来源：曾鸣智能商业 大飞谈连锁
站在通往未来的门槛边缘，我们直觉的意识到，未来取决于人类群体智慧的进步和机器智能快速发展之间的纠缠。
——曾鸣
智能商业的时代已经势不可挡，在我们感叹万物更迭、缅怀时代变迁的同时，更要打起精神推陈出新，才能有机会投身未来智能商业的大浪潮中。
智能商业如何构成？
网络技术和人工智能的不断发展，给商业以及整个人类社会带来了全新的可能性。
网络协同与数据智能成为智能商业双螺旋的组成部分，网络协同会推动数据智能的发展，数据智能也反过来也会驱动网络协同的扩张。二者循环往复，推动人类商业文明朝着智能化的方向不断演进。
网络协同，指的是通过大规模、多角色的实时互动来解决特定问题。
以前我们解决一个问题，通常需要通过命令、科层制或者在简单市场中通过价格信号进行调整，但今天更多的是通过大规模、并发、多角色的实时互动加以实现。
就像我们的人类社会，这么多年，个体大脑的进化程度十分有限，但社会协同能力却迅猛发展。所以，人类的文明，最关键的并不是每一个个体，而是整个社会日益增强的协同能力。
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大家都很熟悉维基百科，或许正是因为太熟悉，以至我们否忽略了它是一个如此了不起的成就。维基百科是一个非常开放的知识共创平台，原则上全世界任何人都可以在上面贡献自己的思想。但是，换个角度来说，你有权利修改任何一个词条，甚至可以恶意攻击它。当然，维基百科还有一个一键恢复的功能，如果你认为你的诠释更加准群，你可以再把它修改过来。
这样简单的协同工具以及一套协同机制，居然可以让我们在没有中央权威、没有传统命令机制的情况下，建立如此全面且庞大的实时在线知识库。要知道，中国有史以来最大的百科全书《永乐大典》，可是由明翰林院所有学士耗费6年时间才编辑完成的。
数据智能的本质则是机器取代人直接做决策。如今，大多数企业都会有BI（商业智能）部门，用来分析数据，提供决策；核心的服务人群是高层管理人员。而数据智能强调的是运营决策直接由机器决定。
想要让机器取代人决策，有几个非常重要的前提条件——云计算、大数据和算法。
云计算和大数据相辅相成，如果没有云计算，我们就没有办法用极低的成本储存和计算海量的数据；而正因为有了处理大数据的需求，对云计算的要求才越来越高。但想要让云计算和大数据真正创造价值，背后还需要“大脑”的支撑，也就是算法。
算法会将人的思考和人的角色进行模拟，抽象成一个模型，然后用数学方法给模型找到一个近似解，之后再用代码把解变成机器可以执行的命令，这样就完成了一个机器大脑的构建。
所以，算法其实就是将人对特定事物的理解转换成机器可以理解和执行的模型和代码。
数据智能的核心是靠海量数据的不断学习来优化决策，所有如果没有大数据的支撑，算法也就变成了无本之木，再也无法显露神通。所以大数据和算法是机器学习的本质，这两者的结合才产生快速迭代和快速优化。
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优步是有史以来成长最快的公司之一。创立至今，优步在全球范围内已经覆盖70多个国家的400余座城市，在5年内公司估值达到400亿美元。更重要的是，这家公司产生了巨大的示范效应，由优步开始，共享经济成为人们热议的话题，被创业者复制，被投资者追捧，共享单车、共享充电宝等共享商业模式如星星之火般蔓延，直至呈现燎原之势。
大部分人可能没有意识到，优步的成功在很大程度上是因其建立在数据智能基础之上，把一个传统行业改造成了一个基于数据和算法的智能商业。
云计算、人工智能、机器学习的高速发展，使得实时匹配海量乘客和车辆成为可能。乘客和司机所能得到的高效和便捷，远远超出了传统的出租车行业。
同时，由于数据智能引擎的存在，很多创新要素被引入，其中最核心的就是市场定价模式。通过高峰期加价，引导乘客用不同的出价方式表达自己的需求，打破了传统定价的刚性，这是非常典型的用市场化解决社会问题。
网络协同：新经济范式革命
随着互联网的发展，信息与人都已基本实现在线化，人和人、人和信息之间的互动越来越丰富，最后交织成越来越紧密的网络，可以用更高效的方法——网络协同——去完成原本看起来难以实现的很多事情。
其实，商业最重要的就是结网，未来互联网将给人类商业社会带来的颠覆性改变，就在于商业的大规模结网。
当海量的人已经可以同时在线互动的时候，如何让他们通过在线协作的方式去完成某一件事情，便成为一种新的商业组织方式。
流水线的管理方式成功的通过小规模人群协作的方式，让商业的生产效率得到了极大提升，这是工业革命的里程碑，而网络协同则是互联网时代的商业里程碑。
当一个网络发展成长后，会自然的向外扩张，导致整个经济网络化的进程同步加快。谷歌把广告在线化了，淘宝把零售在线化了，包括近年网红的发展其实也正是营销的在线化。当前台的应用都在线化之后，自然会带来从制造到采购的全链路的重构。
如在服装领域，要想进一步做到个性化服务，其实制约不是在前端，而是在整个供应链体系，包括布料的采购、布匹质量的检验等很多环节还是完全离线的，这些环节都会逐步在线化，被并入一个协同网络，更好的满足客户需求。
几乎每个行业都会经历一个从传统的、封闭的、线性的供应链走向开放的、价值协同网的完整过程。
对于那些当今最成功的互联网公司，大家习惯于将其冠以平台或生态的名头，但其实本质都是一幅非常复杂的网络协同图。
能够预知的是，在未来的网络协同中，我们每个人将更加不受束缚，从固化流程中解放出来；我们每个人都更不惮于创造，因为网络协同的最大价值不是让既有链路更高效，而恰恰是让创新价值更突显；我们每个人将更不吝于贡献，因为在这个“我为人人，人人为我”的体系中，为自己赢得更大的收益的最好方法就是为他人创造更大的收益。
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从表面上看，在淘宝上可以购买到任何你想要的合法物品，并且能保证极高的性价比。然而，隐藏在这一切背后的是，海量商品通过数千万卖家抵达数亿消费者的眼前和手中，这一过程并不如你想象的那样简单，它需要大量角色的共同配合和实时互动才能实现。
这种新的零售协作方式包括了很多已经广为人知的角色，比如买家、卖家和物流公司，却也存在大家完全感受不到的各种各样的新型角色，比如给卖家做店铺装修的人、做存货管理系统的人、做在线客服管理系统的人、网红、给网红拍照的摄影师等……
五花八门的角色通过网络化的方式在线结合在一起，形成了淘宝高效的大零售平台，这与流水线这种简单的分工协作方式相比，有着天壤之别。
淘宝不是简单的线上商城，而是非常复杂的协同网络，能够让每一个淘宝用户拥有自己专属的界面，享受一对一的个性化服务；能够让每一个店面千变万化，随时变成客户想要的的样子。
数据智能：自动运转的颠覆性工具
本质上，商业从一开始就是基于某种反馈闭环的，从而了解客户所需，提供相应的产品或服务。然而，不论是发挥商业天分猜测客户需求，还是通过市场调查听取客户需求，都始终失之于准确、困之于成本。
不过，到今天，当客户可以通过全本实时的数据把他们的需求直接告诉商家时，当商家可以敏捷迭代的算法引擎精确满足客户的需求时，当产品借助互联网的巨大能量成为用户实时互动的端口时，我们终于可以说，找到了促使这个反馈闭环成本更低、效率更高，甚至自动运转的颠覆性工具。
它可以被视为数据智能的“永动机”，只要有在线的互动，有数据的反馈，这台机器就永不停歇的学习，实时敏捷的进行优化。数据、算法、产品在反馈闭环中“三位一体”，唯有如此，智能商业才能完成对传统商业的打击。所以，在我看来，要想把数据智能融入具体商业，要做好三件事：数据化、算法化和产品化。
一是数据化
数据化不仅包括客户的经营数据，还有更多维度的数据被记录、分析和融入，构成了对客户全方位的描摹。数据化本质上是将一种现象转化为可量化形式的过程。
我们已经看到，自己在互联网留下的每一处“足迹”都被数据化的记录下来，成为各种应用推送个性化服务的关键依据。Facebook实现了人际关系的数据化，我们还看到文字被数据化、地理方位被数据化、情绪感受被数据化、睡眠活动被数据化等等。
互联网技术使我们终于可以低成本、全方位的记录数据，是有当我们拥有了足够大量、足够多维度的大数据时，才可能真正客观、真实而深刻的理解我们周遭的环境、事物的本原以及我们自己。
如同蒸汽机是我们进入人类工业文明的第一步、电是我们迈入电气化的现代工业文明的第一步，数据化无疑是我们进入以数据智能为核心的智能商业世界的第一步。
二是算法化
算法就是一组反映了产品逻辑和市场机制的计算指令的集合，完成了商业场景的数据化之后，算法就是提炼数据价值的思路。
算法是机器学习的核心——笨机器也可以靠着算法的持续迭代优化，变得越来越聪明。
即便是一个粗糙的算法模型，也可以在实时在线、全本记录的数据中，通过没有预判和方向的数据探索，来发现那些广泛潜伏但我们无从察觉的关系结构，并持续优化。
这是算法的又一次决定性的跃升，数据对算法的巨大作用被充分显现出来。任何一个算法模型，尤其是能够自我学习、自我优化的算法模型，都承担着在成千上万个可能的因素中寻找出所隐藏着的联系的艰巨任务。
这些可能因素中有些事决定性的价值，有些却是彻底的噪声，而且，他们还在实时发生着变化。所以，算法要准确，就必须通过分析海量数据来实现，必须在实时更新的数据中快速迭代优化。
数据时代的智能商业对算法提出了全新的要求：算法的迭代方向、参数工程等，都必须与商业逻辑、机制设计，甚至价值观融合为一。
当算法迭代优化时，决定其方向的不仅是数据和机器本身的特性，更包含了我们对商业本质的理解、对人性的洞察和对创造未来商业新样貌的理想。
这就是我们将算法成为智能商业的“引擎”而非“工具”的关键理由，它是智能的核心。
三是产品化
智能商业的核心特征就是能主动的了解用户，通过学习不断提升用户体验。而真正把用户、数据和算法创造性的连接起来的是产品。产品是与用户完成个性化、实时、海量、低成本互动的端口，不仅直接完成用户体验，同时使数据记录和用户反馈闭环得以发生。
如果我们把产品比喻成“端”，那么“云”则是数据聚合、算法计算的平台，通过算法优化，更好的揣摩用户需求、提升用户体验。产品和数据、算法的互补作用可以形象的比喻成“端+云”。
产品是用户通过行为数据向“云”上的数据智能进行反馈、实现数据增值和算法优化的通道，同时也是将“云”上的数据智能传递给用户、为用户带来价值的通道。
上传下达，双管齐下，数据闭环靠产品互动实现，而产品体验依赖于数据智能，数据和产品合二为一。一切的数据智能体系，都必须最终融合在功效直接、交互友好、价值明确的互联网产品上，其智能的价值才能真正体现出来。
通过创造性的产品设计，既把数据智能的价值不折不扣的传递给用户，又使用户低成本、高频度的进行反馈，从而使数据智能持续提升。
这里所说的产品已经不止于“端”的概念，从更广泛的意义上说，互联网产品是一种包含了“云”的智能和“端”的体验的完整互联网服务，是数据智能和商业场景紧密融合的载体，是商业运营的关键。
因此，智能商业的成功，最关键的一步往往是一个极富想象力的创新产品：针对某个用户问题，定义了全新的用户体验方式，同时启动了数据智能的引擎，持续提升用户体验。
数据化、算法化加上产品化构成了智能商业的三大基石。
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谷歌，其搜索引擎的三大核心，一是网页内容的数据化，二是基于PageRank的算法引擎，三是谷歌巨大的产品创新——极为简洁的搜索框和基于相关性排序的结果页。然而这还不够，要让智能商业一天比一天更聪明，还有一样东西不可或缺——反馈闭环。
反馈闭环中，数据既是高速流动的介质，又持续增值；算法既是推动反馈闭环运转的引擎，又持续优化；产品既是反馈闭环的载体，又持续改进功能，在为用户提供更好的产品体验的同时，也促进数据反馈更低成本、高效率的发生。一言以蔽之，数据化、算法化和产品化就是在反馈闭环中完成了智能商业的“三位一体”。
结语
沿着历史演进的脉络，技术革命让人类社会从工业时代进入生态时代。万物互联的网络就是这个生态的载体，而是否拥有基于数据的智能，将成为物种能否在这个大生态内生存生存、繁衍的基本要求。
网络协同和数据智能是构成智能商业生态圈的DNA双螺旋，也是阴阳和合的两面。这两个元素加在一起，共同构成了我们未来的方法、机制、制度乃至价值观的灵魂。
未来20年，大创新的核心就在于如何将这两个基本原则创造性的应用于不同的场景，从而带来新的价值创造。
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