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      2023年10月19日    鄧斌 書享界     
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    作者:鄧斌,書享界創始人,數字化管理顧問,財經作家,華為原中國區規劃咨詢總監,著有《學習華為三部曲》《華為數字化轉型》《管理者的數字化轉型》等。

    導語

    數字化浪潮洶涌澎湃,新技術層出不窮,但企業的數字化轉型難點難點不在于“數字化”,而在于“轉型”。

    書享界創始人、“學習華為三部曲”、《管理者的數字化轉型》作者、華為公司原中國區規劃咨詢總監鄧斌在8月19日舉辦的“2023年帆軟智數大會”上,從企業管理者需求出發,給到企業信息部人員兩點實際建議,一是“回到場景找生意”,企業信息化建設一定要與其商業場景相關聯,支撐業務發展;二是“回歸顆粒度作為數字技術的第一性原理”,CIO責任之一是將信息化、數字化、智能化理念傳遞、解釋給管理者,但一定不要只給管理者講技術原理或談論復雜數據邏輯。

    以下內容摘自財經作家、華為公司原中國區規劃咨詢總監鄧斌在2023年帆軟智數大會上的演講:

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    有個段子說“今年已經學習了ChatGPT、AIGC、數字虛擬人、CPO光模塊、4D毫米波雷達,昨天又局部焦點學習常溫超導等等?!碑斆鎸芏嘈略~匯、新概念出現時,更應該回到基本概念,談數字化轉型回到這三個基本概念——信息化、數字化、智能化。為什么?像給領導班子講數字化轉型時,很多領導沒有搞清楚這三個東西,這是CIO很重要的責任。

    當站在企業發展驅動力角度來看,脈絡很清楚,從最早的老板個體化,慢慢變成有職能、部門,但這兩者都沒有脫離對人的依賴,接下來如何讓老板晚上能否睡得著覺,就到了建系統。

     

    第一步把原來所做的工作規則定下流程,為了流程固化上系統,這叫做流程驅動。

     

    第二步是數據驅動,上個世紀九十年代開始信息化,發現里面有些路徑最優,有些路徑沒那么優,就變成由專家建模,通過數字孿生,用數字世界把物理世界的東西映射過去,能夠指導他,這個過程叫數字化。

     

    第三步,如果剛剛建模的過程并不是由專家構建,而是由系統自動生成,這時就叫智能化。

    我們把流程驅動、數據驅動、智能驅動統一都叫“數字化轉型”,如果你認為智能驅動才叫數字化轉型,中國95%的企業都被你排除在外,因為中國95%的企業遠沒到智能化。今年ChatGPT是智能化里最重要的代表,因為它生成的東西并不需要后面的專家,就直接系統生成了。這是先幫助管理者厘清概念。

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    今天我主要從兩點跟大家分享,一個是商業場景,一個是數據顆粒度。商業場景可以理解為數字化影響、生意影響在哪里,第二個是CIO怎么跟老板講取出技術原理。

     

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    商業場景

    做生意還得回歸商業場景,舉個例子特斯拉賣保險。特斯拉所在的行業是汽車行業,是個不斷集成最新科技和時尚元素的產物,是唯一要用它還得考個駕照的,這個產業發展時間很長,到現在137年歷史了,它也經歷了很多代。最早時為什么叫機動車?最早它是機械產品,第二步是電器驅動的產品,過去10年是智能網聯產品,不斷迭代。所以我們做的產品本身,把它歸類成什么就決定了你怎么用它。

    比如我們以前把汽車看成3萬個零件,里面最核心的工藝是4段,也就是可以理解為,在一個主機廠最貴的是這4個工段,模具能力是最重要的能力,如果按這個模型去做,這個產業基本沒有特斯拉的機會。

    后來2019年發生變化,這一年特斯拉成為這個行業市值最高的公司,因為2008-2018年一直是豐田占第一位,也是這一年華為決定下廠造車,1995-2005年是深圳房市最輝煌的10年,華為都沒有做房地產,而為什么在汽車進來了?感謝特斯拉不再把汽車定義成零件,而定義成一層層軟件。華為是做交換機起家的,一臺交換機供幾十萬人打電話不出錯,要求軟件處理能力非常強,多年來華為一直是中國軟件百強第一名,只要按軟件來做,那這是華為的強項,所以2019年華為決定下廠造車。

    特斯拉強在哪里?每一家公司做生意一定要基于自己的強項,特斯拉最強的是數據能力,它8個高清攝像頭+1個毫米波雷達,收集的數據比國內很多車廠齊全得多,收全了之后是不是執照車?不是的。比如保險業務,買輛途銳80萬,每年得交上萬塊錢的保費,各位CIO有可能途銳在車庫沒開幾次,但是每年照樣交上萬塊錢的保費,所以過去幾年保險業、車險業一直提UBI的概念,就是基于使用量買保險。當我們一直討論“BUI”這個詞時,特斯拉2019年已經在美國加州落地了,當我寫這本書時,美國加州全面鋪開保險了。

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    《管理者的數字化轉型》
    鄧斌/著

     

    如果它的模式和傳統保險公司一樣,它沒有勝算,但它發揮了自己的強項。第一點,原來保險對象是汽車,只要是途銳,按照每年折算率保費多少,特斯拉說為什么把汽車作為對象?應該把誰開這輛車的司機作為對象才對,就像美國不禁槍,槍是工具,誰用這把槍才是重要的,要把用槍的人管好。所以特斯拉的保險核心對象是考量開這個車的司機,就發生了有趣的變化,主客對象發生變化時,哲學命題也發生變化,當保險對象從這輛車變成開車的司機,就發現得重構原來邏輯。特斯拉發揮了這方面的優勢,因為它的少于收集能力很強,就會基于參數來算這個司機出險的概率。

    第一條,它每1000英里前項碰撞告警次數,一旦1000公里告警超過102次,它就認為這個哥們在玩火,出險的概率就很大,就得收他保費貴一點,就是基于未來可能發生的來收這個錢。第二條,急剎車的頻率,有的人一腳剎車、一腳油門,如果你很喜歡急剎車,你出事的概率也很大。第三條,急轉彎,為什么十字路口經常出事?左轉彎那個點上大家對路況、距離的判斷不準,出事故的概率遠比直行車出概率大,如果你很喜歡急轉彎,檢測到這個哥們出事的概率很大。第四條,跟車過近頻率,老是跟車很近,非常容易懟上去。第五條,特斯拉駕駛軟件Autopilot,“完全自動駕駛”這個名字很誤導人,實際上它并不完全,“完全自動駕駛”也就L3級別,每次把雙手離開,它就警告你,警告你3次,Autopilot就強退,強退的次數越多,特斯拉就認為這哥們潛在的風險很高。CIO算這個司機出事的概率多大,算出他每個月的安全系數,就像起始分是90分,出事概率大就降到80分、70分,比如他是95分、96分,你收他保費就低,而且每月算一次,以前保費是一年算一次,而它現在是每月算一次,這就是心理學的邏輯,提醒你怎樣不斷和它共進退。

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    今年1月份,特斯拉的老板馬斯克在2022年第四季度材報電話會議,特地和股東說特斯拉有兩個作用,第一個,特斯拉以競爭力的價格為汽車提供保險,以讓其他汽車保險公司為特斯拉汽車提供更好的費率。第二個,保險服務也給特斯拉的設計提供一個反饋回路,這是很厲害的一個邏輯,這個邏輯叫“回路”。學自動化的人都知道怎么判斷這個系統可靠,就是它有個反饋回路,如果沒有反饋回路,我們認為自動化系統不可靠、不可信。

    暑假期間我帶小朋友去了大理,在洱海觀察,大理每天下雨,洱海的水被太陽抽上去變成雨,雨下過來到了蒼山十九峰,十九峰的水下來回到洱海,就形成了“蒼山-洱海-云雨”,這背后是誰在穿透?數據在穿透!

     

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    這是我這本書里21個案例的第一個案例,給各位提一個疑問:特斯拉本來是個造硬件的,現在進入保險業,你認為未來第二、第三產業的邊界還能那么清晰嗎?能夠穿透這個邊界的核心點是掌握數據,如果掌握核心數據,就能夠從上往下穿透,就有無限可能。同時,華為這些年的探索也同樣指向了,2021年4月份華為成立第一個華為軍團-煤礦軍團,到現在成立了20個軍團,軍團的本質是什么?是細分行業場景的數字化傳統。2020年,也就是軍團成立之前的一年,任總在內部講了一些話,他說3G、4G時代,我們的發動機是運營商,5G時代能夠使通信管道起來的并不是運營商,而是商業場景,比如煤礦、鋼鐵廠、智慧公路、海關、港口等,這些場景在拉動管道往前走,所以這時必須重視場景,所以決定在戰略部下成立戰略場景總參謀部,一個軍團專門服務,給客戶做了聯創工作,期待各位回到場景找生意。

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    數據顆粒

    你給業務老板講的時候,他們聽不懂,為什么?95%都不是讀這個專業的,他很怕談數據,很怕你談復雜的技術,所以你要給他講技術的東西,要回歸到把最精要的東西告訴他,今天我就講個維度,這個維度叫“顆粒度”。

    我是這樣講的,供你們參考。我說,各位去面館吃面時,希望面多久端上來?希望5-10分鐘端上來,超過10分鐘就不希望吃這碗面了,你點單時它已經把面和好了,牛肉干、西紅柿準備好了,它可以很快把面配好,這碗面就是我們呈現給客戶界面的產品,牛肉干、西紅柿叫組件。

    中國各個地方的面都有,是真正的千人千“面”,你就面臨一個矛盾,消費者越來越希望你個性化,但是被動在哪里?你越是做個性化,你的供應側就根本做不到,所以必須做規?;?,供應側規?;拖M側個性化成為了矛盾,這個矛盾就必須用科技來解決。

    我這本書里最后一個案例是講技術的,青島的一個企業,西服的定制是非常個性化的,當這家公司用數字化邏輯把西服拆成200多個顆粒,西服是為你定制的,但是從供應側來說是規?;?,它的老板說了一句話讓我非常深刻,“高度的定制化本質就是高度模塊化”,就是在顆粒度上做文章。發現原來同樣的容器,如果顆粒度很大,放不了多少東西,但是如果變成小顆粒做細,發現里面能夠放更多東西,是誰在變化?是顆粒度在變化,所以顆粒度本身造就了容器效率的改變。

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    現在企業的轉型有很多種路徑,不一定要做數字化轉型,就像現在只研究政策行不行?各位CIO要跟老板講清楚為什么選擇數字化轉型這條路。大學學信號時,只要是模擬信號,畫100次,100條信號都不一樣,這時為了讓它每次都一樣,這時候是不是用“0”和“1”來模擬它、仿真它、逼近它?當隨著“0”和“1”堆積的越多,發現你和模擬信號的仿真程度越高,費勁干這個事情做什么?各位,當你用數字化邏輯來做時,會形成結構性的優勢。我們常常說鯉魚跳龍門,魚是沒上去,只是小作坊,躍龍門以后突破了,從魚到龍的過程中是龍魚,龍魚是誰在支撐?是數字化在支撐,幫助我們把原來對人的依賴變成了構建系統,這就給我們帶來獨特的價值。

    任總說人是不可靠的,我們不能把公司的成功建立在任何人身上,最可靠的是系統,也就是說“管理最高境界是建系統”,這也是為什么各位的CIO春天來了,帆軟在商業場景和數據顆粒度上做了很好的融合。

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    最后,送大家一句話,這個時代,我們要注意“場景為綱,技術為目”,IT人很喜歡談技術,但是技術是賦予綱的,我們希望數據在其中真正成為生產力,希望各位在數字化轉型的路上找到真正的自己。

     

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