全民AI時代,中國鞋王的“智”變之旅_風聞
星海情报局-星海情报局官方账号-关注“中国制造”的星辰大海3小时前


如果你走進一家鞋服店,試過一雙心儀的運動鞋,但喜歡的配色店裏偏偏缺貨。那你想必有相當幾率會見到服務你的店員拿出手機,發送語音説:“幫我查一下xxx型號40碼店裏還有沒有貨。”
那麼,你有沒有想過,對面回答問題的有可能不是真人?
在“中國鞋王”百麗時尚集團旗下的近10000家直營門店裏,這樣的場景已經不再是遙不可及的想象。雖然只是初步試水,但終端門店的普通店員們,都已經能夠直接給AI助理發信息,詢問自己當天的實時銷售數據了。

2023年開年,ChatGPT橫空出世,大模型開始卷生卷死,而進程則像放了八百倍速,剛到年中就已經卷出了別的行業三年五年的架勢,下半年行業焦點就迅速從基礎層轉向了應用層。
但普通人可能想象不到的是,2024年剛到開年,大模型就已經以AI助理的形式,不聲不響地滲透進了我們每一個人最普通的日常生活之中。

數字化到底改變了什麼?
消費行業裏的公司,競爭力基本上來源於兩個方面:一是供應鏈,供應鏈決定貨;二是組織管理,組織管理決定人。
如果你面前有一家30年曆史的鞋服巨頭,僅鞋履就有十多個品牌,全國近10000家直營門店,分佈在全國300多個城市,而且自有工廠,從研發設計,生產製造,到店鋪銷售,要全鏈條覆蓋,涉及成千上萬個大大小小的團隊。
讓你建一套系統把這家公司的人、貨、場全部統一起來,達成一站式解決絕大部分溝通和業務問題,並儘可能符合所有人的使用習慣,你會怎麼做?
這家公司就是百麗時尚,而怎麼解決上面的問題,百麗時尚探索了近十年。
十年前,百麗時尚開始着手進行數字化建設,IT部門很快遇到了行業內普遍存在的挑戰:系統是業務團隊在用的,使用的過程中需求層出不窮,不同的員工往往會基於自己的使用習慣提需求,有時候兩個需求完全是相悖的,無法滿足的時候大家只會反饋這個工具不好用,但到底怎麼算好用呢?
百麗時尚探究之後的答案是:不是以軟件為準,是以業務場景為準,在標準化的基礎上,通過具體的業務場景串聯各相關係統功能,並前置到釘釘羣,使“看信息”與“做操作”同屏,降低使用系統的門檻,賦能業務。

2019年,百麗時尚把全國的團隊搬上了釘釘羣。原來團隊的工作溝通方式五花八門,郵件、電話、微信,現在全部搬到釘釘羣裏,用羣的方式做完整信息鏈路設計,分為了三種羣:以組織架構為基準的“組織羣”、以項目事件為基準的“項目羣”、以業務流為基準的“業務流羣”。
這樣第一實現了組織在線,所有人都進來了;第二實現了溝通在線,所有信息匯聚在同一個平台,最大程度實現信息互通,避免信息不對稱。
接下來就到了第三步:業務在線。
2020年,百麗時尚決定通過整個鞋服行業裏都十分高頻和複雜的補貨場景,嘗試把業務系統的功能“鑲”進羣裏,讓大家在溝通的同時,就能通過羣功能把業務流程走了。

用流行點的説法,這個時候百麗時尚的釘釘羣開始走向All in One,開始嘗試能不能關於補貨的所有事,都在這一個軟件上全辦了。
一開始,百麗時尚把補貨系統的操作環節拆出來,做了一個H5界面,鑲進羣的即時通訊界面。有人要補貨就可以從羣裏打開這個系統,完成提交後,同在羣內,業務流程上的下一個人就可以看到進度。百麗時尚同時把審批也做了進去,整個流程驗證了半年之後終於徹底跑通。
原來補貨都是週一開放,總部要發郵件通知各地區,地區內再將信息共享至各城市 ,大家看到郵件後切出來登錄補貨系統操作填寫補貨的信息和數據,形成訂單。總部貨品在系統內收到訂單後,會把所有的補貨訂單全部導出,線下給總部領導審批,審批通過後,才會真正給工廠下訂單。

單是要把這個過程説明白都挺累,何況做起來,要不斷登錄系統,下載或製作表格,寫郵件,等回覆……
2021年,百麗時尚的補貨流程,已經可以在釘釘羣裏實現一站式操作。通知開放補貨時,大家就通過信息打開系統界面去操作,操作結束後,待辦事項會推送給下一個環節,審批進度完全透明,如果有誰暫時沒有看手機,也可以精準地找到負責人,把電話打過去催進度。
補完貨之後,每一單的數據都會更新在系統裏,補了多少貨,工廠接了多少單,什麼時候生產完,有沒有發貨,貨品發到店鋪後每週銷出多少,全部都可以在羣裏實現操作和數據、進度的跟蹤。
而過去四周的補貨和銷售數據,可以動態評估每一次補貨的合理性。提高下一次補貨下單的準確程度。
企業的數字化一般被我分為四個階段:第一階段是資料和數據的信息化,主要是把儲存在檔案櫃裏的紙質資料,轉變為儲存在電腦裏的電子數據。這一點百麗時尚很早以前就完成了。
第二階段是業務系統的數字化,基於業務建立數字化系統管理資料和數據,並實現對信息的有效傳遞。這一點百麗時尚從2013年到2019年已經做得相當成功。
第三階段是對信息、業務、人的整合,也就是我上面提到的儘量All in One,實現一個軟件或者一個羣,就把事都辦了。

而如果再進一步總結,每一次進化,其實解決的無非就是兩個問題:
一是降低檢索和調用數據的門檻,讓使用者更方便地找到需要的信息或者數據。比如從紙質到電子化,其實就是把你去翻檔案館的過程,變成了在數據庫裏搜索的過程。拿出檔案逐字逐句地找需要的資料再複印下來,變成了直接Ctrl+F,查找關鍵詞然後複製粘貼。
**二是提高協作的效率,簡化業務流程,讓數據更直觀地輔助工作和決策。**比如以前你要發8封郵件,做5張表格,跟10個人私聊溝通,電話催促,才能掌握補貨的進度,現在只需要在一個羣裏調用系統功能,就能實現從提交,到審批,到追蹤全流程進度,甚至反向評估調整自己下一次補貨的合理性。
釘釘羣解決的最核心的問題,其實是大幅降低了用户調用數據、功能、信息的門檻。以前要去檔案館一本一本檔案翻,現在搜索關鍵詞就好;以前要從聊天切出去登錄N個系統來使用補貨功能和審批功能,現在只要在羣裏點一下就能進入系統進行操作。
但到了這個程度,還是不夠簡單。
百麗時尚旗下數萬名員工,很多人是一線店員,他們精通的是零售和服務,不是軟件。即使是功能已經實現了在羣內的一站式調用,依然有優化的空間。能不能我直接説我要補xxx型號xxx規格的鞋,系統就自動幫我生成單據向上提交呢?
所以企業的數字化還有第四個階段:智能化。

AI的超能力:高效資源調配平台
關於AI,在過去的一年裏,已經有過無數探討。但其實總結起來,AI最大的作用,就是在人類這一側,理解你需要的是什麼;在資料和數據那一側,理解什麼是你想要的。然後在浩如煙海的世界知識中,找到你需要的東西,並告知你。
舉個例子,2020年疫情期間,我曾經在家中為了打通一個叫做《天穗之稻姬》的遊戲,而去日本農林水產省上下載了幾十頁關於水稻種植的技術文檔,並用自己一知半解的日語艱難啃了下來。
我當時最希望的就是能有一個既懂日語又懂種田的人,來綜合所有文檔,給我做一個要點總結。但今天我會把這個願望調整成,希望能有一個懂日語又懂種田的AI助理,來幫我做一個要點總結。

過去人類使用的是口頭和紙質文件,協作效率不高。到了 20 世紀 80 年代,電腦等相關技術的普及極大方便了協作,紙質文件逐漸被升級為電子文檔,成為語言處理的主要媒介。但隨着信息的爆炸式增長,處理信息的成本也在相應飆升。越大的機構或公司,消耗在信息處理上的成本就越高。而信息越多,人的處理能力就越跟不上。
比如最簡單的銷售場景,有一個顧客説,我要A鞋,員工就需要打開系統、輸入貨號,再根據系統查詢結果去庫房找,或者打電話讓附近的門店調貨。
但有了AI,這些流程只要説句話就能完成。
海量的貨品信息,AI都可以用“説人話”的方式,清清楚楚地告訴你,還能幫你想得更體貼:要不要叫個同城快送幫你取來?要不要幫客户寄到家?你説一句好,它就幫你把快遞都下單了。
人類社會產生的數據一直都在以每年50%的速度增長,幾乎每兩年就增加一倍。這意味着,人類每兩年產生的數據量,就相當於之前歷史上產生的全部數據量之和。如此龐大的數據量,沒有任何一個人能做到記下來,但AI可以;沒有任何一個人能處理得了,但AI也可以。
所以,當AI既可以理解自然語言、又能高速處理信息,那麼它就會成為一個最高效的資源調配平台。
如果同樣的場景發生在沒有AI的情況下,這個過程要麼一個人手忙腳亂,店員要去系統裏查,查到之後和你談,然後電話聯繫隔壁門店或者倉庫進行協商,安排人送過來,或者讓你在店裏等着,他自己去拿;或者要不斷追蹤倉庫那邊的信息,關注快遞單號等。
**不是不能達成目的,但效率顯然千差萬別。**在理解的基礎上,AI實際上起到的作用是幫助人們進行更加高效的資源調配。它無限降低了我們在第一節提到的資源和功能調用的門檻。
簡而言之,以前需要你操作的,只要有了AI助理,基本上都可以用大白話説出來就能實現了。
但應用端越簡單的東西,在技術端往往就越難。要實現這樣的資源調配,需要極其強大的平台能力作為支撐。首先要打通集團各個組織架構之間的數據牆,打破系統之間的數據孤島問題,但同時又要兼顧信息安全,把權限體系做完整嚴謹的配套。
目前市面上有可能做到這些的企業,其實也就那麼屈指可數的幾家。而以PaaS能力著稱的釘釘,則有天然的優勢。

成為超級AI應用的基礎設施
2019年百麗時尚接觸釘釘時,最大的一個訴求是“同頻會議”。過去他們的系統受限於技術和網絡問題,辦公室和門店根本沒辦法在一起遠程會議。
但釘釘也不是第一天就有了這樣的平台能力。2019年剛剛和百麗時尚合作時,釘釘的思路還比較傾向於傳統的SaaS業務,幫着客户定製功能,你要什麼,我給你做什麼。
但千行百業,行行水都不淺,你自己一個一個做功能,哪裏做得過來?定製化看上去挺好,但其實根本是走不通的路。雙方的溝通也極其困難,一邊思維偏業務,一邊思維偏技術,兩邊的角度不一樣,邏輯不一樣,出發點也不一樣,聊需求都難以互相理解,進展一度非常慢。

但釘釘後來慢慢走上了PaaS化的道路,不再自己給客户做定製功能,而是把專業的事交給專業的人,它只負責開放底層的接口,來承接功能需求。但開哪些接口,怎麼開,也都是和客户一起磨出來的。百麗時尚曾經就一股腦給釘釘提過四百多個需求,有接口改造的,有哪一塊希望你們做標準化的,還有哪一塊想讓釘釘提供某些服務的。
到了後來,需求就越來越少,但越來越細化。比如以前提能不能給我開某個接口,現在是原來那你這裏開了三個接口,但是能不能給我開五個;那裏你之前開了三個接口,能不能優化一個,用一個接口就把功能搞定。
這樣PaaS化的能力,需要極其強大的技術,以及極為高昂的投入,確實不是普通企業能夠支撐得起的。

未來將是一個分工越來越明確的時代,行業縱深的數字化內容,是企業自己要修煉的內功;而平台化的承載和支持能力,則是釘釘要做的事情。強大的底層平台和AI能力做支撐,企業騰出手來更應該思考的,是怎麼把釘釘的優勢利用到極致,來推動自身的進化。
比如百麗時尚在上了釘釘羣之後,一直就在利用釘釘打通數據和系統之後的全局觀,來檢驗自己過往業務流程、組織架構、自建系統中,有哪些缺點。一些系統的重構和修改已經提上日程,而業務層級也逐步優化減少了。
在AI的加持下,最上端的決策者依然無法替代,因為AI不能替代責任;最一線的員工也無法替代,因為執行需要靈活。但中間的層級可能會被慢慢消弭。AI助理將會成為一種標配。

合理的使用AI助理,就可以讓知識流轉的壁壘被大幅度降低,讓一個從未接觸某行業的普通人,能在短時間內就快捷準確的接觸各行各業的平均知識,達到從業者的水平。
以前最懂業務的人,也許是掌握了最多行業知識的人,但在AI的時代,讓你和別人區別開來的,就將不再是你掌握了多少行業的知識,而是你到底會不會使用你手中的AI助理。
而相應的,在釘釘這樣的AI基礎設施之上,將會湧現出一大批AI落地應用的生態機會。

我曾和一位寫過穿越題材的作家聊過一個課題:現代人穿越到古代,到底有什麼優勢?
我們最終的結論是知識。
人類自身是一個相當脆弱的物種,跑不過馬,鬥不過熊,嗅覺不如狗,視力不如鷹。能從眾多高等動物中脱穎而出的原因,就是語言中積累的世界知識。相比古人來説,現代人在生理上並沒有變得更加出色,但我們的知識提高了我們的醫療水平,所以現代人均壽命可以做到遠高於數百年前。
而AI幫助我們突破的,是人類處理信息能力的生理極限,進而改善全人類在羣體協作過程中創造、繼承、應用知識時的語言處理效率。
釘釘和釘釘上湧現的AI助理應用,都是工具。工具不會取代人,只有會用工具的人取代不會用工具的人。別人用了你卻不用,就會失去工具帶來的競爭力。未來競爭的關鍵,都將會集中在如何應用AI之上,而釘釘提供了基礎設施,將成為加速中國千行百業走向AI時代的重要推手。