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本文根據中順潔柔CIO楊森林在“百年品牌·向新而行 健康消費品數字化峰會——暨走進雲南白藥”活動上的分享整理
在當今技術世界中，人工智能（AI）無疑是最具革命性和潛力的技術之一。它能夠為各行各業提供智能化的解決方案，提升效率、降低成本并激發創新。在AI的衆多分支中，生成式人工智能（Generative AI）和決策式人工智能（Decision AI）是兩個重要且互補的方向。
生成式AI是指能依據使用者的需求和偏好，自動産生各類内容和服務的人工智能技術。而決策式AI則是一種基于使用者資料和分析，能自動作出最優決策和行動的人工智能技術。如何實作以AI為代表的新技術與業務的高效融合？中順潔柔CIO楊森林帶來了他的了解，下文為其分享的主要内容。
楊森林 中順潔柔CIO
大家好，我是中順潔柔的楊森林，非常高興今天有這樣一個分享的機會。潔柔是生活用紙的頭部企業，有45年的曆史，如果說15年是一個企業的生命周期，潔柔已經扛過三輪。近年來潔柔的動作和變化是非常大的，在今天的國内市場，傳統的方式已經沒有辦法經營今天的生意，想要去追求更好的增長，隻能用新的途徑。
大陸并不是一個技術研發的國家，與歐美相比，我們沒有自己的作業系統，也沒有自己的開發語言，我們真正的強項在于技術應用。在今天伴随着各類新技術的誕生，AI、元宇宙、資訊化、數智化、新質生産力等概念層出不窮，似乎我們一直在不停的追趕新技術，持續的擁抱新技術，但卻無法真正的落實到生意的增長上。
是以我認為改變這個時代的不是AI，而是駕馭AI的人。
數字時代，需要加強的是認知，而不是術和器，市面上有很多優秀的服務商夥伴，但是如何去使用這些解決方案是需要我們思考的。地産行業的暴雷，人口紅利的消失，全球經濟的衰退，這是一個壞的時代。同時這也是一個好的時代，經濟下滑給中小企業帶來了更多可能，如果能夠基于數字化和創新，探索出新的通路，那麼将會帶來更多的市場機會。但數字化轉型是複雜的，邊界極其模糊，我認為盲目追求數字化，花式做系統是沒有意義的。真正的數字化是人的轉型、企業的變革。
客觀來說，改變是非常困難的一件事，對于CIO自身來說，改變尚且不容易，更不要說整個企業層面的變革。過去我們盲目的請咨詢公司，我相信很多公司也是如此，自己還沒有想清楚，就将企業的發展和生意寄希望于咨詢公司，這是不正确的，“自己的娃靠别人養”這很危險。是以我們一定要思考自己的生意。坦白講到今天為止，數字化轉型的成功率僅有約20%，垂直領域的成功，并不能代表整體的成功。
打個比方，一個人騎着自行車送貨，一天送一箱，覺得很好。給他造一輛汽車，一天可以送20箱，從效率的角度來講，是大幅的提升，但是想要落地真的容易嗎？車造好了他會開嗎，誰來開，路線怎麼規劃，貨怎麼裝，這些都是問題。到頭來還是自行車送貨最舒服，這就是人性，也是思維的慣性，這與數字化是同理的。
當你希望用一些先進的東西去替代人工時，你會發現業務對于需求的了解能力隻有30分，但IT部門對于數字化的追求是90分，需求提不出，模型用不好，怎麼樣去平衡？這是很多大型實體企業所面臨的共同痛點，“無法駕馭”成為一個難以解決的問題。
數字化的目的是什麼？我認為總結起來有4點，第一是能賺錢，要使得銷售額和利潤獲得增長。第二是能省錢，有效降低成本。第三是提效，實作速度和效率的提高，絕非是一味的裁員。第四是實作業态的轉變和可持續發展。
我比較認可的是人來駕馭業務與技術的融合，而不是用技術代替業務，除了我們常談到的道、法、術、器以外，“勢”也是非常重要的。過去我服務的一家企業，酒文化盛行，想要跟業務談需求，要從下午喝到淩晨，我嘗試着融入，用業務最喜歡的方式進入到他們的圈子，需求很快就能明确。還有一些企業是強管理，這樣的企業是能夠做業務标準化的，但潔柔并不是這樣的企業，而是一家完全彈性，靠人性和文化去支撐的企業。
想要做好數字化，必須要融入企業的環境，跟着時代走，往大了說是“勢”，往小了說是“圈子”，要用企業能接受的方式做好。如果沒有這樣的意識，即使把行業内最優秀的東西照搬過來，也是行不通的。而且IT部門很容易就成為一個被孤立的部門，企業的中背景。
很多企業在做數字化的時候，容易忽略業務，一定要做到業務與IT相結合，每一個系統背後承載的不單是流轉和資料，而是商業模式，是以在設計時不要一條腿走路，脫離了業務去談IT毫無價值。
今天的企業對于數字化人才的要求是極高的，要求數字化人才懂戰略、懂技術、懂流程、懂創新，溝通表達能力好，組織協調能力強，數字化被炒到一個前所未有的高度，每個企業都認為數字化成為一道必答題，但能真正做好的企業寥寥無幾。作為CIO如何讓企業活的更好，上管理好老闆預期，下管理好員工的預期，做好橫向溝通，要懂戰略和業務。近年來市場上有很多低代碼平台，将一些底層的技術封裝起來，這一定程度上導緻了技術人員能力的下降，甚至喪失了基礎的寫代碼能力，技術人員能力低下又會尋找更加便捷、開箱即用的技術，我不認為這對企業數字化是有利的。
當下最需要我們去做的是把務虛的數字化能夠落到務實上來，大談改革、推動企業發展，如果做不出成績，行業的發展必将走向末路。到底應該如何去做？我認為取決于企業的“勢”，環境，先做人再做事。另外戰略、業務、技術一定要深度融合，業務增長是唯一的目的，用業績說話是最具說服力的，這要求我們有大格局，大心态，懂得分潤。同時要具備資本杠杆和資源整合的思維，不要把數字化做成CIO一個人的事，做任何事情，都要讓所有人參與進來，并一起分蛋糕，數字化是一個跨部門溝通協調的工作，隻有讓每一個人覺得數字化是自己的事情，才能落地。
對于AI，我們也進行了一些嘗試，生成式AI我們在人工客服、數字人、釋放底層勞動力上進行了實踐，但客觀說我認為并沒有影響到公司的整體業績。我認為對于小企業來說，如果不過多追求内容深度的企業，可以進行嘗試。但别忘了手機再智能在拍照上也是無法和單反相比較的，專業就是專業。如果是有一定規模，且對于産品深度有追求的企業，不建議嘗試。我認為當下的生成式AI還不夠成熟，還需要一段路來進行沉澱。
我們對于決策式AI投入了大量的精力、算法、資料。舉例來說我們基于前端的消費場景，解決了一個核心的問題，即消費者為何沒有以我想要的價格買走産品？為什麼好産品賣不出去？人在哪裡，場在哪裡，怎麼選貨，本質問題就是人貨場的比對。是以我們建構了海量的模型，對于人群進行劃分，有銀發人群、精緻媽媽等等。同時我們也對場進行劃分，哪些是高潛門店。我們在合肥做了這樣的嘗試，在16000家門店中選了900家，基于AI+算法和各類模型+資料決策，探索出了選店模型、選品模型、人群全選模型等，3個月業績飛速提高，扣除正常業績增長，帶來了50%的增量。這一套模型本質上就回答了一個問題：為什麼消費者沒有以我想要的價格買走我們的産品？
另外一個案例是我們做了發貨的試驗，過去是工廠點對點發貨，現在是動态發貨，通過算法+政策模型，找到最優解，實作了2024年電商快遞當區内多倉發貨成本下降5%。
數字化大家更加關注的是結果，而非方法和技術。不管是我們的線下生意增長人貨場比對模型，還是實時銷售模型、市場分析模型、營銷效果分析模型、全管道整合營銷模型、産品全生命周期模型、生意機會洞察模型，其實做下來成本并不高，但我們先讓業務看到了成果，再将其封裝成可視化産品，背後再做資料和流程的橫向拉通。這樣的做法談不上高明，但切實做到了先讓業務有感覺，再形成一個強大的可視化系統來為業務賦能，這樣才是更有價值的。
關于AI，決策式AI是潔柔要追求的路，為何需要應用AI。舉例來說，合肥的成功案例如何複制到長沙，品牌議價能力不同、區域文化不同、消費畫像不同、人員配置不同、投入不同、競争對手也不一樣，是以我們要用AI，建構一個模型提煉出成功因子，來進行橫向的互支。可能這樣的支援不能做到100%的準确，但能夠提供80%的支援也能夠帶來一定的效果的。一個生意中有80%的“笨蛋”加上20%“聰明人”，我們要做的就是把“聰明人”的行為落實下來，借助AI的能力用模型展現出來，由“笨蛋”來執行“聰明人”的做法，業務流程标準化，這是我認為今天大消費行業有可能殺出重圍的機會所在，也是決策式AI的巨大價值所在。
最後我想說的是做數字化轉型，一定要明确業務增長是唯一的目的，IT部門不要把自己定位成中背景，等着業務提需求，而應該成為解決核心問題的部門，這樣才能真正去談數字化是一級核心戰略部門，來引導和推動業務的增長。
以上就是我的分享，謝謝大家。
END
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