对话嘉宾：
陈斌 易宝支付CTO 首席技术官领袖联盟联席会长
赵春雨 蓝月亮集团总裁顾问兼CIO
孙超 汇通达副总裁兼CTO
向江旭 宜信CTO首席技术官领袖联盟联席会长
罗艳兵 弘阳集团总裁助理兼CIO 地产创新实验室发起人
顾跃君 雅戈尔集团CIO
为引领新一轮技术创新浪潮，1月10-11日，以“数智创享未来”为主题的2019数智未来峰会暨第二届CTDC年度技术领袖颁奖盛典在上海佘山圆满闭幕。1月10日ITShare数智未来峰会上，带来嘉宾对话-互动交流：
《数智未来-领袖论道》
大会对话内容：
主持人（陈斌）：大家好，我们这次峰会的主题是数智未来，就是“数”大数据应用，“智”人工智能的应用，这两方面如何跟企业结合，促进企业发展。中国互联网2000年以后发展，发展得特别快，大量的数据出现，大量的应用，比如说做电商做支付，做各种跟个人的消费相关的应用，大家都体会到了，应该说非常方便，不管是移动支付，还是上网购物都很娱乐化和便捷化。
2012年以后，互联网发展进入真正的比较深水区，除了满足个人的需要以外，其实更多的是跟企业结合，特别是近几年，在大数据技术和人工智能技术成熟的情况下，更多的企业都意识到必须进行数字化转型，这样才能保持我企业在行业里的竞争力，在未来得发展当中不会落伍，进入数字时代，成为数字时代的佼佼者，不至于给时代所淘汰掉。今天我们论坛围绕着数字化对企业的转型的过程，怎么应用大数据，怎么应用人工智能的技术，解决我们的问题。
开场简单让大家介绍一下，我们再开始进入正式讨论。
赵春雨：我在甲方IT团队已经32年了，基本上全在快销行业，刚好赶上我们真正的数字时代，非常荣幸。
孙超：大家下午好，我叫孙超，我们汇通达主要做农村电商，主要通过互联网方式，做赋能产业链，用一句话讲就是用互联网方式、技术、手段、运营的首发，包括互联网的金融，跟分布在乡镇上的夫妻老婆店，做大量数字化改造和赋能提升，我们现在已经服务了全国10万多家店，覆盖了全国20个省。
主持人（陈斌）：农业的供应链金融应用？
孙超：还是以农村市场，农业是一部分，我们板块包含了家电、农业、农具、酒水、建材，包括农业，当然现在更广还有物流和金融。
我讲几个数字给大家简单介绍一下，我们服务的体量，全国服务店的交易规模量3000亿的规模，销售收入350多个亿，我们也比较荣幸，拿了63个亿融资，今年4月份阿里投了4.5个亿再投，我们现在整个增长速度比较明显的，核心的背后，用技术的方式驱动产业链的变革，尤其是全国600、700万家夫妻老婆店，包括农村大的生态下如何深化。这是我们背后的逻辑。
向江旭：我的背景前20年做纯粹的技术，在思科、微软做网络，做嵌入式Windows，IOT，物联网等等，后面几年进入电商行业，互联网行业，在苏宁、寺库做一些电商，包括线下新零售，智慧零售的工作，去年刚刚开始转入金融行业，希望除了零售行业应用各种技术也好，AI技术也好，在金融行业希望把一些技术在金融行业落地生根产生价值。
罗艳兵：我来弘阳是3月份来的，前面在一家房企新城控股做了7年，后来做小镇跨到弘阳去，回到上海。我有7年甲方经验，有7年乙方经验，还有7年房地产经验。
顾跃君：我叫顾跃君，来自雅戈尔，可能大叔级应该知道这个品牌，年轻人可能不知道这个品牌，我们雅戈尔30年的历史，属于民族品牌，全国3000多家门店，我们自销自产，我们前几年的话从制造开始、ERP开始再做零售这一块，前几年比较热O2O，我们也关注这一块。2018年开始关注智能制造，所以我们从2017年开始考察，2018年开始正式起动这个项目，现已经大框架搭好，基本上已经开始打通，还要做很大的完善。
刚才前面几位嘉宾讲到，大数据和人工智能，在我们传统的制造行业，特别希望能够把这些技术应用上去，所以也希望嘉宾给到我们一些建议，怎么做这一块，其实有非常大的落地场景可以去做。
主持人（陈斌）：大家看到了，我们这个讨论是从最先进入互联网，到传统的地产、金融、制造业，来自不同的行业不同的背景，但是为什么大家今天能走到一起来，就是“数”和“智”，即大数据和人工智能，开场说过今天已经到了一个要企业接受考验的程度，你的企业是不是能在数字化过程当中转型成功，变成数字化时代新兴的企业，靠的就是大数据和人工智能。
我现在让大家一起从不同行业的，不同背景的专家，他们从CTO，CIO做技术的主观，在技术转型化过程当中，他们思想怎么认识的？是不是跟我想的类似，大数据人工智能，是我们企业发展必不可少的，我们将来要往前走，没有大数据人工智能会出问题的，我们要完成这个转型，大家这个思维方面是不是有一致性，这是我们目前的判断。
赵春雨：传统企业大家都担心，自己没有大数据，最后形成ERP的格式化的方式。其实我觉得我们企业生存下去，除非做代加工厂，否则消费者绝不可放弃的，哪怕跟消费者做沟通，非结构化行为数据，都是一定要做起来的，我觉得是绝对不可少的，我们IT部门基本的智能。
主持人（陈斌）：你认可不认可数字化转型是你们一个不可逃避，或者必须面对的重要挑战？
赵春雨：我觉得应该是以IT部门为例，最基本的必须完成的一项职责，是一个使命，缺了这一点，没有办法活下去。
孙超：我的观点是，未来所有的企业，一定要数字化、智能化，我原来在海尔待了6年，参与了海尔互联网的过程，我们整个过程里面，我们从厂家到流通和服务平台，所有的数字化，我觉得一定是一个趋势的原因，以前所有的东西，都是信息孤岛，我觉得都是粗放式的运作，以后所有的企业，一定要经营制造和经营管理，这里面肯定要有精细化的。数字化很重要的是，以前都是盲打，比较盲目的打击对象，我们以后精准打击，不论你生产、流通还是营销，都要更加精准，你精准才会满意，数字化才能完成，包括智能化才能完成效率提升、成本下降、体验提升。我觉得以后肯定是核心竞争力当中基本和底层，这是一个必然。
向江旭：我举两个例子，先说一个观点：要业务数据化，数据业务化。一个例子是我们做电销，电话跟客户录音，可以用自然语言识别，把录音关键词、关键点抽取出来，第二天就知道我们昨天谈的用户的交谈内容，可以给用户打一些标签，包括他的喜好把他数据化，这是业务流程数据化。另外一个例子的数据化是我们理财师和高净值客户访谈的时候，访谈的录音、访谈的记录，这个如果你不把他结构化，不沉淀下来很可惜的，有用户洞察在里面，我们一两小时访谈，知道荷包深度、知道喜好、知道投资置业移民，需求都知道以后，对以后精准的提供所需要的服务是非常非常有帮助的，这是业务数据化的两个例子。
什么是数据业务化呢？收集了用户数据也好，把他结构化以后，抽取出来，关键词打出来，我们给业务部门打上标签，然后我们匹配哪一款理财产品适合于这个用户，哪一个理财师跟他的属性、脾气，有化学反应，把对的理财师，对的产品推荐匹配给对的用户，我们最后给用户提供价值，给用户提供好的产品，最后给我们业务带来所谓的关单，这个成功率会更高。这就是把数据业务化的过程。所谓的数据业务化，就是让数据跟我们业务实际结合，然后给业务带来价值。
罗艳兵：我这边非常同意刚才讲的大数据人工智能方向对企业发展的深刻变化，从房地产角度来说，除了跟人相关以后，我们其实研究三类：人、货、场，人的数据大家讲得很多了，货的数据我们也要关注，还有一个场，不管做房子的，还是地下建筑，包括所有房子的智能化，这也对我们来说场还是很重要的，我们通过货分成两类，一类有型的货，一类无型的服务，这个是售卖的东西，这是一个载体，房地产里面存量盘活，人出去以后，物业未来的服务商品的导入，人货场三者混合在一起，是研究非常多的内容。当每一家房企的数据都是小数据，那个数据量不够大，但人货场数据叠在一起成为小的大数据，我们所有房企都是人货场的匹配、组合，进行商机挖掘，这样一定能改变未来。谢谢！
顾跃君：可能我们制造板块的话，跟金融行业或者说物联网行业，零售行业不一样，在对数字化之前，我补充两点，一个就是标准化，因为在制造业的话标准化非常重要的，特别是公司标准，做管理的同行一定会听到两个词：“标准化”、“精益管理”，不管智能化，还是大数据，所有前提做标准化和精益管理，制造业这两块没做好，大数据用不好，人工智能也用不好。
主持人（陈斌）：看来我们大家对整个数字化转型认识都差不多，就是数字化转型是一定会发生的，数字化转型过程当中，大数据技术和人工智能技术，又是必不可少的，哪个企业必然要应用大数据技术和人工智能解决当中的一些业务的问题。
如果大家往回再想想，2008年以前我们真的有那么多数据吗？08年当苹果重新定义了手机，我们就有了特别多数据的采集机会，你坐在这里行动的过程当中，你数据不断提供云端，云端的服务不断帮助你，企业除了利用个人的数据以外，企业数据掌握越来越多，不管制造过程中、地产设计过程中、还是我们金融业务过程中，数据掌握得越来越多，必然会出现机器决策，也就是人工智能，所以大数据人工智能是连环的。这个对企业怎么影响？或者怎么应用呢？从我们角度来看，大数据人工智能，其实主要在企业里，重新定义了企业很多流程，重新定义了很多制造的过程、设计的过程、销售的过程，重新定义的结果提高企业运行的效率，让他产品和服务有新的形态出现，而且应用了大数据人工智能以后的企业，或者说数字化转型成功的企业，他的竞争力和没有应用大数据人工智能技术的企业，维度上差一个级别。
我们请各位谈谈，各自企业里应用了哪一样大数据或者人工智能的技术，解决哪些效率上的问题，重新定义了流程、过程、设计、产品，到底中了哪些方面，给大家一些启发。
赵春雨：我们做了那么多年，提到最多的智能客服，双十一对智能客服，80%是机器人在回答你，不是人工在回答你。我们大数据从一开始成立最重要的目标，我们根据网上的非结构化的语意分析，加上同行们的销售情况，我们自己的销售情况，天气的情况，以及外面一些东西，能够找到我们预测的新型指标，比较有效的能够预测未来一段时间内，包括双十一，618销售大概的合理区间是什么？
两年前就已经做到了非常高的精确度，基本上在主要产品上做到95%以上，小品类不行的，这是大品类，这两年在热销的SKU上做这个事情，基本上精度做到95%以上。包括大型的促销，像双十一的备货，大家知道是要求非常高的。我就说这些例子，大数据十几年前解决不了我们的问题，但是现在我发现方式方法能够比较好的解决问题。
孙超：我们做流通和服务贸易，包括赋能平台，精准预测每年也做。我举几个小的例子，农村的夫妻老婆店在镇上，原来也不会做用户营销、用户管理，没有这个意识的，我们教他非常重要的方式，做用户的归类和采集，我们系统内部后台自动推荐一些教你怎么做营销、哪些人会买、哪些人不会买、怎么推荐、哪些预置好，会做一些序列或者营销手段方法，我们一个店做小的推广，光线上带来几千个人，到店200、300人，当天活动的时候一天的量最高的时候上百万，但是传统原来的店一年也就300万，这是很明前带来的变化，这是用户数字化之后带来精准的变化。
第二个物流，因为我们农村物流都是很散的，我们其实把所有的车通过互联网APP上线以后，我们完全通过数字化定单过来，可以知道什么样的货物、谁的车去送、路线匹配、核心匹配，物流成本下降15%到20%。我们更典型的例子，我们也有电话客服的概念，我们跟孩子王兄弟公司，上电话机器人外呼。机器人外呼比人工外呼提高5个百分点。
向江旭：孙总讲得特别好，正好我要发挥的给我很好的引子。刚才孙总讲的外呼，普惠信贷里面有一个特殊的工作：催收，催收行业其实不好做的，你找人要账，找人要钱这个事，你的情绪要很会控制，你怎么样说，怎么样去做，对方怎么回答你，要保持你的脾气不会爆发，各种各样的情绪控制，这个确实不容易的，所以我们有所谓的催收机器人。不可能像一个非常有经验的催收机器人那么有经验，把一个老赖变成乖乖交钱的人，在预催收或者提醒的时候效率很高。
刚开始的时候，不是特别复杂的情况下面，他的有效率是大于人的，就像刚才孙总说的，从来不生气的，如果男人客户可以变成林志玲的声音，女客户可以变成小鲜肉的声音跟他交谈，话术也精心设计，很多录音录下来，这样他催收的效果，其实真的有的时候比人要好，而且真的没有情绪，永远不生气，这个我们已经正在做的。我们需要持续在改进的就是说，从预催收，到后面越来越难的催收，我们希望能越来越多的机器人，到达最后能够高难度的催收对象也能把钱要回来。
罗艳兵：刚才讲机器人语音营销，我们房地产业用到了，这个功能好的东西我们房地产都要用的，我们讲一个有一点不一样的，我们因为物业保修投诉很多，以前应对很疲惫，一会儿这个问题，一会儿那个问题，一会儿设备坏了，一会儿巡检，通过智能化采集，包括线上平台收集我们把所有客户问题集中起来，后端人集中起来，叫共享服务。小区很干净，没有维修工程人员，小区里非常和蔼可亲管家和军旅式的保安，所有工程服务在小区外，前端后端分开，所有及数据前端主要对人，所有设备报修后端做，这种模式把平台和端一起打通。
顾跃君：其实我们也在做一个项目：人工智能测量。可能我们做衣服的时候，传统的方式有一位师傅帮你量尺寸，但是现在我们做一种方式，不用人来量，而是用一个设备自动量尺寸。我相信大家新闻里面听到很多，但是真正能够投入实际使用，到目前来说全球也没有，因为我们全球在找，包括德国和其他国家在找，目前还没有真正能够使用的，很多时候测出来不准的，测量难度非常非常高，我们首先要克服测量的难度，包括肩膀的宽度和袖子管的长度包括腰在什么部位等等问题，这是我们攻克的难关。现在我们跟北京的一所研究院跟他们合作做研究，现在测量的点位大部分慢慢开始准了，现在精准度越来越高。如果进展顺利，下半年就会看到，我们主要门店有自动测量的设备，喜欢定制的朋友，可以去试一下。谢谢！
主持人（陈斌）：大家看到了通过人工智能大数据技术的应用，各行各业的效率都有不同的场景，不同的情况提高、效率提升。意味着两件事，第一个老板花的钱少，老板很爽，第二件事，意味着不需要那么多人了，大家听了这一圈以后，是不是觉得客服人员很悲催，不需要打电话，不需要去催了，电子机器人打电话越来越好。
如果这样做下去，我们行业里很多人饭碗不保了，你怎么看？当然对中国是好事，因为我们现在人口红利又近了，再往下生二胎也要努力，没这么快，在人口红利用尽的情况下，到底减人减到什么程度？哪些角色、哪些岗位属于比较危险的，你怎么看？从各自的行业讲一下。
赵春雨：其实随着社会发展，人的时间和空间都在不同的技能和不同行业上发生变化，比之前的工作更高效，我持比较乐观的态度。
孙超：这个比较难的话题，因为最近还有一个产业：人力资源产业，我们做互联网人力服务平台，我们在孵化，去年做了15000多人次的服务。其实我们也意识到这个问题了，第一个重复性、机械性的工作，一定会被AI或者人工智能替代；另外一个维度，第三产业和第一产业，农业里面还有很多需要人工去做，更优质更好，未来技术型人才和服务型人才需求量扩大，这是从方向来看；从成本来看，一套产线几千万，围绕成本角度来看，在技术和成本摩尔定律是快速下降的，成本不能快速下降，人工依然很重要，如果成本依然很高，人工效率替代更好。从两方面看，一方面是一定会替代，另外一块综合成本效率来看。
向江旭：AI一定会替代简单重复的体力劳动，取代这些工作，不一定取代这些人。举一个例子，去年参加一次AI活动，当时海通证券的总裁开玩笑对下面很多参会者说，很多人都是投资机构金融机构的分析师，AI一旦技术成熟了你们工作没有了。其实投资经理分析师，他们简单重复非常非常累的，没有技术含量的工作，他们通过很多报告，了解业务的运营信息，社交媒体各种各样，有关这家被投标的公司的信息，需要人整理，他们刚开始从事的工作非常枯燥简单没有技术含量的，如果这些工作，能够被AI来取代，对他们来说是一种解放。他们需要花时间更多的跟公司的高官交流访谈，真正了解他们内部的运行机制和内部的业务等等。我觉得AI是帮助人的，不是取代人的。
罗艳兵：我非常同意向江旭总讲的，很多方面房地产把工作合并整合了，人淘汰都是绩效考核的淘汰，我们要求大家服务无止境，服务无细分。房地产不容易的情况下规模扩张，给所有人要求转变思路，不要早九晚五，房地产行业正常打卡，正常下班，这个人基本上会被淘汰的。很多行业在做前期的研发，这个社会有工具肯定要人机驾驭，但是人要档次升高，并不是被机器替代了，我们要在工作中摸索的，我们科技要驾驭机器。
顾跃君：我非常同意向总的观点，有些工作可能会被取代，比如自动测量，我们全国有大量的量体师傅，自动3D测量出来以后，可能会被解放出来，但是会出新的工作。我们版型和款式需要人来研究的，靠人工智能研究部出来的，我们目标解放劳力，开发劳力。
主持人（陈斌）：大家对这个问题看法很正面的，历史上科学技术都是生产力，生产力是解放人重复性、危险性、枯燥的工作，但是并不完全消灭人，汽车发明了，并不是汽车发明了少了很多人，反而多了汽车工厂，多很多新的科技，反倒让他们放下手里比较笨重烦琐的枯燥的工作，有机会去做有价值的其他的工作了。
现在是2019年的1月份，大家也都知道，今年的冬天有一点冷，2019年我们在座的各位，从你们各自的角度来看，2019年的技术发展，你们有什么想法？
赵春雨：肯定是想尽办法加大投入。
孙超：我就两句话，第一句做活前台，全面业务化。前面所有业务，所有投入跟业务相关，带来收入。第二句话做大做强中台，中台服务化，快速服务化，支持更多前台的活性，投入依然加大，但是这两个方向要有策略。
向江旭：服务化，平台化，业务化，就是把很多以前的创新变成服务，变成平台，支持更多的创新，支持更好的业务发展，
罗艳兵：开放包容，技术融合。
顾跃君：大数据人工智能在我们企业在路上，希望能够开花结果。
主持人（陈斌）：看来大家想法差不多，就是梳理好更加优化，能有看得见的利益和产出。我个人的感觉人工智能大数据，其实是给中国提供了特别好的机会，大家可以看到，我们现在移动支付解决了很多问题，全世界很多别的国家很羡慕，我支付搞得多好。中国在很多地方，可能没有现在那么发达，但是有人工智能大数据技术以后，我们在一个新的高的起点上。我们在这上面比他们走得更快，走得更好，再加上中国这么大的市场，未来值得期待，未来非常乐观的。感谢大家！
大会对话内容整理有删减
本文出自ITShare数智未来峰会
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