高度智能化市場的幾點關(guān)鍵

陳勁

近年來，技術(shù)的重大改革引領(lǐng)全世界的新一次工業(yè)革命，以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)為核心的智能化技術(shù)的發(fā)展不僅提升了生產(chǎn)效率，還逐步演變成新的生產(chǎn)方式和管理范式。作為全球科技強國，我國引領(lǐng)了全球智能化的浪潮，并在國家層面制定了相關(guān)宏觀政策，例如“中國制造2025”的規(guī)劃，堅持創(chuàng)新驅(qū)動、智能轉(zhuǎn)型的基本策略。在企業(yè)層面，智慧企業(yè)的概念已經(jīng)深入實踐，形成了企業(yè)數(shù)字化改造和智能化應(yīng)用之后的新型管理模式和組織形態(tài)，是先進信息技術(shù)、工業(yè)技術(shù)和管理技術(shù)的深度融合。在智慧企業(yè)的基礎(chǔ)上，我國還在積極發(fā)展智慧城市、智慧市政等更大型的智能化工程，期望打造充滿“科幻感”的未來智能化生態(tài)圈。

然而，智能化市場的演進并不是一帆風(fēng)順，基于大數(shù)據(jù)與人工智能的智能化市場是否能夠形成有效的人機協(xié)同效應(yīng)目前還是一個未知數(shù)?；跀?shù)據(jù)和算法的智能系統(tǒng)固然能大幅度提升工作效率、生產(chǎn)效率和管理效率，卻也帶來了類似人工智能發(fā)展過程中的倫理風(fēng)險，中心化的數(shù)據(jù)處理方式在運作過程中如果受到攻擊其保護機制是否完善，都是我們需要戰(zhàn)勝的重大挑戰(zhàn)。

智能化的內(nèi)涵與特性

“智能”（Intelligence）一詞早在五十年代就被研究人工智能的學(xué)者使用，是計算機學(xué)科的專業(yè)名詞。我們所熟知的智能化市場，例如智能制造、智慧企業(yè)中的智能性，實際上是商業(yè)智能（Business Intelligence），也就是通過智能化系統(tǒng)達成生產(chǎn)、管理、決策等商業(yè)行為，商業(yè)智能化也可以被理解為把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⑷缓笤傩纬芍R的過程。Davenport在2006年把商業(yè)智能化解釋為使用智能系統(tǒng)進行的商業(yè)分析行為。智能化浪潮起源于20世90年代初期企業(yè)管理者對于分析數(shù)據(jù)來提升企業(yè)效率的需求，至今已經(jīng)演變成一個跨學(xué)科、跨領(lǐng)域、跨行業(yè)的綜合性研究議題。智能化市場的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)管理，而數(shù)據(jù)管理又主要由數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)分析組成。所以目前由企業(yè)組織主動收集數(shù)據(jù)并進行提取與分析的過程是如今主要的業(yè)態(tài)，也是智能化市場的早期階段。在這個過程中，數(shù)據(jù)的收集是有目的性的、大量重復(fù)的，而數(shù)據(jù)提取與分析也是基于提前設(shè)計好的算法和流程，我們也可以定義為智能化1.0的階段。

國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭阿里巴巴集團的數(shù)據(jù)中心早期就是一個由Oracle建設(shè)的單節(jié)點數(shù)據(jù)庫，通過算法分析處理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和決策數(shù)據(jù)。隨后，阿里巴巴逐漸開始建設(shè)多節(jié)點數(shù)據(jù)集群，并形成基于onedata體系的公共層，形成集團電商數(shù)據(jù)體系，同時從超過5000個節(jié)點收集數(shù)據(jù)并提供數(shù)據(jù)分析、商業(yè)智能的解決方案。阿里巴巴集團的數(shù)據(jù)中心演化過程可以體現(xiàn)智能化1.0往智能化2.0階段的過渡。智能化2.0階段的主要特性是基于非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)內(nèi)容，也就是通過多個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點收集與分析數(shù)據(jù)。通過網(wǎng)絡(luò)化的智能系統(tǒng)來進行網(wǎng)絡(luò)分析，收集用戶生成內(nèi)容的共享資源系統(tǒng)，共同形成了智能化2.0的生態(tài)雛形。

智能化3.0是未來的智能化市場發(fā)展趨勢。隨著智能手機和感應(yīng)系統(tǒng)的普及，智能化3.0的數(shù)據(jù)來源更加分散化，數(shù)據(jù)更加海量，用途更為廣泛。一方面來說，物聯(lián)網(wǎng)的普及與應(yīng)用可以搜集到很多原來不被人們關(guān)注的信息。通過RFID、二維碼等傳感設(shè)備，商家可以收集到整個消費流程中的所有數(shù)據(jù)信息，并把信息通過分析轉(zhuǎn)化為知識。另一方面，智能化3.0的生態(tài)中，數(shù)據(jù)擁有地理位置、內(nèi)容分類和個人偏好等特性，并且分布式儲存在不同的終端中。當智能化3.0生態(tài)成熟以后，進入門檻降低，任何組織、政府部門、個人都可以通過移動終端實現(xiàn)個性化的智能需求，形成整合式的智能生態(tài)。字節(jié)跳動旗下的抖音短視頻APP就是智能化3.0應(yīng)用的典型案例。

智能化目前已經(jīng)在各個領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用，但是每個領(lǐng)域中的智能化程度是不同的。電子商務(wù)領(lǐng)域一直走在智能化的前端。由于電子商務(wù)本身與互聯(lián)網(wǎng)的緊密聯(lián)系以及電子商務(wù)企業(yè)對客戶定位、精準營銷的重要需求，讓企業(yè)只有在不斷地智能化創(chuàng)新中才能生存和發(fā)展。而對于科學(xué)研究領(lǐng)域來說，科學(xué)數(shù)據(jù)的格式規(guī)范，科學(xué)研究的演進性，都是未來智能化中必須跨越的鴻溝。

智能化的優(yōu)劣以及建立競爭優(yōu)勢

高度智能化的市場既簡單，又復(fù)雜。簡單的是，一切決策都可以通過預(yù)設(shè)算法來進行，一切數(shù)據(jù)都可以通過傳感器來收集，只要有了數(shù)據(jù)和算法，所有的商業(yè)行為都可以自主實施、自主運轉(zhuǎn)、自主評估。然而，隨著傳感器數(shù)量的倍增和數(shù)據(jù)量幾何級數(shù)式的增加，有效的數(shù)據(jù)分析和成本效率化的數(shù)據(jù)采集方式變得更加復(fù)雜。

1.智能化組織的優(yōu)勢

量化標準的準確考核。毋庸置疑，對于可量化的管理標準、考核標準、行為準則來說，智能化組織可以實時監(jiān)測和考核這些標準，形成更高效的管理方案。對于制造型企業(yè)，產(chǎn)品的生產(chǎn)標準可以更加完善，作業(yè)流程更加嚴格，催生更高質(zhì)量的產(chǎn)品和更高效的生產(chǎn)流程。對于醫(yī)療行業(yè)，智能化的應(yīng)用可以更加準確地診斷、監(jiān)測病情，提升治療效率。在大數(shù)據(jù)的支撐下，量化標準的誤差會逐步減少，直到形成理論上的最優(yōu)化標準。

分布式管理的高效性。傳統(tǒng)的科層制管理體系已經(jīng)無法滿足企業(yè)的需求。面對日新月異的動態(tài)市場和快速迭代的新技術(shù)，靈活應(yīng)變是企業(yè)生存下去的唯一方式。而智能化組織可以通過智能系統(tǒng)協(xié)助管理者多點管理，跨時間、跨空間管理。對于簡單、重復(fù)的工作內(nèi)容可以使用KPI考核系統(tǒng)，而對于復(fù)雜、非量化標準的工作任務(wù)也可以幫助管理者剔除其中的重復(fù)信息，讓管理者直接面對需要解決和決策的關(guān)鍵部分。另外，智能化組織可以讓管理者的管理范圍更廣，匯總各部門的信息流，提升管理和決策的質(zhì)量。

多節(jié)點協(xié)同創(chuàng)新的可能性。在科技經(jīng)濟全球化的環(huán)境下，實現(xiàn)以開放、合作、共享的創(chuàng)新模式，被實踐證明是有效提高創(chuàng)新效率的重要途徑。通過智能化組織的數(shù)據(jù)共享和多節(jié)點運作模式，更好地形成官、產(chǎn)、學(xué)、研的開放共享和深度合作，提升產(chǎn)業(yè)的綜合競爭力。當智能化市場成熟以后，創(chuàng)新成為組織運作的第一生產(chǎn)力，國家創(chuàng)新政策也可以通過數(shù)據(jù)來評估其貫徹落實的情況。

2.智能化組織的劣勢

專業(yè)化與個性化邊界的混淆。隨著智能化的發(fā)展，數(shù)據(jù)收集來源更加多元，個性化的數(shù)據(jù)在商業(yè)領(lǐng)域可以形成用戶分析報告，但是在專業(yè)領(lǐng)域卻變成了數(shù)據(jù)噪音。專業(yè)化組織需要符合要求的專業(yè)化數(shù)據(jù)和高精度的智能化分析才能研發(fā)出高質(zhì)量的技術(shù)，而未來智能化市場中過量的非專業(yè)性數(shù)據(jù)可能會對研發(fā)效率起到負作用。當個性化數(shù)據(jù)過多時，專業(yè)數(shù)據(jù)得出的結(jié)果可能并不能滿足大部分人的要求，所以需要在專業(yè)數(shù)據(jù)和個性化數(shù)據(jù)的用途、來源上作出嚴格區(qū)分。

數(shù)據(jù)安全產(chǎn)生新的問題。隨著智能化市場的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)安全問題也成為新的關(guān)注點。原有的數(shù)據(jù)安防技術(shù)大多基于傳統(tǒng)的中心化數(shù)據(jù)庫，卻不能解決移動端、傳感器端的數(shù)據(jù)安全隱患。多節(jié)點化的智能系統(tǒng)也導(dǎo)致任何一個節(jié)點都存在受到攻擊的可能性，而日常維護每一個節(jié)點則又會帶來額外的成本。隨著智能手機的普及，大眾數(shù)據(jù)的隱私和安全問題也開始顯現(xiàn)。5G網(wǎng)絡(luò)雖然加快網(wǎng)絡(luò)傳輸速度并普及了網(wǎng)絡(luò)化程度，但是也帶來只要聯(lián)網(wǎng)就存在風(fēng)險，無形中增加了網(wǎng)絡(luò)攻擊者的“作戰(zhàn)半徑”。

數(shù)據(jù)收集產(chǎn)生額外成本。數(shù)據(jù)收集看似簡單，實際上卻流程繁雜。利用區(qū)塊鏈技術(shù)溯源的場景已經(jīng)在國內(nèi)開始被應(yīng)用，但是整個溯源的過程包括了從產(chǎn)品源頭到市場的每一個節(jié)點，在每一個節(jié)點連接區(qū)塊鏈技術(shù)所耗費的人力、物力往往超出想象。而區(qū)塊鏈溯源技術(shù)帶來的實質(zhì)性影響目前也僅僅是產(chǎn)品質(zhì)量和信用的提升，短期內(nèi)并無法直接轉(zhuǎn)化為利潤或有形資產(chǎn)。同樣，在使用傳感器追蹤物流、人流的商業(yè)行為中，每一個傳感器的造價、維護和折舊都會給企業(yè)帶來額外成本。當然技術(shù)創(chuàng)新都有較長的周期，成本高不能簡單的作為不創(chuàng)新的理由。

智能化的倫理問題。智能化市場與人類社會的結(jié)合本身就是一個復(fù)雜并充滿矛盾的過程，我們在建設(shè)智能化市場時也要重視人與機器之間的關(guān)系。首先，過于依賴智能會產(chǎn)生自動化偏見，認為智能分析得出的結(jié)果一定是正確的，但是我們?nèi)匀粫龅阶詣玉{駛車輛撞死人的情況，可能僅僅因為智能系統(tǒng)突然死機而已。當智能系統(tǒng)的結(jié)果與人類社會的利益產(chǎn)生矛盾時，是否有相應(yīng)的妥協(xié)機制？是以人類利益為主還是以“公正”的數(shù)據(jù)計算結(jié)果為主？另外，當智能化系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于社會時，應(yīng)該形成有效的問責(zé)機制，確保當機器犯錯誤時也能找到責(zé)任承擔(dān)者。當自動駕駛系統(tǒng)出問題時，我們應(yīng)該對系統(tǒng)運營商、汽車制造商以及汽車測試工程師有相應(yīng)的問責(zé)程序。

3.通過智能化建立競爭優(yōu)勢

對于組織來說，通過智能化來建立競爭優(yōu)勢取決于如何在正確的時間點上獲得正確的信息，并傳達到正確的人身上。從經(jīng)濟學(xué)的角度來說，是否能在商品銷售的過程中獲得最大利潤是一個建立競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵點?；谥悄芑?.0的商業(yè)分析可以輕松獲得用戶的消費習(xí)慣、消費能力等重要數(shù)據(jù)，并把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品定價的重要知識依據(jù)。不僅如此，通過對消費者的分析分類，智能化組織可以建立對每一個用戶的價格最優(yōu)化策略，例如對價格不敏感用戶的原價銷售和對新用戶的優(yōu)惠活動。當然，以上基于數(shù)據(jù)的定價策略需要海量的歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)以及外部環(huán)境因素分析等復(fù)雜的綜合性分析系統(tǒng)，任何錯誤可能導(dǎo)致完全相反的策略。而在非智能化的環(huán)境中，人們僅僅需要通過直覺和經(jīng)驗就可以得到差不多的結(jié)果，那么使用復(fù)雜的智能化系統(tǒng)的成本是否能被所帶來的利潤包含也需要組織不斷地分析與磨合。

從管理學(xué)的角度來說，我們可以把智能化帶來的優(yōu)勢完全套用在波特五力的戰(zhàn)略分析上。針對波特五力模型中的各個影響因素，智能化的分析系統(tǒng)可以逐一追蹤攻克，形成動態(tài)的市場競爭戰(zhàn)略。舉例來說，我們可以通過傳感器來收集門店日流量、消費者高峰時段、熱門商品等信息，從而生成買方消費行為分析報告。從買方消費行為分析報告中，我們可以準確獲取消費者在不同時間段的消費需求（數(shù)據(jù)量足夠大的情況下），并制定相應(yīng)的供貨、定價和增值服務(wù)策略。

然而，智能化的波特五力模型完全基于數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)的獲取成本便成為了一個新的考量因素。一方面，市場中的所有參與者都想擁有關(guān)鍵的數(shù)據(jù)，那么對于數(shù)據(jù)獲取的競爭成為了新的競爭“戰(zhàn)場”，是否能夠獲取有價值的數(shù)據(jù)會影響組織的競爭力。當所有的市場參與者都獲得相同的數(shù)據(jù)時，智能化帶來的競爭優(yōu)勢也將會逐步減少。另一方面，數(shù)據(jù)的獲取成本能否被所帶來的利潤包含成為組織管理的重要議題。當直覺和經(jīng)驗認為可以把一件衣服賣到200元時，通過智能化分析也許可以把這件衣服賣到205元，但是整套系統(tǒng)卻耗資1000元，很顯然此時的智能化系統(tǒng)的優(yōu)越性值得商榷。所以，只有在智能化市場環(huán)境還未成熟之時，先行者可以獲得較大優(yōu)勢，但卻也增加了成本。而當智能化市場完全成熟以后，系統(tǒng)成本降低，但是帶來的優(yōu)勢也將減少。

智慧企業(yè)的發(fā)展與展望

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術(shù)發(fā)展進入新的階段，企業(yè)所處的環(huán)境已經(jīng)發(fā)生根本性的變化，智慧企業(yè)就是順應(yīng)智能化浪潮的企業(yè)管理新階段。在智能化時代，企業(yè)管理人員需要在企業(yè)數(shù)據(jù)中挖掘價值，并轉(zhuǎn)化成企業(yè)管理的有效資源，制定更準確的決策。

1.傳統(tǒng)企業(yè)面臨的問題

數(shù)據(jù)孤島問題。近年來大部分企業(yè)信息化程度已大幅度提升，已經(jīng)基本形成了數(shù)字化的運營管理模式。然而，如同阿里巴巴數(shù)據(jù)中心的早期架構(gòu)一樣，大部分傳統(tǒng)企業(yè)還停留在中心化的數(shù)據(jù)庫層面，通過手機結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行已有生產(chǎn)流程和運營規(guī)則的機械化執(zhí)行。同時，企業(yè)的數(shù)據(jù)信息通常存儲在各業(yè)務(wù)部門中心化的數(shù)據(jù)庫中，庫與庫之間很難形成協(xié)同共享作用，難以形成部門間的協(xié)同創(chuàng)新效應(yīng)。

信息碎片問題。在企業(yè)信息化發(fā)展的過程中，如何形成有效的企業(yè)內(nèi)知識管理體系來避免由科層制管理體系所帶來的碎片化信息問題是傳統(tǒng)企業(yè)難以攻克的痛點。隨著組織管理的扁平化發(fā)展，企業(yè)內(nèi)的信息流愈發(fā)瑣碎而難以收集整理。在部分關(guān)鍵部門的上下級信息傳達中，碎片化信息甚至?xí)硇畔⒉粚ΨQ而影響組織決策系統(tǒng)隔離問題。傳統(tǒng)的科層制管理組織制度，依賴于行政手段實行自上而下的集權(quán)管理，即按既定的指令，以行政手段去執(zhí)行和完成既定任務(wù)。在這種管理模式中，企業(yè)被系統(tǒng)隔離，有員工被置于服從和執(zhí)行的地位，自主性和創(chuàng)造性都受到影響。例如我國的制造型企業(yè)，在工藝水平、生產(chǎn)流程上由于長期的積累已經(jīng)達到世界先進水平，但是卻鮮有原創(chuàng)性的世界影響力產(chǎn)品，這與員工常年進行單一的流水線作業(yè)而導(dǎo)致的問題不無關(guān)系。