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。”吳弼川說，“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。”

“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。”吳弼川說。

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。”

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。”吳弼川說。

“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。”吳弼川如是說。

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。“德力總就是我們的首席產品體驗官”，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。”吳弼川說道。

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。”吳弼川指出，“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。”

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。”吳弼川說，“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。”

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。”

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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