对话亿柯咨询创办人孙林:从工具购买到效益提升,企业数字化进入新阶段|火花谈第43期

楼市   2024-11-14 07:31   北京  

作者 | 韩玮烨、宋金煜

编辑 | 梁秀杰、刘玉娇

责编 | 韩玮烨

一切美好的事物,无一不是创新的结果。

——英国著名经济学家穆勒

2024年数字化的发展,根据亿柯咨询创办人孙林的观察,企业不再把数字化当作宣传的工具,而是更加关注数字化的实际效果和组织流程的变革,由表及里地进行数字化变革。企业数字化转型的步伐并未停滞!
由表及里的过程,如同国家改革进入深水区,复杂且难。其复杂性体现在规划、采购、签约到实施的全过程挑战,同时受到企业投资偏好、员工对IT的理解以及技术快速变化等因素的影响。
第43期火花谈,睿和智库创始人韩玮烨对话亿柯咨询创办人孙林,获取与大型央企国企、顶级项目合作的咨询公司一线消息,掌握数字化到底如何不走弯路,顺利转型落地。
实效为先,转型更落地了

在经历钱打水漂、许多硬件和系统报废或淘汰后,如今企业的数字化更聚焦能否解决实际问题,能否直接带来经济效益。

 韩玮烨  今年不动产企业数字化转型的需求集中在哪些方面?

孙林:最近六年,我们一直在给大型国企、民企的楼宇和园区等不动产做数字化规划和全周期的顾问。目前企业对于数字化需求可归纳为四大类:提升客户和企业员工的科技体验、对内提升管理效率、直接创造经济效益,以及对接参观和招商租赁的展示需求。
今年从低碳数字化的应用端看,有两大变化:
是,更追求实际效果。企业不仅购买数字化工具,更关注工具对管理效率和经济效益的提升。同时,从项目启动到验收,企业对时效性要求越来越高,更偏好短时间创造直接效果。
例如,节能灯泡更换直接提升能源效率,其投资回报率易于量化。这与仅仅停留在表面的数据展示和大屏幕应用有着本质的不同。
二是,更注重组织与流程变革。企业开始重视数字化工具上线后,对组织架构和流程的影响。比如买了新工具但却依旧沿用传统作业模式,无实际效果的产出。
此外,对于新技术产品如AI大模型,今年一些公司确实提出了大模型的应用需求。
反观不动产企业的数字化,经历了从互联网到移动互联网,再到物联网和人工智能的四个阶段:在互联网阶段,出现了基于电脑端的合同管理、物业管理等系统,如ERP、OA等;在移动互联网阶段,通过手机就可实现对设备设施、工单和数据的管理,以及流程审批等;在物联网阶段,通过物联网技术可连接楼宇内的摄像头、电梯等各种设备设施,实时监控和能耗监控更加高效。
以上三个阶段的技术和场景应用结合较紧密,也产生了较直观的价值。
人工智能技术的发展,也给不动产企业带来了其它方面的应用,如客户服务问答助手和数据分析助手。但是,目前应用人工智能更多的是辅助管理流程,不能直接实现执行巡视、安全管理等,还没有和应用场景更好结合、产生更直观的价值。
 韩玮烨  不动产企业应用AI大模型的主要需求点有哪些?
孙林:在AI大模型应用方面,目前企业更聚焦于解决具体的点状需求,比如围绕智慧楼宇的客户服务或工程管理、员工培训的问答开发应用。
现在,企业可以用低至几万元的成本,买到一个包含某些特定需求的大模型,而无需购买算力或硬件来自建大模型。这也使得中小企业和初创公司能负担得起,降低了AI技术的采用门槛。
而这些AI大模型能否起作用的关键在于,企业必须整理和维护问答库和数据库。以开发针对园区客户服务的大模型为例,企业需要搜集并整理包括园区停车费用、固定车位申请流程、装修所需材料等关键信息等。
因此,企业构建一个全面的数据库,也是大模型训练和优化的关键步骤。
数字化难落地,问题出在这儿

数字化落地难不在于工具不好用,而在于从规划到使用的每一步,信息的鸿沟始终如影随形。

 韩玮烨  哪些问题是企业在数字化转型过程中频繁遇到的?

孙林:我们接触过一些企业,光客户端APP和小程序就有几十个,但基础会员ID、会员权益都没打通。后续企业如果进行业财、数据、流程一体,就会有很多问题。这都是顶层设计不足导致的,也是很多企业数字化转型的通病。
许多企业在进行数字化转型时,往往是需求驱动的,缺乏系统性规划和顶层设计。例如,企业可能会为了提升租金管理而上个租赁管理系统,或者为了工单管理上个工单系统。但在系统的互联互通、数据治理和主数据联通方面做得不够。
其次,信息不对称问题也尤为突出,特别是在合同签订和招标环节。企业在业务层面未能捋清,招标时不同厂商的数字化解决方案竞争维度不同,常导致系统上线后问题频发。而在企业主导数字化建设时,对IT技术如代码、架构、数据安全等理解不足,加剧了跨部门沟通的难度。这些都增加了数字化选型的复杂性。
再次,在合同签订时,许多关键细节如软件的租赁或购买、知识产权归属、部署方式(云或本地)等往往未明确约定,导致甲方在验收时难以判断,价格差异大,最终可能导致项目失败。
此外,在系统使用过程中,企业往往陷入不断调研需求、二次开发、实验和推倒重来的循环,导致系统不仅没有提高效率,反而成为负担。

 韩玮烨  今年热议的数据资产化,是企业数字化转型的机遇还是噱头?
孙林:我认为,与电力、能源、化工等行业相比,在目前不动产领域,数据量极其有限。因此,数据资产入表的目标在当前看来前景并不明朗。就像双碳政策在化工、矿业、汽车等领域落地较多,而在住建领域,算法和公式上还没有特别明确的统一标准,所以双碳在住建领域的落地很难,有待政策和标准进一步明确。
 韩玮烨  在当前经济环境下,您认为企业在活下来和进行数字化转型之间有冲突吗?
孙林:据我观察,在当前整体环境情况下,企业尤其是管理层更愿意将时间和资源投入到合规、客户维系和市场开拓上。因此,我认为在这种时候更应该拥抱数字化,通过数字化手段将管理者和一线人员从大量的内勤工作中解放出来,将更多的时间投入到市场上,投入到客户上,投入到直接创造价值的方面。
数字化不可复制

获得业界顶流项目的认可,亿柯已经走在了不动产数字化的前面。而对于更多想要拥抱数字化的企业而言,关键在于明确核心需求,并与时俱进地制定出合理的数字化转型蓝图。

 韩玮烨  数字化实施是先投入后收益,客户如何投入能实现收益较优?

孙林:数字化投入成本范围很广,小到几万元的物业管理软件,大到上千万甚至上亿元的城市更新项目。这取决于企业的需求和预算。我们的建议是先明确核心需求和预算,然后再决定是租赁、购买,还是自主研发。
如财务系统出于安全考虑,肯定建议上大厂的,而个性化的小程序可以与小公司来合作。
我们的建议是,企业规划先行,分步实施。企业需要有一个大概的规划,考虑到系统之间的互联互通和数据结构的一致性,以避免未来在打通接口时产生额外成本。
当然,每个需求都有不同的解决方案,亿柯会根据企业的战略发展定位、内部需求和数字化程度来推荐合适的产品。对于不了解行业技术和系统互联互通的企业,会通过培训和交流让他们了解市场上的新技术和前沿科技场景,从而确定他们应该投资哪些数字化转型内容。
 韩玮烨  一些数字化转型的先进案例是否有复制的可能?
孙林:数字化转型很难简单复制。每个企业基因和战略差异很大,就像不同的人对同一种药物的反应不同。即使是同一个客户,在不同时间点的需求也会变化。因此,企业需要根据自己的具体情况选择合适的系统,而不是盲目模仿其他企业。
另外,企业在数字化投资上偏好各异。如有的客户注重客户体验,开发报修小程序;有的看重成本效益,比如更换节能灯泡;还有的重视安全,投资于消防安全预警。
此外,随着技术的发展,企业的需求也在不断变化。一个三年前的项目可能主要关注移动互联网技术,而三年后的项目可能已经转向人工智能。因此,在制定长期规划时,企业需要考虑技术趋势和当前需求,灵活调整资金投入重点。
 韩玮烨  亿柯成立6年,为多家知名企业做过数字化转型咨询。与外资咨询机构相比,本土咨询公司是否更有优势?
孙林:作为本土数字化咨询机构,亿柯与外资同行相比,最大的优势是更懂甲方。亿柯的核心团队都在甲方工作多年,所以我们更懂企业,尤其是国央企类甲方的痛点。咨询公司的优势则是更中立客观地看待甲方需求,也更中立地了解行业供应链。以确保我们在服务中,能够保持一定的独立性,帮助甲方选择适配的解决方案。
我们经常把自己比喻成医生。面对市场上品类众多的药品,优秀的医生首先要诊断清楚病情,其次,要根据病人的实际情况去开合适的药方,并不是最贵的药就是最有效的。
企业数字化从部署到实施周期很长,所以,亿柯强调自己是陪伴式咨询。我们的团队常年驻场,目的是及时了解实施中的细节,协助企业解决问题。
 韩玮烨  在央企工作多年后您选择创业,时至今日,您是否后悔这一选择?
孙林:对于一个热爱事业的人来讲,做职业经理人和创业,本质上没有差异。一个优秀的职业经理人更需要具备创业精神,才能统领一个企业的成长。对我而言,更像是两种生活方式的选择。
作为创业者,既要创,也要守。你是团队的后背,是企业最后的责任人。6年前我创办亿柯的时候,房地产行业已经开始转型,时至今日,全行业都在探索未来的新模式。很高兴,我身处这个时代,痛并快乐着。
我认为创业创新的机会始终存在,尤其是在经济环境不好的时候,更考验公司是否能真正创造价值。在这种时期,公司的专业能力、诚信、责任心和解决问题的务实态度会受到更多考验。能够通过数字化转型为企业带来真正价值的公司,无论在何时都是有机会的。
结语
数字化转型不是一场竞赛,而是一次深度的自我探索。企业必须首先理解自己的核心基因和独特需求,才能在数字化的浪潮中找到适合自己的航道,而不是盲目追随他人的脚步。
在数字化的征途上,没有放之四海而皆准的地图。每家企业都必须绘制自己的蓝图,将业务需求、技术能力、预算限制和市场定位融入其中,以确保每一步都坚实而精准,从而在变革中保持领先。
数字化转型更是一场持久战,其成功不取决于速度,而是深度和适应性。第三方顾问的加入,以其客观视角,或许能更好地在需求识别、产品选择和成本控制之间,为企业找到最优化的解决方案。

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