12月3～4日，第七届中国产业互联网大会暨江苏电子商务大会在南京盛大举行。本届大会由江苏省商务厅、南京市政府提供指导，由南京市商务局、建邺区人民政府主办，由托比网承办。香港贸发局、江苏省电子商务协会、南京市投资促进中心、苏商会、南京市独角兽瞪羚企业俱乐部、南京电子商务协会、南京市青年企业家联合会参与协办，大会还得到了菲尼克斯、江苏苏宁银行、重庆富民银行、仟金顶、华能智链、慧聪集团、鑫方盛控股集团、嘉岩供应链、卡奥斯好品海智、联动优势、蔬东坡等知名企业的支持。
Datatist创始人宋碧莲受邀出席会议并发表主题分享，以下为演讲实录，以飨读者。
各位嘉宾：下午好！顺着潘总的说万物都是以人为中心，我正好顺着下面讲，怎么样从经营产品向经营用户转型。
我们今天的主题叫“企业智能化运营的成功之路”，我们是推广一个新型的生产力，叫商业AI。作为江苏人，我们也非常荣幸今天能在这里向家乡的企业一起介绍一下，希望家乡的企业能够率先用上这样的一个新型生产力。
给大家感受一下什么是新型生产力，大家可以看一下这个是我们在某大型家电企业那边做下来的效果，3个月时间50场活动，我们做了一次PK，我们组用AI来做，他自己的运营团队也是身经百战运营了很多年，跟我们同时开干，所有的条件都一样，都给了35万运营成本，50场活动之后，他们的收入大概在3200多万，10倍的投入产出比（ROI），而我们做到2点多亿，这两天又做到大概2.5亿了，我们的投入产出比现在已经高达800多了。
我们做运营无非就是一个投入产出比的游戏，投入多少能赚多少。很多人控制不好这个比例，经常搞个直播还亏钱。我们这个新的生产力能保证你每一次运营都有钱赚，而且赚得很多。一旦掌握这个新的方法，你就可以使劲地投使劲地赚，这是一个非常简单的道理。
今天主要介绍一下这个东西是怎么做出来的，该在哪些场景下用，这是一个非常厉害的技术。
我自己的背景，简单介绍一下：
商业智能需要复合型人才。我之前学过计算机、人工智能，也学过商业，博士学的商业优化，博士后学的是机器学习。我们的团队在美国是国家科学院，人工智能大赛拿过五次世界冠军。今天正好是产业互联网大会，我的导师李杰教授是这个方面的专家，工业富联的副主席，也算是跟大家比较对口。我在博士后期间干的主题跟今天的会议是非常对口的，只是后来出来工作的时候去了消费品互联网行业，进入了美国eBay后来去了Linkedin。在互联网公司很少有人用优化理论和机器学习理论结合解决运营效果优化问题，当时我通过复合型学科知识进行融会贯通，创新了这个AI来优化全生命周期运营效果的方法论 也就是开启了商业AI新时代。在公司内部用这套新理论来进行运营效果优化，最高达到几十倍的提升，在内部PK之后得到执行团队的认可，分别赋能这两家企业都从数字化转型到智能化时代。但是这个东西很新，我们把它带回国的时候发现国内很多企业连数字化转型还没完成，到智能化时代，大家又觉得好像有点太超前了。但是我可以跟大家说，你其实可以数字化智能化一步到位，一步跨越，可以很快地拥有这样一个非常厉害的工具。
我们是作为海外高层次人才团队引进的。是
前不久作为高层次人才双创代表被选为和上海市龚正市长，还有图灵奖获得者，就是计算机界诺贝尔奖获得者姚期智博士一起启动上海双创活动。我们是知识产权创业的代表，带回来很多高科技，很多商业原创的IP。
我下面开始讲一下这个故事：
比如说做数字化运营、智能化运营大家都在做，但是听下来很多公司没做成功，包括金融行业，好多保险公司最近都说没做成功，数据中台花了好多钱，几千万几千万的投，但是没有给运营带来效果，好多团队被迫离开去了别的地方。包括大零售，好多大零售的数据中台建完也是没有给运营带来效果。为什么很多的数据中台运营中台建了，就是没有见到效果，最大的原因就是缺决策大脑，没有一个非常厉害的运营团队，这个团队就是决策大脑。这个团队在国际上很稀缺，在国内更稀缺，我们现在的重点就是怎么将这个运营大脑能够普适性的让所有的企业都可以拥有。
核心要解决的问题就是经营产品到经营用户转型，这是一个很复杂的活，我们先讲一下战略跟战术层面的区别，从战略来说就是经营用户，从战术层面其实就是开源节流，提高ROI，这是大家一定要记住的一个原理。从这个方面，我们既要增加运营的效果，还要降低运营的成本，两头要一起抓。
从这张图上，大家看经营用户一般都是从产品、数据、运营三个角度出发的。但是很多公司只会建系统，不会做运营。光建系统是没有用的，必须要有一堆会做运营的专家在里面，才能将这些系统操作起来。我们应该围绕经营用户这个战略，制定核心KPI，就是最大化全局ROI，以这个为主不停地做商机挖掘和商机转化的动作。现在的问题是建了一大堆线上平台，就是没有做商机挖掘和商机转化，没有这样的专家形成这样的决策引擎。
之前在eBay内部我们已经做数字化运营很多年。不像国内的淘宝天猫上平台不负责给店铺做运营。在美国eBay整个平台的商铺都是给eBay代运营的，内部团队迫于使命感和业绩压力要做大量的实战运营。早就积累了在用户运营的领域全球最先进的方法论和经验。在内部又有很多很多的专家在内部PK，看谁能做出效果来，看谁的武器更厉害，最后会沉淀出一批特别厉害的专家在里面。而eBay这些电商平台本身就比社交搜索这些平台更重视交易转化率，所以他们的专家运营能力在现实残酷的竞争中自然就脱颖而出比社交搜索平台更厉害。我们团队又恰好是当年内部团队的改革派，革新了内部的生产力，从BI彻底升级到AI的阶段。为什么要做AI是因为内部团队用BI来做运营效率低效果差。需要数百个的数据运营人员每天做大量的AB测试，通过大量的历史数据分析来制定运营的决策。一来是人力成本很高，还很难找到有经验的商业分析师。二来是决策速度太慢 并且还不一定是最优解决方案。现在AI能给各种运营在极短的时间能自动提供最优决策。速度快效果好。并且是全局最优解。但是这样的顶级专家是很少的。在其他企业里面几乎找不到。
而且商业环境特别复杂，行业和场景特别多，影响要素也都不同。在不同的行业里解决不同的运营问题的方法也是不一样的。之前AI在商业应用中的模型都是case by case 建的。换个场景就不能用了。形成不同商业场景下的运营都有效果的通用方法，一直是国际难题。就像图像识别一直是国际难题。直到某一天这个底层技术难题被海外突破了。大家都会应用这个技术了。人脸识别的AI很快就催生了大型产业。好几家企业都快上市了。
而商业AI这个世界难题之前一直没有被突破。一旦突破会形成一个比图像识别更广阔的应用前景。
现在我们的目的就是解决这个世界难题，完成这个历史突破。我们的方法就是将这批国际顶级AI运营专家的大脑提炼出来，形成一个决策引擎，将这个引擎可以标准化、产品化，在不同的行业和场景下都能形成稳定的效果，赋能给所有的企业。现在这个产品化过程已经完成了，而且在很多大型企业进行了应用，并且被验证100%有效。所以一个商业AI的时代正式来临了！
现在企业有个问题非常严重，企业不是没数据，也不是没加工数据的工具，就像做菜一样，不是没菜，也不是没锅子，就是缺厨师缺配方，所以最后做不出美味的菜。也就是数据发挥不出经济价值。
现在我们需要做的事情，就是要为大家配这个厨师，而且配的是米其林厨师，配的是独家秘方，做出来的复购率非常高，活跃率非常高，运营成本非常低，让所有的KPI都能达到最优化。
另外一个问题，在企业运营方面，很多人不知道怎么诊断问题，也不知道该怎么开方子，也不知道该怎么治病。我们需要培养一批会给企业开方子治病的人，这种人市场上又很稀缺，所以我们看了一下之后就定位到这个方向，这个方向就是上面黄颜色的部分。市场上业务中台的、数据中台的供应商非常丰富。但是现在市场上就是缺会做商业应用的供应商，内部也缺会做商业应用的人，所以我们现在的解决方法就是将整个过程尽量产品化，做成可以自动化运营的机器人，而且做自动会做智能决策的机器人，同时配一个小型团队，这个团队需要有三类人：首先要有做决策的人，就是会做运营规划和运营方向指导，同时能够切分出不同的场景，可以做优化的人，同时配上运营人员和商业分析师。很多公司可能连运营人员都没有，商业分析师更加糟糕，很多企业商业分析师就一个两个。商业分析师跟数据中台的人不是一回事，本来至少在互联网公司要养几百人甚至上千人在这个位置上做商业决策的，但是今天来的很多是产业互联网的客户，大家很多也不一定有很大的团队。这样的情况下，就需要有一个机器人运营团队来填补空缺，同时配一个小型的团队来操作这个机器人，就能解决大家的痛点。既能保证效果，又保证有人可以去操作执行，不至于断链子。
最后我们得出的结论，就是将顶级科学家的经验植到大脑里去变成一个产品，帮助企业来运营，同时给企业培养一群人，培养一群会操作的人，让他学会这个方法论，去执行去操作。
我们选择的是什么样的专家放到这个运营大脑里去的呢？要具备四个要素，互联网经验、运营经验、数据经验和行业经验。我们带回来的国际专家，都是一批实战经验特别丰富的博士、专家和教授组成的团队，当时我们专家在银行一个模型给信用卡增收五亿美金。我们将这样的专家经验提出来，变成这样一个产品，这个产品在国际上早就开始被选为全球第一的技术。我们将这个东西全部带回中国，这个方向叫商业AI，也做一部分工业AI，工业AI与在座的更契合一点。
这些技术不仅仅是应用型技术，更多的是原创算法，我们带来大量的原创IP，这是一个国产化商业AI的技术。
下面快速给大家过一下是怎么解决这个零售企业的问题的，分三步走：第一步是诊断，我们快速诊断发现三个问题，第一个问题，老客户对销售额的贡献太低，老客户的价值没有得到充分挖掘。新客流失率过高。还有就是运营成本过高，稍微优化就可以减少1个亿。
第二个步骤开方子，从开源节流两个方向着手解决问题，首先是要提倡全生命周期的运营，也就是说客户进来了，你不要产生一次销售就算了。一个用户能让他产生5次购买甚至10次购买，这才是一个良性的循环。哪怕是卖保险，一个家庭可以卖5个保险，所以大家尽量往这个方向转型。我们要尽量做到人跟产品的精准匹配，这里通过精准预测人的需求来实现。通过各种商业AI算法来提高运营效果，挖掘商机。从获客成本、人力成本和运营成本三个方面同时降成本，这样完成转型。
这是我们的案例，效果非常明显，这只是做了老客户的挖掘，小试牛刀就可以用几十万成本带来几个亿的产出。
还有一个很好的方法，直接可以预测谁需要几块钱，我们发的时候不是一股脑给所有人同一个权益，我们通过优化模型可以帮助大家做内部权益优化。
第三步是治病，智能化运营提升效果，科学规划运营体系和运营场景。
首先是要规划运营体系，线上线下每一个生命周期的转化都要构造。我们需要突破你的决策模式，从传统的模式改成智能的模式。传统的模式是什么意思呢？比如说我们运营都是由策划到执行到分析的几个过程，这里面其实最难的是决策。这个决策做得好不好？你给什么人发，发什么东西，用哪个渠道推，推什么，文案推哪个权益？只要在决策上进行优化，选出效果最好的解决方案，这个就是决策。今日头条就是做了文案的推送决策，这个决策做得非常好，这是它的看家本领。我们今天在电商方向或者新零售方向做什么呢？每个地方都用模型进行优化的话转化率就可以非常好，如果每一道都做优化，叠加到一起的优化效果就更加厉害了，所以我们叫循环优化系统。
传统的优化就是拍脑袋运营，你的决策模型是拍脑袋凭经验，ROI是靠天吃饭的。这是数字化运营，大量的人做分析。现在国内的互联网公司都是这种方法，去年我们在一个大型互联网公司做了一次PK，我们的效果可以提高26倍。
这个是AI运营的方法，大量地进行各个环节的优化，ROI非常高，刚才这个零售集团的案例就已经证明了这个效果。
决策模型决定了你的效果好坏，你从经验、拍脑袋到开始做分析方法到AI方法，这个就是叫生产力升级。真正AI用得好，可以让你既增效又降本，这个过程中很多模型要上，这里有几十款模型，包括产品的精准匹配的预测模型、渠道的优化模型、内容的优化模型、权益的优化模型、活动响应的预测模型等好多个环节要加进去。
这是一个案例，就是当时在这个零售企业用的，因为当时只有交易数据好用，所以就构造了这些模型，就这些模型用上去都能给他带来几个亿的收益，整个过程实际上还是蛮复杂的，这是几个机器人怎么联合作业的过程。商机挖掘形成决策，决策形成一个商机转化，然后再进行分析、挖掘，再进行继续优化，这是一个闭环。
整个集团从去年开始都是以这个AI运营赋能线上线下全渠道，所有的渠道统统听从于这个指挥中心。
我们看一下转化效果，这个是线上通过发短信转化的效果，你看我们做的效果差别，客户自己做收入62万，我们做1500万。这个区别是非常明显。
这个也是线上化的一个方法，是刺激了APP的下载，通过直播的方式刺激APP下载，中间给他多赚2800万。
这是另外一个直播，是做高端品牌的，这场活动做下来AI带来收益大概5000多万，如果让客户自己做直播，赚的钱是800多万。用上AI后爆发力就很强，这个区别很大的。
下面看一下线下转化的成果，一开始线下的这些都在门店，比如说苏宁就是他们的一个活动的渠道。我们是给苏宁的内部直销员每个人都配上这个系统，每个人都能收到指令，哪个人身上有商机，商机是什么，我们应该给他配哪个商品，配哪个权益，他拿到这个指令开始推广执行。
这是针对To B的企业，To B的企业最后还是派到渠道，让渠道去执行，但是必须按照优化的方法执行，这样线索转化率能提高十倍。当时很多战报PK，让直销员能够接受这个新模式，现在80—90%都开始用这个新技术了。
再看一下自动化运营效果，所有的这些过程如果都是自己干，可能需要养一个特别庞大的过程，没有上百人都干不过来，我们开始让他全部自动化，可能本来要养一百个人，现在只要养4个人，不管是从效率，还是降低成本都有非常大的提升，这些都是自动化的效果。
时间有限，我快速给大家看一下其他案例，让大家看看这个技术能不能推广。
这个是我们帮东方钢铁欧冶电商、循环宝做的，别看用户量小，也一样可以做的。
我们有大量的客户都是金融客户，比如平安财险，一次活动就帮他提高200万月活。比如华泰保险，给5000个门店做决策引擎，代理人的健康险转化率涨了十几倍。
还有大地保险，广发证券，诺亚财富等。后面都是一些零售客户，比如联合利华、来伊份、玛氏、马克华菲。
时间太匆忙了，讲两个小时也讲不完，所以大家如果有兴趣可以联系我们，这是我自己的微信，我们可以给大家再分享一些其他的详细资料。另外，我们很快也会有一个用户大会，会有更多的分享，大家可以到时候看直播，可以获得更多案例的分享。
非常感谢主办方的邀请，谢谢大家！
