億邦動(dòng)力訊】9 月 7 日消息，在 2020 中國電子商務(wù)大會(huì )上，第四范式創(chuàng )始人兼 CEO 戴文淵發(fā)表了演講。他表示零售企業(yè)數字化實(shí)際上是總結過(guò)去業(yè)務(wù)人員的實(shí)踐經(jīng)驗，把線(xiàn)下人類(lèi)智慧搬到線(xiàn)上變成人工智能。
演講中，戴文淵總結了過(guò)去五六年時(shí)間里，第四范式是如何幫助傳統零售企業(yè)把業(yè)務(wù)從線(xiàn)下搬到線(xiàn)上，以及在這個(gè)過(guò)程中，第四范式是怎么確定自己的定位，為零售企業(yè)提出的解決方案是什么，以及接下來(lái)第四范式希望為行業(yè)做什么事情。
據悉，"2020 中國電子商務(wù)大會(huì ) " 于 9 月 5 日至 9 月 7 日在北京國家會(huì )議中心隆重舉行。本屆大會(huì )由商務(wù)部、北京市人民政府主辦，商務(wù)部電子商務(wù)和信息化司、北京市商務(wù)局承辦。大會(huì )以 " 共融 · 共建 · 共贏(yíng) " 為主題，邀請到國際代表、行業(yè)組織、領(lǐng)軍企業(yè)、權威專(zhuān)家匯聚一堂，深入探討新的時(shí)代背景下，電子商務(wù)新技術(shù)新模式帶來(lái)的科技與生活、文化與消費、數字與實(shí)體的深度融合，努力推動(dòng)共建開(kāi)放、合作、創(chuàng )新、共享的世界經(jīng)濟新格局，積極探索人類(lèi)命運共同體的共贏(yíng)新路徑。
本屆大會(huì )按照 "1+5" 的論壇結構，呈現一場(chǎng)大會(huì )開(kāi)幕式暨主旨論壇，以及電商扶貧、跨境電商、電商戰 " 疫 "、數字商務(wù)、電商新業(yè)態(tài)等五場(chǎng)專(zhuān)業(yè)論壇。
（溫馨提示：本文為速記初審稿，保證現場(chǎng)嘉賓原意，未經(jīng)刪節，或存紕漏，敬請諒解。）
以下為演講實(shí)錄：
2020 年對于第四范式是非常特殊的一年。第四范式是一家 To B 企業(yè)，客戶(hù)過(guò)得好不好對我們影響很大，因此，疫情出現后，我們拉了一張列表，一家一家給客戶(hù)打電話(huà)，我想跟他們表達的是如果你們有困難，第四范式可以幫助你們。
出乎意料的是，改變動(dòng)力最強的恰恰是受疫情影響最嚴重的企業(yè)，而 2020 上半年第四范式業(yè)績(jì)成長(cháng)最明顯的行業(yè)恰恰是零售行業(yè)和跨境電商這樣的行業(yè)，變化給大家帶來(lái)了改變的動(dòng)力。我們也能看到 2020 上半年在線(xiàn)辦公、在線(xiàn)教育、直播的蓬勃發(fā)展。
在這個(gè)過(guò)程中，我們看到了人工智能、數據、在線(xiàn)化給這個(gè)行業(yè)帶來(lái)的變化，我們的客戶(hù)過(guò)去規劃三年五年的計劃在今年半年時(shí)間內就達到了，這從某種角度來(lái)說(shuō)是疫情推動(dòng)了科技的發(fā)展。
過(guò)去幾年，第四范式幫助很多企業(yè)實(shí)現在線(xiàn)化、數字化和智能化的轉型，早些年我們服務(wù)金融企業(yè)多一些，在過(guò)去兩年我們開(kāi)始進(jìn)入到零售企業(yè)，主要的工作是幫助零售企業(yè)變成在線(xiàn)的企業(yè)。
如何幫助零售企業(yè)在線(xiàn)化？
在線(xiàn)化并不是完全新的東西，我們和很多客戶(hù)打交道時(shí)發(fā)現今天線(xiàn)上在做的事情和線(xiàn)下做的事情似曾相識，五六年前，我和傳統線(xiàn)下企業(yè)交流的時(shí)候發(fā)現他們也做 APP，那時(shí)大家講究的是功能點(diǎn)。
五年前我和一家頭部客戶(hù)聊，他們的 APP 有一個(gè)核心的 KPI 指標，有百分之多少的線(xiàn)下功能可以在 APP 上實(shí)現。
比如線(xiàn)下門(mén)店可以提供 100 個(gè)服務(wù)，線(xiàn)上 APP 上可以提供 90 個(gè)，這就是 90% 的 KPI，當時(shí)那家企業(yè)的 KPI 是 91%，線(xiàn)下提供的服務(wù)有 91% 要放在線(xiàn)上提供。2019 年他們這個(gè) KPI 已經(jīng)完全沒(méi)有了，不是增加了新的 KPI，新的 KPI 叫做日活躍客戶(hù)數，月活躍客戶(hù)數，極端情況下如果你能完成 DN 和 GN 指標，哪怕在 APP 上只提供一個(gè)功能就可以，并不在乎所有的線(xiàn)下功能都要搬到線(xiàn)上，甚至很多時(shí)候在線(xiàn)上發(fā)展出很多新的功能，這是我們看到的特別明顯的一個(gè)變化，這個(gè)變化在過(guò)去電商領(lǐng)域其實(shí)并不是特別陌生。
過(guò)去，對于傳統線(xiàn)下企業(yè)來(lái)說(shuō)，線(xiàn)上非常陌生，如果我們當作開(kāi)一家線(xiàn)上的線(xiàn)下店來(lái)思考，并不一定很陌生了。要提升線(xiàn)下店的業(yè)績(jì)，可以把線(xiàn)下的促銷(xiāo)、導購、推薦這些事情都搬到線(xiàn)上，只不過(guò)在線(xiàn)下有員工來(lái)做，而在線(xiàn)上沒(méi)有辦法用員工來(lái)做，我們需要用機器來(lái)做。
在這個(gè)領(lǐng)域里，我們順應整個(gè)市場(chǎng)的發(fā)展趨勢，推出了一站式線(xiàn)上開(kāi)店智能運營(yíng)的平臺，具體技術(shù)這里不展開(kāi)講。對應到的能力，過(guò)去我們聽(tīng)說(shuō) AI 領(lǐng)域有很多技術(shù)，比如搜索、推薦、推送，以及智能客服，這些聽(tīng)上去都是技術(shù)的名詞。如果我們把搜索給到客戶(hù)，把推薦給到客戶(hù)，可能客戶(hù)并不知道應該如何運用這樣的技術(shù)能力，但如果對應到線(xiàn)下的場(chǎng)景會(huì )發(fā)現很多零售企業(yè)立馬就反映過(guò)來(lái)了。
比如搜索，搜索并不一定都是百度，當我們進(jìn)入到一家耐克或者阿迪達斯的店，問(wèn)店員有沒(méi)有最新一代科比的鞋，實(shí)際這就是搜索。只不過(guò)過(guò)去搜索的請求給到了店員，如果在店里瀏覽，這個(gè)店員說(shuō)我們最近推出了一套新的西服挺適合你的，其實(shí)就是推薦，推薦并不僅僅就是今日頭條，在線(xiàn)下我們能找到推薦。
再比如，麥當勞的店員會(huì )到路邊發(fā)一些優(yōu)惠券，對應到手機端就是推送，APP 彈窗推送一些消息和優(yōu)惠券。再比如客服，大家比較容易理解，我們需要給客戶(hù)的價(jià)值就是怎么把過(guò)去線(xiàn)下在門(mén)店經(jīng)營(yíng)時(shí)做的所有動(dòng)作對應到線(xiàn)上 AI 技術(shù)，最后能讓 APP 里實(shí)現線(xiàn)下做的所有事情。
與此同時(shí)，這個(gè)能力不僅僅是連鎖餐飲企業(yè)，絕大多數的線(xiàn)下門(mén)店平時(shí)在運營(yíng)一家門(mén)店時(shí)要做什么，線(xiàn)下運營(yíng)人員也會(huì )總結需要做的 20 件事情，都是可以對應到線(xiàn)上的，包括在線(xiàn)教育、新聞資訊、金融理財，比如線(xiàn)下金融企業(yè)怎么搬到線(xiàn)上，這里所對應的能力都是把線(xiàn)下人類(lèi)智慧搬到線(xiàn)上變成人工智能。
為什么能夠實(shí)現數字化？
要實(shí)現這一能力，實(shí)際是總結過(guò)去業(yè)務(wù)人員的實(shí)踐經(jīng)驗。
思考一下，業(yè)務(wù)人員的水平也是參差不齊的，好的業(yè)務(wù)人員和相對弱一點(diǎn)的業(yè)務(wù)人員差別在哪？
比如賣(mài)鞋的老銷(xiāo)售為什么比新銷(xiāo)售賣(mài)的好，因為他見(jiàn)過(guò)更多的客戶(hù)，見(jiàn)過(guò)更多的交易，從交易里總結出了規律，知道給什么樣的人推薦什么樣的鞋更合適，最后發(fā)現最懂客戶(hù)的其實(shí)是數據。
但需要注意的是，賣(mài)的最多的耐克鞋的店員也沒(méi)有耐克掌握的數據多，從耐克的數據里我們可以找到更多的規律，當我們看過(guò)了足夠多的數據，AI 會(huì )比絕大多數的線(xiàn)下推銷(xiāo)員做的更好。
舉幾個(gè)例子，過(guò)去門(mén)店無(wú)論是店長(cháng)還是業(yè)務(wù)人員的能力怎么能用機器表達，從而能拉平每一個(gè)門(mén)店的業(yè)務(wù)水平？比如永輝超市，這樣一個(gè)連鎖型超市增長(cháng)最大的瓶頸來(lái)自于是否能招到足夠優(yōu)秀的店長(cháng)，當只有一兩家店的時(shí)候往往是創(chuàng )始人在經(jīng)營(yíng)門(mén)店，創(chuàng )始人的能力足夠強，但讓他經(jīng)營(yíng)到兩三百家門(mén)店的時(shí)候會(huì )發(fā)現再招過(guò)來(lái)的店長(cháng)能力是開(kāi)一家賠一家。
如果我們解構店長(cháng)在干的每件事就會(huì )發(fā)現，這里有一個(gè)事情叫預測銷(xiāo)量，對于店長(cháng)選擇進(jìn)什么樣的貨是極其重要的，而預測銷(xiāo)量實(shí)際會(huì )反映在零售企業(yè)絕大多數供應鏈的數據里。在供應鏈的數據里當我們尋找到足夠多的規律時(shí)，其實(shí)可以為每個(gè)門(mén)店預測每一個(gè)商品銷(xiāo)量的能力，可能最優(yōu)秀的店長(cháng)還不能完全替代，絕大多數的店至少可以保證最基本的水平。
通過(guò)線(xiàn)上智能推薦和個(gè)性化菜品的推薦，包括點(diǎn)餐之后關(guān)聯(lián)的推薦，可以實(shí)現客單價(jià)的提升。
這是休閑零食的客戶(hù)，過(guò)去受限于門(mén)店店長(cháng)選品的能力，當它擴張到幾千家門(mén)店的時(shí)候已經(jīng)沒(méi)有辦法進(jìn)一步提升，因為不同領(lǐng)域不同客戶(hù)的喜好是不一樣的。
比如在江浙滬的瓜子零食是最好的商品，到了武漢可能是鴨脖，不同地域不同的選品，對這家企業(yè)的考驗非常大。我們也是基于他們的數值分析每家門(mén)店每天上午和下午賣(mài)掉什么樣的商品，幫助每家店都選擇最合適的商品，實(shí)驗測算下來(lái)預計可以讓每家店消費者的食品支出有 20% 左右的提升。
包括選址，線(xiàn)下門(mén)店選址對很多零售企業(yè)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。選址重要性占比達百分之七八十，后面是百分之二三十的努力，基于歷史上的數據，絕大多數大規模的零售企業(yè)都有很長(cháng)一段時(shí)間的歷史數據積累。
對于生鮮企業(yè)來(lái)說(shuō)，很多時(shí)候對于銷(xiāo)量預測非常重要的是可以解決高損耗的問(wèn)題。一旦損耗比較高，對于生鮮企業(yè)來(lái)說(shuō)很可能就變成了虧損企業(yè)。
我在和永輝交流時(shí)發(fā)現，他們的理想是從海里把這條魚(yú)打上來(lái)，運到城里之后，剛到店門(mén)口就被買(mǎi)走了。每天都把魚(yú)賣(mài)掉還不夠好，一條魚(yú)在魚(yú)缸里每游一小時(shí)體重都在減少，新鮮度都在減少，品質(zhì)都在下降，對于生鮮企業(yè)來(lái)說(shuō)供應鏈的預測要求至關(guān)重要，過(guò)去生鮮門(mén)店對店長(cháng)能力要求更高，一點(diǎn)點(diǎn)誤差都會(huì )帶來(lái)?yè)p耗，本來(lái) 10% 的毛利，損耗了 10 個(gè)點(diǎn)就變成不賺錢(qián)了，再損耗就虧錢(qián)了，這部分我們可以很好預測每個(gè)品類(lèi)在門(mén)店每天的銷(xiāo)量，幫助他們降低生鮮食材的高損耗。
第四范式希望做什么樣的事情？
我們希望打造端到端的智能決策引擎，幫助企業(yè)從數據里分析出規律，幫助企業(yè)構建線(xiàn)下過(guò)去做過(guò)的很多能力。絕大多數時(shí)候我們不是希望提升線(xiàn)下，而是希望把線(xiàn)下的能力搬到線(xiàn)上，這是企業(yè)線(xiàn)上化轉型非常重要的環(huán)節，對于企業(yè)來(lái)說(shuō)，線(xiàn)上搜索能力、推薦能力往下做其實(shí)有很多坑坑洼洼的地方，搜索下面可能會(huì )有計算，會(huì )有機器學(xué)習的訓練，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。再往下會(huì )有數據閉環(huán)的建設，AI 的數據智能，再往下會(huì )有 AI 操作系統、資源調度，再往下會(huì )有 AI 計算能力，包括服務(wù)器、芯片、網(wǎng)絡(luò )存儲、數據中心。
這些對于現在很多企業(yè)做線(xiàn)上化、智能化轉型來(lái)說(shuō)是非常沉重的負擔。很多企業(yè)認為 AI 很重要，也花了大價(jià)錢(qián)招了很多人，包括找了很多海外名校的博士畢業(yè)生回來(lái)做這件事。但我們在這個(gè)行業(yè)做了很多年，知道這不是一兩個(gè)博士的事情，這里涉及到的環(huán)節特別多，每個(gè)技術(shù)人員能解決一兩個(gè)環(huán)節，對于企業(yè)來(lái)說(shuō)需要完整的覆蓋幾十上百個(gè)環(huán)節，才能把整個(gè)系統做好。
除了頭部企業(yè)，像 BAT 和 TMD 這樣的企業(yè)，他們的資源對于構建端到端的能力來(lái)說(shuō)是夠的，而絕大多數企業(yè)其實(shí)是不夠的，這就是為什么第四范式要做這樣的公司，希望把端到端的所有環(huán)節為企業(yè)搭建完。最后企業(yè)只需要構建推薦和搜索的能力，幫助企業(yè)更快的實(shí)現轉型，少踩很多坑，少走很多彎路，這些都是我們過(guò)去十幾年自己一次又一次踩坑、走彎路所經(jīng)歷和得到的寶貴財富。
第四范式成立時(shí)間不長(cháng)，五年多，但在 AI 領(lǐng)域，五年多的公司也算是比較久了。我們開(kāi)玩笑說(shuō)我們是前 AlphaGo 時(shí)代的 AI 公司，成立的時(shí)候還沒(méi)有 AlphaGo，成立第一年和絕大多數的客戶(hù)聊 AI，他們都沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)人工智能。這些年我們幫助大大小小的公司，大的像工商銀行，小到最小的幫助過(guò)自媒體，整個(gè)公司上下只有一個(gè)寫(xiě)手的媒體，我們在很多的場(chǎng)景下，包括百度搜索廣告、今日頭條推薦系統、前一段剛上市的貝殼網(wǎng)，這些場(chǎng)景我們都能看到人工智能怎么發(fā)揮巨大的價(jià)值，每一個(gè)人每家企業(yè)投 AI 基礎建設確實(shí)非常困難。
所以我們的定位是希望自己能把 AI 所有的環(huán)節打通，把所有的坑填平，讓所有企業(yè)上 AI 的高速公路，而不是過(guò)去的泥路土路，實(shí)現更快的智能化轉型。
非常高興在服貿會(huì )跟大家分享我們的工作以及努力，特別是零售企業(yè)線(xiàn)上化轉型的努力，希望借這個(gè)機會(huì )跟大家有更多的交流，得到更多寶貴的意見(jiàn)，AI 的商務(wù)轉型剛剛開(kāi)始，希望未來(lái)能有更多的工作，幫助到更多的企業(yè)，幫助到更多的電子商務(wù)騰飛。
謝謝大家。
