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数据|原子创投赵旸：BSAI 破局企业数字化转型

无论处于什么时代、何种阶段 ， 企业数字化转型都有四大核心诉求：开源、节流、避险和增效 。
原子创投副总裁赵旸认为 ， 针对“开源”的营销自动化和SCRM ， 市场竞争日趋激烈；“避险”则主要应用在金融行业 ， 如AI智能风控 。 企业业务运营侧“节流”和“增效”的解决方案是目前企业服务领域创业的机会所在 。
目前产业圈和创投圈津津乐道的便是数据中台和RPA 。
国内的数据中台概念由阿里在2018年率先提出 ， 19年起竞争加剧 ， 出现了滴普科技、数澜科技、袋鼠云、百分点等一批创业企业 。 其中 ， 滴普科技今年完成了5,000万美元融资 ， 数澜科技则完成了1亿人民币融资 。
RPA也是2019的热词 。 UiPath的ARR两年间从800万美元增至2亿美元 ， 并相继完成4轮融资 ， 目前估值70亿美元 。 国内则涌现出来也科技、云扩科技、弘玑信息等 ， 其中来也跑得最快 ， 已完成C轮4,200万美元融资 。
创投圈对数据中台和RPA的热度不减 ， 但原子创投从产业端得到的反馈却有点冰火两重天：落地慢、落地难 。
归根究底 ， 数据中台在部署时 ， 需要对接企业内部各系统和数据库 ， 不但非标 ， 各系统接口打通也需要耗费大量研发资源 。 另外 ， 数据中台属性本身离业务端较远 ， 开发团队如果不具备场景knowhow ， 实施中就无法量化所带来的业务价值 ， 结果就是在企业内部推不动 。
RPA领域 ， 不得不承认国内厂商产品的成熟度和UiPath、Automation Anywhere相比差距不小；而后者就一个字“贵” 。 这就造成了现在无论国内、国外产品在中国市场都面临无法真正落地的尴尬局面 ， 市场整体还处于早期培育阶段 。
数字化转型这个局怎么破？
访谈零售、酒店、美妆行业多家头部企业的业务负责人之后 ， 赵旸初步理清了思路 。
几乎所有负责人都表示 ， 采购思路已发生巨大转变：不产生业务价值的软件产品 ， 在企业内部甚至连立项都困难 。 换句话说 ， 所有AI和企业服务产品能否被买单 ， 核心在于是否具备可衡量的业务价值和ROI提振 。
以零售行业为例 ， 为了应对消费者快速变化的喜好 ， 并降低库存滞压风险 ， 某服装行业头部企业的供应链从原先的少批次、大批量 ， 转变为多批次、小批量的新采购模式 。 其中单批次单SKU的采购量降低60%以上 ， 大部分SKU的单次采购量甚至不足以平均分配到他们在全国的7,000家门店 。
在过去 ， 零售行业的配货完全依赖人工经验 ， 这家企业的Merchandize部门员工多达数百人 ， 且不说人力成本居高不下 ， 新业务模式下 ， 人工判断不够精准的问题凸显：售罄率提不上去 ， 何来供应链优化 。
货到底怎么配 ， 才能实现最大程度的“增效” ， 业务负责人直白地告诉赵旸 ， 谁能帮他解决好这个难题 ， 他就愿意买单 。 他们目前正在尝试基于数据中台的BSAI(Business Scenario AI)智能铺货产品 。
首先 ， 数据中台作为统一的企业数据资产管理与服务平台 ， 负责整合全域数据 ， 进行数据治理和数据规范 ， 提升数据质量 ， 实现跨部门、跨渠道的数据连通 。 同时 ， 建立数据标签体系 ， 将数据资产转化为业务部门可用的数据服务 。
在此基础上 ， BSAI针对特定行业、特定业务场景的目标、流程、责任人、痛点 ， 在透彻理解的基础上找准切入点 ， 通过数据中台进行特征码提取、算法模型优选、参数调优和模型优化 ， 形成自适应各业务场景的智能AI应用 ， 产生真正的业务价值 ， 并带来效益提升 。
在服装头部企业的案例中 ， BSAI通过从企业数据中台提取从采购、仓储、配送到销售的全景数据 ， 即便单批次、单SKU的高精度要求 ， 也能较人工大幅提高对单店未来销量预测的准确性 。 再通过优选的、符合商业场景的算法模型 ， 为制定铺货和补货策略提供依据 ， 提升商品售罄率 ， 降低供应链部门的人工成本和决策风险 。


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