

数据智能和商业场景的最终载体

智能商业的核心特征就是能主动地了解用户，通过学习不断提升用户体验。

而真正把用户、数据和算法创造性地连接起来的是“产品”，这也是互联网时代特别强调产品重要性的根本原因。

产品和数据、算法的互补作用可以形象地比喻成“端+云”。

“端”就是产品，是与用户完成个性化、实时、海量、低成本互动的端口，它不仅直接完成用户体验，同时使数据记录和用户反馈闭环得以发生，和“云”互动；而“云”则是数据聚合、算法计算的平台，它通过算法优化，更好地揣摩用户需求、提升用户体验。

作为“端”的产品：

产品设计直接影响用户体验

上传：

将“端”的行为数据向“云”反馈

下达：

将“云”的数据智能传递到“端”

一言以蔽之，数据化、算法化和产品化就是在反馈闭环中完成了智能商业的“三位一体”的

“活”数据的两层含义：

1）、数据是“活”的

活数据一定是始终在线且不断更新的，可以随时被使用

2）、数据需要被灵活使用

活数据在不断地被消化、处理，产生增值服务，同时又能产生更多的数据，形成数据回流

活数据的三大重要特征：

1）、全本记录，而非样本抽查

2）、先有数据，后有洞察

3）、数据就是决策

以上三大特征结合在一起，也就形成了反馈闭环的概念。

只有活数据，才能让整个反馈闭环顺畅运作。

你跑业务的时候自然会产生数据，这些数据会被自动、全部地记录下来，然后经过算法处理直接形成决策，用以指导你的业务，并通过客户反馈不断地优化你的决策。

如此一来，整个企业的业务发展就走上了反馈闭环的正向循环，也就是走上了智能商业的发展道路。

如果从“活数据”的角度来考虑商业运营的话，感受便会很不一样。

现在有很多人一听到“大数据”这个词，就会觉得和自己没有太大的关系——“我就是个小公司，数据量也不大，你们讲的那一套理念跟我没有任何直接关系”。

但是，如果从“活”数据的角度去思考，你会明白数据量的大小只是个相对的概念。

如果让数据成为你业务中的自然组成部分，让机器成为你决策中的一个环节，你的商业行为就会走入智能化的快车道。

企业智能化=在线化+自动化

产品提供反馈闭环，数据作为原料，交给算法去处理，三位一体，你的业务就变成了一个智能业务，你的商业有了数据智能这一核心引擎，你就能跑在竞争对手之前。

能否做到这些，决定着未来大部分企业的生死，如今国内有很多优秀的企业已经先行一步。

1）、核心业务在线化

2）、业务环节自动化

5、智能商业的特征：

向精准升维

新旧商业的区别，在于精准。

精准，就是精确和准确，分别对应着网络协同和数据智能。

服务想要做到精确和准确，就需要不断地互动，不断地迭代优化，通过数据智能不断加深对用户的理解。

未来的社会必然会向服务型转变，而那些无法为用户提供精准服务的企业，则很快会被淘汰。

“精”+“准”是未来商业的核心要求

精确：

通过网络协同，实现降维打击

从工业时代到数据时代，无论是基本逻辑还是指导思想都在发生着变化。

工业时代要解决供给不足的问题，让大家都能用得起，所以它的核心就是标准化，只有标准化才能进行流水线生产，实现大规模和低成本。

由于中国中产阶层的不断扩大，消费需求的日益增加，产能需求进一步扩大，对标准化又提出了更高的要求。

这个正向循环的整体逻辑是线性的，以控制为核心。

精确的系统一定要能有效控制：

一旦失控，整个系统就面临崩溃的局面。

然而进入互联网时代之后，一切都发生了变化。

新时代对企业的要求是一切以客户为中心，以C端为中心，C2B模式成为主流。

这种模式强调个性化和差异化，追求的是价值而非成本。

由于供给过剩，商家必须强调将给客户带来何种额外价值，客户才会愿意为此买单。

因此互联网时代强调的是网络和社会化协同，看重的是自组织增长，这是一种生态思路、网络思路和演化思路。

准确：

数据智能的背后，是商业逻辑的根本改变

中国在赶超了40年之后，近几年也出现了产能严重过剩的情况，大部分标准化产品的竞争都无比激烈，因为标准化产品的市场已经饱和了。

未来竞争的核心，将从满足显性的标准化需求变成挖掘潜在的个性化需求。

如何挖掘潜在需求，才能实现最高效率？

如果让人和一个个用户不断地进行互动，看他们到底想要什么，这是一种成本很高的方法。

就像做所谓的定制化服装一样，要人跟人之间发生很多次的反复互动才能达到目的，性价比非常低。

如果这种场景想要普遍化，最终还是要靠我们讲到的数据智能。

你先要建立起一个有效的产品通道，将商家跟潜在的客户联结起来，再通过各种各样的方法去试探客户的反馈。

最终双方动态的匹配形成某个时间节点的最优服务，而这个服务又会随着用户的需求不断演化。

想要完成这个目标，唯一的方法是通过持续的互动进行产品的迭代和优化，光靠人力注定无法完成，背后需要数据智能引擎的支撑。

只有机器决策取代人力决策，才能在足够短的时间内快速学习，提升和逼近可能的潜在需求，这样得出的判断才是准确的。

用工业时代的思想无法企及准确这一高度，只有用数据时代的思想，人们才能用渐进的方法来快速迭代、试探。

其实这种试探是双方的，只有经过多次的摸索、互动，最后才能找到一个当时足够满意的服务。

所谓机器智能，就是用最笨的方法做出最聪明的结果，这是第一步。

智能化的第二步一定是自动化，就是直接让机器做决策。