（圖片來源于钛媒體）
9 月 11 日 -14 日，由钛媒體與 ITValue 共同主辦的 2024 ITValue Summit 數字價值年會在三亞舉行。此次峰會主題爲 "Ready For AI"，交流經驗教訓，交叉行業思考，推動創新交易，以創新場景爲基礎，共同探索 AI 驅動下數字經濟時代的全新機遇，共同打造一場數字經濟時代的 AI 創新探索盛宴。
大會上，中順潔柔首席信息官楊森林以 " 決策 AI 如何助實體企業破局 " 爲主題進行了分享。中順潔柔成立于 1999 年，并且與 2010 年上市，是國内首批 A 股上市的生活用紙企業之一。
作爲實體企業，中順潔柔感受到了競争環境的巨大變化，電子商務和移動支付的興起使得線下渠道爲主企業陷入生存困境。
他表示，"我們今天面臨的競争不是四大家族品牌的競争，而是無數個小品牌的私咬。小品牌憑借靈活性把大品牌打的找不着北。"
爲了獲取更多競争優勢，中順潔柔利用數字化系統自主研發了數據洞察模型和供應鏈發貨策略模型，降低了 5% 的供應鏈成本。
楊森林認爲，數字化就是一面鏡子，真正反映的是業務流程、真實的業務數據是不是出了問題，而不是把更多的關注放在數字化産品本身上。
而數字化最終的結果體現在四個方面：第一，銷售額增加、利潤增加；第二，降低成本；第三，減少員工；第四，回避風險。
" 所做的所有數字化布局和工作和這四點都沒有關系，那就是妥妥的成本中心。" 楊森林總結道。
在他看來，數字化隻是一個媒介，一切以業務增長爲目的，失去了這個最終抓手，很可能會變成被孤立的中心。
以下爲中順潔柔首席信息官楊森林演講内容，經钛媒體整理：
大家好！我是中順潔柔的楊森林。
有人說這是一個很壞的時代，經濟崩盤，整體滑落。但我認爲這也是一個最好的時代。
快消行業數字化的痛點很明顯。過去四大家族吃掉了市場将近 50% 的份額，并且信誓旦旦三年後吃掉中國 80% 的份額。但一場疫情讓大家回到了原點。過去大家各有打法，小企業很難出頭。當下小企業隻要抓住機會，就能快人一步找到市場突破口。
首先，我們今天面臨的競争不是四大家族品牌的競争，而是無數個小品牌的私咬。小品牌憑借靈活性把大品牌打的找不着北。
其次，消費者形态已經發生了根本性的變化。電子商務的興起和移動支付的普及使得購物渠道不再局限于傳統的實體店鋪，消費者可以在任何時間、任何地點進行購物。" 線下養線上，線上養海外 " 這樣的經曆導緻我們面臨的挑戰是如何把線上的消費引流到線下。
再則，行業有一句話叫 " 得供應鏈者得天下 "。原材料上漲，成本上升，供應鏈管理遇到嚴峻挑戰，商業模式再好也沒有用，沒有辦法以最優的價格送到下沉市場。下沉市場成爲痛點。
接着，人力成本上升，包括員工培訓、留住人才、設備更新以及經銷商成本等投入增加，增加了企業的長期運營成本。當然，這也帶來數字化的機會點。
最後，還面臨着更殘酷的現實——技術應用落後。我們的終端大部分100 億級别規模下的系統非常落後，很難把新技術跟傳統員工、傳統企業、行業現狀結合起來，影響決策效率。
爲什麽會這樣？因爲線上和線下形态是割裂的，兩個場景一個天一個地，甚至相互撕咬，導緻用戶在不同購物場景間切換時體驗不一緻，線上便捷性與線下實物感受難以無縫銜接，影響整體購物滿意度。
如何破局？我認爲AI 隻是一個工具，改變時代的不是 AI，而是駕馭 AI 的人。
真正的數字化轉型是企業管理的變革，是人的轉型，而不是盲目的追求數字化。麥肯錫的一份分析報告表示，企業數字化轉型的成功率僅爲 20%。即使是精通數字技術的行業，例如高科技、媒體和電信，數字化轉型的成功率也不超過 26%。
同樣，IDC 此前也做過一項調查，結果顯示到 2019 年，全球 1000 強企業中的 67%、中國 1000 強企業中的 50% 都将把數字化轉型作爲企業的戰略核心。遺憾的是，傳統企業數字化轉型的失敗率至今卻仍徘徊在 70％到 80％之間。
這是因爲我們過度追求數字化，而忽略了數字化實際應用，也就是商業結果。盡管我們在過去緻力于實現端到端的數字化和信息化，顯著提升了運營效率，但遺憾的是，這種效率的提升并未能直接轉化爲業務的顯著增長。這一現狀，正是我們當前面臨的主要挑戰。
比如，原來一個人騎自行車送貨，一天送貨 20 趟。現在可以使用汽車送貨，送一趟頂過去送一天。效率提高了，但是問題來了，如何培訓員工開汽車、汽車線路怎麽規劃、汽車途中發生交通事故如何處理、裝卸貨員工怎麽安排等等帶來一系列挑戰。就像數字化轉型一樣，我們擁有了更好的 AI 工具，但是如何更好地使用 AI，這是一個挑戰。
所以說，再好的系統和流程，缺乏可以高效使用的人，就像殲 -20 飛機遇到了普通人，起飛都困難。人思想的轉變，走出固有思維，擁抱新的方法，才是是否可以轉型成功的最關鍵因素。最終要麽換人，要麽換腦袋，如果沒有這樣的格局，所有的東西都無法落實下去。
談到落地，又有另外一個現象。今天我們對道、法、技、器很熟悉，這涉及到企業文化、老闆的思維，上下管理的能力。一個酒文化比較重的企業沒有辦法一起喝咖啡，這就是文化。我們要用對方喜歡的文化和習慣幫對方解決問題。
其實數字化就是一面鏡子，真正反映的是業務流程、真實的業務數據是不是出了問題，而不是把更多的關注放在數字化産品本身上。就好像一個人臉上有痘痘，用平面鏡照就可以看出痘痘，換成大理石照，就看不出痘痘了。但痘痘本身一直都存在。
數字化做到最後體現在四個方面：第一，銷售額增加、利潤增加；第二，降低成本；第三，減少員工；第四，回避風險。所做的所有數字化布局和工作和這四點都沒有關系，那就是妥妥的成本中心。
我們應該怎麽做？數據決策 AI 是實體企業最好的機會。數字化起到的作用是拉通端到端的流程，解決效率問題。當所有的企業站在同一起跑線上，都缺少先發優勢，這時候找到痛點點對點打爆，就可能獲得市場先機。
決策型 AI 決定了未來消費行業生意走向，其核心競争力在于複雜算法模型的構建能力、分析與洞察。
我們研發了新數據洞察模型。以合肥區域爲例，合肥整個終端網點加在一起有 2 萬家店，但潔柔的業務員隻有 20 人，經銷商和業務員一共才 60 人。60 人如何管理 2 萬家門店？且費用隻有 100 萬元。不管是選人選店選品都遇到了很大的障礙。
我們通過購買騰訊地圖的底層數據進行洞察分析，從 2 萬家店中篩選出 300 家門店定義爲高潛力門店。比如，我們的重點區域是：周邊小區入住率不低于 60%、100 米内有 7 個飯店、1 個奶茶店、1 個剪頭店，以及銀發人群比例不能超過 60% 等。
這個是我們的選店模型，其中的因素決定了店鋪選品。年輕人、老年人、寶媽喜歡的産品是不一樣的。通過組合标簽構建了我們的營銷算法模型。從去年到今年 3 月份模型應用，我們的增長率從負增長到增長率達到八月份的 84%。按照測算，年底增長率在 200%-300% 左右。
扣除我們所有的投入費用之後，我們的淨利潤依然上漲 30%。基于這個模型，我們又開拓了 10 個城市。這證明，我們自主研發的 AI 模型是有用的。
另外一個我們研發的供應鏈發貨策略模型 ( B2C 快遞 ) ，把固定的點對點的配送改成動态配送，成本直接減了 5%。這是什麽概念？我們的供應鏈成本已經 4 年沒有下降過了，相當于我們用極低的成本改進了供應鏈。
比如，原來東北地區購買産品需要從唐山工廠發貨，現在我們停掉了 8 個工廠，做到了一個生産工廠發全國。動态配送之後，所有的成本都下降了。
以上是我們在決策 AI 上的探索，用得最多的是貝葉斯定理 + 博弈論。所有的事情都有最優解，我們現在就是加大力度全方位探索最優解。
數字化隻是一個媒介，我并不認爲 AI 和數字化有多大的區别，一切以業務增長爲目的，失去了這個最終抓手，很可能會變成被孤立的中心。
謝謝。
