【智能商业】看十年·曾鸣书院公开课：未来的商业是智能商业
2017年12月17日，曾鳴書院第一堂大課在杭州師范大學開講。
在寒冷刺骨的南方冬天，我們熱血沸騰，因為這里發生了一次關于未來商業的預言。
十年大勢就在眼前，“過去的20年我們看到了智能商業的雛形，未來的30年，能夠看到智能商業的大爆炸，而接下來的10年，會看到智能商業的格局初步確定。”
我們身處智能商業核聚變的前夜，我們將這堂課
獻給大變革的新時代，
獻給新商業的True Believers。
看十年
今天公開課的主題叫“看十年”。既要有看十年的決心，也要逐漸培養看十年的能力。所謂看十年，就是Vision，決定了你的眼光、格局、胸懷以及最終的潛力。舉例而言，阿里巴巴在2007年戰略會確定了未來十年的戰略——建設一個開放、協同、繁榮的電子商務生態系統。
第一個核心是把數據貫穿所有子公司的業務，叫整個集團未來的“奔月計劃”。第二個核心是API開放。如果能夠把數據打通，又能對外開放API，阿里應該會創造出一個前所未有的經濟奇跡——生態系統。
總結，重新定義戰略：看十年，做一年。
Vision（愿景）是對未來的假設和信念的不斷思考，所以Vision是理性跟感性的一個結合，理性是不斷挑戰自己，去糾正自己的判斷，感性是對自己信念的相信。
下一個十年
未來商業就是智能商業，是智能商業核聚變，今天是核聚變的開端。
智能商業的三個特征：
利用互聯網和算法的優勢，低成本實時服務海量用戶；
滿足每一個用戶的個性需求；
快速迭代，自我更新，自我提升。
智能商業雙螺旋——網絡協同和數據智能。兩者是陰陽和合的，網絡協同推動數據智能的發展，數據智能驅動網絡協同的擴張。
網絡協同，就是大規模、多角色的實時互動來解決一個特定的問題。
兩個例子，第一個是維基百科，人類歷史上第一次出現了一個沒有中央政府協調的、大規模的、自發協同完成的在線知識庫。第二個是淘寶，今天的淘寶賣家已經可以在線，同時和幾百個服務商合作，只需要一個API的鏈接，就能調動相關數據和相關服務。
網絡協同是企業邁向智能商業最重要的第一步。
數據智能，本質是機器取代人直接做決策。需要幾個重要前提：云計算，大數據、算法、迭代。
以Google搜索為例，它有三個核心的組成部分，一個是算法，是機器學習的引擎；一個是數據，非常重要的一點是它要循環，形成一個反饋；一個是用戶，兩個極簡的產品界面——搜索框和結果頁，只需三個步驟——輸入關鍵詞，出結果頁，點擊——就能完成一次搜索。
一個非常重要的推論，未來任何一個企業，都是服務企業，因為客戶真正要的是服務，不是產品。
大體量的公司能夠繼續保持多年的高速增長，背后的原因是智能商業的黑洞效應。
黑洞意味著它有巨大的能量場，這個能量場是怎么構成的？
第一、網絡協同具備網絡效應，具有指數級增長的天然優勢;
第二，數據智能有學習效應，機器的算法不斷通過對數據的處理，提高自己的智能水平;
第三，網絡天然會產生數據壓強，推動數據智能的發展；
第四，數據智能具有網絡張力，數據和信息的使用過程，就是一個價值創造的過程。
企業升級的指南：
第一步，能不能盡可能的網絡化；
第二步，能不能盡可能地引入機器學習；
第三步，能不能夠在網絡擴張的過程中間，盡可能的用機器決策取代人工決策；?
最后，能不能夠讓我的數據跟更多的不同類型的數據產生交換。?? ?
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結論：數據是這個時代最重要的生產要素，未來的智能時代，是人腦與機器智能的連接。
未來十年，智能商業的機會
過去十年，孕育出了第一批可能是萬億美金的公司，但他們只不過在在線廣告、在線社交、在線零售取得了足夠大的進步而已，絕大部分的行業都還是一個完全開放的競技場。
未來十年依然是三條主線
在線化，就是IOT（物聯網），將極大的擴張智能商業的邊界，我們最終會實現萬物互聯。智能化，AI（人工智能）技術將極大增強黑洞效應。網絡化，協同網絡將急劇擴張。
我們能看到的兩個重要趨勢：第一，新星涌現，現有生態繼續大爆炸，多元物種蓬勃生長。教育、健康、交通，本身都是幾十萬億的大產業，在轉向智能商業的過程中，會出現平臺級、生態級的領先企業。第二、顛覆式技術形成新黑洞，區塊鏈、AI、AR/VR（增強現實和虛擬現實）。我們如此強調智能商業，一個重要原因就是源頭技術還在不斷的進步。
展開講一下三條主線的相對具體的判斷：
1.在線化：全新的交互方式發展，IOT將會出現里程碑式的產品。以語音為代表的家庭智能中心，以視覺為代表的應用級AR設備以及以感知為代表的無人駕駛。IOT的集大成的產品，很可能就是無人駕駛汽車。
2.網絡化：網絡協同擴張與重構，廣告、零售、物流、到創意、營銷的全鏈路重構。幾乎在每一個行業都會經歷一個從傳統的封閉的線性供應鏈，走向開放的價值協同網，這中間有巨大的商機。
3.智能化：首先，算法會成為基礎設施。對于大部分企業來說，不需要算法工程師，只需要人工智能訓練師。其次，深度學習，包括增強學習會在每一個行業越來越多的被運用。
要想在智能商業時代取得成功，戰略的基本思路都要被改寫。除了傳統的定位之外，新戰略中間一個最重要的概念，我把它叫做點線面體。就是未來的競爭中，一個企業戰略決策的第一核心，是要考慮在一個怎樣的網絡去競爭，是作為一個面，作為一個網絡平臺，去引領一個生態的發展，還是在一個特定的網絡里面，去做一個點或者去做一條線。
再強調一點，由于互聯網資源流動的速度跟范圍比以前大了很多，所以贏得未來的競爭不在于你擁有什么資源，而是你能調動什么資源。
未來十年 格局初定
如果我們從十年再往回拉近一點，未來三年最看得見、摸得著的方向，是產業互聯網的突破。因為到目前為止絕大部分的平臺都只是完成了一個非常淺的連接，而很多的產業是非常復雜的互動，在這樣環境下，怎么把復雜的產業從線下搬到線上，完成網絡協同，植入數據智能變成了一個非常大的挑戰。
我們原來想的是互聯網+，覺得把互聯網跟傳統產業加在一起就能夠發生神奇的轉變。但我們真正要的是互聯網x，是用互聯網技術、互聯網工具、互聯網思維，和某一個行業的基本規律碰撞，重構和創新。
過去的20年我們看到了智能商業的雛形，未來的30年，能夠看到智能商業的大爆炸，而接下來的10年，會看到智能商業的格局初步確定。所以這十年對于諸位來說非常關鍵，這關系到大家是成為這個時代的弄潮兒，還是被越來越大的浪潮拋棄。
?智能商業：數據時代新范式
數據化、算法、產品，構成了智能商業的三個基石。
數據、算法、產品在反饋閉環中三位一體，惟其如此，智能商業才能完成對傳統商業的降維攻擊。
智能商業和傳統商業的最大區別是活與死，傳統商業是對過去“死”數據的收集、分析，而智能商業將是對“活”數據的記錄、反饋。
傳統商業中，“客戶第一”是孜孜以求的目標，實現它意味著巨大成本；在智能商業中，數據、算法加產品使我們第一次可以真正低成本、高效率地與海量客戶互動，同時精準滿足每一位客戶的個性化需求，“客戶第一”成為商業的起點和基礎。
互聯網產品是包含“云”的智能和“端”的體驗的完整的互聯網服務，是數據智能和商業場景緊密融合的最終載體，必然會取代營銷，成為商業運營的關鍵。
今天，以互聯網、云計算和大數據為代表的技術革命正引領人類社會加速進入農業時代、工業時代之后的一個新發展階段——數據時代。前兩個時代分別以土地、資本為生產要素，而我們面前正在開啟的時代，數據將成為最核心的生產要素。
這個新時代的真正價值還沒有被充分認知。在目前大部分的商業實踐中，企業付出巨大投資得到看似龐大的數據，但仿佛找不到創造價值實現盈利的有效方法。數據的價值到底如何實現？數據怎樣才能帶來商業的創新和突破？即將到來的這個以“數據”冠名的時代，商業將經歷一場怎樣的范式革命洗禮？
在我們看來，數據智能將成為未來商業的基礎，而智能商業也將成為數據時代的全新商業范式。伴隨著互聯網技術，特別是物聯網、數據科學和計算能力持續的高速發展，基于數據智能的商業將大大超越102年前的福特流水線，給人類整體的生產力帶來又一次根本性突破。
螞蟻小貸的智能化
我們先從一個案例談起，看看小微企業的貸款業務是如何通過數據智能與商業場景結合找到破解之道。
對信貸機構來說，有三個決定事關生命線：貸給誰？貸多少？以什么利率貸？要做好這三個決定，前提是盡可能全面了解貸款客戶，但信息收集和審核意味著巨大的成本，尤其是中小商家和個人的財務和信用信息，碎片化、非結構化，收集已極難，判定更不易。所以，中小商家貸款難，本質上的原因是信息收集和處理的能力不足，成本和收益不成正比，信貸機構只好采取審慎原則，提高準入門檻。
而采用全新信息技術的螞蟻小貸，對此實現了質的飛躍：成立6年，累計服務數百萬淘寶賣家和阿里巴巴商家，平均單筆貸款低于5萬元，少的只有幾百元（傳統的小貸機構單筆貸款一般不低于50萬元）。商家不僅不需要抵押，甚至不需要上傳財務報表；更匪夷所思的是，他們不需要見到信貸經理。事實上，螞蟻小貸沒有信貸經理，所有信息采集和決策由計算機后臺完成——商家在線上提交貸款申請，幾秒鐘內系統自動審批，審批后貸款幾乎可以實時匯入賣家賬戶。在無人信貸模式下，壞賬率還能低于傳統銀行的平均水平。
秘密是什么？螞蟻小貸做了三件關鍵的事：特定商業場景的數據化、忠于商業邏輯的算法及其優化迭代，以及將數據智能與商業場景無縫融合的產品。
在“準入”這一步，螞蟻金服首先做的是商業場景數據化。歸功于互聯網，螞蟻小貸能夠分享潛在客戶的諸多數據，比如這些淘寶賣家正在賣哪些商品、生意好不好，又比如賣家經營店鋪勤快與否（例如，客服旺旺的回復速度，每天經營時間的長短等）、之前是否有過不誠信的行為等等，這些數據的豐富度、準確度遠高于傳統銀行能采集到的貸款者信息。
在“全面了解客戶”這點上，螞蟻小貸擁有數據的優勢。但如何運用好這些數據？“算法”至關重要。算法在計算機科學中通常指一組包含了有限、明確并有先后順序的指令集合，它被廣泛應用于計算、數據處理和自動推理。螞蟻小貸的算法工程師們就建立了一套算法模型來處理這些海量數據，給每位客戶的“信用”打分，從而區分出欠貸不還的“壞人”和準時還貸的“好人”。基于算法模型的客戶信用分值，成為螞蟻小貸回答“貸不貸”這個問題的核心依據。
與傳統數據分析不同，基于在線數據和算法的模型能夠進行實時迭代。一方面，新數據的不斷涌入，客戶的每一單交易、每一次上線、每一次還款，原則上每時每刻都在改變“信用”分值。另一方面，算法模型也能迭代。事實上，客戶借還款的數據，會實時反饋到螞蟻小貸的數據池中，多個算法模型據此實時優化——哪些維度的指標應當被納入到或清除出模型、客戶的哪些行為特質應該被賦予更高的權重、在不同的情形下哪些算法模型有更高的準確度，在螞蟻小貸，這些算法模型更新的頻率以“周”計，而即便在傳統金融數據化程度極高的美國，一次更新往往也需要6個月。
最后，螞蟻小貸還將上述數據智能創造性地融入到小微貸款這一商業場景中，設計出一款高效的互聯網產品。淘寶賣家可以在運營平臺上直接申請貸款。平臺一方面依據客戶的全方位數據、用一系列算法模型“算出”對每一位客戶的貸款額度、利率；另一方面也成為一個客戶反饋的管道，基于客戶的行為，數據會實時更新，而且實時檢驗著螞蟻小貸“算”得“準不準”，算法模型也據此實時優化。
面對每一次客戶的貸款申請，螞蟻小貸都是這樣來回答“貸不貸”這個問題的。同樣，回答“貸多少”、“收多少利息”這兩個問題也是類似的過程。事實上，在淘寶商家提出貸款申請前，螞蟻小貸已經根據商家的線上行為數據，預先用三套模型對每個潛在貸款者的貸款意愿、還款能力和利率偏好都做了評估，并通過一系列產品機制設計來提升商家的貸款意愿，這已經完全區別于傳統貸款業務的被動發生的特征，而成為一種主動運營的商業模式。如果沒有上述數據智能的融入，所謂主動運營幾無可能。
在這個過程中，客戶的數據越來越豐富，運用到的參數越來越多，算法模型也越來越準確，貸款風險控制的成本越來越低，貸款者的體驗也越來越好，覆蓋的貸款用戶也越來越廣。整個業務進入高速發展的正循環。更重要的是，這是一個基于數據和算法的，自動的，智能化用戶體驗提升過程，商業效率得到極大的提升。
智能商業三塊基石
正如我們在螞蟻小貸例子中看到的，從PC互聯到移動互聯，再到萬物互聯，從云計算到大數據，基于數據和算法的智能化將是未來商業的基礎和最重要的特征。智能商業的效能相對于傳統商業將是質的飛躍：從谷歌開始普及的在線廣告系統中的廣告競價模型一方面讓百萬級的小企業也可以投放廣告，另一方面，成就了谷歌這家全球最大的廣告公司。IBM在問答大賽（Jeopardy）中戰勝了一批知識達人的機器人Watson背后，同樣是一個不斷累加的知識庫和一套理解問題、分析信息、尋找答案的算法系統，其已經被廣泛應用到復雜疾病診斷的實踐中；又例如Uber根據出租車司機的交班計劃，用算法模型將最順路的乘客分配給司機在互聯網的語境下，數據化、算法迭代、產品、反饋閉環，這些都不是什么高精尖的詞匯，然而當它們融合到一起，尤其是當它們成為一種商業模式的有機組成部分時，這未來的景象甚至配得上“壯麗”這樣的描繪。
本質上和螞蟻小貸的智能機理一樣，上述這些智能商業的例子都是建立在數據、算法和產品這三塊基石之上。
1.數據：智能商業的基礎
“數據化”本質上是將一種現象轉變為可量化形式的過程。它來源于人類測量、記錄和分析世界的渴望。隨著計算機技術的出現，尤其是互聯網技術的快速發展，數據化的新一波浪潮更加洶涌：我們已經看到，自己在互聯網上留下的每一處“足跡”都被數據化地記錄下來，成為谷歌判斷每一個用戶的個性化需求并推送商品廣告的關鍵依據；FaceBook實現了人際關系的數據化，帶來了很多全新的應用，例如通過分析選舉前用戶的行為數據來“計算”選民的投票傾向，成為有史以來最準確的選前民調。我們還看到文字被數據化，地理方位被數據化，身體健康狀況被數據化，情緒感受被數據化，在這一波全新的數據化浪潮中，尤其是當數據本身也在線，從而可以實時使用了之后，這種魔力就更顯著了，如同螞蟻小貸的貸款模型，賣家每個數據的每次變化，都實時帶來從貸款算法模型到放貸商業決策的變化。
我們今天完成了數據化的部分，只是現實商業世界中的鳳毛麟角。這個時代創新的重要一環就是如何把一個個商業場景，或者只是將其中的一個商業環節數據化，其過程本身都潛藏著巨大的商業價值。即使在服裝網購如此繁榮的今天，絕大部分人的身材并沒有數據化，更沒有在線化，新的商業模式的基礎就蘊藏在里面。同樣的，當下最熱門的各種O2O的創業，很大的成本都用在了將某個商業場景數據化上，例如街邊小店的菜單能否在線化，食品質量指標能否數據化；而物聯網浪潮中，最核心的就是如何通過芯片，傳感器等，把人、物和我們整個世界逐步的數據化。互聯網技術使我們終于可以低成本、全方位地記錄數據，而只有當我們擁有了足夠大量、足夠多維度的“大數據”時，才可能真正客觀、真實而深刻地理解我們周遭的環境、事物的本原以及我們自己。
數據化毫無疑問也是我們進入以數據智能為核心的智能商業世界的第一步，也是我們這個時代最重要的創造之一。有效的數據初始化是大數據創造價值的至關重要的第一步。可以說，沒有數據的初始化就沒有后繼的商業創新，而數據初始化的巨大成本能否通過它創造的客戶價值來回報，也就成為當下的海量創業項目能否存活立足的重要考驗。
2.算法：智能商業的引擎
我們提到算法時，常常接上另一個詞——“引擎”。這是一個奇妙的比喻，因為如果說數據是數據時代的一桶高標號的汽油，則算法就是這臺引擎，它讓數據中的能量得以完全噴發出來，為智能商業的“汽車”推進加速。
算法在螞蟻小貸業務中的關鍵作用不言而喻，谷歌的成功也源于創始人發明的PageRank算法。搜索是第一個數據和算法驅動的互聯網產品，使我們每個人都得以在海量的互聯網數據中找到最相關的信息。谷歌創造的另一個功能強大的算法是其在線廣告市場引擎——Pay per Click（每點擊付費），每天都有價值10億美元以上的線上廣告通過這一算法投放到最合適的觀眾面前。
在商業的語境下，算法就是一組反映了產品邏輯和市場機制的計算指令的集合。完成了商業場景的數據化之后，算法是提煉數據價值的思路，而數據時代的數據價值就是商業價值。如同谷歌正在做的，我們每個人打開過一些商品的頁面、網購了某件商品，這無疑是數據的金礦，但只有當在線廣告的算法引擎從中挖掘出每件商品的潛在買家、并據此投放廣告時，這座數據金礦的價值才真正被開發出來。
算法是“機器學習”的核心——“笨”機器靠著算法的持續優化迭代，變得越來越聰明。即便是一個非常粗糙的算法模型，也可以利用實時在線、全本記錄的數據，通過沒有預判和方向的數據探索，來發現那些廣泛潛伏但我們無法察覺的關系結構，持續優化，并創造性地將其融入商業場景，創造商業價值。
數據時代的智能商業對算法提出了全新的要求：算法的迭代方向、參數工程等等，都必須與商業邏輯、機制設計、甚至是價值觀取向融合為一。當算法迭代優化時，決定其方向的不僅是數據和機器本身的特性，更包含了我們對商業本質的理解、對人性的洞察和創造未來商業新樣貌的理想。
這就是我們稱算法為智能商業的“引擎”而非“工具”的關鍵理由，它是智能的核心。基于數據和算法，通過“機器學習”，實現“人工智能”。第三次工業革命，信息革命，發展到今天，完成了從量變到質變的飛躍，“人工智能”成為數據時代最根本的特征。
3.產品：“智能化”的支點
智能商業的核心特征就是能主動地了解用戶，通過學習不斷提升用戶體驗。而把用戶，數據和算法巧妙地連接起來的，是“產品”，這也是互聯網時代特別強調產品重要性的根本原因。
產品和數據、算法的互補作用可以形象地比喻成“端云”。“端”就是產品，是與用戶完成個性化、實時海量、低成本互動的端口，它不僅僅直接完成用戶體驗，同時使得數據記錄和用戶反饋閉環得以發生，和“云”互動；而“云”則是數據聚合、算法計算的平臺，它通過算法優化，更好地揣摩用戶需求，提升用戶體驗。
作為“端”的產品，具備三個關鍵的作用：
第一，產品設計本身直接影響用戶體驗。功能是否齊全，界面是否友好，交換是否自然，都是關鍵因素。蘋果公司這10年的成功，特別是iPhone, 充分顯示了這一點；谷歌也是如此，超簡潔的搜索框一出現就讓人驚艷，口碑相傳，帶來了早期的高速發展。
第二，“端”是將“云”上的數據智能傳遞給用戶、為用戶帶來價值的管道。事實上，在智能商業的“云”和“端”之間，客戶的產品體驗絕不僅僅來自于端上的互動，而更多地決定于云上的數據智能。用戶在淘寶的體驗，不僅僅是搜索是否好用，類目是否合理，導航是否有效等，更重要的是他能否高效地從幾十億件商品，千萬級賣家中快速找到他需要的商品，甚至還有驚喜，而這取決于“云”上的數據智能。不通過數據和產品的緊密融合，不通過云上的數據智能實時發揮作用，真正意義上的客戶體驗持續提升是根本無法想象的，就好像我們根本無法想象傳統的金融服務能在幾秒鐘內完成對客戶的貸款一樣。
第三，“端”是用戶通過行為數據向“云”上的數據智能進行反饋、實現數據增殖和算法優化的管道。用戶的真實需求常常是無法直接表達的，但是他們的行動不會騙人。每一次用戶的行動都成為一次數據反饋，算法在這樣一次次的反饋中敏捷迭代，一次次更接近用戶的真實需求。上傳下達，雙“管”齊下，數據閉環靠產品互動實現，而產品體驗依賴于數據智能，數據和產品合二為一。
因此，智能商業的成功，最關鍵的一步往往是一個極富想象力的創新產品，針對某個用戶問題，定義了全新的用戶體驗方式，同時啟動了數據智能的引擎，持續提升用戶體驗。這樣的智能商業，才是對傳統商業的顛覆。谷歌超越雅虎、Facebook超越Myspace、Uber顛覆出租車行業等等，無不如此。
反饋閉環中“三位一體”
數據化、算法加上產品構成了智能商業的三個基石。例如，谷歌搜索引擎的三大核心，一是網頁內容的數據化，二是基于PageRank的算法引擎，三是谷歌巨大的產品創新——極為簡潔的搜索框和基于相關性排序的結果頁。然而這還不夠，要讓智能商業一天比一天更聰明，還有一樣東西不可或缺——反饋閉環。用戶在搜索結果頁上的每一次點擊（或者一次點擊都沒有）的行為數據被實時記錄、反饋到算法引擎，不僅優化了搜索結果，而且優化了任何搜索這個關鍵詞的人得到的搜索結果。
用戶行為通過產品的“端”實時反饋到數據智能
的“云”，“云”上的優化結果又通過“端”實時提升用戶體驗，在這樣的反饋閉環中，數據既是高速流動的介質，又持續增殖，算法既是推動反饋閉環運轉的引擎，又持續優化，產品既是反饋閉環的載體，又持續改進功能，在為用戶提供更贊的產品體驗的同時，也促使數據反饋更低成本、更高效率地發生。
一言以蔽之，數據化、算法和產品就是在反饋閉環中完成了智能商業的“三位一體”。
智能交通體系是另一個例子。以無人駕駛汽車為代表的整體智能交通體系已經不是科幻，谷歌首次實現了根據路況數據設計路線，本質上這是將關于路線選擇的算法在線了，而今天在美國，無人駕駛汽車已經上路試驗，就是汽車這個“端”的全面智能化。
在中國，阿里巴巴最新的實踐則是交通“云”的全面智能化，依據各方面交通數據的整體打通，預測未來一小時內每一個路口可能的交通狀況，進而對接城市交通指揮系統。在北京這樣復雜的路況下，此套體系預測準確率超過95%。這其中，數據化、算法迭代和產品同樣在反饋閉環中實現了三位一體。智能交通體系首先以一連串事物的數據化為前提的——包括了地理位置的數據化、車況的數據化和天氣的數據化，紅綠燈、分道線以及行人的數據化等等；它還是算法實時優化的結果——不僅是車況本身的優化，更是整體智能交通體系的優化；當然它更離不開從汽車到紅綠燈等種種產品的智能化。智能交通還是眾多數據反饋閉環的集合體——路況數據使車輛實時優化行車路線，周遭環境數據使車輛實時決定行使速度，乘客身體狀況的數據使車輛實時調整車窗開合。
本質上，商業從一開始就是基于某種“反饋閉環”，了解客戶所需，提供相應的產品或服務。然而不論是發揮商業想象猜測客戶需求、抑或通過市場調查傾聽客戶需求，始終失之于準確，困之于成本。不過，今天當客戶可以通過全本實時的數據把他們的需求直接告訴商家時，當商家可以憑借敏捷迭代的算法引擎越來越精確滿足客戶的需求時，當產品借助互聯網的巨大能量成為數據智能和用戶實時互動的端口時，我們終于可以說第一次找到了促使反饋閉環以更低成本、更高效率、甚至是自動運轉的顛覆性工具——它可以被稱作是一部數據智能的“永動機”，只要有在線的互動，有數據的反饋，機器就永不停歇地學習，實時敏捷優化。
數據、算法和產品在反饋閉環中三位一體，惟其如此，智能商業才能完成對傳統商業的降維攻擊，數據時代的商業躍升才有了發力點。
數據時代的新商業范式
如果系統地規整我們已經看到的智能商業，或許會發現它們與傳統商業的一系列差別：第一，傳統商業是對過去“死”數據的收集、分析，而智能商業將是對正在發生的“活”數據的記錄、反饋；第二，傳統商業是基于經驗的市場預測，而智能商業將是基于用戶行為數據的關聯計算；第三，傳統商業是對用戶體驗在某種固定邊界內的局部優化，而智能商業，將基于數據的不斷生長、算法的持續迭代和產品的關鍵突破，使用戶體驗不斷突破邊界，使價值創造不斷躍升。
“活”這個字概括了智能商業與傳統商業的本質區別：數據是“活”的，用戶的每一次行為都轉化為新的數據匯入數據的大海，而每一個新數據的匯入都實時引發各個數據集的連鎖反應；算法是“活”的，用戶對產品、服務的每一次體驗，都成為算法迭代成長的養分，使算法越來越聰明地反映商業本質；反饋閉環是“活”的，在其中,產品在迭代，數據在流動，算法在成長；最終，我們所熟悉的工業時代的機械邏輯——預先設定一切——將被徹底顛覆，取而代之的將會是一個全新商業生態系統。
重新定義公司:未來組織的核心是賦能
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小編導讀
雖然未來的組織會演變成什么樣，現在還很難看清楚，但未來組織最重要的功能已經越來越清楚，那就是賦能，而不再是管理或激勵。
超越
當信息文明全面取代工業文明的時候，公司，這個工業時代最重要的組織創新，也必須被超越。
然而，什么才是互聯網時代的創新組織模式？過去的七八年，阿里巴巴進行了眾多的嘗試。從內部建設共享平臺，到“賽馬”的創新機制，再到用自己開發的基于網絡的內部協同軟件替換掉傳統的ERP（企業資源計劃）。
《重新定義公司：谷歌是如何運營的》記錄了谷歌在這方面的嘗試和思考，很有啟發。書的核心觀點簡單明了：
未來企業的成功之道
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????? 聚集一群聰明的創意精英，
? ? ? 營造合適的氛圍和支持環境，
? ? ? 充分發揮他們的創造力，
? ? ? 快速感知客戶的需求，
? ? ? 愉快地創造相應的產品和服務。
這意味著組織的邏輯必須發生變化。傳統的公司管理理念不適用于這群人，甚至適得其反。書中豐富的例子和經驗總結，常常讓人掩卷思考。
為了幫助大家更好地理解未來組織面臨的挑戰，結合谷歌、阿里巴巴的經驗和我所觀察到的其他組織創新，我在這里試圖梳理出一個基本的理論框架，供大家對比閱讀，深入思考自己的組織創新，因為這是未來競爭力的源泉。
01
組織“賦能”而不是管控
雖然未來的組織會演變成什么樣，現在還很難看清楚，但未來組織最重要的功能已經越來越清楚，那就是賦能，而不再是管理或激勵。
工業時代最深刻的觀察者彼得·德魯克，把過去200年的組織創新總結為三次革命：
第一次是工業革命（industrial revolution），核心是機器取代了體力，技術（technology）超越了技能（skills）。
第二次是生產力革命（productivity revolution），大致從1880年到第二次世界大戰，核心是以泰勒制為代表的科學管理的普及，工作被知識化，強調的是標準化、可度量等概念。公司這種新組織正是隨著科學管理思想的發展而興起。
第三次是管理革命（management revolution），知識成為超越資本和勞動力的最重要的生產要素。和體力勞動相比，知識工作者是否努力工作很難被直接觀察和測量，相應地，管理的重心轉向激勵，特別是動機的匹配（incentive alignment）。期權激勵是這20年高科技企業大發展最主要的組織創新。
沿著這個思路，我把我們正在面臨的時代大變更稱為
第四次革命，即“創意革命”
（creative revolution）
從互聯網到移動互聯網，再到物聯網，從云計算到大數據，未來商業的一個基本特征已經非常清楚，那就是基于機器學習的人工智能將成為未來商業的基礎。
雖然對于人工智能的未來有著巨大的爭議，特別是機器能否超越人腦，甚至是否會反人類，但一個基本的共識是：
在可見的未來，機械性的、可重復的腦力勞動，甚至較為復雜的分析任務，
都會被機器智能取代。
這是德魯克所說的知識經濟的進一步發展。但人的直覺，對知識的綜合升華能力，是機器暫時難以超越的。
相對應的，未來社會最有價值的人，是以創造力、洞察力、對客戶的感知力為核心特征的。他們就是《重新定義公司：谷歌是如何運營的》中提到的“創意精英”。
在創意革命的時代，創意者最主要的驅動力是創造帶來的成就感和社會價值，自激勵是他們的特征。這個時候
他們最需要的不是激勵，
而是賦能，也就是提供
他們能更高效創造的環境和工具。
以科層制為特征、以管理為核心職能的公司，面臨著前所未有的挑戰。
02
未來組織的三大特點
賦能的原則如何體現呢？
第一，激勵偏向的是事成之后的利益分享，而賦能強調的，是激起創意人的興趣與動力，給予挑戰。
唯有發自內心的志趣，才能激發持續的創造。命令不適用于他們。因此，組織的職能不再是分派任務和監工，而更多是讓員工的專長、興趣和客戶的問題有更好的匹配，這往往要求更多的員工自主性、更高的流動性和更靈活的組織。
我們甚至可以說，是員工使用了組織的公共服務，而不是公司雇用了員工。兩者的根本關系發生了顛倒。
第二，賦能比激勵更依賴文化。
文化才能讓志同道合的人走到一起。創意精英再也不能用傳統的方法去考核、激勵，公司的文化氛圍本身就是獎勵。本質上他們都是自驅動、自組織的，對文化的認同非常較真。
為了享受適合自己的文化，創意精英愿意付出、擁護、共創。一個和他們的價值觀、使命感吻合的文化才能讓他們慕名而來，聚在一起，奮發進取.因而，組織的核心職能將演變成文化與價值觀的營造。
第三，激勵聚焦在個人，而賦能特別強調組織本身的設計、人和人的互動。
隨著互聯網的發展，組織內部人和人的聯系也更緊密。新興學科，例如復雜網絡和社會物理學的研究，都指出人和人之間的互動機制的設計對于組織的有效性可能遠大于對于個體的激勵。
谷歌那些聲名遠揚的免費服務，不僅僅是提供員工福利，提高員工的生產力，很大的一個目的是增加他們的互動。
2009年我參觀谷歌的時候，他們介紹到餐廳等待的時間基本控制在4分鐘，正好讓人可以簡單寒暄和交流（大于4分鐘就很可能拿出手機干自己的事了）。良苦用心，讓人深思。
創造是很難規劃的。只有提供他們各自獨立時無法得到的資源和環境（其中最重要的就是他們之間的充分互動），有更多自發碰撞的機會，才能創造最大的價值。
谷歌AdWords廣告體系的突破就是5個員工在玩桌球的時候，看到拉里·佩奇對廣告質量的挑戰，一個周末就把AdWords廣告體系的算法搭建完成。而且這五個人沒有一個人是廣告部門的。
這個傳奇背后依然是一系列配套的機制設計，例如每周員工大會的透明溝通、員工的自主權、跨部門調動資源的能力等。所以，促進協同的機制設計，這是未來組織創新最重要的領域。
德魯克在他最后一本書《21世紀的管理挑戰》中提到，預測未來的最好方法是參與創造。我相信，未來10年將出現比谷歌更讓我們興奮的新型組織。讓我們不辜負這個時代，全力以赴，共同創造賦能型組織。
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人工智能賽博物理操作系統
AI-CPS OS
“人工智能賽博物理操作系統”（新一代技術+商業操作系統“AI-CPS OS”：云計算+大數據+物聯網+區塊鏈+人工智能）分支用來的今天，企業領導者必須了解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智能化力量，實現行業的重新布局、企業的重新構建和自我的煥然新生。
AI-CPS?OS的真正價值并不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+信息化、智造+產品+服務和數據+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意愿，這些將不可能實現。
領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業操作系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智能化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：
重新行業布局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典范進行怎樣的反思？
重新構建企業：你的企業需要做出什么樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？
重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己并在數字化+智能化時代保有領先地位，你必須如何去做？
AI-CPS OS是數字化智能化創新平臺，設計思路是將大數據、物聯網、區塊鏈和人工智能等無縫整合在云端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在云端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智能化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：
精細：這種力量能夠使人在更加真實、細致的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。
智能：模型隨著時間（數據）的變化而變化，整個系統就具備了智能（自學習）的能力。
高效：企業需要建立實時或者準實時的數據采集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智能就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。
不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了復合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含于三個領域：技術、文化、制度。
邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的數字化+智能化力量通過三個方式激發經濟增長：
創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的復雜任務，即“智能自動化”，以區別于傳統的自動化解決方案；
對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；
人工智能的普及，將推動多行業的相關創新，開辟嶄新的經濟增長空間。
給決策制定者和商業領袖的建議：
超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智能，為企業創造新商機；
迎接新一代信息技術，迎接人工智能：無縫整合人類智慧與機器智能，重新
評估未來的知識和技能類型；
制定道德規范：切實為人工智能生態系統制定道德準則，并在智能機器的開
發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；
重視再分配效應：對人工智能可能帶來的沖擊做好準備，制定戰略幫助面臨
較高失業風險的人群；
開發數字化+智能化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對于中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” ?《論語·子路》云計算、大數據、物聯網、區塊鏈和 人工智能，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。
如果說上一次哥倫布地理大發現，拓展的是人類的物理空間。那么這一次地理大發現，拓展的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。云計算，大數據、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智能就是那船上的帆，哥倫布之帆！
新一代技術+商業的人工智能賽博物理操作系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，并創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。
產業智能官??AI-CPS
用“人工智能賽博物理操作系統”（新一代技術+商業操作系統“AI-CPS OS”：云計算+大數據+物聯網+區塊鏈+人工智能），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智能；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。
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新技術：“云計算”、“大數據”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智能”；新產業：“智能制造”、“智能農業”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能駕駛”；新模式：“財富空間”、“數據科學家”、“賽博物理”、“供應鏈金融”。
官方網站：AI-CPS.NET
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的【智能商业】看十年·曾鸣书院公开课：未来的商业是智能商业的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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