观点 | 数智化新服务——决胜数字经济的新模式
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——金融电子化
中移在线广东分公司总经理 周伟强
截至2021年2月21日，全球累计新冠确诊病例突破1.1亿，这次“新冠”疫情，以生命为代价的疾病给全球经济和社会带来巨大影响。人的流动、物的流动都受到极大的制约和减缓，信息流成为少数的能够畅通流动的资源。在这种情况下，信息的作用被极限的放大了，所有的组织包括政府、企业、个人几乎唯一的选择，必须要尽可能多尽可能快的把业务搬到线上去，在线化成为了唯一的选择，数字化启蒙遭遇战是这次史无前例的“新冠”疫情带来了的最大启示！数字化启蒙，有人还在问数字化为何物，有人已坚定踏上数字化之旅，将业务快速往线上迁移；遭遇战，原来的打法失效了，有人在痛苦中选择收缩转向甚至关闭，有人已另辟蹊径千舟已过万重山，业务扩展翻倍增长，差距进一步拉大；这场数字化启蒙遭遇战，极大的提高了世人对数字化转型的认识，也必将造就一批数字化的新玩家新巨头。这其中，如何将数据从成本投入转变为资源投入是关键，数字化新服务成为支撑组织数字化转型的新模式！也是必然的最佳模式！
数字化，是未来社会最重要的发展趋势
2030年9月25日18：15，飞机准时到达北京新机场，10分钟后您乘上预约的DD出行服务公司的无人驾驶网约车，通过车内中国YD网络服务公司提供的3D全息视频系统，与家人一起在AL生活服务公司上推荐的共享晚礼服列表中选择了一套在虚拟试衣镜上试穿，款式颜色搭配都满意后，18:45确认了订单，在车内享用了为您定制的健康简餐，19:00准时到达国家大剧院，您下车直奔更衣间，刷脸打开一个SF物流服务公司的衣柜，取出刚刚由无人机送达的晚礼服，穿上感觉很合身，19:15精神抖擞到达大厅入口，您的家人乘坐的无人驾驶网约车正好准时到达，你们相挽步入国家大剧院，享受了一场音乐盛宴…，整个服务过程完全自动化、智能化、无人化！无人车既是交通工具，更是购物场所、会议室、餐桌、卧室，裸眼3D提供最真实的视觉体验…，全新的服务、全新的体验、全新的模式，精确、准时、恰到好处，这就是未来的智能数字生活的一个小片段，数字时代的未来，服务创造价值，充满无限想象！
《G20数字经济发展与合作倡议》给数字经济的定义是，以信息和知识的数字化为关键生产要素，以现代信息网络为重要载体、以有效利用信息通信技术为提升效率和优化经济结构重要动力的广泛经济活动。据中国信息通信研究院的报告，2019年中国数字经济体量为35.8万亿元人民币，数字经济占国内生产总值GDP的比重由上升至36.2%，对GDP增长的贡献达到67.7%。全球著名咨询机构麦肯锡公司全球研究院发布的题为《中国数字经济如何引领全球新趋势》研究报告认为，中国在数字经济领域的发展全球领先，中国拥有全球最大的电子商务市场，中国已成为塑造全球数字化格局的重要力量，其数字全球化进程方兴未艾，将从产业投资、商业模式和全球治理等多个领域引领全球新趋势。
十九大报告指出“加快发展数字经济，推动实体经济与数字经济深度融合”，表明了中国在数字化时代发展的决心！理论的发展往往与经济发展相互依存、相互促进，中国有条件在数字化进程之中创造新的理论、新的模式，引领全球数字经济的发展。
数字化是未来经济活动最重要的变量，没有之一！数字化时代，将是量化一切、感知一切、实时在线、万物互联的时代，将深刻的改变我们的生活和世界，数字化浪潮势不可挡。随着5G、人工智能AI、物联网IOT、芯片等数字技术的发展，每一个物体都将是数字化的，每一个物体都是有感知、有智能、实时在线的，我们将会生活在一个数字世界与物理世界高度交融的世界，生活在一个数字包裹着的新世界。同样，不仅每个个体（包括个人、物体等）正在数字化并可实时连接，每个组织（包括企业、政府、机构、团队等）也正在逐步变成数字化的组织，数字经济生态正在逐步的生长成型。想象一下，这是多么令人兴奋的改变，生产要素、产品形式、组织形态、商业模式都将产生巨大的变化。
数字经济时代的三个趋势
1.产品形态变了，无实物产品成为新的价值载体。产品是企业价值的载体，工业时代，产品的竞争大多体现在实物产品方面，而数字时代，无实物的产品形态越来越多，比如这次疫情引发的远程会议远程教育，视频会议这个数字化的产品需求大增，成为少数“新冠”疫情下高速发展的行业。另外，用户需求从工业化大批量同质产品到个性化服务转变，企业需要思考如何满足这个变化，产品需要附加更多服务特性来增加竞争力，最终，更多的企业在尝试产品的服务化模式，从卖产品到卖服务，如IBM的服务转型、劳斯莱斯的发动机租赁服务，特斯拉的市值飙升，也正是资本市场看到其数据未来可能产生的价值的原因吧。
2.企业生产模式变了，从机械型组织到生态型组织。为了满足大规模个性化的用户需求，企业的生产组织模式必须要改变，从B2C到C2B，提供柔性化的定制生产能力，单靠一家企业已经完全不能适应现在的市场环境，工业时代形成的强管控型机械式的组织形态，无法适应新一代的市场竞争环境，企业的组织形态也需要进化，从封闭到开放，从向内看到向外联合，你需要有能力联合其他的优质企业一起来抱团，入局或者组局，才有可能在未来的竞争中生存和成长。
3.用户交互的模式变了。用户永远在线，及时的响应比任何时候都重要。否则，用户就会离你而去。幸运的是得益于新一代数字信息技术的发展，如5G、云计算、AI、大数据、IOT等，为我们提供了一个全天候、全地域、全时段的融媒体交互能力，用户拥有更多的信息交互机会，不幸的是你会发现留住用户变的更加困难了，交互就成为新一代组织（企业）必须要关注的最重要经营任务，没有之一！未来的交互必须更符合人的大脑偏好，实时性、友好性、全感知等等是未来交互的趋势。
顾客需求与服务模式
彼得.德鲁克认为，满足顾客的需要，就是每一个企业的宗旨和使命。企业的两个基本职能是营销和创新。现代营销是工业革命的产物，产品是企业商业价值的载体，营销就是实现产品交换价值的过程，营销本质上是在营造一个稀缺感，给用户创造一个购买的理由，企业想方设法的去创造稀缺感，并不断去加强它，这也是在工业革命时代，广告和渠道的价值所在。显然在数字化时代，企业需要新的价值体现模式。首先，纯实物的产品形态越来越少，实物产品附加的服务功能和价值日益增加，比如在商品上使用二维码收集用户使用意见，商家需要加快与用户的反馈速度；其次，纯数字化的产品的队伍日益壮大，比如各种APP、XaaS的云服务。服务，实现的是商品的使用价值，是让用户在使用产品过程之中获得价值增值。服务的核心，是构建用户信任的基石，只有建立起充分的用户信任，才会产生持续不断的服务需求，实现无营销的营销。企业客户2B的服务，就是在信任的前提下，实现相关方协作效益最大化的机制，数据就是这个系统最重要的关键生产要素，数字化服务才是未来数字时代智能商业的核心模式。
服务的进化虽然已经很漫长，但服务的理论研究大致可以分为两个阶段。
第一个阶段是基于交易的商品主导论。主要观点认为，经济价值主要来源于商品交换价值。如亚当.斯密认为服务是非生产性劳动，价值很低；马克思认为，服务是一种劳动，其价值不能脱离劳动本身而独立存在。传统的服务理论大多产生于二十世纪七十年代至二十世纪末，主要对服务生产运作、服务传递、服务质量等方面的服务功能开展研究，典型的代表有北欧诺丁服务管理学派，桑德拉·范德墨菲提出的“产品-服务包”和客户活动生命周期CAC，以及北美学派的5GAP服务质量差距模型等。
第二个阶段是基于使用价值的服务价值主导论。是二十一世纪前后开始新的服务理论探索，认为新的商品经济价值更多的取决于商品的使用价值。服务管理学泰斗克里斯丁.格朗鲁斯很早就指出，顾客感知服务质量是企业经营管理的第一驱动力，企业应关注顾客关系的总效用、长期伙伴关系、顾客感知质量。B.约瑟夫.派恩和詹姆斯.H.吉尔莫提出了经济价值递增模型（见图1），指出经济价值沿着“初级产品—商品—服务—体验”四个环节逐步提升。在经济价值提升的环节中，实物商品价值弱化，虚拟商品价值强化，价值向“无实物”的最终产品转移，商业竞争稀缺资源的由实向虚，整体价值体现商品组合能力。
图1 经济价值递增模型
在企业实践方面，服务模式的演进路径如下：
服务1.0模式。这是一种产品、服务的二元对立模式，提供产品售后服务。主要提供产品使用帮助、投诉受理等，多为单一渠道提供服务。如海尔、美的等家电企业提供的上门维修服务，通信运营商提供的热线电话服务等等，这个阶段的典型特征是服务是产品的附属，服务部门一般是企业的成本支出单元。
服务2.0模式。这是一种产品、服务的协同模式，融合和多渠道是其特点。该模式强调服务的功能性，从售后延伸到了售前售中，更多利用服务的触点完成销售任务，客户满意、维系客户长期购买力是该模式的重点。这个阶段的典型转变是，服务从企业的成本支出转变成为了利润中心。例如罗尔斯·罗伊斯公司，通过对发动机进行在线监控、故障诊断和实时维修支持，提供发动机保养及在线化的维护服务，航空公司能够根据协商认可的发动机单位飞行小时费用付费，该公司以绩效保证式合同供货模式取得了巨大的成功，成为航空发动机的领先企业。
服务3.0模式，是一种服务价值主导模式。该模式的典型特点是，产品成为服务载体，服务成为商品的主导价值。这个阶段，体验感知是核心，体验的好坏决定商业价值的大小，交互管理是关键，是实现优异体验的关键途径。需要构建精准匹配的交互模式，优异的体验有利于实现交互的目的，及时将产品的使用价值呈现给用户。正如每个人心目中的哈姆雷特都是不一样的，体验的个性化属性因人而异，导致传统服务模式提供个性化体验的服务是极为不经济的，如何运用数字时代的新技术，物联网、AI的模型算法、云计算网络能力，以及海量数据近乎实时的大规模并行运算能力，构建面向未来的智能商业模式，是所有企业需要面对的问题。
数据是新商业的“新石油”，
AI就是新商业的“新引擎”
1.“新石油”-数据。众所周知，石油是工业时代最重要、最不可或缺的战略资源。其实，用“石油”来类比智能商业时代的“数据”，还远不足以形容数据在新时代的重要性。数据，是数字经济时代的关键生产要素，是实现智能商业的基石。
数据只有交到最懂得数据的人手上，才会发挥最大的效益。“数据递增效应”是数字时代与工业时代最主要的区别，其一，数据的不灭性，不会因为使用而消耗，反而因为使用而增加；其二，数据的可分割、整合性，一个数据源，完全可以分割或组合成为相关方都有价值的数据。其三、数据的提炼价值，正如石油的提炼加工一样，不同的加工技术水平能够带来不同价值的石油产品。未来的商业价值，不单单看数据首次变现能力，更要看二次变现能力，与相关方的协同的数据变现价值更大，数据的应用价值与应用次数成正相关。
“数据递增效应”为服务化创造了巨大的空间。企业不需要像工业时代一样独占资源才能最大化收益，在数字化时代，数据不仅为本企业创造价值，还可以为上下游、为相关方创造价值，企业应该将自己拥有的数据资源更尽能地分享、交换出去，与上下游、相关方共享数据资源。这就是数字化时代的一个重要趋势：不要独占，要分享，要交换，更要协同。未来的企业竞争，如同古人云，不谋全局者不足以谋一域，商业竞争不再是独立的企业间个体的竞争，更是你所处的生态圈的竞争，要有全局观念和系统思维能力，不能只顾局部利益最大化，而是需要在整体利益最大化的前提下实现自身的价值。例如，风力发电机叶片的感应器收集到的数据，不但可以为风场监控风机的状况，还可以用于叶片制造商优化产品，也可以为下游电力公司提供风能预测，灵活调节电量保证供电经济平稳，还可提供风场的选址咨询服务。金风科技就是这样的数字化转型企业，从生产制造商成功转型为风机维修维护、风场选址、风能项目咨询的服务型企业，远程监控超过21000台风机，为风场提供全生命周期的服务。截止2019年，金风科技新增装机量连续9年全国第一，并在全球新增装机市场取得14%份额，稳居前三。
2.“新引擎”-AI智能技术。2016年谷歌旗下DeepMind公司的阿尔法围棋AlphaGo，出人意料的战胜了李世石九段，AI发展历上里程碑式的事件，谷歌让全世界都进入了人工智能的热潮之中，尤其在商业领域，人们急需要AI的能力，去重构商业模式，构建竞争优势。智能商业模式的研究应运而生，从数据驱动的DIKW模型（数据-信息-知识-智慧）分析，智能技术是智能商业的新引擎，在商业上的应用（图2）由感知智能、认知智能和行为智能三个部分组成，三个部分分别对应着服务管理的三个核心模块：用户需求的发现与识别、服务方案的制定、服务方案的实施。感知智能是认知智能的基础，认知智能是整个商业智能的核心，为行为智能提供决策支撑，行为智能是感知智能与认知智能的主要应用，三个环节都有独立商业化的能力，而整合了三个智能环节的应用其价值将是更高的。
图2 智能技术在商业应用
感知智能就是让计算机认识世界，看见、听见、感觉到“你是谁”这个问题。感知智能涉及的技术有计算机视觉、自然语言识别、感应器技术等，是目前AI较快实现商业化部署的一个领域，包括智能安防、银行机场等的人脸识别，以及新零售的客群识别、轨迹分析等系统。
认知智能/决策智能，可以评估、推理、预测得出具体的决策方案，回答“你要去哪”的问题。这个阶段需要整合感知到的相关信息，通过决策模型输出决策方案。目前阿里、华为、科大讯飞等几家巨头在实施的城市大脑、工业大脑以及新零售的精准销售都属于这个环节。
行为智能，是感知、认知智能在智能控制的应用，回答“你如何做到”的问题。行为智能在工业智能化和社会智能化将有巨大应用价值，目前受人追捧的自动驾驶、无人+（工厂、零售……）都是属于这个方面，不过要实现真正的商业化仍然要有很长的路要走。
当前，智能商业的主要应用大多集中在感知智能方面，为业务的精准性、实时性提供赋能，让企业能够更快、更准确地识别需求，这也是为何数据的有形化展示是最近几年在数据智能方面创业的主要方向。认知智能/决策智能是整个智能商业化的核心，是智能商业的大脑，将逐步接管商业的过程，从单个局部逐步过渡到全局全流程，实现商业的智能化，这才是未来智能商业的突破口。行为智能是在感知、认知智能基础上的应用。受数据收集、行为规则复杂度的制约，行为智能首先会在一些具备条件的行业开展，如工业机器人、无人超市、自助终端等。需要强调的是，只要任何一个环节的智能技术在业务领域开始应用，就会快速迭代升级，行业竞争因素就会产生剧变，行业格局大概率出现颠覆，新的模式就会快速增长，新业态将取代旧业态。此时，业内企业如果不能跟进，极有可能丧失原有的竞争优势。
根据阿里云研究中心的报告，杭州城市大脑项目，通过计算机视觉技术分析摄像头获取的数据，收集到每一个路口的车辆和行人关键信息，如车辆的数量、类型、走向，行人的数量、过红绿灯耗时，将这些数据放在交通优化的AI模型进行运算，识别并提前预测出交通堵点，得到更优化的红绿灯优化配置方案。经过一年的运行，杭州城市大脑成功接管了128个路口的信号灯，试点区域车辆通行速度提升11%，通行时间减少15.3%，在萧山区，智能大脑让交通信号灯听到救护车的呼唤，实现了120救护车等特种车辆的优先调度，车辆到达现场时间缩短一半。在主城区城市大脑对交通事件进行智能报警，日均事件报警数达500次以上，准确率达92%，大大提高了执法指向性。
杭州城市大脑的案例提供了一个智能技术应用思路，应用云计算和边缘计算能力，感知智能模块分析出摄像头收集到的数据，数据交由具有认知智能的AI模型运算，得出交通灯调整方案，方案实施后，根据现场的摄像头感知的情况来验证方案的效果，新收集的数据再次进入模型运算，得出更优化方案，这个闭环不断循环，持续优化道路的交通状况。我们相信，会有更多、更好的智能技术的应用源源不断涌现出来，创造更神奇的数字生活。
数智化新服务模式
数智化新服务模式是数字时代最佳的商业模式，是由数据驱动的，充分应用AI智能技术，提供以体验感知提升为核心的服务运营模式。曾鸣教授就认为，数据智能是未来的商业核心，产品提供反馈闭环，数据作为原料，交给算法处理，这就形成一个在线的智能业务三位一体模式。
以体验感知为产出的服务模式，关键要素是精准满足个性化需求，精准就是要求及时、准确感知用户需求，并快速响应。智能技术提供了大规模实时数据的运算能力，让用户需求的感知更快、更准确，而服务感知的个性化需求，则要求有更多的数据来衡量用户的需求，更快的运算来提高反馈速度和准确性，可以说，智能化与服务化就是一个完美的结合。
数智化新服务应用模型，就是通过数字技术的实时数据驱动，以智能为核心，形成快速反馈的业务闭环，数字化技术为企业提供真正精确到个体的服务能力，以用户为中心的大规模个性化服务第一次可以实现。谷歌搜索、亚马逊、今日头条等企业，就构建了用户交互数据——AI模型算法——业务实时呈现的智能商业的业务闭环，成为各自领域的领头羊。
数字技术正在重构整个商业环境，数字时代的数智化新服务应用模型，构建了一个真正智能商业的快速反馈闭环，将在线的用户（这里的用户指的是与企业连接的个体，包括个人、企业、机器）交互数据，通过AI模型实时计算，及时反馈到用户交互和业务使用之中。智能技术的应用，高效精准的解决了服务系统三个核心的任务：用户需求识别、服务方案的制定和服务方案的实施，数字技术让这个闭环过程可以近乎实时完成，这为掌握了数智化新服务模式的企业营造了巨大竞争优势。数字时代，企业将会从生产走向运营，从产品走向服务，从制造商走向运营商，从服务运营走向智慧运营，数字化服务成为支撑各行各业转型升级的必由之路。只有通过数智化服务的模式，数字才真正实现直接支撑企业的业务，而非内部的而管理，能够产生收入和利润，这时候，数字不再是企业的成本投入，而是重要的资源要素的投资！
数智化新服务模式实施过程的五大特点
● 特点一 个性化与精准
个性化与精准是数智化新服务模式最主要的特点。真正意义上的以客户为中心服务，就是数智化新服务这种“为你独尊”的专享性和精准的个性化服务。未来，每一个用户就是一个市场。“CPC（Customer-Product-Channel）适配模型”就是研究如何将合适的产品在合适的渠道传递给合适的客户，构建精益服务运营体系，实现资源的最佳配置。比如，今日头条根据用户的点击数据，看了什么、看了多久，AI模型通过近乎实时的运算，为每一个用户其推荐最关心的栏目，加强用户粘性，今日头条的口号就是“你关心的才是头条”，可以说，这个模式实现了每一个用户就是一个市场的商业案例。据比达咨询BDR数据，今日头条的用户规模、用户粘性快速提升，迅速成长为新闻APP的独角兽。
● 特点二 智能（自动）决策与快速响应
“来之能战，战之能胜”，要实现每一个人都是一个市场，需要大规模的快速、精确服务到个人的能力，构建无人干预、自动运行的数智化新服务业务闭环，基于智能技术的机器学习平台ML加上云计算网络，为商业企业提供了智能决策和快速响应的能力。笔者曾经提出的“ITS（In-Time Service）适时服务模式”，其中的三个关键“即时”是：即时收集客户行为数据、即时感知客户体验、即时响应客户需求，人工智能的发展，为这三个关键“即时”的实现铺平了道路。想象一下，如果需要控制北京的所有红绿灯，让北京的交通效率最高，最佳办法是，有“一个大脑”知道所有车辆的实时数据，这个“大脑”根据总体效率最佳原则，安排每一个车辆的出发时间、行走路线，红绿灯工作时间，这样大规模协作任务，需要巨量的实时数据运算和调度，没有任何一个人或由人组成的团队可以完成这样的任务，只有依靠机器智能的模型运算才能实现，数智化新服务应用模型为此提供了很好的解决思路。
● 特点三 完整视图的全感知
“whole picture”全景图、上帝视角也许是数字化最容易被认识到的价值，依托物联网IOT的感应器，机器学习平台ML可以实时感知所有需要监测的节点、网络和内容的情况，可以从全局视角得到各个环节、局部的状况，企业需要构建统一视图，才能确保用户在各个渠道的使用感知一致性和连贯性。理论上，现代战争是单一任务的最佳效率的案例，每一个战士都是尽可能的配备上所需要的感应器，加上卫星、无人机等监测数据，收集到的所有战场信息都是要实时发送往作战指挥中心，有利于对战局做全面的评估，分析运算推导出最佳的作战方案，指挥战斗。运用到商业中，这就是目前很多企业在极力打造的XX大脑、驾驶舱，是系统化思维在商业的运用，是数据的有形化展示的有效方式。
● 特点四 “全天候”的便利性和“召之即来”的及时性
服务接入能力和跨渠道服务体验感知，一直是传统服务模式面临的两个难题。服务需求的浪涌导致服务需求不均衡性极强，其次，越来越多的渠道，导致的服务复杂度大增，跨渠道的服务体验管理难度极大。在智能AI赋能下，云化的服务机器人按需快速部署，跨渠道流程高效运转，服务产能和跨渠道难题终将成为历史。另外，根据数字时代的新木桶理论，企业需要进一步强化主渠道的优势，在最有效的主营渠道投放资源，确保效率，同时与其他的用户可能使用的渠道保持互通，合作利它，构建你的用户接入渠道网络，扩大用户渗透规模，不要放弃任何一个可能的接触到你的用户的机会，切记！
● 特点五 “走群众路线”的交互性
交互这个词很好的说明了它的目的，交互是双方或者多方对等的信息沟通和互动，从这个角度就很好理解好的交互设计是追求用户的感知和体验的，理解用户，让机器人讲人话，就成为交互设计的首要原则；自然语言交互是AI皇冠上的明珠，还有很多难题需要我们去攻克，在服务领域的应用中要摒弃过多专业术语、脑残的设计、不连贯的流程，尽量使用人性化的用户语音，减少使用障碍，提升交互的自然度，用户费力度、交互费力度等指标应该成为服务运营过程重点关注的指标。如果说以前我们服务运营的目的是效率优先，将人训练成“机器”，那么未来，服务运营的目标是体验优先、交互为重，我们要将机器变成“人”，让机器人成为我们最好的服务伙伴。
从来没有什么时候，能够像数字化如此深刻地改变着我们这个星球。现在，服务模式已经到了需要重大变革的时候。数智化新服务模式的研究和实践才刚刚开始，价值发现的宏图正在逐步展开，新时代呼唤新突破，让我们一起共创一个崭新的数智化新服务的新未来！
(栏目编辑：马俊)
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