寶龍商業的 AI 革命

作者丨李揚霞

編輯丨陳彩嫻 

“從O2O開始，會員標簽、機器人、自動化甚至是元宇宙，過去20多年行業做了這么多數字化的東西，到底有多少能真正幫助運營獲得增長呢？”

這是2021年，疫情沖擊的第二年，寶龍商業管理層和悅商科技的團隊在作數字化和創新復盤時，提出的一個發人深省的問題。彼時也是被譽為“商管魔術師”的陳德力履新寶龍地產聯席總裁、寶龍商業執行董事兼行政總裁的第二年，他對運用科技和泛內容創新堅持著務實進取的理念，尤其在行業環境發生巨大改變的這一刻，他對數字化的要求達到的一個新的高度：必須對業務產生直接有效的價值。

這對悅商和騰訊的團隊是一個挑戰。

兩年過去了，11月，寶龍商業年會在上海舉辦，在鋼鐵和重工業的視覺沖擊力中，陳德力展示了寶龍商業在數字化上的領先成就：利用AI實現大規模的自動化運營和業務增效，超越傳統數字化的“舊工具”。對于寶龍商業來說，AI是沖擊未來的核心能力，數字化已經是運營中“共同思考”的必須組件，不再是可有可無的附加項。

做到這一點充滿了曲折和困難。悅商科技CEO、寶龍商業首席創新官吳弼川在接受雷峰網(公眾號：雷峰網)采訪時深入探討了這兩年來寶龍商業的AI探索。在他看來，其實“降本增效”早就是數字化的共識和基本追求，但在商業運營這個領域，是一個“以人面對人”為基礎的行業，在業務模式沒有改變的情況下，傳統的ERP和任何附加在人的運作上的工具，其實都難以產生真正的效果，這種局限性在過去的10年里展現無遺。

“這就需要一個更強大的引擎——AI?！眳清龃ㄕf，“我們都是業務出身，深知數據加上有效的AI會產生強大的效果，其實在創業的一早就想過用AI跳過傳統ERP，但無奈整個行業的數據基礎都很原始，而且過去的AI工具也不食人間煙火，我們等待了很久，在等待的這段時間里，我們就利用寶龍的環境，死磕數據?！?/strong>

“死磕”數據

據了解，寶龍商業在2007年就開始向零售商業物業的開發商、租戶及業主提供商業運營服務，并于2019年底在香港上市，成為了國內商業運營第一股。

寶龍商業算是業內做數字化比較早的企業，很早就開始搭建各種ERP系統，但不用說數據，就是系統本身也受到各種條件限制，難以快速發展。

“很長時間里，雖然有系統，但Excel還是國王，90%的匯報依靠人工統計數據，不計其數的人工被消耗在數據管理、分析和匯報上，而這些成本無法投入到業務才是更大的損失?！眳清龃ㄕf。

不過，這也讓吳弼川看到了億萬數據里的無限可能。2015年年中，吳弼川決定帶著團隊從寶龍出來創業，成立悅商科技——一家專注存量資產數字化服務的公司——嘗試用數字化改變行業的管理和運營方式。這個想法得到了寶龍地產“少帥”許華芳的大力支持，并成為了悅商科技的天使投資人。

隨著千行百業的數字化腳步加快，數字化的購物中心也成為了商業發展的主流趨勢。2018年，寶龍商業與騰訊啟動了“紐扣計劃，推動公司的整體智慧轉型。計劃啟動一年后，寶龍商業和騰訊設立合資公司，通過騰訊的云計算、微信支付、小程序、AI、位置服務、IOT等技術能力，圍繞「人貨場」對寶龍商業進行數字化建設。

“2016年-2019年間，寶龍商業可以說是完成了第一階段的數字化建設，通過ERP系統把各個業務的數據積累起來了。不過，數據要怎么用就勉勉強強了。”吳弼川說，“因為傳統的招采管理邏輯，系統與系統之間割裂是常態，可以說大部分企業都沒有從所謂的數據積累中得到好處。這種局限性不僅僅是技術上的，還有整個行業從業者水平、思維慣性、受制于地產等等許多因素的影響，我們默默接受了現實，但也從未放棄夢想?！?/p>

這幾年，也是寶龍商業的商業運營管理服務業務快速增長的階段。數據顯示，2016年-2018年寶龍地產租金及物業管理服務收入，同比漲幅分別為26.3%、29.7%、25%。到了2019年，寶龍商業成功上市，其商管服務的業績拉升了接近40%。

但是，上市之后，寶龍商業就像站到了聚光燈下，它需要保持業績的高增長，需要不斷提升坪效和人效。因此，寶龍商業對數字化的追求上升到了新的層面。

在寶龍商業上市前后的2年里，也是悅商科技打磨產品的關鍵階段，在完成了新的2輪融資，進入騰訊的生態圈后，吳弼川把更新團隊、迭代產品、聚焦AI放到了首位。在寶龍，悅商保持每年更新系統的速度，而且不斷在數據積累、優化、鏈接上解決問題，在2019年的重大更新后，寶龍商業的數據開始得到全面有效的管理，而且在做任何事時“都優先保障數據沉淀”成為團隊的核心任務，“死磕”的數據漸漸有了規模，而且不是一潭死水，而是一個流動的數據網絡。

“我們能做AI，主要是靠著19年至今連續積累的有效數據?！眳清龃ㄕf。

“押注”AI

2020年初，突如其來的疫情，給商業地產按下了暫緩鍵。

“疫情的停擺和改變，倒逼著所有人坐下來一起思考，到底什么樣的數字化可以真正提升坪效和人效，實現高質量的運營。最終我們選定了AI和內容IP作為我們的主要發力方向?！眳清龃ㄈ缡钦f。

彼時，陳德力剛履新寶龍商業，全面負責寶龍商業的運營及管理。陳德力是商業運營行業的老將，被譽為“商管魔術師”，他對“高質量運營”、“智慧商業”有著極致的追求。陳德力曾在公開演講中直言：以前對于智慧商業的理解是給個加速器，實現線上線下的融合，但是疫情讓寶龍商業認識到，商業運營需要的不是加速器，而是一臺智慧引擎。在陳德力看來，商業地產的復興離不開智慧引擎，離不開AI。

也正是在陳德力的大力支持下，寶龍商業的AI道路走得更加堅定，他在所有重大項目里都深入參與?！暗铝偩褪俏覀兊氖紫a品體驗官”，吳弼川打趣說，“這么高階的產品官我們的對手們可用不起。”

經過數年不懈努力，悅商在寶龍商業搭建的各個系統已經積累了超3億條數據，又和騰訊安全團隊一起在其上構建了超1500個衍生變量，從龐雜的基礎數據、運營動態數據、到流程行為、乃至人員的業務操作、績效和行為數據等。“我們積累的數據結構已經非常完整，這些數據在各自的業務模塊中也都能起到作用，但是把公司整體的數據打通進充分利用起來，還差關鍵一步?！眳清龃ㄕf道。

在商業運營這種數據細碎又極為龐大、貌似有標準規律卻又受場景和人的影響的領域，靠人+ERP處理數據的方法，整個行業都走到了瓶頸處。

于是，在悅商看來，寶龍商業需要一個具備AI能力的算法模型，它能夠自動化處理所有數據，自動化找到結論，自動化模仿員工的行為作判斷，直接參與業務進程，而不再是隔一層，比如直接降低欠費周轉化率、壞賬率、人力管理時間等，系統需要產生直接影響業績表現的行動。                                                                           

2023年3月，寶龍商業跟騰訊天御團隊的一次偶然交流，讓寶龍商業的AI戰略有了新的突破：基于騰訊天御智慧決策系統PDOS，打造了AI加持的新一代商業運營系統。騰訊天御有著20多年的黑灰產風控對抗經驗，和服務80%金融標桿客戶的“金融級”AI決策能力，吳弼川的團隊也很意外，商業運營和風控居然可以用一個思路解決。

“其實商業運營和金融業務有些相像，總體上是不斷重復的行為，但是每個業務顆粒的差異很大，也就是說受數據影響很大，所以可以用AI來分析數據?！眳清龃ㄖ赋觯?strong>“其實這些數據員工都可以分析，但是人沒辦法始終保持對數據的全局管理，不能7*24小時一直分析?！?/strong>

就拿欠費管控舉例來說，像100 多個項目的商業，大概會有3億左右的存量欠費，而且這個數據是不斷滾動的，因為商戶會不斷產生新的欠費。而這些存量欠費分布在100個項目的運營團隊，然后再分成多個層級項目到區域到總部，總部到法務到到決策層，每一個欠費從發生到解決，需要大量的人員在當中審批和決策。

據介紹，在這個過程中，相應的欠費總要有大概4000萬到5000萬欠費要走到訴訟，但是到了訴訟的時候就已經晚了，最后其中一半變成壞賬。而在這個過程當中，原來的系統能做的就是提供報表，然后要靠人去分析。

安全應該“長”在業務系統里

在騰訊安全的幫助下，三個月間，寶龍商業基于騰訊天御決策操作系統構建了商鋪評級模型、欠費管控模型等智能化分析決策模型。模型構建完成后，寶龍商業積累五年的數據都“活”了起來，并在各個運營場景開始驅動決策的制定與應用。

“寶龍有140多個項目，我們要跟近4萬商戶和關聯方打交道，同時項目和鋪之間都是分離的。在平時，無論分析團隊多強大，無論系統做得多好，最多就是以項目整體為單位去分析和梳理，再往細處走，需要的人力物力就會幾何速度增加，得不償失，所以大部分的運營，最終都完全掌握在項目團隊的‘人為’中?！眳清龃ㄕf，“但我們從業主角度看，每一個鋪都是資產，都需要詳盡的分析，但現實當中沒有任何公司在傳統工具條件下能做得到這樣，真要按部就班鋪開，百來個項目就要好幾萬人做分析，無法做到，在現實中，一個項目總經理的直覺和經驗，就會起到關鍵作用——但這是不可復制的。”

AI就是改變這個局面的破冰船，一個可以不知疲憊、100%保持水平和質量，對每一平方米資產進行360度7×24小時分析監管的角色。比如說在欠費管控的場景，由AI控制的系統自己掃描欠費數據，對每一個欠費案例，都自動發起所有流程、通知業務負責人、監督閉環行為，并可以為每個業務環節計算時間、成本和風險點，為業務負責人提供關鍵意見——比如這筆欠費客觀上還有沒有通過溝通償還的可能性，或者根據歷史數據和統計判斷，應該在何時進入下一個環節，并將鋪位信息提前交給招商團隊，爭取降低租金損失。這些意見可以被業務人員采納或放棄，而無論得到什么樣的反饋，這些反饋都會加入到下一次提出意見的計算參數里。

“加入AI的系統的任務不是簡單地降本增效，甚至不是為了淘汰員工，這一點以前大家太想當然了，”吳弼川提示說，“我們真正應用起來，發現它的最大價值是去學習和總結優秀員工的處理策略，發掘最有業務處理能力的人，AI的任務是盡可能減少他們浪費在管理和流程上的時間，幫助他們聚焦業務，放大到整個組織，AI的任務就是極限壓縮管理成本的比例、提高業務投入的比例?！?/p>

這是經過精密設計的業務AI，在龐大的歷史數據基礎上，它可以無縫融入業務中，作為一個“不需要被使用”的系統，它接管的是原本就不需要也不應該由人操作的環節——掃描、觸發、發流程、控流程、整理資料、出分析、暴露問題、提供解法等等。

在寶龍，運營系統在AI的加持下，可以將處理欠費的所有節點往前推2-3個月，從而大幅降低壞賬率。“以前基本上，當一個商鋪已經無可挽回，招商部門才知道要去招商，現在通過AI的預判和干預，人在系統和流程管理里面占用的時間降低到了原來的15% - 20%以內，可以幫助員工節省80%的精力，讓他們更加聚焦到核心業務。”

10月，AI的一期模塊開始在寶龍商業的試點項目運行（當然實際上已經包括了全量數據），幾乎在上線的時刻，系統就自動發起了數十個被遺漏、滯后或填寫不完整而沒有發起的流程，指出已經欠費且從概率上無法清償的目標，更進一步，給試點項目團隊發去了一組清單，列出了未來3個月有可能發生欠費或者掉鋪的目標，甚至通過數據比對，提出了認為在銷售數據上存在虛假成分的商鋪（銷售額管理在行業始終是個核心問題，AI模型可以通過‘不完整’統計的數據比對出偏離度異常的目標）。由于試點項目總經理是相對經驗豐富的從業者，他們看完的感受是：和我們想得差不多。

陳德力及管理層在看到結果時的反應也是：這基本是準的。

“這就意味著，我們的模型可以達到項目負責人中上水平的判斷力。”吳弼川解釋道，“現在想象一下，接下來這是業務管理的底線水平了，而且它還會繼續進步?！?/strong>

在吳弼川看來，這樣的AI才是屬于未來的系統，所有行業和領域都在業務上存在風險控制的需求，業務和安全天然就是一體的，而安全也應該長在業務系統里。業務只有足夠具有安全性，業務才有運轉和執行的可行性，它才有存在的意義。

“所以，商業運營也是如此，只有把里面的風險因素壓縮到一個可以預判的范圍，那么業務就會是安全的。因為從組織上來說，對任何情況都有有動態、有效的應對能力，是AI風控或者安全能力需要創造的保障，”吳弼川告訴雷峰網。

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