作者丨李揚霞

編輯丨陳彩嫻 

“從O2O開始，會員標簽、機器人、自動化甚至是元宇宙，過去20多年行業(yè)做了這么多數(shù)字化的東西，到底有多少能真正幫助運營獲得增長呢？”

這是2021年，疫情沖擊的第二年，寶龍商業(yè)管理層和悅商科技的團隊在作數(shù)字化和創(chuàng)新復盤時，提出的一個發(fā)人深省的問題。彼時也是被譽為“商管魔術師”的陳德力履新寶龍地產(chǎn)聯(lián)席總裁、寶龍商業(yè)執(zhí)行董事兼行政總裁的第二年，他對運用科技和泛內容創(chuàng)新堅持著務實進取的理念，尤其在行業(yè)環(huán)境發(fā)生巨大改變的這一刻，他對數(shù)字化的要求達到的一個新的高度：必須對業(yè)務產(chǎn)生直接有效的價值。

這對悅商和騰訊的團隊是一個挑戰(zhàn)。

兩年過去了，11月，寶龍商業(yè)年會在上海舉辦，在鋼鐵和重工業(yè)的視覺沖擊力中，陳德力展示了寶龍商業(yè)在數(shù)字化上的領先成就：利用AI實現(xiàn)大規(guī)模的自動化運營和業(yè)務增效，超越傳統(tǒng)數(shù)字化的“舊工具”。對于寶龍商業(yè)來說，AI是沖擊未來的核心能力，數(shù)字化已經(jīng)是運營中“共同思考”的必須組件，不再是可有可無的附加項。

做到這一點充滿了曲折和困難。悅商科技CEO、寶龍商業(yè)首席創(chuàng)新官吳弼川在接受雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))采訪時深入探討了這兩年來寶龍商業(yè)的AI探索。在他看來，其實“降本增效”早就是數(shù)字化的共識和基本追求，但在商業(yè)運營這個領域，是一個“以人面對人”為基礎的行業(yè)，在業(yè)務模式?jīng)]有改變的情況下，傳統(tǒng)的ERP和任何附加在人的運作上的工具，其實都難以產(chǎn)生真正的效果，這種局限性在過去的10年里展現(xiàn)無遺。

“這就需要一個更強大的引擎——AI?！眳清龃ㄕf，“我們都是業(yè)務出身，深知數(shù)據(jù)加上有效的AI會產(chǎn)生強大的效果，其實在創(chuàng)業(yè)的一早就想過用AI跳過傳統(tǒng)ERP，但無奈整個行業(yè)的數(shù)據(jù)基礎都很原始，而且過去的AI工具也不食人間煙火，我們等待了很久，在等待的這段時間里，我們就利用寶龍的環(huán)境，死磕數(shù)據(jù)?！?/strong>

“死磕”數(shù)據(jù)

據(jù)了解，寶龍商業(yè)在2007年就開始向零售商業(yè)物業(yè)的開發(fā)商、租戶及業(yè)主提供商業(yè)運營服務，并于2019年底在香港上市，成為了國內商業(yè)運營第一股。

寶龍商業(yè)算是業(yè)內做數(shù)字化比較早的企業(yè)，很早就開始搭建各種ERP系統(tǒng)，但不用說數(shù)據(jù)，就是系統(tǒng)本身也受到各種條件限制，難以快速發(fā)展。

“很長時間里，雖然有系統(tǒng)，但Excel還是國王，90%的匯報依靠人工統(tǒng)計數(shù)據(jù)，不計其數(shù)的人工被消耗在數(shù)據(jù)管理、分析和匯報上，而這些成本無法投入到業(yè)務才是更大的損失?！眳清龃ㄕf。

不過，這也讓吳弼川看到了億萬數(shù)據(jù)里的無限可能。2015年年中，吳弼川決定帶著團隊從寶龍出來創(chuàng)業(yè)，成立悅商科技——一家專注存量資產(chǎn)數(shù)字化服務的公司——嘗試用數(shù)字化改變行業(yè)的管理和運營方式。這個想法得到了寶龍地產(chǎn)“少帥”許華芳的大力支持，并成為了悅商科技的天使投資人。

隨著千行百業(yè)的數(shù)字化腳步加快，數(shù)字化的購物中心也成為了商業(yè)發(fā)展的主流趨勢。2018年，寶龍商業(yè)與騰訊啟動了“紐扣計劃，推動公司的整體智慧轉型。計劃啟動一年后，寶龍商業(yè)和騰訊設立合資公司，通過騰訊的云計算、微信支付、小程序、AI、位置服務、IOT等技術能力，圍繞「人貨場」對寶龍商業(yè)進行數(shù)字化建設。

“2016年-2019年間，寶龍商業(yè)可以說是完成了第一階段的數(shù)字化建設，通過ERP系統(tǒng)把各個業(yè)務的數(shù)據(jù)積累起來了。不過，數(shù)據(jù)要怎么用就勉勉強強了?！眳清龃ㄕf，“因為傳統(tǒng)的招采管理邏輯，系統(tǒng)與系統(tǒng)之間割裂是常態(tài)，可以說大部分企業(yè)都沒有從所謂的數(shù)據(jù)積累中得到好處。這種局限性不僅僅是技術上的，還有整個行業(yè)從業(yè)者水平、思維慣性、受制于地產(chǎn)等等許多因素的影響，我們默默接受了現(xiàn)實，但也從未放棄夢想?！?/p>

這幾年，也是寶龍商業(yè)的商業(yè)運營管理服務業(yè)務快速增長的階段。數(shù)據(jù)顯示，2016年-2018年寶龍地產(chǎn)租金及物業(yè)管理服務收入，同比漲幅分別為26.3%、29.7%、25%。到了2019年，寶龍商業(yè)成功上市，其商管服務的業(yè)績拉升了接近40%。

但是，上市之后，寶龍商業(yè)就像站到了聚光燈下，它需要保持業(yè)績的高增長，需要不斷提升坪效和人效。因此，寶龍商業(yè)對數(shù)字化的追求上升到了新的層面。

在寶龍商業(yè)上市前后的2年里，也是悅商科技打磨產(chǎn)品的關鍵階段，在完成了新的2輪融資，進入騰訊的生態(tài)圈后，吳弼川把更新團隊、迭代產(chǎn)品、聚焦AI放到了首位。在寶龍，悅商保持每年更新系統(tǒng)的速度，而且不斷在數(shù)據(jù)積累、優(yōu)化、鏈接上解決問題，在2019年的重大更新后，寶龍商業(yè)的數(shù)據(jù)開始得到全面有效的管理，而且在做任何事時“都優(yōu)先保障數(shù)據(jù)沉淀”成為團隊的核心任務，“死磕”的數(shù)據(jù)漸漸有了規(guī)模，而且不是一潭死水，而是一個流動的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡。

“我們能做AI，主要是靠著19年至今連續(xù)積累的有效數(shù)據(jù)?！眳清龃ㄕf。

“押注”AI

2020年初，突如其來的疫情，給商業(yè)地產(chǎn)按下了暫緩鍵。

“疫情的停擺和改變，倒逼著所有人坐下來一起思考，到底什么樣的數(shù)字化可以真正提升坪效和人效，實現(xiàn)高質量的運營。最終我們選定了AI和內容IP作為我們的主要發(fā)力方向?！眳清龃ㄈ缡钦f。

彼時，陳德力剛履新寶龍商業(yè)，全面負責寶龍商業(yè)的運營及管理。陳德力是商業(yè)運營行業(yè)的老將，被譽為“商管魔術師”，他對“高質量運營”、“智慧商業(yè)”有著極致的追求。陳德力曾在公開演講中直言：以前對于智慧商業(yè)的理解是給個加速器，實現(xiàn)線上線下的融合，但是疫情讓寶龍商業(yè)認識到，商業(yè)運營需要的不是加速器，而是一臺智慧引擎。在陳德力看來，商業(yè)地產(chǎn)的復興離不開智慧引擎，離不開AI。

也正是在陳德力的大力支持下，寶龍商業(yè)的AI道路走得更加堅定，他在所有重大項目里都深入?yún)⑴c。“德力總就是我們的首席產(chǎn)品體驗官”，吳弼川打趣說，“這么高階的產(chǎn)品官我們的對手們可用不起?！?/p>

經(jīng)過數(shù)年不懈努力，悅商在寶龍商業(yè)搭建的各個系統(tǒng)已經(jīng)積累了超3億條數(shù)據(jù)，又和騰訊安全團隊一起在其上構建了超1500個衍生變量，從龐雜的基礎數(shù)據(jù)、運營動態(tài)數(shù)據(jù)、到流程行為、乃至人員的業(yè)務操作、績效和行為數(shù)據(jù)等。“我們積累的數(shù)據(jù)結構已經(jīng)非常完整，這些數(shù)據(jù)在各自的業(yè)務模塊中也都能起到作用，但是把公司整體的數(shù)據(jù)打通進充分利用起來，還差關鍵一步?！眳清龃ㄕf道。

在商業(yè)運營這種數(shù)據(jù)細碎又極為龐大、貌似有標準規(guī)律卻又受場景和人的影響的領域，靠人+ERP處理數(shù)據(jù)的方法，整個行業(yè)都走到了瓶頸處。

于是，在悅商看來，寶龍商業(yè)需要一個具備AI能力的算法模型，它能夠自動化處理所有數(shù)據(jù)，自動化找到結論，自動化模仿員工的行為作判斷，直接參與業(yè)務進程，而不再是隔一層，比如直接降低欠費周轉化率、壞賬率、人力管理時間等，系統(tǒng)需要產(chǎn)生直接影響業(yè)績表現(xiàn)的行動。                                                                           

2023年3月，寶龍商業(yè)跟騰訊天御團隊的一次偶然交流，讓寶龍商業(yè)的AI戰(zhàn)略有了新的突破：基于騰訊天御智慧決策系統(tǒng)PDOS，打造了AI加持的新一代商業(yè)運營系統(tǒng)。騰訊天御有著20多年的黑灰產(chǎn)風控對抗經(jīng)驗，和服務80%金融標桿客戶的“金融級”AI決策能力，吳弼川的團隊也很意外，商業(yè)運營和風控居然可以用一個思路解決。

“其實商業(yè)運營和金融業(yè)務有些相像，總體上是不斷重復的行為，但是每個業(yè)務顆粒的差異很大，也就是說受數(shù)據(jù)影響很大，所以可以用AI來分析數(shù)據(jù)?！眳清龃ㄖ赋?，“其實這些數(shù)據(jù)員工都可以分析，但是人沒辦法始終保持對數(shù)據(jù)的全局管理，不能7*24小時一直分析?！?/strong>

就拿欠費管控舉例來說，像100 多個項目的商業(yè)，大概會有3億左右的存量欠費，而且這個數(shù)據(jù)是不斷滾動的，因為商戶會不斷產(chǎn)生新的欠費。而這些存量欠費分布在100個項目的運營團隊，然后再分成多個層級項目到區(qū)域到總部，總部到法務到到?jīng)Q策層，每一個欠費從發(fā)生到解決，需要大量的人員在當中審批和決策。

據(jù)介紹，在這個過程中，相應的欠費總要有大概4000萬到5000萬欠費要走到訴訟，但是到了訴訟的時候就已經(jīng)晚了，最后其中一半變成壞賬。而在這個過程當中，原來的系統(tǒng)能做的就是提供報表，然后要靠人去分析。

安全應該“長”在業(yè)務系統(tǒng)里

在騰訊安全的幫助下，三個月間，寶龍商業(yè)基于騰訊天御決策操作系統(tǒng)構建了商鋪評級模型、欠費管控模型等智能化分析決策模型。模型構建完成后，寶龍商業(yè)積累五年的數(shù)據(jù)都“活”了起來，并在各個運營場景開始驅動決策的制定與應用。

“寶龍有140多個項目，我們要跟近4萬商戶和關聯(lián)方打交道，同時項目和鋪之間都是分離的。在平時，無論分析團隊多強大，無論系統(tǒng)做得多好，最多就是以項目整體為單位去分析和梳理，再往細處走，需要的人力物力就會幾何速度增加，得不償失，所以大部分的運營，最終都完全掌握在項目團隊的‘人為’中。”吳弼川說，“但我們從業(yè)主角度看，每一個鋪都是資產(chǎn)，都需要詳盡的分析，但現(xiàn)實當中沒有任何公司在傳統(tǒng)工具條件下能做得到這樣，真要按部就班鋪開，百來個項目就要好幾萬人做分析，無法做到，在現(xiàn)實中，一個項目總經(jīng)理的直覺和經(jīng)驗，就會起到關鍵作用——但這是不可復制的?！?/p>

AI就是改變這個局面的破冰船，一個可以不知疲憊、100%保持水平和質量，對每一平方米資產(chǎn)進行360度7×24小時分析監(jiān)管的角色。比如說在欠費管控的場景，由AI控制的系統(tǒng)自己掃描欠費數(shù)據(jù)，對每一個欠費案例，都自動發(fā)起所有流程、通知業(yè)務負責人、監(jiān)督閉環(huán)行為，并可以為每個業(yè)務環(huán)節(jié)計算時間、成本和風險點，為業(yè)務負責人提供關鍵意見——比如這筆欠費客觀上還有沒有通過溝通償還的可能性，或者根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計判斷，應該在何時進入下一個環(huán)節(jié)，并將鋪位信息提前交給招商團隊，爭取降低租金損失。這些意見可以被業(yè)務人員采納或放棄，而無論得到什么樣的反饋，這些反饋都會加入到下一次提出意見的計算參數(shù)里。

“加入AI的系統(tǒng)的任務不是簡單地降本增效，甚至不是為了淘汰員工，這一點以前大家太想當然了，”吳弼川提示說，“我們真正應用起來，發(fā)現(xiàn)它的最大價值是去學習和總結優(yōu)秀員工的處理策略，發(fā)掘最有業(yè)務處理能力的人，AI的任務是盡可能減少他們浪費在管理和流程上的時間，幫助他們聚焦業(yè)務，放大到整個組織，AI的任務就是極限壓縮管理成本的比例、提高業(yè)務投入的比例?！?/p>

這是經(jīng)過精密設計的業(yè)務AI，在龐大的歷史數(shù)據(jù)基礎上，它可以無縫融入業(yè)務中，作為一個“不需要被使用”的系統(tǒng)，它接管的是原本就不需要也不應該由人操作的環(huán)節(jié)——掃描、觸發(fā)、發(fā)流程、控流程、整理資料、出分析、暴露問題、提供解法等等。

在寶龍，運營系統(tǒng)在AI的加持下，可以將處理欠費的所有節(jié)點往前推2-3個月，從而大幅降低壞賬率?！耙郧盎旧希斠粋€商鋪已經(jīng)無可挽回，招商部門才知道要去招商，現(xiàn)在通過AI的預判和干預，人在系統(tǒng)和流程管理里面占用的時間降低到了原來的15% - 20%以內，可以幫助員工節(jié)省80%的精力，讓他們更加聚焦到核心業(yè)務。”

10月，AI的一期模塊開始在寶龍商業(yè)的試點項目運行（當然實際上已經(jīng)包括了全量數(shù)據(jù)），幾乎在上線的時刻，系統(tǒng)就自動發(fā)起了數(shù)十個被遺漏、滯后或填寫不完整而沒有發(fā)起的流程，指出已經(jīng)欠費且從概率上無法清償?shù)哪繕?，更進一步，給試點項目團隊發(fā)去了一組清單，列出了未來3個月有可能發(fā)生欠費或者掉鋪的目標，甚至通過數(shù)據(jù)比對，提出了認為在銷售數(shù)據(jù)上存在虛假成分的商鋪（銷售額管理在行業(yè)始終是個核心問題，AI模型可以通過‘不完整’統(tǒng)計的數(shù)據(jù)比對出偏離度異常的目標）。由于試點項目總經(jīng)理是相對經(jīng)驗豐富的從業(yè)者，他們看完的感受是：和我們想得差不多。

陳德力及管理層在看到結果時的反應也是：這基本是準的。

“這就意味著，我們的模型可以達到項目負責人中上水平的判斷力。”吳弼川解釋道，“現(xiàn)在想象一下，接下來這是業(yè)務管理的底線水平了，而且它還會繼續(xù)進步?！?/strong>

在吳弼川看來，這樣的AI才是屬于未來的系統(tǒng)，所有行業(yè)和領域都在業(yè)務上存在風險控制的需求，業(yè)務和安全天然就是一體的，而安全也應該長在業(yè)務系統(tǒng)里。業(yè)務只有足夠具有安全性，業(yè)務才有運轉和執(zhí)行的可行性，它才有存在的意義。

“所以，商業(yè)運營也是如此，只有把里面的風險因素壓縮到一個可以預判的范圍，那么業(yè)務就會是安全的。因為從組織上來說，對任何情況都有有動態(tài)、有效的應對能力，是AI風控或者安全能力需要創(chuàng)造的保障，”吳弼川告訴雷峰網(wǎng)。

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