“互联网思维”一词最早的提及者应该是李彦宏,在2011年,李彦宏在一些演讲中,就曾偶尔提到这个概念,意思是指要基于互联网的特征来思考,他的描述非常的碎片化,所以并没有引起重视。在互联网行业主要的社区网站之一“知乎”上,最早关于“互联网思维”的提问,也要追溯到2011年,但当时几乎无人应答。
2012年,雷军开始频繁提及一个相关词汇——互联网思想,几年来,雷军一直试图总结出互联网企业的与众不同,并进行结构性的分析。从他的两篇文章中,可以追溯他思路的变化:2008年的《关于互联网的两次长考》,以及2012年的《用互联网思想武装自己》。在2012年的每一场公开演讲中,雷军都会使用这个词,但起初小米影响力尚有限,除了众多米粉十分推崇之外,并没有引起其他人包括媒体的跟进。
2013年,随着雷军曝光度的不断提高,一些如罗振宇等自媒体人士开始频繁提及“互联网思维”(好像是从罗振宇开始“思想”又变回了“思维”),一些TMT行业的记者也开始引用这个词。
在2013年中,我们能看到“互联网思维”有如下重要曝光:
——2013年11月3日,新闻联播发布了专题报道:互联网思维带来了什么;
——2013年11月8日,小马哥在一次发言中,以这个词为结语:互联网已经改变了音乐、游戏、媒体、零售和金融等行业,未来互联网精神将改变每一个行业,传统企业即使还想不出怎么去结合互联网,但一定要具备互联网思维。(摘自马化腾2013年“道农沙龙”发言)
行业和新闻联播的连续引用,将这个词迅速推上了风口浪尖。之后就像我们看到的那样,各类媒体纷纷摇旗呐喊,各种解读日益喧嚣,一时好不热闹。
二、“互联网思维”一词为什么能够攀上神坛
这个词汇的走红,直接原因是一些企业规模不断壮大(腾讯1000亿美元市值,小米估值100亿美元),从业人士开始变得越发自信,他们需要一个词汇来统一表达与传统企业的区别,用来区隔他们的身份。
仔细研究现在各种跟这个词汇有关的言论,无论是以用户为中心,增强服务,数据管理等等,都不是什么新鲜的东西。在早些年,相关的表达都曾经在一些行业,家电、快销、零售、房地产……轮替出现过,没有什么大的变化。但为什么又可以热炒一次?这个就得说到互联网技术的发展了,这个要分四个阶段来说。
1、互联网的核心本质是将信息电子化,并在这个基础上完成存储和传输。信息在变成“比特”之后,传播的效率大大增强,这个变化是龟速和光速之间的差异,因此所带给人类社会的变革也是颠覆性的。但这种变革是渐进的,因为人类对信息传播效率的需求并不一致,科研机构、军事单位对信息沟通效率的需求最为迫切,因此他们成为互联网的发明者,在他们开始了二十多年之后,互联网才真正进入民用阶段。
2、既然互联网主要是改变了信息传输的效率,因此大部分互联网企业都是在对信息进行结构性整理,并在这个基础上提供服务。简单分类一下,大概这么几项:
A、信息交流:如通讯工具、邮箱、电子商务平台、社区等;
B、信息娱乐:如互动游戏、音视频网站等;
C、信息安全:如网盘、云盘或者杀毒工具等;
D、信息计算:云计算,数据挖掘等等……
无论这些企业的定位或者描述多么的复杂,所开展的业务多么的纷乱,拨开他们的外衣,你会发现大部分企业所提供的仍然是信息服务。
3、人类活动本质上是由两种交流构成的,一种是信息流,一种是物流。当信息技术飞速发展,传输效率和安全性不断提高,单位成本不断降低,同时也就影响了物质的流通。很多原本需要承载于实物上的信息交流便可以虚拟化了,胶片因为成本和实效性较差,很快就被完全整合,纸张则拥有一些先天的优势,暂时还在整合的过程中。
4、互联网既然是针对于信息方面的革命,那么它必然会走向物联网,也就是物体与物体间的无缝对接,以及人与物的整合,有几则新闻可参考:“A、本田开发仅靠人脑思考即可 *** 控机器人的BMI技术;B、首个思维 *** 控飞行器曝光”。从Google的无人驾驶技术,再到法国的机器人NAO,以及可穿戴设备,还有远程医疗,3D打印,智能家居……通过这些前沿技术的发展,我们可以预见基于信息控制方面的技术革新,会进一步改变整个世界的生产生活方式。
从中我们可以发现,未来将没有“互联网企业”和“传统企业”的区别,所有的企业都是互联网企业。
一些从业者正因为看明白了这一点,所以难免会急于表达内心的激动。2013年又是国内互联网行业收获颇丰的一年,电子商务、新媒体斩获了诸多眼球,新一届政府对创新型企业的重视更是催生了各种媒体的兴趣。我们从百度指数中可以看到,新闻联播无疑是点着这一簇火焰的关键火源。
三、“互联网思维”要不要有?
互联网技术既然正在改变人类的生产生活方式,如果对发展趋势没有一定的了解,企业的战略决策上就有可能会存在非常大的风险。一些以信息服务为主的行业,正受到互联网技术的冲击,在重新构建新的竞争形态。
媒体:我们经常用传统媒体和新媒体来做一些区分,事实上媒体提供的是图文信息、影像信息编辑汇总整理发布的服务,至于到达用户的载体是纸张还是智能手机,区别真的不大。
通信:这个不用说了,从字面上就可以理解它在这一百来年里的变化。
金融:也是一种信息服务,货币这种一般等价物本身就是很便于虚拟化的。
零售:基于信息不对称,所形成的商品溢价空间,已经被互联网挤压,目前线下的零售行业所提供的服务正在向体验经济倾斜。
家电家居:之所以将这两者放在一起,是因为未来它们都是属于智能房屋的范畴内,彼此之间应该会在企业层面出现大的整合,google收购Nest,应该可以昭示这个行业未来的趋势。小米如果想真的想让格力紧张一下,只要研发一个家庭信息控制系统,未来就可以将格力所提供的空气调节服务整合在旗下了。
交通工具:在这个领域机械技术的发展已经进入一个很平稳的状态,下一步的技术突破主要是在控制系统上,Tesla带给汽车行业最大的冲击并不是在能源方面,而是在控制技术上的思路。从汽车、船舶一直到飞机,多数企业在智能和安全之间一直难以平衡,所以在控制系统数字化上的发展非常缓慢,相信下一个十年这方面会出现大的变革。
工业生产:快速成型技术中的“3D打印”试图民用之后,很快受到各种媒体的重视,实际上相关的技术已经发展了好几十年了。目前快速成型技术整体还很粗糙,不过大概能看出来,未来设计环节和制造环节之间的交流会越来越便捷,信息的损耗会越来越低,整体发展的趋势正趋向于—设计即制造,也就是说全球的设计资源和制造资源因为互联网将比现在结合的更紧密。
以上简单举了几个例子,用来说明互联网技术虽然只是简单的加速了信息的传递,但所引发的联动反应则是覆盖到整个社会的方方面面。
四、“互联网思维”究竟该是什么
至于“互联网思维”的真正要义其实就一条:在移动互联的时代,任何环节的信息交流均会被加速,互联网改变了信息传输的效能。
至于企业的经营策略究竟该做怎样更具体的考量,大体上可以从战略、营运、定位、渠道、定价五个方面来总结。
——从外至内的资源组织,以及效率为中心的管理体系:
既然互联网打通了全球的信息传输,那么企业的外部资源是可以在更大的范围内进行筛选的,从Nike在全球整合生产资源到ZARA在全球整合设计资源,从IBM当年因为外包而击溃苹果的硬件部门,再到google因为长尾而建立的广告帝国。我们能看到不仅任何硬件资源都可以全球采购,信息资源同样可以进行跨区域的组织,这就要求一家企业的管理不仅建构于企业内部,还要将标准化体系输出至外部。
但是,面对宽广的外部环境,需要整合多大范围的资源?如何更有效率的进行整合?企业最核心的能力集中在怎样的范围内?能够回答这样三个问题,才会弄明白企业的发展战略。因为外部资源是开放的,任何商业模式在信息透明的互联网时代将很快被复制,只有基于在同等商业模式上效率的竞争才会维持企业的发展。
——通过众包进行创新管理,以及从用户端建立纠错机制:
BAT(百度,阿里,腾讯)同时都是风投公司,Google、苹果也都在不断通过并购收购来进行布局,可以理解为他们都是在通过外部的众包来完成创新。人才资源是互联网时代最贵的生产资料,任何企业都不可能做到在这个层面的垄断,因为人口基数十分庞大,人才的筛选机制不是以企业的力量就可以构建的,但是信息如此发达,我们可以在全球适时跟进各项技术的发展,伺机猎食。
至于以用户为中心,这本来就是任何企业的核心要义之一。随着移动互联技术的发展,用户与企业之间沟通的渠道非常通畅,企业完全可以将用户反馈囊括在纠错机制之中,形成内部创新的标准化体系,加快产品的更新周期。所以快速迭代不是制胜法宝,快速迭代背后的纠错机制才是核心武器,如果你本来就是错的,那么你迭代的越快,只会从行业里滚开的越快。
——精准的市场定位和可以延展的竞争能力,以及创新型品牌人格:
互联网时代的消费者,在任何产品上所面临的选择都变得空前繁杂。一个消费者可以在全球筛选商品,也可能接触过全球各地的服务。大的企业往往通过用户粘性和对信息资源的控制建立起一定的壁垒,对于一家新的企业来说,就需要通过在某个环节完成突破性的创新才能够解决自身的生存问题,这个环节可能是一个非常细分和小众的市场。
为了便于企业在细分市场突破之后经营范围的多元化调整,塑造以创新能力为主的人格化品牌形象将给企业的生长带来便利。小米将针对年轻人的亲民形象带入家电领域,360从网络安全进入家庭安全,黄太吉的励志故事,雕爷的完美化偏执,阿里的颠覆者传说,这些品牌人格最终都指向创新,但策略和方法各有不同。
——信息推广渠道的多样化,以及物流向集约化转移:
当今消费者接触信息的渠道非常的分散,传统的硬广+软文+陈列的推广模式需要按照传播渠道进一步的细分。为了便于传播,利用最有效率的口碑途径,企业必须在形式感上有所突破,表现出一定的偏执。无论是海底捞,或者是小米,还是黄太吉,或者雕爷,你可以选择在产品、服务、商业模式、研发等任何环节来表现你的偏执,体现你对用户满意度的重视。具体将哪个环节作为中心其实不重要,但只有做到形式感的绝对迥异,才具备口碑传播的价值。
与信息传播相对应的,是物流的集约化,在信息传播受到地域限制的时代,物流和信息流是同步的,一家企业需要通过仓库的层层转移,才能接触到顾客。随着图文音像信息传播效率的提高,依靠信息便可以让消费者对体验产生期待,所以物流完全可以滞后于信息,进行更加系统的分发和管理。
——多层次的定价策略,将交易从基础服务转向溢价能力更高的增值服务:
免费的背后实质上是互联网时代供应的充盈,如果世界上只有一个搜索引擎,只有一个通讯工具,那么他们都不会免费。互联网行业免费如此丰富,和供应能力的充足息息相关,其他行业同样,我们是一个全球消费一体化的时代,同时也是一个全球供应一体化的时代。
既然基础服务难以产生很高的溢价,那么定价策略就必须要向增值服务转移。QQ解决生存问题的收入是来自于移动QQ的流量收费;宜家销售的也不是家具,而是简洁、美观以及高性价比的解决方案,所以在宜家不同商品的利润差距非常明显;麦当劳在中国从售卖合家欢的聚餐场所,再到销售快餐中的“快”,卖的都不仅仅是汉堡;迪斯尼通过和乐园所提供的卡通形象,一年可以在全球卖掉300亿美元以上零售额的授权商品;这些都是在互联网时代供应非常充盈时,定价策略的成功案例。
五、结语
事实上因为全球各地通讯技术的发展情况不一,国内各个行业互联网技术应用的程度也各异,因此在各个领域所体现出的竞争形势都不一样。如果落到具体行业具体产品,还得具体分析,所谓包治百病拿来就用的策略肯定是没有的。并且当一个行业里有人开始想给自己著书立传时,也就代表着这个行业似乎泡沫有些严重了,我相信不久之后会看到很多打着“互联网思维”大旗的跟风者死在沙滩上。过去的2019年,无论从规模还是增速来看,数字经济的表现都十分抢眼,并已然成为中国企业转型的首选,在物流领域,数字化的发展同样如火如荼。那么,物流企业如何打造数字化网络,如何向数字化转型?作为物流产业转型升级的有利抓手——网络货运平台这个新型组织模式是否能成为货运行业颠覆者?
作为企业而言,数字化转型就是既要解决企业内部问题,也要打通外部业务上下游链条,让业务开展的各个环节都能在数字化管理下变得快捷、透明,从而提升企业管理运营水平以及生产能力。
这是一个数据驱动商业的时代,《日经亚洲评论》编制了一份截至2019年12月20日的亚洲以及全球公司的市值榜单,从全球公司的市值榜单来看,数据驱动型公司占据了前十榜单中的七席,分别是苹果、微软、谷歌母公司Alphabet、亚马逊、Facebook、阿里巴巴、腾讯。
德勤曾发布的一项调查显示,在数字化成熟度模型的十个指标中,中国企业在数字化供应链维度上得分最低。何谓数字化供应链?美国数字供应链研究院 (DSCI)在《供应链白皮书》中,将数字化供应链定义为: 数字化供应链是一个以客户为中心的平台模型;它可以获取并最大程度地利用不同来源的实时数据,它能够进行需求刺激 、匹配、感知和管理,以提升业绩并最大程度地降低风险。
数字化供应链是指供应链发展的主流趋势,是供应链在未来的一种形态,它需要经历两个阶段:
1)供应链的数字化,即通过ICT(Information and Communications Technology, 信息与通信技术)及IOT(Internet of Things, 物联网)等技术实现供应链全链条、全场景的透明连接和数据化;
2)在供应链数字化的基础上,通过应用大数据、AI算法等先进技术,对供应链进行持续改善和优化,以实现供应链的智能化及智慧化。
作为供应链链条上重要的一环,很多物流企业也喜欢自称为供应链企业。因此,从某种程度上来看供应链数字化也是物流企业的数字化,这类企业一旦向数字化转型不仅能够为企业管理者提供一个全新的视角和思路,也可以促进企业从传统的依靠经验管理转为依靠数据管理,最终实现智慧物流。
通往智慧物流的路径,可能会有1000条。但从技术视角看, 透明是通往智慧物流的可行路径,技术视角的透明就是“物流业务的数据化”和“物流数据的业务化”两个层面。
一:物流业务的数据化
物流业务的数据化是要解决数据有无的问题。 借助于各种先进的信息技术手段,采集物流过程各种信息,实现物流环节中人员,车辆,货物,装备,场站,门店等不同物流要素的充分物联网化。在以上物流要素的充分物联网化的基础上,再结合物流企业具体业务场景,实现物流各个业务主体,不同物流网络的互联互通和物流业务的数字化。
二:物流数据的业务化
在物流数字化的基础上,会产生大量的物流数据,对这些物流数据的挖掘和利用,会催生新的业务,这就是物流数据的业务化。 这些业务包括但不限于,物流业务优化服务、以数据为基础的调度服务、物流业务数据模拟服务、物流供应链金融服务、宏观经济分析服务等。
数据的三大价值在于:
1协调,能够明显提升效率
2优化,帮助用户优化供应链
3智能,用数据替代经验
物流企业的数字化从来都不是一蹴而就的,也不可能一劳永逸,它必然是随着信息技术的发展和企业经营的具体需求变化而持续迭代进化的。 物流企业在实施数字化的过程中,一定要量力而行,选择适合企业发展的数字化道路。规模大、实力雄厚的物流企业可以建立自己的、独立的物流数字化系统。大部分物流企业要通过接受公共服务来完成自己的物流数字化。
物流数字化并不仅仅是企业内部的数字化,并不仅仅是某项业务的在线化,它需要从全局来看,站在整个供应链的视角来审视自己的数字化。 不仅需要企业内部的数字化,也需要企业与上下游之间,与整个供应链之间实现数字化联通,打通整个供应链的数字化。只有实现了整个供应链的数字化,才能从更大的层面统筹资源,打造更加优化的客户服务方案,提供更加有竞争力的物流产品和服务。
1 数字化对于物流的价值
经过20年的发展,物流产业与信息技术的融合已愈发深入,近年的前沿技术应用,让二者的融合发展产生了质变。“数字化+”的趋势带来大量的风口机会,但也在物流行业中催生出不小的泡沫,回归业务本质务实前行,真正用技术赋能产业创新发展。
对大多企业来讲,基本都已经走过了信息化时代。那么对比即将需要走入的数字化时代,与信息化时代有哪些区别:信息化时代是以商品为中心,数字化时代是以用户为中心:企业在信息化时代,企业管理的中心是商品,也就是把以往的传统手段管理商品,升级为信息系统管理商品。这在当时环境下,极大地提升了企业的管理效率,提升了企业管理的精准。但在当前的数字化时代,需要升级企业的信息系统,由以商品为中心升级为以用户需求为中心。一切需要围绕满足用户需求、消费者需求,如何更好的提升对消费者的服务重构新的数字化信息系统体系。如果说信息化时代解决的是企业内部管理问题,数字化时代将会重点解决的是企业外部效率问题。
信息化时代各要素之间是分割的,数字化时代需要实现全要素的打通与链接:在信息化时代,总的讲企业的各个要素之间的数字关系是分割的,是不完整的,甚至有些更重要的数字如用户数字是缺失的。数字化时代一定要借助互联网的连接手段,实现企业各要素之间的数字化链接,打通企业全链路的数字化链接,实现企业内部资源与外部资源的数字化链接,通过这种链接有效提升企业的运行效率。
2 网络货运构成物流数字化总成
一:“网络货运”符合数字时代的要求
今年4月初,交通运输部发布了《网络平台道路货物运输经营管理办法(征求意见稿)》,其中,“网络货运”替代了原来“无车承运”的说法。对于这一变化,朱光辉认为,“‘无车承运’的更名反映了当今数字时代的要求,更强调了科学技术的进步,通过大数据、边缘计算等形式,更加突出了网络货运的时代特征和科学性。”
在过去很长一段时间里,很多物流企业认为,只要申请牌照就可以从事无车承运业务,但网络货运有个很重要的表现特征就是“线上化”。传统物流企业因为不想做过多的投入,往往不具备商流、物流、信息流、资金流等线上运营能力,更不具备在途监管、电子回单、电子合同、在线发票等一系列的线上化场景。无车承运不应只是开运输发票这么简单,而应在承运过程中实现交易管理智能化、运输流程场景化以及税务链条合规化,通过平台集聚效应提高物流行业运行效率、降低成本。
二:做到以票控税、数字控税
不可否认,交通运输业中的税务体系是比较复杂的。从行业形态来讲,运输业就如一个“移动的工厂”“移动的生产单位”,是一种“生意”,而生意背后就意味着要有“纳税”行为。在国家税务总局、交通运输部先后发布《关于全面推开营业税改征增值税试点的通知》、《关于推进改革试点加快无车承运物流创新发展的意见》等指导政策中,明确了网络运货平台的开票资格、税务抵扣等细则,在现有政策下,网络货运平台为货主开具9%增值税专用发票。解决了货主发货时取得增专发票难的问题,这实际上是将货主端的税务问题转移到了网络货运企业。国家提出网络货运应解决物流行业中最重要的两大问题:一是通过集约化管理,管控运输工具的安全生产,同时提高车辆运输效率;二是解决多年来实际承运人(个体司机)不纳税、不开发票,货主拿不到票的问题。营改增后,物流业已进入“以票控税、数字控税”的新阶段。在网络货运平台中的抵扣链条里,企业都要凭发票抵扣。而“数字控税”则是因为电子发票已经产生,电子化可以有效控制税务风险,发票造假变成不可能。
三:纳入生产要素、预测协同
数字能力是网络货运平台的一个关键因素,而此次数据纳入生产要素,显然对网络货运平台的发展具有重要意义。李敬泉教授表示,数据成为生产要素的一个重要前提是,这些数据是不是具备生产性,能不能产生生产力,从某种意义来说,数据分为两层含义, 一是直接具备生产性的数据 ,首先,数据是客观存在的,利用数据之间的关系保证平台功能的真实性和规范性,将物流各节点的信息实现数据化嵌入到平台运营中,可以利用数据对平台的规范性划好边界,通过触发某些节点就能够掌握信息的真实性以及运输和数据的安全。 二是促使某些数据能够具备生产性的辅助数据 ,业务数据的真实性和规范性也同样如此,诸如物流运输过程中的在途监控、路线选择等等,实际上这背后都有数据作为支撑,这两者都可以成为生产要素。
区别于传统实体物流企业,网络货运平台是通过互联网手段整合各种生产要素,进而为上下游各方创造价值的全新业态。与传统实体物流企业不同的是,网络货运平台基于数字能力,能够将整个货运物流过程进行数据化,让物流行为变得有迹可循,通过数据对物流过程中的各个环节进行定向性的分析、预测和判断,实现更高效的管理。
在数字化颠覆过程中,第一阶段为:互联网的发展使得高效的管道淘汰了低效的管道;第二阶段,平台吞食传统管道。
相比传统管道,平台享有两大重要经济优势。一是平台的生产和销售有良好的边际经济效益;二是网络效应进一步提升了平台扩大规模的能力。利用网络效应,各个平台可以建立容纳众多远程参与者的开放的电子行业生态系统。
1 构建数字化驱动模式
构建完整的数字化前台、中台、后台体系:在企业数字化转型过程中,需要搭建完整的数字化体系,重点体现小前台、强中台、大后台的系统特征。
小前台:重点体现以数字化体系支撑的前端用户的便利性、智能化。增强用户的便利性、提升用户体验。
强中台:重点是打通所有要素之间、环节之间的数字化链接,通过数字化增强企业整体的运行效率。把以往没有链接、缺乏关联的数字关系,通过中台体系,形成系统关联,特别是把企业的用户信息、产品信息、订单信息、交付信息、营销信息等形成完整的串联。发挥出更强的数字化价值与能力。
大后台:重点体现的是提升企业的系统运算能力与效率。通过云计算、机器学习、大数据算法等支撑企业的系统处理能力,使企业的整体系统更有效率、更智能化。
重构企业组织:企业需要重构以数字化为主线的企业组织。这种组织的特征需要去中间化,减少组织层级,由以往的组织驱动模式,转型数字化系统驱动模式。
对内对外的服务化形式,有些人认为只有封装成API才算是,但数据跟功能不同,其分析的灵活性和数据维度的无限性决定了你不可能封装出所有的数据服务,因此这里的服务应该是广义的服务,只要对方提供的数据能够被共享使用,在前端被业务人员或者其他机器快速方便的使用或调用,这就是对各生产要素数字化并发式应用,能同时满足多个场景同一数据的需求。
2 业务平台化、服务产品化
一:业务平台化
平台化的思路很重要的就是把那些有共性的资源,有共性的能力合并在一起,然后把那些面向客户的价值独立出来,这样的话,专业的人做专业的事情,并且对于企业的绩效也非常的有利,不是混杂的形态在一块了,更加的清晰,这就是平台化的思路。网络货运平台的推行是行业分工合作发生较大变化的一次变革,主要表现在:
1)高效整合货源需求和运力资源、推动行业转型升级:通过整合社会化运力资源形成运力池,连接生产端货主及货代企业,集中上游需求形成订单池,统一分发给下游运力池实现物流资源的整合优化,显著提高了存量资产的使用效率。可以说,网络货运平台这一商业模式正在推动着我国物流行业从分离走向连接、从无序走向集约,实现全行业的转型升级。于信息不对称,以及随之产生的层层转包的冗长交易链条和众多交易主体。
2)替代三方物流中间转包的环节,减少中间成本:面对行业信息不对称,以及随之产生的层层转包的冗长交易链条和众多交易主体等现象,网络货运平台去掉了黄牛、信息部等中间层层转包的主体,将货主需求直接线上化透明呈现,大大减少了这个过程中的信息不对称,有效降低了中间成本,促使物流行业实现降本增效。
3)交易环节线上化,实现透明合规:交易环节以数字化方式线上进行,方便实时记录交易数据,统一上传交通部指定监管平台,推动交易环节实现透明合规;同时系统自动完成缴税和开票等业务,实时记录税务数据,有效减少行业偷税漏税现象,方便政府税收统筹管理。
二:服务产品化
物流行业服务产品化的前提是标准稳定的服务输出,企业一定要制定从上而下的数字化供应链战略。第一步数字化战略要清晰;第二个要构建技术赋能中心;第三个是要实现业务智能运营;第四个是要重塑业务模式;第五个是要构建转型保障体系。
传统物流服务下内外部客户存在6个痛点,比如标准问题,物流服务是一个靠人来实施的服务,由于人的素质参差不齐,导致客户感受体验的物流服务感受不同,没有统一的标准。
定价问题, 物流服务不同有形产品,可以明码标价,物流服务报价的人不同,报出来的价格也不同。
评估问题或衡量问题, 由于缺乏标准,无法量化,导致无法准确评估服务质量的好坏。
个性化问题, 客户的需求是希望能量身定制的解决方案,但是这是在一种假设的前提下,那就是客户非常清楚自己的需求,同时我们也有足够的能力做到。但实际上客户不太清楚自己的需求。
一致性问题, 传统的服务一致性更多是靠服务规范或服务标准严格的执行以达成。然而人不是机器,不可能万无一失。
针对性问题。 传统的服务思维关注客户满意,而产品思维更多关注客户痛点,产品的痛点思维模式使得服务产品能很好的聚焦于客户痛点,并且持续的快速迭代和改善。
客户的个性化需求是多种多样的,稍有不慎,则服务交付就会出现问题,这也是为什么合同物流做不大的原因,另外也是合同物流在执行和运作的过程中,最简单的认知是提供仓库或运输的单一服务。 但是要做统仓统配,做同城配,需要逐步进行点到面的整合,整合后在区域的服务体系中,能够做全网化的服务,通过数字化等技术,实现整个智能决策的响应。
3 赋予生态活力
利用数字化技术所支持的供应链整合与流程创新来支持战略层面的转型与变革,建立全新的商业模式。 一个常见的新商业模式是所谓的数字化“解决方案”或“赋能”——把汇集海量数据及分析数据得到有价值的结果作为新的价值主张,向上下游合作伙伴乃至更广泛的生态圈合作伙伴提供数据分析及基于数据分析的解决方案,并从中获得新的收入来源。
那些行业领军企业会在“赋能”上下游及生态圈合作伙伴的过程中,不断学习和总结不同伙伴的需求和每次的服务提供,将一些共性的需求沉淀为标准的服务模块,同时开发更多按需配置的定制化服务模块,最终形成包括大量标准和定制模块在内的“资源池”,实现“赋能”服务的规模效应——通过各类模块的组合来快速满足各类新需求。这种服务能力会吸引越来越多的用户与合作伙伴,最终帮助企业成长为供应链+生态圈的领导者。主休体现在以下三个方面:
1)做好勾稽关系、接口与交互界面的设计
2)设计完善的合作机制与利益分配规则,精密到圆角分的利益计算,以及组织与协调不过分约束的商业伙伴关系;
3)提升构建生态圈边疆的能力——生态圈的领导者在捕捉更多机会的同时,也面临着更多风险,因此,为了平衡风险和机会,就要有动态重构市场范围、资产边界和组织结构的能力。
物流生产力占据国民生产总值约17%,这是一个巨大的行业。2018 年整车货运市场规模 3 万多亿元,零担 16 万亿元,同城货运 9192 亿元,这 3个不同的细分市场可达万亿元,远高于快递、智能快递柜、冷链配送、即时配送等市场。 在信息化层面,顺丰和四通一达所在的快递领域智能化程度已经非常高了。比如说在双11当天,快递行业可以完成上亿甚至上10亿的订单。这个成绩在这十多年里创造了奇迹。
数智化物流要做好与制造业的深度融合。为此我国发布了相关政策,强调了物流枢纽建设的重要性,鼓励物流行业为制造企业打造专属供应链管理库存、线边物流、供应链一体化服务等物流解决方案。作为实体经济的一部分,数智化物流能有效降低制造业的物流成本,助推实体经济重新在经济发展中发挥中流砥柱作用。
诚如张勇所说,“ 未来的物流一定是从数字化到数智化,数智世界将是我们共同面临的时代。数智化的世界才刚刚开始,未来的新技术发展,特别是IoT的发展,不仅会带来现有物流要素的数字化,并走向智慧化和智能化,也必将会创造新一代的物流要素。只有实现整个产业链不同企业间的全面联动,数据打通,才能让端到端的整体流转效率变得更高” 当前,中国物流业正在进入全面数字化时代,整个产业链不同企业间将实现全面联动和数据打通,在此基础上,以大数据、物联网、云计算、5G特别是人工智能为核心的新技术,将推动数字化与智能化实现深度融合,现代物流体系将从数字化时代跃升至“数智化时代”
数智化物流”的一个重要特点,是通过大数据、物联网、人工智能等新技术、新模式,打造一个覆盖全国、联通全球的智能物流基础设施网络。目前,国家层面的智能物流基础设施网络,主要有交通运输部、国家发改委等部门和科研机构、物流企业等多方组建的“国家交通运输物流公共信息平台”,旨在促进物流产业链各环节信息互通与资源共享;在企业层面,主要有菜鸟联合全球物流企业打造的智能物流骨干网。一方面,智能物流基础设施网络(物流平台)要继续推进与物流企业深度融合;另一方面,物流平台和物流企业打造的智能物流骨干网,也要与国家层面的物流公共信息平台实现深度融合,形成更加完备有力的数智化基础设施支持体系。这是数智化物流要做好的第一个深度融合。
数智化物流对生活的改变二:内容:
课前秀
行业前景推测
1、“剩男”产业,男女比例失调---把握住社会现象背后的潜在产业,先生每次的课前秀彷佛都能带动一批创业思潮,把想到的记下来,有机会实施的要抓住机遇便是一个突破口。
(1)女子防身技术:手机、汽车、门锁、文胸等等;
(2)进口新娘产业,跨国婚姻;
(3)婚恋业务
2、网红带动产业---抓住年轻人的市场(2016年冒出网红产业)
(1)网红产业有多庞大,估量方法可以与产业对比。先生此处对比,让我想到了在我们对某一事物无从考量时,可以多维度寻找不同层面的相近模块分别比照,然后再做最后的总体评估。不是所有事物或者产物都一定要有前例参照的,对于新事物的衍生,我们要学会学以致用。
(2)先生从产业的角度分析了为何不看好网红产业——规模太小---试想零售业的连锁就是一个庞大的产业,这个是产业中的规模效应。
(3)十大产业和五百强企业中都含有石油天然气产业,所以算不算上大产业要看规模,比如汽车大产业(通用)、苹果、工商(1600亿收入)……
想挣大钱就要选择大产业,比如汽车,比如新能源---产业规模问题
选择大产业未必就能做成大企业(餐饮)---产业结构问题
大企业不一定能获得大的盈利---盈利模式问题
引出SMART产业分析模型:Structure——Modelof Business——Assets——Rule and Regulation——Technology
3、武钢养猪,鞍钢种土豆
(1)世界铁矿资源受外国矿业巨头控制
(2)物流成本过高
(3)产能严重过剩
PS:产业中解决不了这些问题,因为产业特征决定了现状。因此,如果企业中出现产业现象问题,只从企业内部解决问题是行不通的,要注意观察分析产业大环境的特点。思考企业问题必须建立产业思维和格局!
案例1:武汉钢铁(集团)曾宣布:准备建万头养猪场,年内就出栏。武钢在非钢产业上计划重金砸下390亿元谋求发展,除了养猪、养鸡、种菜,还计划开展接送幼儿园孩子、疏通下水管道、以及互联网等业务。为什么钢铁大佬要转向养猪?算账说:眼下一公斤钢材价格抵不上四两猪肉。
案例2:鞍钢巨亏(上市公司2015年净利润负45亿元),内部人士表示,炼钢还不如种苞米、种土豆。鞍钢在东北拥有十里钢城,地多亩阔,炼钢还不如种苞米、种土豆。
分析:钢铁行业利薄,多年来,年销售利润率远低于全国工业行业的平均利润水平,2015年全行业亏损,大中型钢铁企业实现利润-64534亿元,累计销售利润率-223%。深层原因:1、铁矿石资源价格受国外控制;2、物流成本高企;3、产能严重过剩,过剩率约已达到122%。
这三大原因,都不是企业所能解决的。企业的命运,在更高一级的层面上,实际上是产业特点决定的。
2:方法工具:用下述方法,横向、纵向深挖产业。
AABCD学习法
B十六字诀
CFLA模型
DSMART模型
F12345法(理+史+实+感觉+逻辑)
1)理论。首先学前人的总结,类似于学习数理化知识里面的公式。知道每个时期都有哪些学术流派
和代表人物,将理论按时间或流派进行划分。新理论的出现,往往是出现或发现了用旧理论解决不了的现象
。
2)产业史。用SMART模型分析一个产业,在通过阅读已成书的产业分析来验证自己对产业对感觉。通过研
读某两个产业触类旁通其他产业——《钱德勒三部曲》。
3)实态与实情:读过了武功心法,理论验证了行业直觉,就到了实战。通过参观行业龙头企业,与明白
人交流等进一步检验自己的所学。
4)感觉:感觉是在上述的活动中反复练习中自然而然养成的能力。
5)逻辑:上述的练习还有另外一个极端,脑子里一堆理论和案例,但是无法用一条线或一个逻辑串联起
这些知识。与人攀谈时头头是道,解决问题是拎不出一个关键。所以,逻辑思维需要始终穿插其中,帮助自己总结、复盘验证、提炼。
3:企业家要具备的产业思维:
[1]沿着人均GDP的变迁轨迹寻找产业机会、规避行业风险:
随着历史的演变和社会的进步,每一阶段的产业机遇和风险,我们需要有明锐的洞察力,判断产业的优良与
否,处在哪里不同的阶段,适不适合自身的投入等。
一、找好产业
1沿着人均GDP的轨迹寻找产业机会。中国人均GDP即将迈过1000美元大关,之后的特征主要有:
11产业结构以现代服务业为主导,第三产业比重明显上升。
12结构转型以科技引领为主导,工业增长对能源原材料的依赖逐渐下降,现代制造业明显上升。
13产业布局呈现新型产业分工格局,制造业郊区化,总部、设计中心、销售中心市区化。
14城市空间结构向多中心转变。
15注重民生和福利。
16注重生态环保。
2沿着地域差、观念差等要素,寻找产业机会。北京的今天可能就是武汉的明天。今天一线城市的流行消费,就是明天二三线城市的消费现象。找出与自身产业结构类似、且人均收入约为其两倍的、发展迅速的国家或地区作为参照模型。
3沿着政府产业政策寻找机会。一带一路,国家产业名录,国家支持政策,地方政策。
怎么做行业分析
1有很多工具可以使用。五力模型、PESTEL模型、FLA模型、SMART模型等。
2需要找一些数据,来源只要有:官方组织、行业协会、研报、上市公司信息等。
三、企业在现有产业中如何做
1从产品竞争,到产业链竞争,再到产业生态竞争。为了打开局面,要在全社会范围内调动资源,方法:产融结合、产政结合、产学结合、产地结合、产信结合、产媒结合、产研结合、产智结合、产社结合、产产结合等。要选择做产业生态,王者七立:立名、立标、立言、立人、立信、立学、立德。
2开放思想和眼光,敢于去想,去扩宽产业边界。平庸的商人做别人做过的生意,出色的商人想出一门生意,或者把旧的生意做成崭新的生意。乔布斯:创造无非就是把事务联系起来,即便是最不可思议的创意也不过是对已有事物进行新的组合。
3产业边界清晰-产业边界模糊-自设产业边界。
31沿着信息和知识(大数据)的方向去自设产业边界。苹果的产业边界?雅昌从印刷厂走向文化公司,影楼从摄像走向大数据、婚纱销售平台等。
32沿着能力去自设产业边界。比如本田(以发动机为核心能力,俨然进入摩托车-游艇--汽车-飞机—割草机等一系列产业)。去分析公司的核心能力,但是不要局限于现在做的东西,把核心能力去其他行业延伸,沿着核心能力去自设产业。
33沿着地头力去自设产业边界。
34沿着客户群去自设产业边界。
[2]互联网将改变一切产业
科技的进步和信息的发展,越来越多的产业受到互联网的冲击,拥有信息流和数据流的企业将率先受益。
[3]利用上市、再融资和资本市场估值中的产业偏好
对于产业的涉入和发展,首先要明白自己的目的,你的产业偏好、策略。明确通过何种方式达到你的产业和
相应的资源能有效的得以结合,更好的为你的产业的发展服务。
[4]以产业代表的身份寻求“产某结合”(产业+)
结合自身的情况,适合产业和何种方式能有效的结合。
[5]以历史性远见看到中外产业竞争态势的大趋势
我们一直以崇拜的眼光看待国外的优质500强企业,经济的发展和世界格局的变化,我们需要看到目前中外
企业的现状以及我们遇到的新的机遇,如何把握,看清楚企业竞争格局的历史变化。
[6]沿着人口结构的变迁轨迹寻找产业机会、规避行业风险
[7]从产业政策里寻找黄金屋和颜如玉
我们在产业的发展,一定要顺应形势和政策,切不可违背政策,依照产业政策和指导意见鼓励的内容来寻找
产业发展的机遇。
特别是在中国,政策因素影响很大。
[8]确立“产品竞争--产业链竞争--产业生态竞争”的竞争思维
不同的发展阶段和规模选用不能的竟争思维
[9]洞察“产业边界清晰--产业边界模糊—自设产业边界”的企业演变趋势
[10]产业是“想”出来的:
产业是想出来的,也是发现出来的,需要敏锐的洞察力。
[11]从问题中发现产业机会:哪里有问题,哪里就有产业机会;哪里问题大,哪里机会就大。
有问题就需要变革,解决,那就是机遇,产业的发展需要良好的机遇,问题越大,改变的需求越急迫,产业
的发展需求就越大。
[12]产业集中是历史必然,产业整合是大势所趋
产业的发展,不是散兵游勇式的单打独斗,我们需要的整合,资源优化,和作共同赢,这样才能更有效的占
据产业和市场的主导,才具有更强的竞争力和主导力,才能使企业在竞争中取胜。
[13]数据成为关键的经济资源和核心资产(积累经营数据的价值,大于利润)三
大数据的信息化是历史发展的必然,数据作为发展决策的判断依据,在企业战略决策和经营决策发展中越来
越重要,必将成为未来产业发展的重要工具。数据信息是产业发展的核心资源。
[14]产业与商圈的一体化共生
[15]区域产业分工、国际产业分工与产业机会
[16]技术创新与产业变迁
[17]资本市场与产业变迁
产业的变迁和发展,资本市场是必不可少的。资本市场培育产业良好发展。
三:感受
通过《产业思维和产业认识》这次大课的学习,感触颇深的有以下几点:第一,产业的概念。在这里,产业
泛指一切生产物质产品和提供劳务活动的集合体,包括农业、工业、交通运输业、邮电通讯业、商业饮食服
务业、以及最近兴起的网红产业等。第二,以前谈及产业,根本没有大小的概念。当先生提及如何衡量一个
产业大小的时候,我想,对比是最好的方式。通过比较,我才发现,产业相比零售、汽车、能源等产业
原来只是一个小产业,而网红产业相比产业居然是个大产业,这是很突破认知底线的。第三、用SMART
模型分析产业,可以尽可能完整的把一个产业的各个属性分析出来,当然,从新手到斵轮老手,还需要时间
和实践的锤炼。第四、一理、二史、三实、四感觉、五逻辑的产业学习方法也是一种全新的认识,尤其是感
觉的引入,充分地为感觉正身,这也是一个企业家所独有的灵感。学习的路漫漫修远,我将继续踏上求索的
征途,一步一步,脚踏实地地求知和分享,为未来的职场之路做好基础性工作。
基于Smart模型的AI产业思考
1产业规模
据前瞻产业研究院发布的《2017-2022年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示,2014年,我国人工智能产业市场规模为486亿元;截止到2016年底,人工智能产业市场规模已经增长至956亿元,年均复合增长率高达4025%。随着人工智能应用范围的扩大,将带动产业规模高速增长。预计到2018年,我国人工智能产业市场规模将达到2033亿元。
同时据国际知名管理咨询机构埃森哲在2017大连夏季达沃斯开幕前发布有关人工智能最新报告统计,通过转变工作方式以及开拓新的价值和增长源,人工智能到2035年有望拉动中国经济年增长率,从63%提速至79%。
此外,据BBC预测,人工智能市场将继续保持高速增长,2020年全球市场规模将达到183亿美元,约合人民币1190亿元;艾瑞咨询则认为,2015年中国AI市场规模约12亿人民币,其中60%分布在语音识别,125%分布在视觉识别,未来5年的增长率约为50%,到2020年中国AI市场规模约91亿人民币。因此产业规模和市场前景广阔。
2市场结构
AI产业可分为基础层、技术层和应用层,从市场投资机会来看,基础层和技术层难度最大,而一旦获得突破,则会带来上层应用质变。因此,突破基础层和技术层的公司一定会受到追捧,应用层则相对竞争激烈,但机会精彩纷呈。
具体市场结构,以海外市场为例,AI产业链中,芯片产业率先引来爆发。PC
GPU巨头NVIDIA已经将业务重点转向AI领域,2016年,AI芯片相关的数据中心增速(145%)、汽车电子增速(52%)业务远高于传统游戏业务增速(18%)、及原设备制造&IP业务增速(-11%),AI芯片业务呈现爆发增长态势。PC CPU巨头Intel也将业务重心由PC芯片、移动芯片转向云计算、物联网及AI等领域。2016年,Intel数据中心(云计算)和物联网营收增速分别为785%和1480%,远超过传统PC客户端业务增速214%,Intel数据中心及物联网营收占比不断走高,云服务及物联网业务成为Intel驱动营收增长的主要因素。Intel数据中心营收占比从2014年Q2的2480%提升至2016年的2912%,物联网营收占比从2014年Q2的384%提升至2016年的446%。无人驾驶解决方案的龙头Mobileye,受ADAS系统(主要为EyeQ3/4芯片)强劲需求驱动,2015年实现营收241亿美元,2011-2015年营收年复合增长率高达6590%,业绩增长极为强劲。
3商业模式
目前,海外市场人工智能商业模式渐进清晰。Veritone正式向美国证判交易委员会提交IPO招股书,计划融资1500万美元,有望成为美国第一家上市的AI公司。该公司的AI系统包含Google、IBM、微软等40种不同类型的引擎,通过分析非机构化音频、规频数据、人脸识删、情感分析、地理定位、翻译等功能,最终提供可行性情报服务,辅助商业决策。欧美市场人工智能领域商业模式逐渐清晰,投资机会已经明确。计算机科技的都是伴随着硬件不软件共同进步,人工智能也不例外。
4资产结构
虽然包括亚马逊、Google、BAT在内的多家互联网巨头都已重磅投资AI市场,但在资产结构方面,该行业依旧是依赖于技术与服务的轻资产布局。
5监管/规范
国际方面,特朗普时代,侧重保全工人岗位,海外科技巨头AI研发遭受抑制风险;美联储加息在即,AI产业融资进程受阻风险;AI应用推广不及预期风险;芯片、算法研发遭遇未知障碍风险;基础层、技术层变化巨大,应用层难以适应风险;国内企业使用国际开源平台,无自身核心竞争力,产品严重同质化风险。
国内方面,日前,工业和信息化部联合国家标准化管理委员会、科技部、公安部、农业部、国家体育总局、国家能源局、中国民用航空局等部门发布了《无人驾驶航空器系统标准体系建设指南(2017—2018年版)》(以下简称《指南》)。下一步,工业和信息化部将会同相关部门进一步推进无人驾驶航空器系统标准体系建设工作,以标准引领和促进无人驾驶航空器系统产业发展。
6技术
AI可分为基础层、技术层和应用层,基础层为AI芯片,技术层为算法平台,应用层是AI向各传统行业渗透应用。随着科技巨头相继开源AI算法平台,AI开发技术门槛极大幅度降低,AI逐步走向大众化。
借鉴先生在大课中提到的SMART模型,对铜加工产业进行分析如下:
1、scale(产业规模):根据有色金属工业协会的统计数字,2016年国内铜加工总量在1800万吨左右(不包含电解铜冶炼)(一般会比实际水平略高)。借鉴之前做过的图表(数据未更新),2006-2014年国内铜材产量年均复合增长率为1557%;虽然最近两年受去产能政策影响,同比增速有所下滑,但行业整体规模仍呈现稳定增长。因此,不考虑铜价波动的影响,仅考虑国内市场,铜加工行业是一个可以达到万亿规模的大产业。
2、产业结构(structure):国内铜加工行业是一个较为分散、类似完全竞争的市场,并未出现大型的跨国寡头垄断企业。我公司铜加工总量在国内排名第一,也仅为60-70万吨,市场占有率仅为4%左右;同行业上市公司,海亮股份年加工量在30万吨左右,并计划到2020年产能翻一倍;博威合金年加工量在12万吨上下,楚江新材年加工量在15万吨左右等。横向来看,铜加工上市公司纷纷计划扩产,利用行业兼并重组的计划扩大产能、抢占市场份额。因此,铜加工行业目前仍是散乱的产业结构,未来一定会出现几个真正的寡头垄断企业。
3、盈利模式(model of business):铜加工行业的盈利模式比较简单,采用“铜价+加工费”的形式,铜价由下游客户承担,公司只赚取加工费用,不同产品技术含量不同,因此加工费差异也比较大。博威合金在高端铜合金棒材方面属于业内领先地位,相对加工费就会高于普通产品。因此,对铜加工企业来说,未来要想获得高于行业平均水平的毛利率,必须在科技研发、技术更新上做文章。
4、资源或资产分布(assets):铜加工产业是一个典型的重资产行业,是一个劳动密集型与资金密集型相结合的产业,主要分布在长三角和珠三角两个区域,其中浙江省和广州省是其中代表,浙江省年铜加工能力在400万吨左右,占国内市场的25%-30%;广州主要因为白色家电集群较多,像空调美的、格力(铜管)、接插件的开关企业(铜板带)等,因此配套铜加工企业也较为发达。此外,国内电解铜采购主要是上海期货交易以及长江有色网;废杂铜主要在佛山交易,也导致两地较其他地区更具备原材料优势。铜加工行业本身是一个受运输半径限制较为明显的产业(运输成本过高将严重挤压毛利空间),也导致长三角、珠三角呈现出明显的集群特征。
5、行业规则和惯例(rule):铜加工行业由于毛利率低、风险高的特点,一般在账期方面控制严格,虽然不同产品、不同客户会有所差别,但整体与其他行业相比,应收账款周转率较高。之前,国内铜管领军企业金龙铜管因为扩张速度过快,同时为抢占试产份额账期不断放长,最终导致资金链断裂,之前数据显示其资产负债率在95%左右,今年被国企平煤神马集团并购。
6、法律与监管(regulation):铜加工行业主要受国家发改委、工信部监管,并且近几年环保部的环保督查对行业影响较大。地方政府对企业的环保要求越来越高,要求的环保投入越来越大,对之前野蛮生长的一些小散乱企业造成很大冲击,浙江省关停的小散乱企业数量众多,相对来说对规模型、规范型企业带来利好,可以迅速扩大市场份额。近两年,尤其是今年上半年,规模型铜加工企业的经营业业绩迎来大爆发。
7、技术——壁垒、创新、更替(technology):铜加工行业是一个重资产行业,单台连铸连轧设备的引进价格在人民币1亿元以上,因此行业进入的门槛主要体现在资金实力;同时,与其他行业相比,铜加工行业毛利率较低,相对吸引力较差,投资者进入意愿不强,国内目前的铜加工企业基本都是在上世纪90年代左右进入该行业,并经过原始积累形成如今的规模。另外,高端铜加工产品在技术上要求较高,需要长时间的积累以及研发的投入,行业存在着较高的技术壁垒。
8、结论:(1)铜加工行业是一个大的产业,而且并不是像大家所想像的产能严重过剩行业,行业目前是结构性产能过剩问题,高端铜加工产品差量严重不足,主要靠进口。未来,行业的市场集中度会上升,并诞生几个大型的跨国铜加工企业。
(2)铜加工行业未来要往高端制造方向发展,主动淘汰、置换落后产能,走科技研发、技术创新之路;未来,行业的竞争将集中于几个龙头企业之间的竞争。
(3)兼并重组未来将在铜加工行业频繁发生,依靠内生式发展已远远不能满足企业扩张的步伐。
我想用先生提的产业分析“SMART”模型对我所从事的行业进行一个梳理。
1、规模
我从事商品期货研究和交易工作。从产业定位来看,属于资产管理行业中的细分领域期货资管。从国外经验来看,资管行业的发展与经济发展和居民收入有直接的关系。改革开放以来,我们经济大体经历了三个阶段:改革之初到1992年,1992年到2002,2002年至今。尤其是2002年以来,人均GDP和人均可支配收入经历了快速的增长。截至2016年,国内人均GDP为53980元,是2002年的将近6倍;人均可支配收入为33616元,是2002年的5倍左右。
随着经济增长和居民收入的增加,资产管理需求也日益增长。根据中国基金业协会数据显示,2016年基金管理公司及其子公司、证券公司、期货公司、私募基金管理机构资产管理业务总规模约5179,较2014年的205万亿增长150%。其中,期货行业资管规模从1248亿元增长到2792亿元,增长223倍。资管行业规模的快速扩张带来了发展机遇。期货行业虽然是资管行业中的小行业,但其增长速度惊人,潜在市场空间巨大,未来市场规模必将是万亿级别。
2、结构
从产业结构来看,资管规模按照主体不同,分为基金公司公募基金、基金公司及其子公司专户基金,证券资管和私募基金,占比分别为1778%、3276%、3412%和1532%。
私募公司根据其投资类别不同,分为私募证券投资基金管理人、股权投资基金管理人、创业投资基金管理人和其他类型管理人。其中私募证券投资基金管理人有7781家(已登记),私募证券投资管理人管理基金数量为25950,实际管理规模为261167亿元。整个私募证券投资基金管理行业的状态是从业机构众多、规模较小。虽然私募管理现状是散、小、弱,但这也给私募基金行业未来的发展提供了机会。从现实情况来看,私募基金管理人存在一定的规模效应。未来私募基金管理行业整合兼并,单个企业管理规模扩大将会是主导趋势。
3、监管
随着近两年私募行业的快速发展,行业管理逐渐从混乱走向有序。2014年《私募投资基金管理暂行办法》发布,其他相关的法规也陆续出台,《证券期货市场诚信监督管理暂行办法》,《证券期货投资者适当性管理办法》,《证券期货经营机构私募资产管理业务运作管理暂行规定》等。随着私募基金行业发展相关的法律法规纷纷出台,行业进入了规范发展的阶段。在私募基金行业爆发式增长的同时,许多不合格的基金管理人也被踢出局,数据显示,自2014年2月私募基金登记备案以来,截至2017年2月底,中国证券投资基金业协会登记私募管理人18306家,已经备案私募基金48626只,认缴规模1635万亿元,实缴规模855亿元,私募基金行业从业人员2823万人。与2015年末相比,私募基金管理人数量下降了2679%,但私募基金数量和实缴规模分别增长了102%和111%。
4、商业模式
私募证券资产管理公司目前主要的盈利模式为两种:
1)管理费收入。根据行业惯例,私募管理费大概为管理规模的1%-2%。按照2016年私募证券投资管理规模来推算,管理费收入大约在250-500亿规模。相对来讲,管理费是私募证券投资公司较为稳定的收入来源。但由于目前私募管理规模普遍较小,因此管理费收入相对有限。
2)盈利分成。根据期货私募行业惯例,私募基金盈利分成在20%-30%之间。具体情况要根据私募基金管理人的品牌以及市场资金的松紧来确定,一般专业能力较强市场声誉好的管理人往往容易获得更高的管理分成。由于期货私募属于风险投资,盈利收入并不稳定,因此盈利分成虽然是很多私募的利润主要来源,但其稳定性较差。
5、资产
私募投资是知识密集型行业,私募管理公司最主要的资产为人力资本。优秀的基金经理、研究员以及运营人才是私募投资公司的核心资产。
私募期货投资经理是最为宝贵的人才资源。一个初级的期货投资经理需要3-5年的培养,至少需要投入几十万的培养成本,最终能否成才仍具有很大不确定性。而一个成熟的期货投资经理则需要将近8-10年左右的市场历练,能够具有成熟投资理念和稳定盈利能力的投资经理与印钞机等同,其价值不可估量。
期货研究员也是重要的人才资本。触及的研究员需要1-3年的市场经验,其价格相对不高。但经过3-5年的产业训练之后,如果能够成长为成熟的研究员,其价值也会比较可观。
运营管理人才主要的作用是企业管理、风险控制和市场开拓。优秀的私募运营人才有助于促进企业的发展壮大,也是企业的重要人力资本。
从中国实际情况来讲,专业的私募管理人才主要集中在北京、上海和深圳等一线城市,以及大连、郑州和杭州等经济发达地区和交易所所在地。因此,期货私募的发展往往也都分布在这些地方。
6、技术
随着量化投资的增长以及人工智能的快速发展,期货私募行业发展面临新的技术挑战。据了解,国外市场交易中大约30%为量化交易。而目前量化交易占中国总资产的比例还不到1%,预计中国未来有20-30%的市场交易来自量化交易,尤其在纯期货中,这种交易占比将比较大。新的计算机技术和人工智能目前仍处于快速发展阶段,前段时间的阿尔法狗战胜围棋冠军显示出了人工智能的威力。
量化投资技术和人工智能未来对私募产业的影响可能是多方面的:第一,投资模式的变化。传统主观交易和量化交易之间的竞争必将更加剧烈;第二,行业门槛,量化投资和人工智能需要有巨大的财力来支撑,量化投资的发展将会导致行业的知识门槛和技术门槛进一步提高;第三、行业结构,量化投资的发展必将导致市场竞争更加激烈,目前市场中存在的非专业的投资者将会被市场逐步淘汰,行业走向集中和专业不可避免。
由于资料和分析水平有限,我按照先生提出的产业分析模型简要对期货资管行业进行梳理,作为本次课程的作业。后期我会进一步收集资料,完善产业分析!在过去年十几年互联网取得的高速发展毋庸置疑,随着时代的车轮不断前进,在5G的春风里,物联网生态逐步崛起,单纯的互联网企业,尤其技术服务型互联网企业已然走到了 历史 的尽头,同传统的制造企业一样,面临大浪滔沙终将被淹没的窘境。
2019年10月19日,在首届跨国公司***青岛峰会上,海尔集团董事局主席张瑞敏表示,应对物联网时代带来的挑战,企业应实现三个转型。
第一个转型是导向的转型。企业应该从追求规模的扩大转向创建物联网时代的生态。物联网生态的本质就是人联网,就是创造人们在物联网时代的生活质量和最佳体验。
第二个是品牌的转型。企业应该从工业时代的产品品牌转向物联网时代的生态品牌。企业与用户共同创造场景生态,比如智慧厨房、智慧卧室、智慧客厅等等。在以5G为基础的物联网场景下 探索 应用场景生态,逐步提高物联网时代的竞争力。
第三是商业模式的转型。企业应该从工业时代的商业模式(即迈克尔·波特提出的价值链)转化为物联网时代的商业生态系统模式。
张瑞敏的表述是基于传统企业的物理层面来理解物联网生态的,而全面的物联网,自然不是只有物还有网,如果说形形色色的传感器和5G通讯技术为物联提供了坚实的物理基础,近些年来丰富的互联网商业应用生态和多元的互联网开发技术则为物联网的未来提供了更大的想象空间,也为互联网企业向物联网转型提供了更多可能。
然而现在许多互联网企业却面临着向物联网转型的艰难,一方面是对过去十几年在互联网领域取得的辉煌恋恋不舍,总期待着互联网还能梅开二度;另一方面却是面对物联网的物理层面有点不知所措,一时不知从哪开始。
我们九米 科技 的开发工程师们习惯了在互联网空间里驰骋,也曾经一度想回避物联网的存在,不愿意去介入自己不熟悉的领域,然而基于智慧互联的现实,我们却接到了越来越多的业务需要在互联网的基础上与设备端连接,同时我们也发现许多传统的物联网企业对线下物理设备通讯管理信手拈来,可是对于云端管理构建和应用场景的想象表现出了束手无策。
而这恰恰就是一种机会,一种现场与云端双向互通所倒逼的机会。
作为互联网企业,我们要清楚认识到自已的不足,我们的目光不要对物理端有太多的锁定,但对物理端上云要充分发挥我们的互联网技术开发优势。我们的不足是要尽快熟悉物联网领域的MODEBUS协议、CDT协议和485通讯方式,然后结合我们对云上软件开发的经验,积极地开拓更多云端应用场景下的功能,更好地为线下物联网基础企业服务,这将是互联网企业向物联网转型的必经之路。
“没有成功的企业,只有时代的企业。企业所有的成功只不过是踏准了时代的节拍而已。今天我们的挑战在于踏准物联网时代的节拍。否则,不管你是多大的企业都会被时代所抛弃。”海尔董事长张瑞敏说的颇有些道理,审时度势,把握时代机会,互联网企业一定能够走出自已的春天。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)