作者丨李阳霞
编辑丨陈才贤
这是2024年，疫情冲击的第二年，宝龙商业和悦尚科技的团队在对数字化和创新进行回顾时，提出了一个发人深省的问题。 彼时，也是被誉为“商业魔术师”的陈得利第二年，被任命为宝龙地产新任联席总裁、宝龙商业执行董事兼首席执行官，他秉持着用科技、泛内容创新的务实进取理念，尤其是在行业环境发生巨大变化的当下， 他对数字化的要求达到了一个新的高度：它必须为企业带来直接和有效的价值。
这对悦尚和腾讯的团队来说都是一个挑战。
两年后的11月，宝龙商业年会在上海举行，在钢铁和重工的视觉冲击下，陈德利展示了宝龙商业在数字化方面的领先成果：利用人工智能实现大规模自动化运营和业务效率，超越传统数字化的“旧工具”。 对于宝龙商务而言，AI是影响未来的核心能力，数字化已成为运营中“常识思维”的必要组成部分，不再是可有可无的附加物。
这样做充满了曲折。 悦尚科技CEO、宝龙商业首席创新官吴碧川接受了宝龙商业近两年AI Leifeng.com 深入探索的专访。 在他看来，其实“降本增效”早已是数字化的共识和基本追求，但在企业运营领域，却是一个以“人对人”为主的行业，在商业模式不改变的情况下，传统的ERP和任何工具都附着在人身上的运营上，其实， 很难产生真正的结果，这种局限性在过去10年中已经显现出来。
这需要一个更强大的引擎——人工智能。 吴碧川说，“我们都是从企业出身的，我们知道数据加上有效的AI会产生强大的效果，其实创业初期就想过用AI跳过传统的ERP，但无奈整个行业的数据库非常原始，过去的AI工具并没有吃掉世界的烟花， 我们已经等了很久了，在等待期间，我们用的是宝龙的环境，死数据。 ”
“死”数据
据了解，宝龙商业于2024年开始为商业零售物业的开发商、租户和业主提供商业运营服务，并于2024年底在香港上市，成为中国第一商业运营股。
宝隆商务是行业内较早做数字化的企业，很早就开始构建各种ERP系统，但毋庸置疑，系统本身也受到各种条件的限制，很难快速发展。
在很长一段时间里，虽然有系统，但Excel仍是王道，90%的报表依靠人工统计，在数据管理、分析和报表上耗费了无数的人工，而这些成本无法投入到业务中是较大的损失。 吴碧川说。
不过，这也让吴碧川看到了亿万数据中的无限可能。 2024年年中，吴碧川决定带着团队走出宝龙创业，成立月商科技，一家专注于存量资产数字化服务的公司，试图用数字化改变行业的管理和运营方式。 这个想法得到了宝龙地产“少元帅”徐华芳的大力支持，成为了悦尚科技的天使投资人。
随着各行各业数字化进程的加速，数字化商场也成为商业发展的主流趋势。 2024年，宝龙商业与腾讯联合推出“纽扣计划”，推动公司整体智能化转型。 该计划启动一年后，宝龙商业与腾讯成立合资公司，通过腾讯的云计算、微信支付、小程序、人工智能、位置服务、物联网等技术能力，围绕人、货、场进行数字化建设。
从2024年到2024年，宝龙业务可以说已经完成了数字化建设的第一阶段，通过ERP系统积累了来自各个业务的数据。 但是，数据几乎不是要用的东西。 吴碧川说，“因为传统的采购管理逻辑，系统间分离是常态，可以说大部分企业都没有从所谓的数据积累中获益。 这种局限性不仅仅是技术上的，而是整个行业从业者的水平，思维的惯性，受制于房地产等诸多因素的影响，我们默默接受现实，但永不放弃梦想。 ”
近年来，也是宝隆商业运营管理服务业务快速增长的一个阶段。 数据显示，2024年至2024年，宝隆地产租赁及物业管理服务收入同比增长%。 2024年，宝隆商业成功上市，业务管理服务业绩增长近40%。
然而，上市后，宝隆商务就像站在聚光灯下一样，需要保持业绩的高增长，需要不断提升平安和人的效率。 于是，宝龙商业对数字化的追求又上升到一个新的高度。
宝龙商业上市前后的两年时间里，也是悦尚科技打磨产品的关键阶段，在完成新两轮融资并进入腾讯生态后，吴碧川把更新团队、迭代产品、聚焦AI放在首位。 在2024年大更新后，宝龙商务的数据开始得到全面有效的管理，做任何事情时，“优先数据沉淀”成为团队的核心任务。
我们可以主要依靠过去19年不断积累的有效数据来做AI。 吴碧川说。
“押注”人工智能
2024年初，突如其来的疫情给商业地产按下了暂停键。
疫情的停摆和变化，倒逼着大家坐下来思考，什么样的数字化才能真正提升平地面积和人的效率，实现高质量运营。 最终，我们选择了人工智能和内容IP作为我们的主要方向。 吴碧川说。
当时，陈德利刚刚加入新宝隆商业，全面负责宝龙商业的运营管理工作。 陈德利是商业运营行业的资深人士，被誉为“企业管理魔术师”，他对“高品质运营”和“智慧商业”有着极致的追求。 陈德利曾在一次公开演讲中直言不讳地说：过去，对智慧商业的理解是给实现线上线下融合的加速器，但疫情让宝隆商务意识到，企业运营需要的不是加速器，而是智能引擎。 在陈得利看来，商业地产的复兴离不开智慧引擎和AI。
也正是在陈德力的大力支持下，宝龙商业的AI之路更加坚定，深入参与了所有重大项目。 “德利永远是我们首席产品体验官”，吴碧川打趣道，“这么高的产品官，我们对手用不起。 ”
经过几年的不懈努力，悦商在宝隆商业自建的各类系统中积累了超过3亿条数据，并与腾讯安全团队一起构建了1500多个衍生变量，从复杂的基础数据、运营动态数据，到流程行为，甚至人员的业务运营、绩效和行为数据。 “我们积累的数据结构非常完整，这些数据也可以在各自的业务模块中发挥作用，但是要充分利用公司整体的数据，还有一个关键的步骤。 吴碧川说。
在业务运营领域，数据碎片化、海量极大，看似有标准规则，却受场景和人的影响，依靠人+ERP的方式处理数据，整个行业已经到了瓶颈。
因此，在悦尚看来，宝龙业务需要一个具有AI能力的算法模型，能够自动处理所有数据，自动找结论，自动模仿员工的行为做出判断，直接参与业务流程，而不是直接降低欠款转化率、坏账率、人力管理时间等，系统需要产生直接影响绩效的动作。
2024年3月，宝龙商业与腾讯天宇团队的一次偶然交流，让宝龙商业的AI战略有了新的突破：基于腾讯天宇的智能决策系统PDOS，打造了新一代AI驱动的业务运营系统。 腾讯天宇拥有20余年黑灰行业风控与对抗经验，具备服务80%金融标杆客户的“金融级”AI决策能力。
其实业务运营和金融业务有些相似，总的来说都是重复的行为，但每个业务的粒度都有很大的不同，这意味着它受数据的影响很大，所以可以用AI来分析数据。 吴碧川指出，“其实这些数据可以被员工分析，但人们不能一直保持对数据的整体管理，也不能24/7全天候分析。 ”
例如，一个项目超过100个的企业将有大约3亿元的欠款，而这个数据在不断滚动，因为商家会不断产生新的欠款。 这些未清欠款被分摊到100个项目的运营团队中，再分成多个层次的项目，从区域到总部，从总部到法务到决策层，每个欠款从发生到解决都需要大量的人员审批和决策。
据介绍，在这个过程中，总会有大约4000万到5000万的欠款去打官司，但提起诉讼为时已晚，最终其中一半成为坏账。 在这个过程中，原有的系统能做的就是提供报告，然后依靠人来分析。
安全性在业务系统中应该是“长”的
在腾讯安全的帮助下，近三个月来，宝龙商业基于腾讯天宇决策操作系统，构建了店铺评级模型、欠费控制模型等智能分析决策模型。 模型搭建完成后，宝龙商务五年积累的数据被“活”起来，开始带动决策在各种运营场景下的制定和应用。
宝龙有140多个项目，我们要处理近40000家商家和关联方，同时项目和店铺是分开的。 平时，分析团队再强大，制度再好，最多就是把项目作为一个整体进行分析和梳理，然后深入细化，所需的人力物力就会以几何级数的速度递增，得不偿失，所以大部分操作最终完全掌握在项目组的“人工”手中。 吴碧川说，“但从业主的角度来看，每家店都是一笔资产，需要详细的分析，但实际上，没有一家公司能做到这种传统工具的条件下，真正要一步一个脚印地推出，上百个项目需要上万人做分析，做不到， 实际上，项目总经理的直觉和经验将发挥关键作用，但这是不可复制的。 ”
AI是改变局面的破冰船，一个可以孜孜不倦、100%保持水平和质量的角色，对每一平方米的资产进行360度、24小时、360度的分析和监督。 例如，在欠费控制场景下，AI控制系统自行扫描欠费数据，自动启动所有流程，通知业务所有者，监督每个欠费案例的闭环行为，计算每个业务环节的时间、成本和风险点，为业务所有者提供关键洞察。比如，没有可能通过沟通来偿还这笔欠款，或者从历史数据和统计数据来看，什么时候应该进入下一个环节，提前将店铺信息交给招商团队，以减少租金损失。这些评论可以被业务采纳或丢弃，无论收到什么样的反馈，都会被添加到下次提交的计算参数中。
加入AI系统的任务不是简单地降本增效，甚至淘汰员工，这在以前是理所当然的，“吴碧川提醒道，”我们真的应用了它，发现它最大的价值就是学习习，总结优秀员工的处理策略，发现业务处理能力最强的人， AI的任务是尽可能减少他们在管理和流程上浪费的时间，帮助他们专注于业务，并扩展到整个组织，AI的任务是将管理成本的比例降低到极限。提高企业投资比重。”
这是一个精密工程的业务AI，可以在海量历史数据的基础上无缝集成到业务中，作为一个“无用”系统，它接管了不需要、不应该由人类操作的环节——扫描、触发、发送进程、控制进程、组织数据、 分析它们，揭示问题，提供解决方案，等等。
在宝龙，在AI的加持下，操作系统可以将所有处理欠费的节点提前2-3个月，从而大大降低坏账率。 “过去，基本上当一家门店无可挽回时，招商部门就知道会招商引资，但现在通过AI预测和干预，人用在系统和流程管理上占用的时间已经减少到15%-20%以下，可以帮助员工节省80%的精力，让他们更专注于自己的核心业务。 ”
10月，AI模块一期开始在宝隆商业的试点项目中运行（当然，它实际上包含了全部数据），几乎在启动的那一刻，系统就自动启动了几十个未命中的，此外，还向试点项目组发送了一组清单，列出了未来3个月内可能拖欠或丢弃的目标， 甚至通过数据对比，提出认为销售数据存在虚假元素的门店（销售管理一直是行业的核心问题，AI模型可以将数据与“不完整”的统计数据进行比对，找到有异常偏差的目标）。由于试点项目的总经理是比较有经验的从业者，他们看完之后的感受是：和我们想的差不多。
陈和管理层看到结果时的反应是一样的：基本上是准确的。
这意味着我们的模型可以达到项目负责人的中上层判断水平。 “现在想象一下，这是企业管理的底线水平，而且会不断提高。 ”
在吴碧川看来，这样的AI是未来的系统，所有行业和领域在业务上都有风控的需求，业务和安全自然是融合在一起的，安全也应该在业务系统中。 只有当业务足够安全时，业务才能可行运营和执行，才有存在的意义。
因此，企业运营也是如此，只有将风险因素压缩到可预测的范围内，企业才是安全的。 因为从组织上讲，对任何情况都有动态有效的响应能力，是AI风控或安全能力需要创造的保证，“吴碧川告诉雷锋。
Leifeng.com。