随着物联网、大数据、人工智能、云计算、区块链等技术的发展,商业将进入智能化时代。
智能商业将给企业带来许多业务升级和转型机会,但并不是每个企业都能从中获益。如果对智能商业时代的商业环境和竞争态势没有准确的判断,企业内部没有足够的竞争力支撑,反而是企业没落的开始。
智能商业时代的竞争态势
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,以提供低成本产品、差异化的服务;但是在智能商业时代,企业还需要发展自身的生态优势,利用生态网络的放大效应和协同效应,提供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,而是围绕电商交易与围绕社交形成的两个生态系统之间,在零售、娱乐、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。未来不再是产品之间、企业之间或者产业链之间的竞争,而是企业连接形成的生态系统之间的竞争。
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经营过程中的“副产物”。随着数据不断积累,运营环境的复杂化,企业开始发掘数据的新用途。利用数据,企业能在未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蕴含的信息,进行精准营销、产品优化、服务改善等。数据从“副产物”,转变为经营和决策过程的“新矿藏”。实现数据驱动的智能决策,不仅可以给客户提供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,制定更加行之有效的战略。
据IDC的研究报告预计,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研究表明,“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不仅存储了网页数据,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。根据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%。收集和使用数据的能力,将是未来企业核心的竞争力之一。
3,用户体验的竞争
过去企业只关注效率,重视流程。因为只有价值链的各项流程都高效运作,才能保证低成本,形成价格壁垒。但是流程的高效,只能帮助企业实现“节流”,无法实现“开源”。企业的利润最终还是来自于客户。
Oracle应用软件协会曾公布一份针对电子商务的调查数据:57%的用户在体验非常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未来企业竞争力的重要一环。
比如iPhone之所以在一经面世,就引起消费者的热烈追捧,其重要的原因是它将手机的用户体验做到了极致。简洁的产品设计,简单的用户界面,听音乐、上网、拍照、打电话、玩游戏,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获取客户的重要因素之一。
企业内部的制约瓶颈
1,陈旧复杂的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、采购、物流和财务进行了集成,从而提高运行效率,节约企业成本,增加企业竞争力。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,形成相对封闭的企业IT体系。随着企业生态合作的扩大,原有陈旧、复杂的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。
2,烟囱式建设模式导致信息孤岛的形成
企业早期按项目制或“烟囱式”来建设IT系统。这些IT系统所采用的技术、数据规范、运行环境都有可能不同,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,运维成本和复杂度高,形成信息孤岛。
3,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所有互动,不仅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, 鼓励客户加深与企业的关系,购买更多产品和服务,最终增强客户的忠诚度。企业的产品操作复杂,服务低效,正不断地降低客户的忠诚度,导致客户的流失。
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,提高企业的整体竞争力,智能生态战略的整体目标是:充分运用技术、用户、合作伙伴等生态要素,以适应市场和用户的变化,形成生态优势;集中管理和利用企业外部和内部的数据,实现企业智能化;提高企业响应力和优化产品和服务的客户体验,保持和获取更多客户。
如果未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。
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、业务知识、数据和基础设施能力等,是给宇宙飞船提供动力的发动机,而业务服务化和数据资产化是提高发动机动力的有效举措。
(1)业务服务化
从业务角度而言,服务是指一个独立对外提供可重复业务能力的逻辑单元。独立,是指一个服务不受外界影响完成服务自身的逻辑处理,具有高度自治性。可重复,是指同样的输入,服务总是会得到相同的结果,即服务本身是无状态的。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,所以可以很快速灵活地运用到新的业务流程和商业环境,减少定制化开发的投入,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敏捷度。
像Google、Netflix、Amazon、PayPal等大型互联网企业很早就开始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。国际领先银行也开始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113000人,在全球50个国家为6千多万客户提供银行、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,降低其内部应用和基础架构的耦合度,得到更加独立和灵活的业务服务。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。
业务服务不仅可以用于企业内部,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自己的生态圈。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布局,打造API平台对外开放服务,通过金融科技,提前占领与客户交互的场景,打造生态圈。
(2)数据资产化
资产是指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。企业所有的业务数据、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。
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,用于产品自身的运营决策、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。据研究估算,大数据技术可帮助银行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,让数据以各种方式交易,可以给企业带来直接的经济效益,例如租售原始数据,提供数据整合、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BBVA DATA & ANALYTICS(D&A)的大数据公司,希望通过数据科学和技术,为银行创造价值。截止到2017年,D&A进行了40个数据项目,其中27个已经开始有财务回报;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。正是因为D&A取得巨大的成功,BBVA将其视为数字化转型的关键资产。
2,飞船的主体——运营管理
运营管理,主要包括将无形资产转化为客户和财务成果等有形价值的流程,是宇宙飞船的主体部分,连接和协调发动机与机翼,使飞船作为一个整体前进。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增强飞船主体能力的有效举措。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能力。
(1)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(Robotic Process Automation,RPA)。根据“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) 是一种技术应用模式,使计算机软件或者‘机器人’能够捕获并解释现有应用,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、采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。据研究预估,有42%的财务活动通过采用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实现坏账准备金流程的自动化,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逻辑规则的场景,随着技术的成熟,进一步是更复杂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。
(2)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、机器学习的能力,使得企业对于数据的使用不再是简单的汇总,而是能深入分析,然后基于洞察作出组织、流程和人员能力方面的评估和改善,真正实现“感知—洞察—评估—响应”闭环的顺利运作与循环提升。这样,企业对自身经营发展就可以实现多维度分析和智能决策,从业务驱动转变为数据驱动。
以蚂蚁金服为例,蚂蚁金服通过商业场景的数据化积累丰富和准确的贷款者信息,然后运用算法模型对每一名贷款者进行信用打分,最后根据信用打分来决策是否贷款。这样的贷款审批方式,使得蚂蚁金服不需要信贷经理,几秒钟内就可以完成一笔自动审批,而且业务违约率约为1%,远远低于世界银行2016年估计的世界平均水平4%。
澳大利亚的一家银行,也通过模型来实现营业网点运营的智能决策。他们通过建立网点定位模型,分析出市场和地点对不同类型服务的需求,然后基于分析得出的洞察,决定开设、调整或关闭网点,最终将网点的数量减少25%~30%,预计净成本节省达1亿美元,而且还能提高整体的业务量,并利用模型继续网点的持续优化。
(3)体验一体化
一体化,是指使分散而又相互联系的单元或运作方式组合成为一个协调的整体。体验一体化,强调的是企业的产品和服务应保持简约性和一致性,避免孤岛式产品链模式,使用户可以极大便利地体验到跨系统和产品的功能,真正地以用户为中心。
例如荷兰的ING银行,推进泛欧一体化银行平台,大幅改善客户体验,2017年与2013年相比收入增长14%;澳大利亚联邦银行2017年的发展战略目标为“打造简单而优质的银行”,通过三大数字化战略举措,提升服务效率和客户体验。两年间,数字客户增长25%,其中移动端增速达44%,突破1700万人,数字化销售渗透率更达到了28%,而两年前该比率仅为10%。
(4)创新协同化
协同创新指企业内部或企业之间围绕人才、资本、信息、技术的分享机制,进行多方位交流,多样化协作,使创新资源和要素能突破主体间的壁垒,充分释放而实现深度合作。智能生态企业的协同创新,能将自身与合作伙伴的优势结合起来,形成协同效应,使得整体的经营表现和竞争力都优于原有各个企业单独经营之和。协同生态创新可以是产业上下游的深度协同创新,也可以是跨产业的广度协同创新,甚至是深度和广度兼顾的全面协同创新。深度协同创新能加强企业在产业链的影响力和竞争力,而广度协同创新则增加企业的多元性,避免行业同质化竞争。
余额宝就是广度协同创新的例子。余额宝是电子商务巨头阿里巴巴集团和天弘基金合作推出的以支付宝为平台,由天弘基金公司进行销售的一款互联网货币市场基金。一经推出就引发全民抢购,上线短短半年时间,就吸收了5000亿人民币的巨额资金,成为中国单一规模最大的金融产品,而天弘基金也凭借着余额宝一举成为中国最大的基金。
3,飞船的机翼——客户体验和业务规划
客户体验,主要描述了针对目标客户群的价值主张。业务规划,主要描述了企业的有形价值。用户体验和业务规划作为宇宙飞船的左右机翼,能给飞船提供足够的升力。
(1)差异化
这里的差异化有两层含义,一是企业之间的差异化,主要指企业在顾客广泛重视的某些方面,力求与竞争对手有区别;另外一层是客户之间的差异化,即个性化。差异化使企业的产品和服务有别于同类竞品,每个客户都有不同的体验,提高企业产品和服务的竞争力,获取更多客户,扩大财务收入。
(2)一体化
一体化,指企业充分利用自己在产品、技术、市场上的优势,通过与外部合作伙伴协同合作,使企业不断向深度和广度发展。企业与外部合作伙伴协同合作,充分利用外部资源的同时,也提高自身资产的利用率,给客户提供一体化、全方位的产品和服务,改善现有客户盈利性。
(3)智能化
智能化,指企业具备智能属性,能主动地去了解客户,通过学习和分析不断提高用户体验、运营效率和决策质量,从而降低企业成本,改善现有客户盈利性。
(4)高响应
高响应,指企业面对多变的市场、业务和客户需求,能快速做出响应。这意味着企业能快速感知变化,积极调动内外部资源,不断创新和满意客户需求,保持和获得更多客户,以扩大财务收入、改善现有客户盈利性。
例如荷兰ING银行在面对日益严峻的形势下,决定进行敏捷组织的转型,将IT、研发、产品管理和营销等固有的部门壁垒打散,重新组建为“敏捷小分队”并通过敏捷管理模式进行项目的开发,大大地提高了产品交付速度,以应对市场和客户需求的变化。
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(作者吴俊宏是ThoughtWorks公司资深架构师。)
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