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《蔡钰·商业参考2》胡时伟:下一代企业长什么样

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中国有一家做人工智能决策的公司名叫「第四范式」,最近我从它的联合创始人胡时伟那里听到了一个有意思的观点,胡时伟说:能够借助AI来辅助决策的企业,能够成为下一代企业。

当然了,他有这个判断,跟第四范式做的就是决策类人工智能服务有一定的关系。但胡时伟的逻辑当中确实有一些观点我觉得很值得分享给你。我直接展开。

 

 

胡时伟说,用AI来做决策,跟用人来做决策相比,有几个巨大的差异:

首先,AI做决策能够做到永不疲倦、极度理性,这是企业最值得向它借力的差异点。

今天的AI做决策是要依托于数据科学的。也就是用海量的计算单元,去理解海量的数据,然后再抽象出规律来指导行动。这就相当于同时借用很多人的大脑去接受很多的信息,来形成很多条的规则,用这样的集体智慧,再去跟所有的用户逐一匹配,个性化服务。换一个你熟悉的词,就叫千人千面。

AI借助数据形成的判断力未必能够高于一个CEO的经验和体感,但是它强就强在不知道疲倦,永远极度理性。

这有什么好处?我们举个例子。

第四范式有一个客户,是一个你很熟悉的白胡子老爷爷连锁快餐店,我们不方便提名字。这两年,你哪怕不点外卖,而是直接进到他们的门店里堂食,他们的店员也很少让你在柜台直接点餐了,都是鼓励你在手机上下单。为什么?因为,白胡子爷爷从2019年开始用第四范式来构建智能推荐点餐系统,这之后他们发现,借着系统做智能营销,线上的客单价能够升得比线下还高,而且还能够抵御疫情的冲击。

怎么实现的呢?比方说,一个客户要是在手机上点了汉堡和薯条,系统就会马上提示他说:你要是再加一对鸡翅会更实惠。

这种提示其实一点也不高深。如果他是在柜台点餐,要是换成有大局观的大区经理或者店长在旁边,可能也会马上给顾客这个建议。因为大区经理和店长都会知道,这个建议给出去之后能够三赢:顾客,获得一对价格优惠的烤鸡翅;门店,增加了销售额;品牌,积累了用户好感度。但事实上大区经理没空盯着每家门店,店长可能忙不过来,或者心情有点低落,柜台上接受点单的店员是最有机会提出这个建议的,但他不一定有这个动力,他想赶紧服务下一个客人。

而要是顾客在手机上的App或小程序里面点单,AI不管心情好不好都能够把这个建议给出去,顾客哪怕拒绝大家也没有损失,要是同意了皆大欢喜。

你看,这就等于借着AI,把大区经理和店长级别的决策能力,下沉到了店员的执行层。

这是AI决策的第一个优势,理性。

第二,AI加上互联网技术,‌‌可以让决策的依据和触达变得更及时。

这个及时是相对于传统的管理体系而言的。你想,一个传统的管理体系里面,上传下达要靠邮件、靠OA系统,哪怕你是靠微信,也会有时滞,对面的人可能这会儿没在看手机。但要是一个业务的决策点都是AI跟AI在沟通,那它的反应速度就可以压缩到几秒钟甚至几十毫秒。

这有什么意义呢?最简单的,金融系统反诈骗。王富贵要往吴小骗的账号里面转50万,而AI系统要是可以在转账过程当中,只花20毫秒就发现对方账户的交易信息、设备信息或者地址信息有可疑之处,那就有机会截断交易,或者召回钱款。

这是AI决策的第二个优势,更及时。

第三,AI的决策能力可以闭环进化,它的迭代周期比人和人类组织都要短,可以是按天甚至按分钟来计算。

也就是说,一个AI今天的决策水平还是小学生水平,要是它接触的数据量和训练量足够大,明天可能就是师祖的水平了。你肯定知道Alpha Go是怎么战胜人类最强围棋手们的,这个我们就不展开解释了。

所以,人机协同,可以帮助企业构建更好的管理决策体系。

 

 

但是,胡时伟又跟我说,会用AI的企业不一定都能够拿到船票,都能够成为下一代企业。

那到底怎么才算是下一代企业呢?胡时伟的标准是:上一代企业是靠少数天才来设计的产品和规则来服务某一类人,比如说乔布斯,而下一代企业,应该有能力用AI辅助自己做战略型决策,从而系统性地重构竞争力。

之所以提到「战略性决策」这个词儿,是因为在企业里面发生的决策通常分成三类:执行型决策、业务型决策和战略型决策。

像前面说的,决定要不要给面前的顾客推荐鸡翅只是执行型决策;而去决定明天要不要多准备500对鸡翅来防范疫情管控,这是业务型决策;而决定要不要做把业务重心从线下放到线上,从而跟对手形成竞争性差异,这个是战略型决策。

而当一个企业把AI用来辅助做战略型决策的时候,这种用法就不是简单的增加某个服务体验或者降本增效了,而是去推动系统性的变革。

怎么做呢?胡时伟说了一个方法,分成三步:

第一步,由企业的CEO来负责想清楚:自己在做的这门生意核心竞争点是什么,也就是自己应该构建什么样的核心竞争力。

比方说,消费互联网领域本质上竞争的是流量,商业零售银行行业,核心竞争的是高净值客户的数量。

第二步,仍然是要由CEO来负责想清楚:自己的企业想要突破哪一项常规资源瓶颈,来构建这个核心竞争力。

比如说一家银行,想要获得更多的高净值客户,那瓶颈可能是「服务能力」,也就是优质的银行客户经理不够多。那么,如果用AI去优化客户经理的能力,让两星的客户经理也能够像四星经理那样服务客户,那就能解决这个问题。

第三步,AI就可以开始介入了,来帮着追踪和确认哪些指标能够真正地构建核心竞争力。

我们在第一季讲过贝壳找房的经纪人协作网络ACN,胡时伟也曾经在这家公司负责过系统架构的搭建。

房产中介的能力和经验瓶颈在哪里呢?在于扎根本地的深度。这个行业的特点是地域性很强,北京、天津、上海各有各的政策,各有各的文化,各有各的人情关系,那一个人或者一家中介公司他的能力再强也很难驾驭全国所有社区的生意。

但贝壳的ACN网络做的事情就是把经纪人的能力拆解开来数字化、标准化。有的人擅长跟房源接触,有的人只擅长跟客源接触,有的人只擅长给房间拍照,还有的人可能只擅长打扫卫生。没关系,那就都只做自己擅长的这一件事,再由AI系统来把这些零碎的能力整合成一套完整的能力来服务购房者,完成交易之后,再按照利益分配机制,给每项能力去分配收益。这样一来,等于也是‌‌把整个平台的从业者能力方差给降低了,平台的中介们协同作战,效果就会大于没有这种协同网络的中介公司。

 

 

这是我想请你参考的,第四范式的联合创始人胡时伟,从AI决策角度给出的,企业用来做战略决策的一套思考方法论。哪怕你的公司暂时没有智能化转型的打算,他的这套思路你也可以当作参考。我们再念叨一遍:

第一, 想明白自己行业的核心竞争点;

第二, 问问自己,有什么资源或者能力瓶颈,限制了自己和同行获得更高的核心竞争力;

第三, 尝试各种办法,突破这个资源和能力的瓶颈。

胡时伟还有一个洞察非常有趣。他说,企业对智能化的思考应该先于数字化。

什么意思?就是先想智能化转型,再想数字化转型。先想明白你希望企业智能化之后,长什么样子,能够做到哪些事情,再用这个远期目标去倒推当前的数字化转型。而不是正着走,事无巨细地先做信息化、数字化,这样的操作能够帮你节约巨大的试错成本。

好,如果你的所在企业刚好也在尝试智能化转型,能不能请你讲一讲你们的行动方案和难点都是什么?期待你的留言。

再见。

股市有风险,投资需谨慎。
公司敞开聊,股票别瞎买。

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