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數據智能平臺如何從成本中心變為利潤中心｜論壇實錄

原創

2023/11/21 18:05:00

來源：天潤融通

作者：Tian

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本文摘要

如今，數字化和智能化正在共同驅動時代的發展。

回看2012年到2022年的這十年，中國數字經濟從10萬億增長到了50萬億。從PC互聯網到移動互聯網，再到大數據和云計算，如今人工智能新技術其實已經像水和空氣一樣，滲透進各行各業之中。

未來，市場上不會再有傳統企業和互聯網企業之分，而是只有一種企業，即數字企業。然而，就在企業積極探索如何更好地整合數據跟業務，去釋放內在價值的時候，一些關鍵的問題也在困擾著企業。

比如說如何建立一體化的數據平臺;如何進行有效的數據資產管理;如何確保數據能夠深度地融入業務流程，去促進整個業務的效率跟創新。它不僅需要深度的數據整合和精準的分析能力，更需要對于行業的一個深度的理解，以及對商業模式的一個創新的思考。

為了尋找這些問題的答案，天潤融通副總裁楊潘與衡陽熱電總經理兼CEO顧建平、途牛旅游副總裁王樹柏、實在智能創始人兼CEO孫林君、信托資本合伙人秦毅等人相聚在上海「數據猿」2023企業數字化轉型升級發展論壇，共同聚焦企業數字化轉型升級過程中遇到的一些難點痛點問題，探討數字化進程中的一些最新動向。

數據智能平臺如何從成本中心變為利潤中心

【以下圓桌實錄】

數據猿張艷飛：今天的主題是“如何將數據智能平臺從成本中心轉化成利潤中心”，現在也有越來越多的企業追求品效合一，大家都認為品是花錢的，效是需要考慮投資回報的?大家如何看待品效合一這個問題，對于數據智能平臺是期望它成為一個賺錢部門，還是說有另外一套標準，會用一些怎樣的指標?

衡陽熱電總經理兼CEO顧建平：我們的視角和大家可能都不一樣，你們講怎么賺錢，我們其實主要講怎么省錢。所以我們從2018年就開始在考慮智能控制相關的東西。

我們熱電企業的系統非常復雜，上下交互也很頻繁，所以核心問題是如何將人力釋放出來，因為用機器來代替人的一些操作，系統的及時率和優越性就會有所提高。

但如何利潤化其實是個問題，我覺得決策團隊很重要，他得下定決心做這個事情，他如果不堅定，下面的人就會打折扣。其次是執行層要堅持，然后要舍得投資。數字化不是一蹴而就的，它是一點一點搭上去的。

途牛旅游的副總裁王樹柏：我覺得，現在的企業一定要思考怎么才能有利潤，怎么才能賺錢。

顧總講的是投資的思路，如果你把他當做是成本的話，可能你就會形成負擔，但如果你當他是一種投資行為的話，你看到的就可能是它帶來的種種便利和一些意想不到的收益。

20年前我在考國際商務策劃師的時候，我記得課本里面有一個非常重要的觀點，任何企業都離不開三條線，一條是資本線、一條是人本線，一條是智本線。實際上企業發展到今天，我想光這三條線還不能完全形成立體化，需要再加一個數字線，由4條線組成的企業才會更豐滿。因為數字線可以把人本線和資本線串聯在一起，將成本平臺變成利潤平臺。

實在智能創始人CEO孫林君：這個問題讓我想起十幾年前在阿里經歷大數據和人工智能發展的時候，當時淘寶正在迅猛發展，業務量呈指數級暴增，直接導致當時的數據存儲成本非常高。我們當時用Oracle的數據庫，每年測算下來數據成本都超過了利潤。

這種情況你會發現，自己最后是在給數據庫廠商打工，所以當時有轟轟烈烈地去“IOE行動”，核心其實是為了解決成本問題。當時我們的高管都很焦慮，覺得自己在金山上啃饅頭。因為坐擁一個大數據的金山卻不知道怎么去用它，這個和現在的企業面臨的問題有點像。

我們當時找到一個突破口，我們給消費者加工出標簽，搞誠信模型，做各種買家和賣家的畫像，然后發現這些東西可以幫我建立護城河，減少資損，幫我去做權益投放，幫我把用戶分層，把服務分層。然后很多應用就誕生了，數據的價值也就產生了。

后來我們發現，光構建這種標簽體系還不足夠，我們希望提供一個服務，能夠實時通過數據產生閉環，所以后來阿里就進入到一個智能化產品的新階段，從2015年到2018年，人工智能的應用和各種智能化服務就變得更加廣泛。

所以我們會看到，數據從一個純成本東西變成為一個企業運轉最核心的東西，它是一步一步發揮價值的。正如就前兩位嘉賓說的，我們對這個事兒要有足夠的耐心，它一定是最核心的東西。

信托資本的合伙人秦毅：我認為這其實是一個會計問題，收入支出減成本等于利潤，所以能不能賺錢首先是數據告訴我們的。

這具體又分兩個方面，一個是開源，前面兩位嘉賓都在提數字化營銷的問題，它可以提高效率，是一個開源的方向。另一個是降本的角度，顧總剛才也做了分享，數字化能夠提升人效，縮減成本。在這樣的基礎上我們會談到AI，它也是降本和開源的一個方向，所以理論上最后結果應該是好的。

天潤融通副總裁楊潘：我分享一下我們實際在給企業提供數字轉型服務過程中看到的一些情況。

我們服務過的客戶，有頭部也有腰部的，我們看到如今只有極少的企業沒有數據智能平臺，即使是初創企業，現在也都知道在企業成立的第一天就把收集數據的智能平臺建立起來。

我們現在看到客戶面臨最大的一個挑戰，反而是收集數據的平臺過多了，或者收集數據的各個平臺之間沒有打通，數據沒辦法實時利用起來，不知道數據怎么賦能業務。

所以我們現在幫助企業做數字化轉型的時候，我們需要考慮的，是在企業已經投入這么多成本的情況下，擁有各種工具，收集了大量的數據，到底怎么用起來，去賦能業務。

所以天潤融通更專注在營銷、銷售、服務等場景理解客戶的業務訴求。從今年的情況看，降本增效仍然會是一個長期主題，所以無論是企業還是我們供應端，更多還是需要真正去理解客戶的業務訴求。畢竟企業很難說買一個方案，買一個科技產品就將問題解決了，更多還是需要在過程中串聯上下游的生態，共同為企業攻克難題。我們現在也看到在零售、汽車等很多行業客戶都有了很多很好的實踐，這也一定是一個長期的課題。

數據智能平臺如何從成本中心變為利潤中心

數據猿張艷飛：今年ChatGPT為代表的AI大模型很火，前段時間OpenAI舉辦的新發布會又帶起了新的浪潮。這個技術對于我們今天討論的話題，成為利潤中心這件事情上是否會有幫助?我們可以從兩個角度去討論，一個是從個人的角度，大家對AIGC和AI大模型持什么看法，也可以從企業的需求角度來談談與AI大模型的結合點。

衡陽熱電總經理兼CEO顧建平：作為熱電廠，我們關鍵的問題在于我們每個員工和每個專業的技術工人，他的專業知識跟業務能力都完全不一樣，不同企業也有不同的術業專攻和擅長的地方。如果能通過AI將這些專家的經驗和想法都變成一個數據模型，那么就可以讓所有的操作工都具有頂級專業人員的操作水平，也會對熱電行業帶來很大的促進。這可能不是一個降本的問題，而是一個開源的問題。

途牛旅游的副總裁王樹柏：這個問題我們其實深有感受，我們做旅游以前大部分都是用客服來服務，在疫情時候，我們的客服流失了很多。所以過去三年，我們主要就是通過AI模型把能夠自動化的流程都進行了自動化，這樣我們既節省了很多人力，也節省了很多費用。

另外，我們公司也做了一個“大包定”的產品，我們將大量的酒店數據、航空數據、高鐵數據和一些景區數據通過打包的形式，用類似于模型的方法將它組合起來，由客戶自己去選擇，游客只需要提出需求，系統就能自動給出三個方案，給客戶帶來便利的同時，也給企業提高了效率，加快了從成本到利潤轉化的一個過程。

實在智能創始人CEO孫林君：從個人角度來講，我覺得技術變革是遲早會到來的，我們不必過于擔心，畢竟技術是為人所用的。而從企業的角度，每個企業都有許多私有化數據，這些數據都是長期耕耘行業留存下來最寶貴的東西，因此我們可以把預訓練大模型與自己的數據相結合，來構建自己的智能化體系，這又與大數據相關。

它是魔方的一體N面，算法算力、數據智能化，這些東西其實都是一種屬性，并不是唯一的，這些東西需要綜合在一起才是真正的我們想要的。

天潤融通副總裁楊潘：天潤融通做AI已經很多年了，ChatGPT發布之后，第一我們是積極擁抱這種變化，因為對我們行業來講這是一個跨越式的發展。其次是對企業來講，ChatGPT將AI類公司都拉到了同一條起跑線上，所以大家都可以在上面做很多工作。

剛才秦總提到一點，我們看到全球都存在一種趨勢，就是各個國家從歐盟到德國，到我們中國都在做相應的法律準備，對于數據安全，對于ChatGPT生成的內容是不是可以采納為企業的生產數據。或者說我們客戶聯絡這個領域有很多與客戶對話的場景，但據我了解，還沒有哪家頭部企業把ChatGPT或者某個大模型拿來與客戶進行對話，然后解決業務問題。

一個很重要的原因，是這些知識或者說這些生產出的內容并沒有經過企業審核，不能對外去使用。所以實際上對我們現在這些To B服務的企業來說ChatGPT技術的應用還非常局限，也非常早期。

我們有很多頭部的客戶，他們早些年搭建了數據信息平臺，AI和機器人都有引入，但早年大家也能感覺到，機器人不管是從建設成本、學習成本還是訓練成本，都需要企業投入大量精力，然后用戶又會感覺這機器人一點都不智能。

所以ChatGPT之后，我們接觸的企業基本都已經過了技術的興奮期和學習期，大家幾乎都飛快地做出了反饋，知道它的可用范圍，各大云廠商也飛快地做了一輪市場，該賣的都賣了，該有的也有了。

但是我們在接觸客戶的時候發現，其實大家目前最大的一個訴求和痛點在于，我到底拿ChatGPT或者大模型技術干什么，知道干什么之后，它能不能處理好問題。

比如我們服務過的某國際啤酒大廠，他們1995年進入中國，如今在中國有16000多名員工，在亞太有2萬多名員工，它其實就想做好員工服務這件事情，也有大量的IT數據、HR數據的支持，但ChatGPT到底能做什么，他們其實不知道。

當然我們最后提供的解決方案并不是ChatGPT，我們用的是大模型的能力去幫它豐富企業內部的知識庫，即通過知識的擴寫，知識圖譜的生成，知識的提取等方式，幫助客戶建立企業的知識庫體系。

所以回過頭看，大模型到底能用它干什么?根本還是要幫企業降本，幫企業賺錢，我覺得這可能是更重要的。

數據猿張艷飛：新技術的引進總會有一個投入期，比如前面孫總提到的去IOE的過程，很長一段時間，它的投入要遠遠超過使用這個東西獲得的價值。AI大模型，AIGC其實也存在這樣一個階段，它需要經過一個很長的投入，這個階段它還是一個成本中心，然后才有機會看到帶來的利潤，帶來一些新工具可以降維打擊對手的效果，但具體能不能實現，其實也不一定，這也會導致很多企業在選擇上有許多顧慮，大家是如何看到這一問題的。

衡陽熱電總經理兼CEO顧建平：我們剛剛做數字化的時候，投入的成本肯定比現在雇人要大得多。但我們看它有沒有效益，有沒有利潤得看得長遠，畢竟企業不能說只干一年兩年，我們可能是20年30年，那么從這個視角來看，不管你現在花了幾年，投入了多大的財力物力我覺得都是劃算的。

數據的效益在于如何將它開發出來，將它的底層打通，把它利用起來，這才是有價值的。如果數據只是放在電腦里，那它就什么也不是。

途牛旅游的副總裁王樹柏：我們和顧總的情況不同，途牛從成立開始就是一個互聯網公司，所以我們的系統在搭建階段就自然形成了，現在我們主要聚焦在應用上，我們思考如何在市場端、在品牌端、在客戶端、在供應鏈端創造更多價值。

比如在品牌營銷上，我們已經從品牌的知名度，認知度和可信度過渡到了現在的參與度、體驗度、向往度，之后才能有客戶的忠誠度、美譽度等等。我們可以數據上看到，知名度在什么地方，體驗度在什么地方，需要怎么做才能將他們提高。即通過數據模型以及我們跟客戶的回訪調研等數據，可以看出我們品牌處在一個什么階段，以及今后我們如何去補強。

實在智能創始人CEO孫林君：我們現在看到的更多是數字化轉型，未來能看到的一定是智能化轉型，這其實是一層層遞進上去的。沒有數字化轉型就沒有智能化轉型，這種新的技術能夠給我們帶來的價值我們是要堅信的，但是我們具體在走每一步選擇時候還是要謹慎。

信托資本的合伙人秦毅：我覺得這是一個大刀長矛還是AK的問題，你不干可能未來別人干成了你把陣地丟了，干呢你可能會投入很大還不一定能干出來，但現在大致來看，你是不得不干。

因為你今天不投入成本，你明天一定不會有產出;而投了至少還可能有產出。就像投資一樣，投可能會有一兩個盈利的，不投完全一個盈利都沒有，就銀行理財了。但如果你出來了一個重量級產品，你就能對其他友商形成降維打擊，回報是顯而易見的。

天潤融通副總裁楊潘：我從兩個維度來回答一下這個問題。

首先是從自身企業經營的角度，我們在過去兩年最大的投入就是在AI的研發，從方向上講我們是非常堅定的，然后我們也看到了這塊投入給我們的客戶、市場和營銷帶來的價值。所以在企業投入上我們是毫無疑問的。

其次是從客戶角度來講，我們看到很多大的甲方巨頭已經投入了很多成本，購買了相關的產品和服務，甚至很多對成本，對投入產品比有較高考量的企業也都躍躍欲試。

從我們的角度看，大模型其實沒有那么貴。我們平臺提供的所有大模型服務都已經集成到業務板塊里了，包括我們剛才提到的知識庫的智能化，客服聯絡過程中的一些優化能力，比如金牌話術的總結，客戶的智能助手，智能推薦等能力。實際上，我們是把整個大模型應用融入到云平臺里。

以前大部分企業的數字化建設可能還是以自己的機房為主，但慢慢大家也都接受了在云上的很多能力和服務。大家掃描文章末尾的二維碼免費的申請大模型的試用，實際在生成過程中，我們的客戶在大模型上的投入絕對沒有大家想象的這么高，我覺得大家可以去多做一些嘗試，和我們的一起做一些探討和共創。

數據智能平臺如何從成本中心變為利潤中心