第一章
价值创造新动能

为了了解智能商业在实践中的意义，我们需要仔细分析阿里巴巴。每天都有数百万企业通过阿里巴巴集团庞大的消费电子商务网络所创设的平台组织和协调起来。该平台由大品牌电商天猫和网店卖场淘宝组成，淘宝上有数量庞大的小型精品品牌、独立卖家和所谓的网红品牌店（详见“阿里巴巴概览”专栏）。这些网络为每位客户都提供了个性化的购物体验，每个购物者都有一个个性化的购物中心。在供给方面，卖家拥有运营在线店面的所有工具，也可以跟制造商和物流企业协调并安排在阿里巴巴自己的平台上完成在线支付。所有这些都是通过数据技术来组织完成的。

阿里巴巴充分体现了智能商业，也绘制了生动的全新商业世界的图景。在这个新的商业世界里，企业使用机器学习从网络参与者中自动收集数据，并对客户的行为和偏好做出自动反应。智能商业通过网络协同和数据智能（定义和论述见下文）重构了整个价值链来实现规模效益和个性定制。这一双重力量促成了智能商业。

智能商业的本质

智能商业可归纳为一个简单的等式：

这个简单的等式代表了阿里巴巴成功的秘诀，也代表了未来商业的所有密码。正如下文将要详述的，网络协同和数据智能这两个技术创造的新功能对传统商业流程和结构有着巨大的优势。

从最广泛的意义上讲，网络协同就是将复杂的商业活动分解，以便不同企业或人群更有效地完成这些商业活动。从历史角度说，锁定在垂直整合结构或刚性供应链中的商业功能通过在线协同更容易实现。诺贝尔奖获得者罗纳德·科斯解释说，所有企业的结构都旨在管理高昂的交易成本。但新技术却在降低这些成本，并使网络化的方法成为可能。通过网络协同，销售、营销以及生产等业务活动可以被转变成去中心化的、灵活的、可规模生产的、可全球优化配置的过程。

由天猫和淘宝实现的“双十一”购物狂欢就是一个很好的网络协同的例子。淘宝本身并没有库存，它是一个由超过千万卖家组成的平台。这些卖家又会与数百万合作伙伴协同，共同完成在线零售、交易处理以及配送货物等复杂任务。凭借人力是无法做到这些的，因此这样高水平的互动就是网络协同的本质：互联网上几乎无限规模和无数伙伴的自主协调。

商业主体开展网络协同的同时，商业也变得越来越智能。因为实时的交互和在线流程会产生持续不断的数据流，然后形成连续反馈循环，使自动生成决策变得越来越“智能”。例如，今天淘宝上向客户推送产品等许多常规工作都是由机器来完成的，传统零售商则需要雇用数千名销售人员、橱窗设计、时尚编辑来实现同等效果。在淘宝上，机器学习是一种工具。在2017年的“双十一”，阿里巴巴数据库在高峰期每秒要进行4200万次运算。这个数字意味着机器学习算法当天要运行数十亿次，由此按照买家购买或浏览新款手机、巴厘岛机票甚至彩虹睡衣的记录来决定推送哪些产品。数据智能就是我所说的能根据消费者行为和偏好进行个性化产品和服务匹配的能力。这是今天大多数企业决定生产产品和提供服务的全新方法。

数据智能也意味着企业迅速并自动改善机器学习技术的能力。产品推荐引擎就是初级的数据智能应用。这种最基本的数据智能标准业务是任何在线公司都会采用的，但我在此所说的数据智能要复杂得多。如果企业能实现自动化决策，并不断实时运行供应商运输时间、制造商完工通知、物流追踪以及消费者偏好等数据，那么企业就可以开发更高程度的数据智能应用。这种自动化是通过加强协调的机器学习算法实现的，并可优化价值链上的每个环节。随着越来越多的商业活动上线，所有与之相关的决策都可实现自动化并自动完善。这就是我所说的数据智能。

机器学习的进步拓宽了企业运用数据智能的范围和效力，其功能要远远超过过去10年。正如机器对围棋和国际象棋规则的把握，算法也可应对长长的计算链或考虑多个场景以快速获得最佳解决方案。随着新结果的出现，算法又会考虑最新的信息而重新校准。算法通过连续更新来学习，其结果也会随着数据数量和多样性的增加而提高。通过机器学习，数据智能也会提升。随着越来越多的业务流程上线以及商业活动日益要求各商业主体相互协同，企业可以通过实现日常决策的自动化，以及借助远超人力的计算机来实现自我革新。这也是智能商业的本质。

智能商业的兴起及其影响

在阿里巴巴，价值链中的每个环节都被模块化，并按照技术优化的网络重新设置，而且大部分商业决策目前都由算法驱动。这种对创新技术的彻底运用改变了一切。数据是主要的资产，也是最关键的生产要素。战略不再意味着分析和规划，而变成了实时实验和客户参与的过程。

正如本书下文所述，在智能商业中，传统的竞争因素正在逐渐消失，取而代之的是企业和无数实体之间的合作。当企业战略的出发点不再是竞争而是协调，创造价值的方式就彻底改变了。当企业不仅将机器学习应用于日常业务流程和消费者互动的自动化，同时也用来不断改善这些方面时，管理在创造价值方面的作用也会发生根本性的改变。企业组织不再是需要管理和控制的静态垂直结构，而是由无数实体组成的动态和灵动的网络，并为使命和机会开展协同。

千万不要认为网络协同和数据智能只是跟所谓的互联网公司或数字化企业相关。我曾研究过中国的家具制造商、服装公司和美容院，这些传统企业也在利用这些新力量重塑业务。事实上，正是对全球企业的观察才让我得出这一新战略理论。网络协同和数据智能是将西方先进技术与东方创新商业模式结合的产物。

中国的企业更善于利用网络协同，即通过互联网将业务实体结合在一起，而不是组建企业构架。因为大多数中国产业都缺乏完善的基础设施，也没有占据主导地位的企业，因此通过互联网来重塑行业的空间很大。美国企业普遍擅长数据智能，即应用最先进的机器学习技术实现知识创造自动化，或用先进技术解决图像识别、语言翻译和基因测序等问题。我对中美两国的企业研究多年，深信无论新老企业，无论企业位于何处，网络协同和数据智能对所有企业都有效果，两者相结合的威力更是强大。

网络或数据都不是新概念，但此前从未被纳入整体理论中，它们是构成新商业DNA（脱氧核糖核酸）的双螺旋。只有对东西方企业进行观察才可得出全貌；只有当东西交融、阴阳交汇、数据与网络结合，我们才能看清未来；只有这样，我们才能制定好当下的战略。

自20世纪90年代初以来，商学院中所教授的企业战略都把重点放在通过市场定位或培养核心竞争力来获得竞争优势上。但竞争优势的来源已发生巨大变化，企业需要全新的战略方法来适应网络和数据时代。在新环境中，企业将使用网络协同来实现超越竞争对手的价值和规模，并采用数据智能来让业务更加智能地应对外部环境和消费者观念的变化。不难发现，中美两国最成功的互联网企业都擅长网络和数据，因此，所有能决胜未来的企业也必然如此。

诸多经济学家和企业战略家都在研究如何让波特的经典竞争分析适用于互联网时代，包括迈克尔·波特本人。这些对数字化和平台战略的研究很有启发意义。本书则试图在前人基础上更进一步，形成一个覆盖传统和数字企业的统一、全面的战略框架（书后附录C会有详细论述）。

佛教有云，万法性空，“空”带来万事万物的变化。新观念和新模式的涌现看似令人眼花缭乱，但实际上新秩序正在形成。本书则提供了如何组织企业、创造价值以及在新秩序中制胜的框架。

本书如何展开

我写这本书有两个目的。首先，我想描述技术进步所带来的新力量，并阐释有关价值创造的新“统一理论”；其次，我希望揭示这些新发展对企业战略和组织的影响。

本书主要以阿里巴巴为例，我将解释阿里巴巴的运营、战略制定和实施以及组织定义如何有别于传统企业。我也会谈到阿里巴巴平台上的网红店、蚂蚁金服，以及苹果、谷歌、优步等其他互联网企业的成功案例。

在自我介绍、说明新商业环境和核心战略理论之后，我将在本书第二章和第三章中展开论述网络协同和数据智能这两个核心概念。

本书第二部分“智能商业的竞争：战略原则”将通过三章内容来描述创造实时数据、消费者驱动和战略定位再思考这些核心战略原则。第四章阐述了如何将业务“上网”，并对工作流程进行“软件化”处理以实现自动化决策。一旦做到自动化决策，借助实时数据的机器学习就能创造良性循环，由此不断改善客户体验和业务效率。在第五章中，我将讨论围绕客户建模的战略重要性，我将此称为“C2B（客户对企业）模式”，在中国有许多这样的案例。在第六章中，我将解释智能企业定位战略的变化。企业战略和能力是相互依存的：必须将企业置于网络协同中以最大限度发挥其潜力，并为客户和合作伙伴创造更高的价值。

在本书第三部分“智能商业如何运行：组织的含义”中，第七章介绍了新战略流程，第八章阐述了新管理愿景。网络和数字优化操作的散播重塑了企业功能和思维。智能企业可自动化处理大部分日常工作，但反过来也要求更多的测试。企业必须在愿景和行动之间不断检验，采取适应性甚至市场驱动的战略方法。这种新方法搭配愿景和文化来吸引合适的合作者。从企业内部说，由于日常业务活动都实现了自动化且各方都处在网络协同中，因此管理必须超越日常管理或提供激励。管理必须通过建立支持前沿创新的基础设施或打造有利于跨网络协同的机制来推动创新。

今天的企业都是通过创新创造价值，而创新是人的创造力的产物。当创造力取代肌肉力量和知识操纵成为经济生产的关键因素后，我们将见证一场创造力革命，一场超越了管理大师彼得·德鲁克所言的“知识革命”的革命。这样的革命将会改变企业组织形态和人类体验。在第九章中，我将总结本书中的概念并归纳企业要面对的商业变化。

这本书很大程度上借鉴了我在阿里巴巴担任企业战略高管的经验，以及对阿里巴巴业务模式的多年原创性研究。如果读者想要了解阿里巴巴及其商业模式，可参阅附录A。在本书中也穿插提到了阿里巴巴电商平台淘宝的故事，附录B是关于淘宝平台历史和发展的案例。附录C则介绍了有关智能商业的概念和理论，供有兴趣的读者深入了解。