我们已经错过很多,不能再掉队了!
来源: | 来源:谷来丰 笔记侠 | 发布时间: 2020-03-03 | 63 次浏览 | 分享到:

内容来源2019年12月12日,在上海交通大学海外教育学院主办的以“思辨.有为”为主题的2019年度中国最佳企业大学排行榜颁奖盛典暨第九届中国企业大学发展论坛上,上海交通大学海外教育学院副院长 谷来丰进行了以“数字经济与数字化”为主题的精彩分享。笔记侠作为合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。

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第 4553 篇深度好文:9615 字 | 15 分钟阅读

完整笔记•数字经济

本文优质度:★★ ★ ★ ★+口感:碳烤咖啡

笔记君邀您,阅读前先思考:

  • 关于数字经济,你了解多少?

  • 数字经济的作用为什么总是被低估?

  • 进行数字化转型,如何入手?

大家好,今天我分享的主题是“数字经济与数字化”。

一、数字经济

1.到底什么是数字经济?

关于“到底什么是数字经济”,我查了很多定义,最后选出了一个我自己比较认同的观点:数字经济指的是一个经济系统,在这个系统当中,数字技术被广泛使用,由此带来整个经济环境和经济活动的根本变化。

那么,数字经济现在重要不重要?我的答案是非常重要。

有趣的是,今年世界互联网大会,不再把互联网当成重点,而是把数字经济当成重点。这一点让我觉得非常意外,不过也在情理之中。

数字经济在中国发展到什么程度了?

我看了一个统计,统计显示在2018年时有1/3的GDP的含量,都是数字经济带来的,总量已经达到了31万亿。另外,从2002年到2018年这16年间,数字经济的量增长了208倍,今后它的发展速度还是会飞跃式地向前。

按照我们国家的统计,数字经济被分成两部分:数字产业化和产业数字化。

前者包括一些造IT产品的、做软件的、做互联网的,在整个的数字经济当中大概占20%;后者占比较大,达80%。

二、数字经济的作用被低估?

关于数字经济,很多专家都有一个共同观点:

数字经济虽然发展那么快,但它的作用依然被低估了,它的能量事实上比统计的数字还要大。

为什么呢?我也看了一些资料,进行了思考,整理出以下4点:

1.数字经济虽然含量不大,但成功企业多为平台机构

平台机构从信息方面几乎统治着中国所有产业,包括所有的经济行为,还包括社会行为。

比如微信,微信里的东西如果放在统计里边,它不会很大,但是如果9亿人都在用这个APP,那就非常吓人了。现今,微信已经改变了我们整个社会生活。

2.数字化的发展,很大程度上推动了智能化的发展

这一轮的AI发展完全取决于大数据的发展。正是因为有了大数据,有了好的算法,再加上模式学习,才把AI从人工智障变成人工智能。

可以说,我们国家各方面人工智能技术发展快速的重要原因就是:大数据,以及我们的经济在数字化方面发展快速。

另外,在全世界非常有影响力的paper(论文)里边,有31万篇是中国人写的,有30万篇是美国人写的。

从比例上来说,我们国家在研究方面,人工智能占比已经是世界最大的了。但是,最高端的那些人才、技术,还是在美国。

所以,如果随着数字经济不断向前发展,我们将会有更多的数据,我们的人工智能就会随之得到一个极大的提升,进而促进综合国力方面的提升。

3.企业建立起各异的神经系统

随着数字化的推进,企业建立起各异的神经系统。

过去,企业做出各种决策总是依靠经验来进行判断,现在变成了数据分析加上算法来判断,企业的效益、客户满意度与客户体验都得到了很大的提升,并且成本和风险都有所下降。

4.中国正在进入数字现代化

随着数字化的不断演进,数字经济的不断提升,整个中国正步入一个新的现代化——数字现代化。

在这个过程中,数字技术不断出现。

三、数字技术

1.数字技术是什么?

数字技术到底是什么?对于这个问题,我也进行了一些思考。

以前,我们说的数字技术是区别于模拟技术的一种技术,但现在,我认为我们谈的数字技术已经不是一个纯粹的技术概念,而是一个经济概念或者是管理概念。

可是,为什么要用“数字技术”这几个字呢?

第一,基于计算机科学革命性的一次次突破、IT技术的迅速发展,这些年出现了互联网热、移动互联网热、区块链热、大数据热、AI热、5G热,接下来还有个量子计算热,等等。

但每个“热”发展的时间都不长,基本上是刚热起来,就马上下去了。“热”的趋势基本上都是,看着看着就平缓了。

第二,无论刚才说的哪种技术单独拿出来都不行,必须跟很多技术缠绕在一起使用,效能才最好。而现实正是:各种技术都是一起缠绕着向前发展

比如说区块链要跟人工智能在一起使用,区块链要跟要跟物联网、一些传感器一起使用。

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所以通过各种技术的不断向前发展,以及它们共有的特性,我们能看出这样一个大趋势:整个数字技术在向前发展

这条趋势是非常明显的。而数字化就是,由于数字技术带动的各种变化和趋势。

2.企业数字化转型

企业数字化转型现在已经成为热词,关于什么是企业数字化转型,各种paper(论文)上面可能有几十个定义,我比较喜欢以下两个。

第一,数字技术作用于企业管理形成了一种组织变革的共性趋势,从而形成了企业的数字化转型。

第二,数字化转型是企业在应对竞争的过程中,充分利用数字技术,以创新为手段来改变商业模式、管理体系、运营方式、组织方法、组织文化、资源和生态,以提高效率,降低成本和风险,提升客户体验的一系列变革。

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很多专家都对数字化转型的趋势给出了自己的判断,我特别喜欢其中两条:

一个是《大数据》的作者涂子沛说的:“ 未来只有一种企业,那就是数字化企业。”

一个是陈春花说的:“ 我们已经错失很多,不要再在数字化的时代掉队。”

四、数字化转型的6条定律

关于数字化转型,我看到了一些现象,从中总结了一些定律。接下来,我将拿出我认为思考得较为成熟的6条定律分享给大家。

1.用新数字技术,把老生意再做一遍

事实上,只要用好了数字技术,是可以把所有的生意重新再做一遍的。

案例1:饲养业

饲养业并不好做,我们今天举个饲养业中养鸡行业的例子。

去过菜市场的人可能都会见过这样一个场景:卖鸡的人说鸡很好,说它是土鸡,平时吃虫子、吃中药,还满地刨食,每天运动量很大。

但是,在采购人的心目当中,一定是:我信你才怪!这只鸡可能八代祖宗就没见过阳光,一直在灯光下长大。为了让鸡开心,甚至还给鸡打一些多巴胺类的东西。

当你真的在用健康的方式养土鸡时,如何让消费者明确相信它就是在散养的环境下长大的呢?能做到这一点吗?答案是能。

我们的一个合作方在南方做了一个实验:

将鸡进行散养,不过在每一只鸡的脚上都带了一个脚环,脚环会时刻把鸡的所有的信息传到附近的一个接收站上,而每个在线上的接收站都连接到一个区块链上。这就意味着这些数据信息是不可篡改的,鸡走路就是走路,趴窝就是趴窝。

接下来,等这些鸡长到166天的时候会被送到超市里,脚环不取,因为取掉会损坏二维码。你到超市里一扫二维码,立马就能从区块链上获取一些信息:

鸡的日龄不是45天的肯德基,而是长了166天,长了1.5公斤,说明这个鸡运动量很大。用什么证明运动量很大?166天走了200多万步,相当于一天走了1万多步,所以这只鸡绝对是只好鸡。还有鸡的品种、吃的饲料、饲养环境等都会出现在你的手机上。

这样一来,这只鸡可就不是花50块钱就能买到了,而是要花200块钱。这是因为在消费者心中建立了信任。这也是为什么同样手机散养,却卖不出好价钱的原因。

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你看,就解决了一个信任问题,散养鸡,绿色鸡就出来了。这不仅仅提高了销量,价格也上去了。

案例2:家具业

最早时候,家里基本上都是定制家具,木匠直接到你家里打柜子打桌子,最终变成成品家具。

后来出现了宜家,你到店看好之后买回家里,才发现你的层高是3米5,结果柜子是3米2,上面总有一个缺陷。

所以现在这个行当又可以被重写了。重写的人是谁呢?尚品宅配创始人李连柱。

尚品宅配与其说是一个家具公司,不如说是一个数据驱动公司。首先,它把中国能够看到的一万多种户型最后变成了几百种户型。这是因为住宅一般都为六面体,只要把门窗放在哪里这些事情搞定,就容易把这个事情变得通用化。

接下来,他把每种户型里边可能呈现的、合理的设计家具的形式做了一些方案,然后在网上建立新居网,把线上客户导流到线下,比例大概是1000:1。

客户导流到线下后,会引导客户进入线下店面。店面面积3000~4000平米,并且非常漂亮,里面还有很多数据玩得非常厉害的设计师,你家里人坐下来和一个设计师聊上三天,讲好设计之后,立马就能生成一个效果图。

你点头同意了之后,实际上效果图同时又生成了整个家具的结构图,以及零部件的清单,一切都是自动生成的。这时候,你会很开心地交钱回家。

接下来,所有的数据就开始从全国各地流到佛山的一个大服务器里边,然后自动拆单、自动生产。

由于他们把整个的生产过程高度信息化、数字化,所以整个效率非常高。另外,由于它对于信息、数据处理得非常好,它的软件做得很厉害,所以接下来他怎么搞自动化都有道理。

有些公司上来之后就让激情满天飞,结果软件跟不上,机器人什么用都没有,所以一定是以软代硬,先数字化,然后再搞自动化,先上软件,然后再把那些自动化设、机器人用上去才是正路。

正是这种大规模的生产定制产品,让尚品宅配赚足了钱。从2011年一直到2018年,它的成长速度达每年60%。也就是说,只要两年时间,它的业绩就能够比翻番还要多。

创始人说做家具,我也做不出什么新花样,就是板式家具,就像蛋黄这东西,就这么回事,但是蛋清里边有无限空间,可以让你创新。

这是一个非常好的数字化案例,把一个古老的家具产业变成了一个数字产业。

案例3:盒马鲜生

盒马鲜生大家都很熟悉,我很难给这个店下定义。你说它是他是个餐馆,是个果蔬店,还是一个什么店?

线下的布置我觉得很有特色,但并不能体现它的特色。他让我看到的最大特色是真正实现了关联性非常强的O2O(从线上到线下的融合)模式。线下店不但变成了一个展示厅,同时也变成了一个物流集散地。所有的东西都是从店里发走的,特别是海鲜这方面。

由于盒马鲜生做的很早,所以现在已经形成一种新的效应, 定位效应

全世界眼球就这么多,谁占据一个行业51%的份额,别人就撼不动了,只能在后面看热闹。

2.原生型的数字化企业发展迅速

案例:蚂蚁金服

互联网原住民长什么样?阿里巴巴、腾讯到底长什么样子?如何能够把它的肖像画出来?

我用了一个比对的方式进行肖像绘画,主要从成立时间、规模、利润、牌照、网点、卡量6个方面将国内某大行(某行)与蚂蚁金服进行比对。比对的结果是:蚂蚁金服通通败下阵来。

可是我们看到一个奇怪的现象:蚂蚁金服在2018年第4轮融资以后,它的估值达到了1兆人民币,某行在2018年相同时间,估值大概1.05兆人民币。

为何二者相差甚远,但市值却几乎一样呢?投资人傻?分别占领两个不同的市场?都不是!而是蚂蚁金服里边有很多神奇的东西。

《银行4.0》的作者布莱特·金(Brett King)说过,“2030年前后,蚂蚁金服会成为中国最大的银行”。

这又是为什么?接下里的比较会让大家了解原生态的数字化企业的真正画像。

① 线上用户

某行的线上用户说是有一个亿,但事实上估计有上千万,而蚂蚁金服下边有一个蚂蚁金服,据统计有9个亿的用户,相差十几倍。

② 月活

从某种意义上讲,月活用户一个是非常重要的指标。调查显示,今年三月份某行的月活与蚂蚁金服相差12倍。

③ 新技术的使用

⑤ 企业文化和效率

一方面,第三方支付工具扫码很容易出问题,经常扫不上,但是蚂蚁金服几乎百扫百中,效率很高。

另一方面,如果银行线上出现一个问题,半年能解决就不错了,但蚂蚁金服可能不会超过一个晚上。

从办事的效率上来看,两者是有非常大的差别的。

再说下带宽速度,某行正常贷款速度需要15天,快的话需要一周,但蚂蚁金服的贷款速度叫3-1-0,3分钟填写各种申请资料,1秒钟钱到,0人工干预。整个过程全都是按算法走流程的。

以上说的就是原生型的数字化企业的样子,它真的像单细胞复制一样,速度非常快。

3.中国数字经济冰火两重天,领军的数字化企业成功转型

埃森哲在2018年做过一个统计(估计现在会好一点),他说中国的数字经济冰火两重天,做得非常成功的领军企业只占7%,剩下的93%就是吃瓜群众。做得好的、领军的企业的复合增长率是吃瓜群众的5.5倍,所以钱都被好的企业赚去了。

所以从这一点来说,大家千万不要相信所有企业都能成功转型,一定会有相当大一部分企业直接就死掉了。

这就是一件非常残酷的事情,但谁让你做吃瓜群众呢?

4.世间武功,唯快不破

一位分管微众银行的高管讲了一个微粒贷的案例:

微粒贷(本身不叫微粒贷)最早和中信银行做出一个虚拟信用卡,挑战了监管部门的底线,很快就被叫停了,叫停之后,又成立了微众银行。

这次智能成功,不能失败,所以参与者都在思考微众银行的第一个产品到底是什么。经过反复思考,决定把原来的产品换个马甲再拿出来,微粒贷是这样一个产品。

如果想做金融的话,最好是以非常低的利息把钱储进来,再非常高的利息把钱贷出去。但由于微众银行不能够吸储,就没有办法把成本降低。

这就意味着,钱要贷得出去,收得回来,利息还不能低,否则没有利润。

这个事情看上去似乎无解。后来经过高层讨论,提到“唯快不破”,很多客户其实不在乎你的利率高那么一点或低那么一点,他最在乎的是尽快给我钱,少麻烦我。

可是,尽快给钱与风控显然是一对矛盾。怎么叫快呢?他们也跟银行讨论,讨论的结果是:当天银行的人就教训他们说“你们懂不懂银行,银行里边最快是t+1,怎么可能出现t+0?”

但事实上,他们就做出了“t+0”这个东西,因为他们相信绝大多数的客户是能够还钱的。后来做出了50多种算法,从各个方面去测试,最终整个坏账率很低,速度非常快。

刚才说到的蚂蚁金服3-1-0,也是快的一个原样本,即3分钟填申请,1秒钟钱就到账了,0人工干预。

5.马太效应:强者愈强,弱者愈弱

湖畔大学教务长曾鸣在《智能商业》一书中写到一个情况:2018年,阿里巴巴较去年同比增长51%,阿里巴巴已经是老大了,发展速度还那么快。

为什么巨无霸的成长速度反倒那么快?是垄断吗?不是的。后来曾鸣提出一个观点,说是由于数据黑洞。

像阿里巴巴这样的公司,每年都大量吞咽着各种各样的数据,不断扩张它的商业边界,而每次扩张都会带来更多的数据。

这些数据进到阿里巴巴以后,我们以为它是随机的、物理的、混乱的。但事实上,它在里边自成体系,变成了各种智慧的、生态的、精益的数据,最后把黑洞变成了一个黑洞生命体。

按照曾鸣教授的观点,由于数据进来的越来越多,最后阿里巴巴受不了了,只能用人工智能这种方式来实现。而人工智能在这种数据的压迫下不断提升,并且越提升就越会吸引更多的数据进来,再次提升,再吸引再进来。如此循环。

所以,随着它吸引的数据越来越多,它的智能也越来越高,进而不断实现这样一种螺旋式的正向反应,因此发展特别快。

其他拿不到数据的怎么办?只能不发展,或者负向发展。

6.自下而上的变革更切合实际,面向问题的创新更有的放矢

我们曾经给某银行做培训,发现它这两年花费了大量精力和预算给高管们进行培训。原因是在推广整个数字化时发现,光凭一个科技部已经推不动了,因为下面的人不配合。

比如刷脸,在银行中使用刷脸技术光凭一个身份证是不行的,一定要下面的人配合,当顾客进来时,要去把这个客户请过来摇摇头、眨眨眼,才能完成刷脸这个动作。如果下面不配合,说不愿意去麻烦客户,这事儿就办不成。

除此之外,下边还有很多具体的问题,而且每个地区的问题都不一样,这些都是科技部的人所不知道的。

所以每次把他们请过来除了上课之外,最重要的一件事情就是做我们的行动学习的工作法。我们不断给他们揪问题,不断让他们去确认现在面临的主要问题到底是什么,接下来用一些数字技术的方式来进行解决。

关于这样的训练,每一年要做很多期,最后将所有的报告发给银行,银行会在这里面甄选最值得推广的内容。

这才是真正实现了从下到上提出问题,而且每一个问题有的放矢。

最后还是拿出这两句话,跟大家共勉:

未来只有一种企业,就是数字化企业;我们已经错过很多,不能再在数字化的时代掉队。

谢谢大家!

主办方简介——

上海交通大学海外教育学院是上海交通大学从事高层次、专业型、实战性、国际化的学历后教育直属单位,自2003年成立以来,致力于为组织和个人发展提供高管研修、干部培训、金融机构培训、企业内训、企业大学、组织学习计划等教育与培训服务,成为国内领先兼具国际影响力的高端非学历继续教育品牌。