旭辉永升服务李川：物业数字化转型成功的关键在于价值导向 | 克而瑞科创大咖对话

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自 2019 年成立以来，克而瑞科创先后走访了百余家业内头部的泛地产企业与技术供应商。在与优秀企业及其管理人员的不断交流中，克而瑞科创发现目前地产科技市场的推进存在两类限制：

• 对于泛地产企业而言，一些头部地产商的 CIO 们对地产数字化独到的见解、精准的布局以及一些发人深省的思考等仍然难以被市场充分认知。

• 对于技术供应商而言，大量企业有着优秀的人才、强大的能力、先进的产品，却迟迟未能摸透地产市场的核心诉求与痛点。

鉴于此，同时也基于自身的行业定位，即成为国内地产商与科技厂商之间沟通的桥梁，克而瑞科创再次前行，对泛地产企业 CIO 及头部科技企业地产板块负责人进行走访交流。期望通过自己的力量，将访谈精华传递给市场。

克而瑞科创希望这些内容能够帮助市场进一步了解：头部企业在地产科技领域究竟发展得如何？他们的布局思路是怎样的？行业一线的实践者们又在规划着什么？在苦恼着什么…...

永升生活服务集团首席数据官、霖久科技总经理 李川

李川在 IT 咨询、物业及地产数字化行业拥有近 20 余年的资深经验，先后在埃森哲、龙湖集团、旭辉集团数字化部门担任重要职位。

专注于企业数字化改革、IT 战略与转型、商业模型创新等领域，对社区智慧化转型和物企数字化发展现状有着专业独到的见解。

核心观点

• 对数字化转型及数据价值的理解

数字化转型的核心在于数据，所有产品都应该围绕数据来构建，所有产品的价值都应该以产品所产生数据的价值来度量。既往以功能需求为导向来构建系统的方式，在数字化时代是落后的、是终将要被淘汰的。如果数据没有价值，即使产品的功能再完美、技术再先进，也没有任何价值。

因此，在产品设计之初，就必须要想清楚数据从哪来、到哪去、怎么用。只有这样，产品才是活的，才是有生命力的。

旭辉永升服务数字化转型的第一步就是基于数据和算法，构建线上线下融合的开放生态平台，让数据变得更有价值。

• 对物业数字化转型终局的理解

物业数字化转型成功的四个重要标志：

① 保洁、秩序、绿化、客服等一线从事繁重体力劳动、重复性工作的岗位被自动化机械、智能机器人、视频 AI 等技术取代；

② 通过 APP、小程序等线上入口和客户建立高频线上连接，实现物业基础服务与增值服务的在线化；

③ 管家不再以物业费收缴率为主要考核指标，在强大的数据赋能之下，整合各种资源，提供有价值的个性化服务，让客户居住更安心、生活更便捷、资产更值钱；

④ 消灭各类线下统计报表，企业内部管理在线化，以在线数据指标看板为抓手，实现「数出一孔，术出一孔」。

• 对数字化转型关键成功因素的理解

行业内外很多公司都在进行数字化转型，但真正成功的很少，我们认为数字化转型成功的最核心的三个要素：

① 一把手的参与度。纵观历史上成功转型的企业，无一不是一把手深度参与到新的业务场景、新的管理逻辑讨论、设计之中。

② 生产力与生产关系匹配。很多公司在没有完成数字化落地的时候，过早的调整了组织架构（如片区制等），基于新技术所建立的生产力尚无法支撑新的生产关系，最终导致变革失败。因此数字化转型，我们遵循技术平台先行的原则，当新的生产力工具各方感觉很舒服的时候，再发起组织变革，成功几率将大大增加。

③ 有了线上，坚决消灭线下，确保数据是在线的、鲜活的、真实的。否则对一线员工来讲不但没有被赋能，反而增加了数据补录的工作量。

• 对物业科技企业核心能力的见解

相对于互联网及高科技制造企业，物业行业在人才、技术上都没有太多优势。我们的核心竞争力是对于物业场景的深刻理解。换句话说，一流的管理逻辑搭配二流的技术，产出的是一流的系统；而二流的管理逻辑搭配一流的技术，得到的很可能只是二流的系统。

所以我们需要在产品的理论设计上追求极致，基于对行业的深刻理解，不断挖掘数据价值，同时围绕智慧社区、智慧城市服务整合各方技术资源，快速建立自己的护城河。

对话精选

下文是克而瑞科创对李川的访谈实录，有删节。 

旭辉永升服务在数字化发展历程中经历了哪几个关键节点？

旭辉永升服务真正意义上的数字化转型始于 2018 年。公司在香港上市后的一年多时间里开发建设了不少系统，包括财务共享服务中心、应收中台、PMS（物业运营管理体系）、CRM 等等，实现了物业基础业务的线上化。今年四月份，霖久科技公司正式成立，我们对智慧物业战略进行了重新的梳理，确定了智慧物业「 ABCDE 」五个战略投入重点方向：

A（APP）：永升活 APP 和微信小程序，建立与业主之间的连接，将物业基础服务线上化，赋能一线管家，解决业主真正的痛点，同时拓展增值业务，与商家进行合作，通过双营驱动（运营+经营），持续提升 APP 活跃度；

B（Business Intelligent）：智慧商用，针对商办、公建等业态，通过智能硬件加软件的方式，实现 To B 端业务的线上化、智能化、自动化，提升租户、企业员工的办公体验，实现资产增值。B 端用户相较于 C 端住宅用户有更强的付费意愿，将会成为物业公司下一个重要的利润增长引擎；

C（Connection Platform）：连接平台，建立物联网连接中台+生态开发平台，实现智能设备互联、供应链互联、商家互联；

D（Data）：数据算法， 数据算法能力将成为物业公司的护城河，我们可以通过数据分析，持续挖掘数据价值，比如基于 RBA 数据预测设备故障、通过园区能耗数据分析寻找能耗值的合理区间、通过针对员工端 APP 数据的分析找到「万元管家」的行为特征等等；

E（Enterprise Enabling）：企业赋能，基于集团化、平台化、标准化、一体化的原则，构建全新的企业赋能平台，彻底拉通企业内部各职能端到端数据，实现业务财务一体化，建立组织的成本效率优势。 

按项目来看，企业目前在 loT 硬件方面的落地推广规划是怎样的？

对于技术、产品、供方生态成熟，价值已被验证的产品，例如智能停车、智能门禁等，已经基本实现了全覆盖。针对创新 IoT 场景，如视频 AI 品质巡检、高空抛物自动识别、摄像头轨迹追踪等，通过项目试点，持续对业务场景进行打磨，成熟以后再进行推广。

我们认为单纯靠智能硬件并不能建立物业公司的核心优势，一方面由于物业公司没有制造业的基因，很难快速、低成本设计生产硬件，另外硬件比较容易被仿制，所以物业公司应该把自己定位为服务运营商，通过新技术不断实现场景创新，才能持续领先竞争对手。智能硬件唯有依托于强大的管理后台，才能发挥价值。

旭辉永升服务是否考虑对集团以外项目进行业务、服务输出？

霖久科技的定位是基于科技创新持续提升旭辉永升服务的核心竞争能力，通过数字化转型建立物业基础服务成本效率优势，同时依托技术平台优势建立公司的第二增长曲线，实现高 PE 回报，持续为股东创造价值。在服务主业之外，如果霖久科技的技术和产品在行业内也有需求，也会将产品通过合作伙伴对外输出。

能否简单介绍一下旭辉永升服务的数字化团队规模和基础架构，目前如何量化数字化部门的收益和考核团队 KPI 的？

在宏观上，数字化转型要做战略投入，这点公司上下已经达成共识，因此在预算上集团给予了很大的支持。我们希望数字化的投入规模随着公司的增长而增长。技术投入与价值产出是有时间差的，一般一个产品从上线到真正发挥价值需要 1~2 年的周期，因此数字化转型要成功是需要持续的投入。目前霖久科技团队规模在 50 人左右，我们不追求技术团队的规模，我们更看中团队效率行业领先。

因此，我们珍惜每一分钱、每一个 Headcount。还是希望霖久科技能够有创业公司的氛围，每个人都有共同的使命、愿景和价值观，这些不是口号，而是发自内心的相信。

微观上，产品经理有一整套的考核 KPI 指标，重点会看产品的用户满意度、产品的开发计划达成率、预算达成率等，同时我们也会看一些运营指标，如 APP 的月活率、客户在线报事率等。

我们自有团队目前与科技供应商的合作模式是怎么样的？

我们与供方的合作模式一直是变化的，之前整包项目比较多，霖久科技成立后，由于自身技术能力得到加强，定制化开发的产品会逐步过渡到散包模式。当然，标准软件产品（如财务、HR 等）、智能硬件平台，还是会采取整包合作的方式。

我们认为产品和数据是我们最核心的能力，需要自建。目前产品经理、用户体验（ UX ）设计、质量测试、数据团队基本已经是自有团队了。下一步，我们会自建技术开发团队，研发技术架构和公共组件，制定技术标准，管理外包开发人员，逐步建立技术优势。

在甄选合作伙伴的过程中，会看重供应商哪些特质？

价格不是我们的首要考虑因素，我们更看重供方的价值观、成长性、口碑以及其核心团队的能力。我们更倾向与深耕行业、中等规模的团队进行合作，确保项目的可控性。

我们也希望在与供应商合作的过程中，供方团队有很强的凝聚力、自驱力，真正关注产品价值而不仅仅是交付合同。只有双方价值观趋同，才能破除零和博弈，实现共赢。

有一种观点认为：相对于互联网公司海量的数据，物企的数据量尚未达到「大数据」的程度。霖久科技是怎么看待物业行业的数据价值，因何而决定投入大量精力构建自身数据能力？  

「大数据」与「小数据」并不代表数据价值的大小。「大数据」数据量大，但往往价值密度低，需要通过比较复杂的技术处理后才能将价值浓缩到可以被使用的程度。

而「小数据」一般价值密度很高，比如财务数据、HR 组织人事数据、PMS 工单数据等等，这些既有数据的价值密度很高，从中比较容易挖掘价值。但之前由于主数据没有打通，造成针对这些「小数据」的处理也十分困难。

因此我们第一要务还是要处理好「小数据」，同时随着 APP、各种智能硬件的上线，「大数据」的能力也会逐渐建立起来。在技术架构上，我们通过数据湖，很好的解决了各种结构化、非结构化、批处理、流式数据处理的需求。未来 2-3 年物业行业的聚集度会大幅增加，产生物业服务独角兽技术公司是大概率事件。

如果没有数字化基础设施，没有数据处理和分析能力，就不可能高效管理数千乃至上万个物业项目。如果想成为未来的物业企业，就一定需要建立强大的数据算法能力。

在市场规模的推算上，如果从线下小区智慧化改造的角度，成本投入是怎样的？

这个要从生意视角来看，针对地产前装市场，智能化由开发商投入，其占总体建安成本的比例并不高，而且未来智慧社区、智慧园区会成为拿地很重要的前提，因此新小区的智慧化硬件投入应该不是大问题。重点在于如何与地产进行协同。

针对既有小区改造，通过综合考虑社区类型、业主客情、物业收入与利润等情况，来决定是否需要投入以及如何投入。未来智慧化改造应该也是「菜单」式的，不一定每个小区都做到场景全覆盖，关键还是要看解决什么问题。我们希望在大规模投入智慧社区改造的时候，所创造的价值能够覆盖所投入的成本。

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