阿里曾鸣：决胜未来30年的智能战略第一原则
作者简介：曾鸣，2006—2017年担任阿里巴巴集团总参谋长。曾出版畅销书《智能商业》，解码阿里巴巴的创新商业法则，以及决胜未来30年的新商业思维。最新作品《智能战略》。
任何商业要转变为智能商业，一个根本的变化是，运营决策必须由机器取代人直接进行，才能有效率地飞速提升。这就是智能战略的第一原则：利用机器学习和数据智能，将尽可能多的运营决策自动化、智能化。
要实现运营智能化，需要通过5个步骤对企业的整个运营模式进行全面重构。
第一步，把物理世界数据化。
将物理环境全部数据化是项令人生畏的任务，但物联网等新技术的出现使其变得相对容易。只有在企业能够完成这种数据转换之后，企业才能有效地将现实世界里发生的商业活动数据化。数据化含义的本身就包含将业务上线的意思。这为现实世界的商业创建了数字镜像，也是企业实现数据智能的先决条件。
如今的智能互联网公司都建立在此基础上：以低成本的方式实时记录消费者的在线行为。以共享单车为例，我们扫码租车、锁码付款，整个操作过程简单、容易，但在这个过程中，数据化发生在多个节点。
比如，嵌入我们手机中的GPS系统和自行车本身允许实时跟踪位置，这种实时跟踪只有在地图技术支持的情况下才能实现。地图技术已创造性地对车辆的位置进行了数据化。
然后，租赁的注册过程也是数据化的，除了常规的身份验证要求之外，越来越多的共享单车公司正在与支付宝和芝麻信用整合。如果用户的芝麻信用评分足够高，他就可以直接租用自行车而不用上传身份资料。芝麻信用本身是将信用程度数据化的复杂业务。
最后，二维码和电子锁的组合巧妙地使结账过程自动化。这种自动化水平需要先进的移动通信技术：来自APP的信号可即时解锁自行车，并在归还自行车时再次将其锁定。
随着数据记录和数据存储技术的成本越来越低，在物理世界中收集和编码的新技术也越来越多，因此智能企业的数量正在不断增长。
第二步，把核心业务流程软件化、在线化。
要使智能商业能够运行，必须对每项商业活动进行软件化。
淘宝把零售在线化，滴滴出行把打车在线化，这其实很有挑战性，它往往需要深入理解人类下意识就能完成的行为，然后用软件的形式实现这些行为。由于机器缺乏天生的智能，我们必须将决策链中的每一步都进行软件化。从本质上讲，我们需要了解人类如何在这些环境中做出决策，然后智能商业才能找到将人类决策自动化的方法。
由于许多人类的决策建立在常识或很少被完全理解的潜意识活动之上。因此，一些专业领域或行业（如健康和教育）的自动化进程会较慢。在这些领域里，人类的智慧和情感永远是不可缺少的。
软件化并不意味着企业需要购买或开发软件，如企业资源计划（ERP）软件，来管理其业务。实际上，软件化往往是相反的。智能商业的主要特征是按需求采取行动来实时应对市场变化，同时与多个职能领域的合作伙伴和客户进行有效协同。如果企业希望以指数级别的规模发展，那就必须具备这些特征。因此，软件化是通过软件重组业务、人员和资源的过程，由此实现网络协同和数据智能。这样的目标最终要求彻底协同商业活动，并且通常需要企业与其他合作伙伴或平台协同推进。
第三步，让数据流动起来。
在智能商业中，机器必须能彼此“交谈”。在实践中，需要让数据在网络的每个实体间流动，并使机器在线相互协调。
随着淘宝从买卖论坛发展成为中国主要的电子商务网站，商家的业务在增长，他们需要平台能提供更多的支持。唯一的解决方案是创建更多的基础架构，因此，从2009年开始，淘宝就开始开发自己的应用程序接口。在淘宝上，普通卖家可能会订阅平台提供的100 多个软件模块。由于软件通常是由第三方提供商开发的，因此应用程序接口和实时数据服务大大降低了在平台上做生意的成本。
现在，淘宝平台上海量商家的协同、物流信息的流转，都不是通过人，而是通过调用应用程序接口实现的。机器协同的效率往往比人的协同效率有极大的提升。
亚马逊历史上的重要时刻之一是 2002 年贝佐斯下了最后通牒，要求公司必须完全建立内部应用程序接口。当某一部门与其他部门共享数据或代码时，必须记录交互结果，这就迫使每个部门都要把数据定义成其他团队或机器可以理解或使用的方式。最终，这些应用程序接口确保了亚马逊能在全球范围实现对业务的优化管理。
第四步是，完整实时地记录活数据。
一旦业务流程的每个步骤都实现了数据化、在线化和智能连接，企业就可以开始将机器学习应用于商业问题。但如果没有数据可用，那机器学习就会变成无源之水。这就是为何第四步必须是在开展业务过程中实时收集和使用数据。
实时数据的概念并不复杂，但将这种理解转化为正确的行动会颠覆商界解决问题的许多传统理念和思路。企业家所熟悉的是数据驱动，即用精心挑选的数据和指标来支持提议或解决方案。但遗憾的是，这种方法与实时数据的运行方式完全相反。由于机器没有人的推理能力，只会记录什么才能产生更好的结果，因此目标是要尽可能完整地创建业务的“数字副本”，这样数据智能和机器学习才能开始优化操作。为此，企业必须在商业运营时全面记录数据，不能只收集跟某项决策相关的数据。
在当前的运营环境中，实时数据是一项至关重要的竞争优势。与实时数据相对应的是静态数据，静态数据在快速变化的环境中会很快失去价值。大家可以想象一下，如果谷歌地图根据你在10天前所处的位置或几个小时前的路面情况给你规划路线，那是没有价值的。如果无法获得新鲜而丰富的数据，即使是最前沿的算法对企业也没什么价值。反观今日头条，它对读者所有浏览数据的记录，就是典型的实时活数据记录。
因此，无论是从战略角度还是从战术角度看，实时数据对于改善商业运作都是极其重要的。
第五步，通过机器学习算法。
智能商业的核心是算法。优步的算法匹配汽车和打车人，从而最大限度地减少等待时间，同时使优步的位置测算能力远远超过任何人类调度员。为此，优步聘请了数千名数据科学家来不断提升算法。如果业务不是由算法驱动，那么所谓智能商业根本就无从谈起。
淘宝转型成为智能企业的最重要里程碑事件，就是将索引引擎替换为搜索引擎。
最初，买家要查看淘宝上的分类才能找到自己想要的产品。但随着产品列表几乎每天都在增加，越来越多的人开始使用搜索栏来查找产品。显然淘宝需要升级搜索体验，这样才能为买卖双方创造更多的价值。
搜索的关键问题在于如何排序。一开始，淘宝搜索排序主要是看销售产品的周期。当卖家上传产品时，他们可设置该产品在网站上保留的天数，例如7天或14天。但遗憾的是，这种方法只会激励卖家重复发布产品，而不是给买家提供有用的信息。
到了2006 年，淘宝网将搜索排序方法改为根据受欢迎程度排序，销售良好且用户评价高的产品会在搜索结果中出现在更好的位置。但对于已经很复杂的市场来说，按人气排序也会产生问题，这种排序方法让销售好的产品变得更加成功，而新卖家要想出头却很难。
因此，淘宝在2010年推出了第一款真正大规模的搜索产品——阿基米德。从技术角度来看，阿基米德在改善人气搜索方面有了巨大进步。除了传统的转换率、交易价值等指标，阿基米德还增加了一系列与卖家服务水平相关的指标。例如，淘宝会看买方是否退货、是否有需要平台介入的交易纠纷、买家对卖家的投诉，以及卖家是否具有良好的信用评级等。
在阿基米德推出后的几年里，淘宝的搜索量开始以更合理的方式分配，不仅分配给大型卖家，也让许多拥有优质产品和良好服务的小卖家获得流量，而那些服务差或缺乏诚信的商家的业务会缩小。通过搜索引擎的漫长变革过程，也说明了实施自动化决策的不容易。
总结：智能战略对于运营模式的重构，有五个步骤：第一，数据化，为商业奠定数据基础；第二，将业务软件化，把工作流程和基本参与者都上线；第三，应用程序接口支持实时协同；第四，完整地记录实时数据；第五，对生成的丰富的实时数据进行机器学习，从而创建数据智能。
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本文选编自阿里前总参谋长、湖畔大学前教育长曾鸣新作《智能战略》。
马云力荐，阿里巴巴的成功与战略新蓝图，畅销书《智能商业》姊妹篇。
《从0到1》作者彼得•蒂尔（Peter Thiel）、谷歌前CEO埃里克•施密特（Eric Schmidt）、《蓝海战略》作者W.钱•金（W.Chan Kim）、微软全球执行副总裁沈向洋联合推荐
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