数据智能平台如何从成本中心变为利润中心｜论坛实录

如今，数字化和智能化正在共同驱动时代的发展。

回看2012年到2022年的这十年，中国数字经济从10万亿增长到了50万亿。从PC互联网到移动互联网，再到大数据和云计算，如今人工智能新技术其实已经像水和空气一样，渗透进各行各业之中。

未来，市场上不会再有传统企业和互联网企业之分，而是只有一种企业，即数字企业。然而，就在企业积极探索如何更好地整合数据跟业务，去释放内在价值的时候，一些关键的问题也在困扰着企业。

比如说如何建立一体化的数据平台;如何进行有效的数据资产管理;如何确保数据能够深度地融入业务流程，去促进整个业务的效率跟创新。它不仅需要深度的数据整合和精准的分析能力，更需要对于行业的一个深度的理解，以及对商业模式的一个创新的思考。

为了寻找这些问题的答案，天润融通副总裁杨潘与衡阳热电总经理兼CEO顾建平、途牛旅游副总裁王树柏、实在智能创始人兼CEO孙林君、信托资本合伙人秦毅等人相聚在上海「数据猿」2023企业数字化转型升级发展论坛，共同聚焦企业数字化转型升级过程中遇到的一些难点痛点问题，探讨数字化进程中的一些最新动向。

【以下圆桌实录】

数据猿张艳飞：今天的主题是“如何将数据智能平台从成本中心转化成利润中心”，现在也有越来越多的企业追求品效合一，大家都认为品是花钱的，效是需要考虑投资回报的?大家如何看待品效合一这个问题，对于数据智能平台是期望它成为一个赚钱部门，还是说有另外一套标准，会用一些怎样的指标?

衡阳热电总经理兼CEO顾建平：我们的视角和大家可能都不一样，你们讲怎么赚钱，我们其实主要讲怎么省钱。所以我们从2018年就开始在考虑智能控制相关的东西。

我们热电企业的系统非常复杂，上下交互也很频繁，所以核心问题是如何将人力释放出来，因为用机器来代替人的一些操作，系统的及时率和优越性就会有所提高。

但如何利润化其实是个问题，我觉得决策团队很重要，他得下定决心做这个事情，他如果不坚定，下面的人就会打折扣。其次是执行层要坚持，然后要舍得投资。数字化不是一蹴而就的，它是一点一点搭上去的。

途牛旅游的副总裁王树柏：我觉得，现在的企业一定要思考怎么才能有利润，怎么才能赚钱。

顾总讲的是投资的思路，如果你把他当做是成本的话，可能你就会形成负担，但如果你当他是一种投资行为的话，你看到的就可能是它带来的种种便利和一些意想不到的收益。

20年前我在考国际商务策划师的时候，我记得课本里面有一个非常重要的观点，任何企业都离不开三条线，一条是资本线、一条是人本线，一条是智本线。实际上企业发展到今天，我想光这三条线还不能完全形成立体化，需要再加一个数字线，由4条线组成的企业才会更丰满。因为数字线可以把人本线和资本线串联在一起，将成本平台变成利润平台。

实在智能创始人CEO孙林君：这个问题让我想起十几年前在阿里经历大数据和人工智能发展的时候，当时淘宝正在迅猛发展，业务量呈指数级暴增，直接导致当时的数据存储成本非常高。我们当时用Oracle的数据库，每年测算下来数据成本都超过了利润。

这种情况你会发现，自己最后是在给数据库厂商打工，所以当时有轰轰烈烈地去“IOE行动”，核心其实是为了解决成本问题。当时我们的高管都很焦虑，觉得自己在金山上啃馒头。因为坐拥一个大数据的金山却不知道怎么去用它，这个和现在的企业面临的问题有点像。

我们当时找到一个突破口，我们给消费者加工出标签，搞诚信模型，做各种买家和卖家的画像，然后发现这些东西可以帮我建立护城河，减少资损，帮我去做权益投放，帮我把用户分层，把服务分层。然后很多应用就诞生了，数据的价值也就产生了。

后来我们发现，光构建这种标签体系还不足够，我们希望提供一个服务，能够实时通过数据产生闭环，所以后来阿里就进入到一个智能化产品的新阶段，从2015年到2018年，人工智能的应用和各种智能化服务就变得更加广泛。

所以我们会看到，数据从一个纯成本东西变成为一个企业运转最核心的东西，它是一步一步发挥价值的。正如就前两位嘉宾说的，我们对这个事儿要有足够的耐心，它一定是最核心的东西。

信托资本的合伙人秦毅：我认为这其实是一个会计问题，收入支出减成本等于利润，所以能不能赚钱首先是数据告诉我们的。

这具体又分两个方面，一个是开源，前面两位嘉宾都在提数字化营销的问题，它可以提高效率，是一个开源的方向。另一个是降本的角度，顾总刚才也做了分享，数字化能够提升人效，缩减成本。在这样的基础上我们会谈到AI，它也是降本和开源的一个方向，所以理论上最后结果应该是好的。

天润融通副总裁杨潘：我分享一下我们实际在给企业提供数字转型服务过程中看到的一些情况。

我们服务过的客户，有头部也有腰部的，我们看到如今只有极少的企业没有数据智能平台，即使是初创企业，现在也都知道在企业成立的第一天就把收集数据的智能平台建立起来。

我们现在看到客户面临最大的一个挑战，反而是收集数据的平台过多了，或者收集数据的各个平台之间没有打通，数据没办法实时利用起来，不知道数据怎么赋能业务。

所以我们现在帮助企业做数字化转型的时候，我们需要考虑的，是在企业已经投入这么多成本的情况下，拥有各种工具，收集了大量的数据，到底怎么用起来，去赋能业务。

所以天润融通更专注在营销、销售、服务等场景理解客户的业务诉求。从今年的情况看，降本增效仍然会是一个长期主题，所以无论是企业还是我们供应端，更多还是需要真正去理解客户的业务诉求。毕竟企业很难说买一个方案，买一个科技产品就将问题解决了，更多还是需要在过程中串联上下游的生态，共同为企业攻克难题。我们现在也看到在零售、汽车等很多行业客户都有了很多很好的实践，这也一定是一个长期的课题。

数据猿张艳飞：今年ChatGPT为代表的AI大模型很火，前段时间OpenAI举办的新发布会又带起了新的浪潮。这个技术对于我们今天讨论的话题，成为利润中心这件事情上是否会有帮助?我们可以从两个角度去讨论，一个是从个人的角度，大家对AIGC和AI大模型持什么看法，也可以从企业的需求角度来谈谈与AI大模型的结合点。

衡阳热电总经理兼CEO顾建平：作为热电厂，我们关键的问题在于我们每个员工和每个专业的技术工人，他的专业知识跟业务能力都完全不一样，不同企业也有不同的术业专攻和擅长的地方。如果能通过AI将这些专家的经验和想法都变成一个数据模型，那么就可以让所有的操作工都具有顶级专业人员的操作水平，也会对热电行业带来很大的促进。这可能不是一个降本的问题，而是一个开源的问题。

途牛旅游的副总裁王树柏：这个问题我们其实深有感受，我们做旅游以前大部分都是用客服来服务，在疫情时候，我们的客服流失了很多。所以过去三年，我们主要就是通过AI模型把能够自动化的流程都进行了自动化，这样我们既节省了很多人力，也节省了很多费用。

另外，我们公司也做了一个“大包定”的产品，我们将大量的酒店数据、航空数据、高铁数据和一些景区数据通过打包的形式，用类似于模型的方法将它组合起来，由客户自己去选择，游客只需要提出需求，系统就能自动给出三个方案，给客户带来便利的同时，也给企业提高了效率，加快了从成本到利润转化的一个过程。

实在智能创始人CEO孙林君：从个人角度来讲，我觉得技术变革是迟早会到来的，我们不必过于担心，毕竟技术是为人所用的。而从企业的角度，每个企业都有许多私有化数据，这些数据都是长期耕耘行业留存下来最宝贵的东西，因此我们可以把预训练大模型与自己的数据相结合，来构建自己的智能化体系，这又与大数据相关。

它是魔方的一体N面，算法算力、数据智能化，这些东西其实都是一种属性，并不是唯一的，这些东西需要综合在一起才是真正的我们想要的。

天润融通副总裁杨潘：天润融通做AI已经很多年了，ChatGPT发布之后，第一我们是积极拥抱这种变化，因为对我们行业来讲这是一个跨越式的发展。其次是对企业来讲，ChatGPT将AI类公司都拉到了同一条起跑线上，所以大家都可以在上面做很多工作。

刚才秦总提到一点，我们看到全球都存在一种趋势，就是各个国家从欧盟到德国，到我们中国都在做相应的法律准备，对于数据安全，对于ChatGPT生成的内容是不是可以采纳为企业的生产数据。或者说我们客户联络这个领域有很多与客户对话的场景，但据我了解，还没有哪家头部企业把ChatGPT或者某个大模型拿来与客户进行对话，然后解决业务问题。

一个很重要的原因，是这些知识或者说这些生产出的内容并没有经过企业审核，不能对外去使用。所以实际上对我们现在这些To B服务的企业来说ChatGPT技术的应用还非常局限，也非常早期。

我们有很多头部的客户，他们早些年搭建了数据信息平台，AI和机器人都有引入，但早年大家也能感觉到，机器人不管是从建设成本、学习成本还是训练成本，都需要企业投入大量精力，然后用户又会感觉这机器人一点都不智能。

所以ChatGPT之后，我们接触的企业基本都已经过了技术的兴奋期和学习期，大家几乎都飞快地做出了反馈，知道它的可用范围，各大云厂商也飞快地做了一轮市场，该卖的都卖了，该有的也有了。

但是我们在接触客户的时候发现，其实大家目前最大的一个诉求和痛点在于，我到底拿ChatGPT或者大模型技术干什么，知道干什么之后，它能不能处理好问题。

比如我们服务过的某国际啤酒大厂，他们1995年进入中国，如今在中国有16000多名员工，在亚太有2万多名员工，它其实就想做好员工服务这件事情，也有大量的IT数据、HR数据的支持，但ChatGPT到底能做什么，他们其实不知道。

当然我们最后提供的解决方案并不是ChatGPT，我们用的是大模型的能力去帮它丰富企业内部的知识库，即通过知识的扩写，知识图谱的生成，知识的提取等方式，帮助客户建立企业的知识库体系。

所以回过头看，大模型到底能用它干什么?根本还是要帮企业降本，帮企业赚钱，我觉得这可能是更重要的。

数据猿张艳飞：新技术的引进总会有一个投入期，比如前面孙总提到的去IOE的过程，很长一段时间，它的投入要远远超过使用这个东西获得的价值。AI大模型，AIGC其实也存在这样一个阶段，它需要经过一个很长的投入，这个阶段它还是一个成本中心，然后才有机会看到带来的利润，带来一些新工具可以降维打击对手的效果，但具体能不能实现，其实也不一定，这也会导致很多企业在选择上有许多顾虑，大家是如何看到这一问题的。

衡阳热电总经理兼CEO顾建平：我们刚刚做数字化的时候，投入的成本肯定比现在雇人要大得多。但我们看它有没有效益，有没有利润得看得长远，毕竟企业不能说只干一年两年，我们可能是20年30年，那么从这个视角来看，不管你现在花了几年，投入了多大的财力物力我觉得都是划算的。

数据的效益在于如何将它开发出来，将它的底层打通，把它利用起来，这才是有价值的。如果数据只是放在电脑里，那它就什么也不是。

途牛旅游的副总裁王树柏：我们和顾总的情况不同，途牛从成立开始就是一个互联网公司，所以我们的系统在搭建阶段就自然形成了，现在我们主要聚焦在应用上，我们思考如何在市场端、在品牌端、在客户端、在供应链端创造更多价值。

比如在品牌营销上，我们已经从品牌的知名度，认知度和可信度过渡到了现在的参与度、体验度、向往度，之后才能有客户的忠诚度、美誉度等等。我们可以数据上看到，知名度在什么地方，体验度在什么地方，需要怎么做才能将他们提高。即通过数据模型以及我们跟客户的回访调研等数据，可以看出我们品牌处在一个什么阶段，以及今后我们如何去补强。

实在智能创始人CEO孙林君：我们现在看到的更多是数字化转型，未来能看到的一定是智能化转型，这其实是一层层递进上去的。没有数字化转型就没有智能化转型，这种新的技术能够给我们带来的价值我们是要坚信的，但是我们具体在走每一步选择时候还是要谨慎。

信托资本的合伙人秦毅：我觉得这是一个大刀长矛还是AK的问题，你不干可能未来别人干成了你把阵地丢了，干呢你可能会投入很大还不一定能干出来，但现在大致来看，你是不得不干。

因为你今天不投入成本，你明天一定不会有产出;而投了至少还可能有产出。就像投资一样，投可能会有一两个盈利的，不投完全一个盈利都没有，就银行理财了。但如果你出来了一个重量级产品，你就能对其他友商形成降维打击，回报是显而易见的。

天润融通副总裁杨潘：我从两个维度来回答一下这个问题。

首先是从自身企业经营的角度，我们在过去两年最大的投入就是在AI的研发，从方向上讲我们是非常坚定的，然后我们也看到了这块投入给我们的客户、市场和营销带来的价值。所以在企业投入上我们是毫无疑问的。

其次是从客户角度来讲，我们看到很多大的甲方巨头已经投入了很多成本，购买了相关的产品和服务，甚至很多对成本，对投入产品比有较高考量的企业也都跃跃欲试。

从我们的角度看，大模型其实没有那么贵。我们平台提供的所有大模型服务都已经集成到业务板块里了，包括我们刚才提到的知识库的智能化，客服联络过程中的一些优化能力，比如金牌话术的总结，客户的智能助手，智能推荐等能力。实际上，我们是把整个大模型应用融入到云平台里。

以前大部分企业的数字化建设可能还是以自己的机房为主，但慢慢大家也都接受了在云上的很多能力和服务。大家扫描文章末尾的二维码免费的申请大模型的试用，实际在生成过程中，我们的客户在大模型上的投入绝对没有大家想象的这么高，我觉得大家可以去多做一些尝试，和我们的一起做一些探讨和共创。

天润融通大语言模型平台试用

扫描下方二维码