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這五件神器都是德國人發明的

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(德國之聲中文網)德國是發明者的國度。很多奇思異想首先在這裡問世,眾多開拓性發明在這裡成為現實:膠帶、咖啡過濾紙、mp3、直流發電機,都是德國人的發明,而電腦更可算是其中最令人注目的一朵奇葩了。

懶於計算

第一台數位計算機就是在柏林問世的。發明、制造人類歷史上這首台電腦的是德國工程師楚澤(Konrad Zuse)。1930年代,機器制造專業出身的楚澤要設計飛機部件,必須作大量計算、心算或用推尺計算。對這位聰明但並不特別勤奮-他自己承認-的工程師來說,這可是一件痛苦的事情。他說,他懶於計算,因而,開始建構一架機器,承擔計算工作。

他在父母的起居室專心建構"計算機"約兩年。1937年,他對外展示了取名為"楚澤1號"(簡稱Z1)的計算機:一台重達數噸的鋼鐵巨怪,光金屬部件就有3萬個,足有一張雙人床大小,一啟動,其聲音震耳欲聾。不過,只要曲軸、平板和鋼管們運作正常,不出現卡殼現象,Z1還真的總能提供正確計算答案。

為讓計算機不易受干擾,楚澤工程師在後來的型號中用電子機械元件代替了機械離合桿。改進型號相繼問世,先是試驗型的Z2,後來便是完全有效的Z3。Z3有一噸重,寬如大壁櫥,鍵盤大若一台電視機。Z3只能儲存64位數或單詞,卻是世上第一台全自動的、可自由編程的數位計算機。Z3根據二進制浮點計算原理工作,今天的現代化個人電腦和麥金塔電腦也運用這一原理計算。

可惜,楚澤工程師在世時未能看到自己的發明在全球的成功。二次大戰期間,他的計算機被炸彈炸毀。不過,今天,在慕尼黑的德意志博物館內可以看到全球首台電腦的模仿件。

除電腦外,咖啡過濾紙、膠帶、mp3以及直流發電機等早已廣泛應用於人類日常生活的這些"寶貝"也原創於德國。說起來,這些發明都有一則饒有趣味的故事呢:

 咖啡過濾紙

1908年,在德累斯頓的一個廚房裡誕生。被杯中咖啡渣惹惱了的家庭婦女本茨(Melitta Bentz)拿來一個鉛罐,在底部鑽滿洞眼,然後,從兒子的練習本上撕下一張擦紙墊上。過不多久,她申請了專利。從此之後,一代又一代咖啡愛好者們便可以在無渣情況下享受飲咖啡的快樂了。

膠帶

1896年問世。當時,作為實業家的特羅珀洛維茨(Oscar Troplowitz)本想開發一種新的創口貼。不過,所發明的創口貼粘力太強,揭下時竟會把皮膚也連帶揭下。於是,該產品起先被用於粘補自行車橡膠帶,以堵漏氣;從1936年起,成為萬用粘貼帶。由女秘書的名字"Elsa Tesmer"簡化而來的"Tesa"膠帶如今幾乎是各類、各種膠帶的同義詞。

mp3格式

1987年問世。這一年,設址埃朗根(Erlangen)的弗勞恩霍費爾(Fraunhofer)集成電路研究所開發出一種新工藝。根據該工藝,音樂數據可以在無質量損失的情況下壓縮到極小狀態。短短數年內,mp3格式使音樂工業發生了革命性的變化。有了這一發明,一台多功能手機可以儲存數百張專輯。

直流發電機

1866年問世。摩擦產電原理雖早為人類所熟知,但是,馮·西門子( Werner von Siemens)在這一年首次將該原理運用於一台機器。從這時起,通過卷起來的金屬絲和一塊磁鐵,不僅能很方便地獲得電能,而且還可以向各地傳輸電流。西門子公司逐漸成為一家世界性企業。今天,西門子已成為電子技術的代名詞。

 

文章來源:德國之聲

掌握關鍵十招,全面啟動AI變革–數位轉型的重要支柱

說到推行AI運用,許多公司的執行規模都太小,試探性質太強。據調查,在90%已經進行一些AI投資的公司中,三年來取得商業效益的不到40%,因為小規模運用的成效有限。那麼,那些大力投入AI運用並取得成功的公司,做對了什麼?

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關於本文藝術作品/卡羅琳.杜塞特(Carolyn Doucette)的數位修改照片,探究自然界中人的存在。

若請某個人舉例,說出有哪些公司將人工智慧(AI)置於業務核心,你可能會得到一張意料之內的科技巨擘名單:字母公司〔Alphabet(Google)〕、Meta〔臉書(Facebook)〕、亞馬遜(Amazon)、微軟(Microsoft)、騰訊、阿里巴巴。但在其他產業的傳統組織中,許多領導人認為,使用AI來推動自身轉型,超出了公司的能力範圍。這項技術相當新穎,十年前還沒有一家公司採用AI,因此所有在這方面已經很成功的公司,都必須完成相同的基本任務:安排人員負責創建AI;收集所需的數據、網羅人才,以及投入經費進行必要的投資;並且盡可能積極地培養本身的能力。

本文觀念精粹

問題 許多公司只是試驗性應用AI,而不是規畫或編列預算,準備全面部署AI。

原因 這通常是因為沒有分配足夠的資源、能力和時間於AI專案。

解決方案 十分積極採用,加上與策略、營運作最佳的整合,最後將帶來最大的業務價值。

說比做容易?是的。許多組織的AI行動方案都規模太小、試驗性質太濃,而且從來沒有走到能夠增添經濟價值的唯一一步,即大規模地部署AI模型。《麻省理工學院史隆管理評論》(MIT Sloan Management Review)和波士頓顧問集團(Boston Consulting Group)於2019年進行的調查發現,有十分之七的公司表示,本身的AI工作所產生的影響微乎其微,或者根本沒有影響。同一項調查顯示,在90%已經進行一些AI投資的公司中,三年來有獲得商業效益的不到40%。這並不令人驚訝:試行計畫或實驗只能產生有限的成效。

過去幾年我們所作的研究,找出了30家公司和政府機構已全力投入AI(這些組織不見得是以精通技術著稱),並從中獲益。其中許多公司在銀行、零售和消費品等產業中競爭。我們研究這些公司的AI發展歷程之後,確認這30個組織採取了十項行動,因而得以成功採用AI。

你的組織若想從AI獲取可觀的價值,就必須徹底重新思考工作環境中的人機互動方式。你應該聚焦的應用,是能改變員工執行工作的方式,也改變顧客與公司互動方式的應用。你應該考慮在每個關鍵職能和營運作業中,有系統地部署AI,以支持新的流程和數據驅動的決策方式。同樣地,應該要讓AI推動新的產品和服務,以及商業模式的發展。換句話說,最終應該要讓AI技術改造你公司業務的每一個層面。

你的組織若想從AI獲取可觀的價值,就必須徹底重新思考工作環境中的人機互動方式。

本文列出的十項要務,每一項都會使你的組織更接近轉型;但若要完全轉型,你必須避免片段零星的修補行動,而應該推行所有這十項要務。文中會提出案例,詳細說明一些組織如何取得成功。你的組織可以選擇以不同的方式處理這些要務,或者以不同的順序來處理。

  1. 知道你想要達成什麼

具有企圖心的公司很清楚知道為何要應用AI。它們當然希望財務表現更亮麗,但若要確認和發展轉型AI,就需要更明確的目標。一些企業開始使用AI技術來改善流程速度、降低營運成本,或者提高行銷能力。不管你運用AI的原因是什麼,我們都建議要先確定一個妥善定義的總目標,並以這個目標作為你採用AI的指導原則。

2014年,德勤(Deloitte)的審計和鑑證實務部門開始發展專有的AI平台Omnia,當時的指導原則是要改善全球的服務品質。要在那個領域創建一項全球性的工具,並不像將數據轉譯成多種語言那麼簡單。各國用以規範數據的法規,包括隱私標準、審計流程和風險管理,都存在重大的差異。

公司審計的一個重要部分,是以易於分析的格式,來收集財務和營運數據。各公司的數據結構不同,因此提取相關的數據並載入審計平台,可能相當耗時費工。Omnia在一家美國客戶公司試營運,但想讓它成為全球性工具的目標,在一開始就產生幾個獨特的挑戰,例如開發一個能在不同客戶和地區運作的單一數據模型。

德勤的開發人員在創建Omnia之前,就將它設想為全球性的工具,因此能夠專注於把來自不同國家、不同公司的資訊標準化;而這是一項艱鉅的任務,在開發過程的後期會更具挑戰。

  1. 與伙伴組成的生態系統合作

建構Omnia需要審計和鑑證實務部門來察看世界各地的新創科技公司,以找到符合德勤需求的解決方案。若沒有那些伙伴,德勤就不得不在內部開發這些技術,而這雖然有可能辦到,成本卻高得多,時程進度也慢得多。公司需要強大的合作伙伴關係,才能在AI方面取得成功。

德勤和加拿大的新創公司Kira Systems合作,後者開發的軟體能從法律文件擷取合約字詞。德勤的審計師以前必須讀完許多合約,用人力執行這項任務,但現在Kira Systems的自然語言處理技術,可以自動辨識和擷取關鍵字詞。另一家伙伴公司Signal AI則建構了一座平台,可分析公開提供的財務數據,以找出客戶業務中的潛在風險因素。德勤的Omnia平台最近新增了「誠信AI」(Trustworthy AI),這個模組是與評估AI模型偏見的話匣子實驗室(Chatterbox Labs)合作開發的。

  1. 擅長分析

大多數成功採用AI的組織在迅速推動AI之前,都會慎重執行分析行動方案。任何形式的機器學習,都可能包括其他不是以分析為基礎的技術,例如自主行動、機器人技術和元宇宙,但核心仍然是分析。正因如此,擅長分析對採用AI非常重要。

但「擅長分析」究竟是什麼意思?在本文探討的情況當中,這是指致力使用數據和分析來制定大多數的決策,而這表示必須改變你和顧客往來的方式、將AI嵌入產品和服務,以及用更為自動化和智慧的方式執行許多任務,甚至執行整個商業流程。企業若要運用AI來改造業務,必須日益擁有獨特或專有的數據,因為如果他們所有的競爭對手都有相同的數據,大家都會得到類似的機器學習模型和類似的成果。

希捷科技(Seagate Technology)是全球最大的磁碟機製造商,旗下各工廠裡有大量的感測器數據,並在過去五年廣泛使用這些數據,來改善製造流程的品質和效率。這項工作的一個重點,是將矽晶圓的目視檢查作業和製造矽晶圓的工具都自動化(矽晶圓用於製造磁碟機的磁頭)。整個晶圓的製造過程中,各種不同的工具組會拍下多張顯微鏡圖像。希捷科技在美國明尼蘇達州的工廠使用這些圖像提供的數據,創建一套自動化系統,讓機器直接尋找和分類晶圓的瑕疵。其他的圖像分類模型會偵測監控工具中的失焦電子顯微鏡,以確定是否確實有瑕疵。這些模型在2017年底首次部署啟用,此後希捷設於美國和北愛爾蘭的晶圓工廠日益廣泛使用這些模型,節省了數百萬美元的檢查人力成本和廢料預防成本。目視檢查的準確率在幾年前是50%,現在超過90%。

數據是機器學習成功的基礎,如果缺乏大量的好數據,模型便無法做出準確的預測。可以說,大多數組織擴大AI系統規模面臨的單一最大障礙,是獲取、清理和整合正確的數據。為新的AI行動方案積極尋找新的數據來源也很重要。本文稍後會談這一點。

  1. 創建模組化、彈性的IT架構

你會需要一種方法,可在企業的各項應用上輕鬆部署數據、分析和自動化。這方面需要的技術基礎設施,要能夠溝通和理解來自公司內外其他資訊科技(IT)環境的數據。傳統數據中心裡的軟體,通常設計為只能與同一數據中心的軟體溝通。把這套軟體與來自那個基礎設施之外的軟體整合起來,可能耗時又昂貴。

彈性的IT架構會使複雜的流程更容易自動化,例如德勤從法律文件擷取關鍵字詞的流程。如果你不能自行開發這種架構(極少中小企業辦得到),可能就必須和其他公司建立伙伴關係,例如與微軟Azure、亞馬遜網路服務(Amazon Web Services,簡稱AWS)或Google Cloud等公司合作。

第一資本(Capital One)幾十年來一直被公認為分析領域的翹楚,運用分析法來了解消費者的支出型態、降低信用風險,並改善顧客服務。(資訊揭露:本文作者之一的湯瑪斯,一直是第一資本的付費論壇演講人。)2011年,第一資本做了一項策略決策,要重塑和現代化本身的公司文化、營運流程和核心技術基礎設施。這項轉型包括:轉向敏捷模式來交付軟體、建立大型工程組織,以及雇用數千人擔任數位職務。這項轉型也推動公司將數據送上雲端。

第一資本和AWS合作建立本身的雲端架構。但在遷移到雲端之前,第一資本的高階主管必須重新設想銀行業的未來。顧客遷移到數位通路,例如銀行的網站和行動應用程式(app),而這些數位通路產生的數據,遠多於面對面互動的數據,這使第一資本有機會更加了解顧客如何與其互動。轉向雲端具有策略意義,部分原因是這會降低數據儲存的成本。根據美國南加州大學馬歇爾商學院(USC’s Marshall School of Business)的數據,1960年儲存10億位元組(GB)數據的成本是200萬美元。1980年代這項成本降到20萬美元,到2000年代初只要7.70美元,而由於雲端儲存的出現,2017年更低到2美分。

第一資本判斷,AWS可以在雲端提供由軟體驅動、可擴大規模、即時可用的數據儲存和運算能力,而且成本遠低於在公司內部儲存數據。AWS也提供創新的新機器學習工具和平台。由第一資本的IT組織為所有這些數據建構和管理基礎設施的解決方案,已不再有意義。相反地,IT組織開始專注於培養軟體和業務能力。今天,第一資本即時分析來自網路和行動交易、自動櫃員機和信用卡交易源源不絕的數據流,以滿足顧客的需求和防止詐騙。到2020年,這家銀行關閉了最後一座數據中心,將所有的應用程式和數據移到AWS雲端。

許多公司的確已經將數據和應用程式移到雲端(或者數據和應用程式原本就起源於雲端)。還沒有這麼做的公司,會更難成為積極的AI採用者。

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  1. AI整合到目前的工作流程中

缺乏彈性的商業流程可能和缺乏彈性的IT架構一樣具有局限性。本文提到的公司不遺餘力地將AI整合到員工和顧客的日常工作流程中。要在你的組織做到這一點,必須確定你的哪些工作流程適合AI的速度和智慧程度,並且盡快開始將AI整合到其中。不要試圖將AI塞進無法從機器的速度和規模獲益的工作流,例如既不包含也不會產生大量數據、沒有一再重複進行,且極少使用的商業流程。

若要進行工作流程整合,需要比第一項任務「知道你想要達成什麼」更具體得多的行動計畫。假設你已經確定要改善顧客服務。但若要將AI整合到目前的顧客服務工作流程中,就必須對這些流程有敏銳的實地了解,而極少最高層主管能有這種知識。然而,生產線員工擁有理想的視角,能夠確定哪些流程可以從AI受益,以及這些流程可以如何具體改善。

美國有些政府機構,便找到一些很適合AI速度和規模的具體任務與工作流程。例如,美國國家航空太空總署(NASA)在應付帳款和應收帳款、IT支出和人力資源方面,啟動試行專案(由於這項人資專案,航太總署86%的人資交易是在沒有人力插手的情況下完成的)。社會安全局(Social Security Administration)在裁定工作上使用AI和機器學習,以處理繁重的案件數量帶來的挑戰,並確保決策的準確性和一致性。在新冠疫情(Covid-19)嚴峻之初,美國退伍軍人事務部(Department of Veterans Affairs)設置AI聊天機器人來回答問題、協助確定確診病例的嚴重程度,並且尋找患者可以入院的地點。國土安全部科學技術局(Department of Homeland Security Science and Technology Directorate)的運輸安全實驗室,正在探索一些方式將AI和機器學習納入運輸安全管理局(TSA)的安檢流程,以改善乘客和行李掃描作業。美國國稅局(Internal Revenue Service)正使用AI測試哪些正式通知的組合,最有可能誘使欠稅的納稅人寄出繳稅支票。

  1. 在整個組織中建立解決方案

你的組織已經在內部測試和精通特定工作流程的AI之後,就應該要更積極地在整個組織的各單位裡部署AI。你的目標不應該是為一個流程設計一套演算法模型,而應該是要找到一種統一的方法,可以在整個公司裡複製使用。

克里夫蘭醫學中心(Cleveland Clinic)的企業分析與資訊管理執行總監克里斯.杜諾文(Chris Donovan)表示,這所醫學中心「AI隨處可見」。他的團隊致力推動由員工主導的AI開發和部署工作,也提供由高階主管領導的治理方法。到目前為止,這項工作一直由植根於企業分析、IT和道德部門的跨整體組織實務社群所推動。

與開始積極推動AI轉型的大多數組織一樣,克里夫蘭醫學中心面臨數據和分析方面的巨大挑戰。杜諾文表示,醫院擁有的數據遠比其他產業的組織要少,而且比較不可能是清理過且結構良好的數據。他表示,克里夫蘭醫學中心的數據有品質上的問題、以不理想的方式擷取、輸入方式不同,而且在整個機構裡有不同的定義。即使是血壓等常見的指標,也可以在患者站立、坐著或仰臥時測量(這樣通常會有不同的測量結果),並以各種不同方式記錄。必須了解每種實務做法的數據結構,才能正確解讀血壓的數據。杜諾文的團隊並沒有將每個數據集的數據準備工作,留給醫學中心內部的每個醫療單位去做,而是讓它成為每個AI專案的一部分,並且努力提供有用的數據集給所有的AI專案。

克里夫蘭醫學中心也使用AI來評估人口健康領域的風險。它已在這個領域建立一個預測模型,以協助設定使用稀有資源的優先順序,為最需要的患者提供醫療服務。目前,該中心主要是根據預測風險分數,來決定誰能接到電話通知去看醫生。例如,難以控制病情的糖尿病患者,會獲得高風險分數。這所醫學中心建立另一個模型,來找出有某種疾病罹患風險,但沒有病史或病徵的患者。這個模型用於主動安排患者接受預防性照護。克里夫蘭醫學中心也致力找出生活或工作條件有問題,導致健康受到影響的患者;他們除了需要醫生,也可能需要社會工作者的協助或一張公車票去看醫生。

  1. 創建AI治理和領導結構

安排某個人負責決定如何在整個組織部署AI,會使轉型更為容易。最優秀的領導人知道,整體而言AI能做什麼、能為他們的公司做什麼,以及可能會對策略、商業模式、流程和人員有什麼含意。但領導人面臨的最大挑戰,是建立一種文化,強調依據數據做成決策和採取行動,以及引導員工對AI改善業務的潛力充滿熱忱。若缺少這種文化,即使組織中零星散布著一些AI擁護者,他們也無法取得建構出色應用所需的資源,無法聘雇到優秀的人才。而且即使建構了AI應用,企業也無法有效地運用。

領導人面臨的最大挑戰,是建立一種文化,強調依據數據做成決策和採取行動,以及對AI改造業務的潛力充滿熱忱。

什麼樣的領導人可以培養正確的文化?首先,由熟悉IT的執行長或其他長字輩主管來領導AI行動方案,會有幫助。雖然沒有技術背景的人也可以在你的公司領導AI工作,但那個人必須很快地學習很多東西。其次,領導人多管齊下開展工作很重要。他或她選擇加入的具體計畫會因組織而異,但資深高階主管的參與特別重要,有助於表達出對技術的興趣、建立由數據驅動決策的文化、促進整個企業的創新,以及激勵員工採用新技能等等。第三,領導人掌握財務資源的權力。探索、開發和部署AI的費用很高。領導人必須投資或說服其他人投資足夠的經費,讓所有的層級都能採用。

有一個專門負責AI的領導人當然有幫助,但終究來說,對這項工作的投入必須深入到組織之中。如果上層、中層主管,甚至第一線經理人只是口頭支持要用AI來轉型,事情的進展就會相當緩慢,組織很可能會故態復萌。我們曾看到一些高度投入的領導人,以多項行動方案建立起聚焦於AI的公司。可是他們的接班人不相信這種做法,因此不再那麼關注AI。

  1. 發展卓越中心並配置適當人員

大多數AI和分析主管仍然得花很多時間,向其他經理人宣導這種技術的價值和目的。所有事業單位的決策者都應該確保AI專案獲得足夠的經費和時間,也應該在自己的工作上實施AI。重要的是,要教育那個群體了解AI如何運作、何時適用,以及大幅投入AI要做些什麼。對絕大多數公司來說,這種技能提升和再培訓工作仍然處於早期階段,而且不是每位員工都需要接受AI的培訓。但有些公司顯然這麼做了,而且可能做得愈多愈好。本文提到的每家公司都曉得,經營要成功,就需要AI、數據工程和數據科學等方面大量的人才與培訓。

所有事業單位的決策者都應該確保AI專案獲得足夠的經費和時間,也應該在自己的工作上實施AI。

2009年,星展銀行(DBS Bank)聘用高博德(Piyush Gupta)擔任執行長時,是新加坡顧客服務評等最低的銀行。高博德大力投資於AI實驗,在過去幾年內,每年投入約3億美元,並給予事業單位和職能部門一些彈性去聘雇數據科學家,觀察他們能夠達成什麼。這家銀行的人資主管沒有技術背景,卻設立一個小型的工作小組,以確認和試運行各種AI應用,包括AI招募系統Jobs Intelligence Maestro(JIM),這套模型用於預測人員的流失,並協助該銀行招募條件最符合的員工。今天在星展銀行工作的1,000名數據科學家和數據工程師中,有許多人是透過這套JIM系統聘雇的。

高博德表示,星展銀行現在的工程師人數是銀行業務人員的兩倍。那些工程師投入區塊鏈和資產支持代幣等新興技術,以及各種AI專案。而且這家銀行的文化已大幅改善。從2018到2021年的四年間,《歐洲貨幣》(Euromoney)雜誌年年評選星展銀行為全球最佳銀行,而且它的資本狀況和信用評等目前在亞太地區名列前茅。2019年,《哈佛商業評論》評選全球表現最佳執行長的排行榜上,高博德位列第89名。

  1. 持續投資

選擇積極採用AI,並不是領導人輕易做出的決定。這項行動將在未來數十年對公司造成很大的影響,大型企業最後可能需要投入數億或數十億美元。我們研究的每一家成功採用AI的公司都告訴我們,這是在整個企業層級中致力大幅採用AI所需的成本。組織起初可能會覺得,像這樣大規模投注資源相當嚇人。但我們調查的AI驅動公司,在看到自身從早期的專案獲得的效益之後,發現投注經費在AI導向的數據、技術和人員上要容易得多。

例如,CCC智慧解決方案(CCC Intelligent Solutions)已經每年支出超過1億美元在AI和數據上,並且預期會繼續這麼做。(資訊揭露:湯瑪斯一直是CCC的付費論壇演講人。)這家公司成立於1980年,原名是認證抵押公司(Certified Collateral Corporation),經營的業務是提供汽車估價資訊給保險公司。

如果你曾發生車禍,需要大修,可能那時曾受益於CCC的數據、生態系統,以及以AI為基礎的決策。四十多年來,CCC已經演變發展為收集和管理愈來愈多的數據、和汽車保險業的各方建立愈來愈多的關係,並且根據數據、分析,最後則是根據AI,做出愈來愈多的決策。在過去的23年裡,這家公司一直由曾任技術長的吉塞希.拉瑪默西(Githesh Ramamurthy)領導。CCC成長穩健,年營收接近7億美元。

CCC的機器學習模型是根據以下資料建立的:價值超過一兆美元的歷史索賠資料、數十億張歷史圖像,以及汽車零組件、維修廠、碰撞損壞和法規等其他數據。它也透過車載遠程通訊技術和感測器,收集了超過500億英里的歷史數據。它提供數據給一個廣泛的生態系統,其中包括約300家保險公司、26,000家維修廠、3,500家零組件供應商,以及所有的主要汽車原廠設備製造商,而且它提供的決策也愈來愈多。CCC的目標是連接這些各式各樣的組織,形成一個密接無縫的生態系統,以快速處理索賠申請。所有這些交易目前都在雲端上處理,CCC是在2003年把各種系統移到雲端。它們連接3萬家公司和50萬名個人用戶,處理價值達1,000億美元的商業交易。可以想像,已經花了不少錢和時間才能做到這個程度。

  1. 時時尋求新的數據來源

對大公司來說,收集數據通常不成問題,但AI策略在很大的程度上是由可以收集到的任何數據所驅動的。能有更多的數據,不錯。能有更準確的數據,很棒。可以立即用於AI模型的更準確、結構化數據,很理想。德勤的AI發展歷程裡最具挑戰性的部分,可能就是整合來自客戶的系統裡的數據。第一資本一直擁有強大的數據,但需要設法在彈性的IT架構中儲存和使用那些數據。CCC用自身的第一個商業模式來累積數據,因此為轉向以AI為基礎的模式做好準備。但是當CCC學會使用五年前還不存在的大量數據庫時,才鞏固了從數據導向業務過渡成為AI導向業務的過程。

談到數據時,不要以為數據只是文字和數字。對CCC來說,車輛的圖像是可以應用於幾個關鍵流程的數據。CCC歷年來累積了數十億張圖像,但那些是由車輛損壞現場的保險理賠理算師或維修廠商拍攝的照片。這些照片需要配備特殊顯示卡的專業相機來儲存和發送。

2012年左右,CCC的高階主管注意到業餘相機的性能正在迅速改良,並且被納入智慧型手機之中。他們設想的未來是:受損車輛的車主可以自行拍照,並從手機直接發送照片,來估計保險理賠金額。高階主管預期,在不需要專業攝影師和相機的情況下,這個流程會更快,而且更具成本效益。他們找來頂尖大學的幾位教授探討這種能力。在此同時,CCC的高階主管開始研究一種新的AI圖像分析方法,稱為深度學習神經網路,只要有足夠的訓練數據,有時候這種方法的成效可與人力分析相當,甚至更高。

CCC網羅了一群才華洋溢的數據科學家,他們學會如何將照片對應到各種車輛的結構上,以及註釋或標記照片以供訓練之用。到2021年的年中,這套系統已經準備好可以部署,美國聯合服務汽車協會(USAA)成為它的首批顧客之一。更多的數據、更好的模型、更多的業務和更多的數據所形成的良性循環,使得CCC的智慧型手機圖像應用功能強大。新的數據會繼續流進該公司,用於改善估算預測和其他的功能。這有助於CCC的客戶做出更好的決策,很可能因此為CCC帶來更多的業務和數據。

全力投入

我們相信,最積極採用AI、AI與策略和營運整合得最好、執行最佳的公司,將獲得最大的商業價值。了解居於領先地位的採用者正在做什麼事,可協助其他公司嘗試評估運用AI技術推動事業轉型的潛力。你的組織可以採取本文所述的十項行動,朝相同方向邁進。

我們也相信,策略性地大規模應用AI,攸關未來幾乎每一家企業的經營成敗。數據正在快速增加,這情況不會改變。AI是大規模理解數據,並確保在整個組織做出明智決策的方法。這一點也不會改變。AI將繼續存在。積極應用AI的公司,未來數十年將稱霸本身所屬的產業。

文章來源:哈佛商業評論 2023/1月號

晶華的危機經營轉型:喊了5年的數位轉型一個月就做出來

 

「人的腦與心,距離只有30公分,我卻花了30年走,」晶華董事長潘思亮在商周書房分享。他甚至指著自己的脖子說,「我現在還可能只走到這裡。」

這段話太震撼,他語畢,全場靜默。

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從腦到心,他的這條領導修煉之路,轉折點在2020年的疫情。「那是我第一次學著用『心』去做決策,」當時全世界的飯店業幾乎被摧毀,所有經營者都為自己的生存而戰,不是減薪、裁員,就是關門。

如果是以前那個來自華爾街的財務高手潘思亮,他的理性腦再怎麼算,都會算出自保的解法。

但他想起10年前與父親的一段對話。那是父親最後一次參加晶華春酒,父親說,身後要把白手起家的一生打拚所得,全部捐獻出去,潘思亮不解,「如果是我,我真做不到。」

父親說,「我人老了,只能開支票、捐錢,但你能透過經營(晶華),去影響與幫助別人,比我開支票更有意義。」

「當時,我聽不懂,」但在疫情的十字路口,這段對話成了他的指北針,「如果在員工最困難的時候,我們把這些人推開,那我們過去說的價值又算什麼?」

當下,他關掉用了一輩子的發達的腦,而跟隨了自己的心,做出不裁員的決定。

「我把自己推向懸崖,一不小心,就粉身碎骨。」一個在財務上的危險決策,卻彰顯了企業的初心,也成了逆境重生的那把金鑰匙。

員工們看到老闆的真心,每個人都拚了!

大家把一天當一個星期用,原本一年8個專案變成80個專案,喊了5年的數位轉型一個月就做出來,洗衣房阿姨斜槓網紅,第一個外送車隊、得來速車道都開了出來。

真心,轉動了這家飯店;初心,讓人人知道為何而戰,齊心的力量超乎想像,晶華成了疫情下全球唯一獲利的飯店,還發出羨煞同業的兩個月年終獎金,整個飯店脫胎換骨,「我就像開了一家新飯店。」

晶華在台灣締造的世界奇蹟,來自心的力量。他體悟了父親的智慧:「只有把自己奉獻出去,才是真正的給予。」

原來,經營的本質是成就別人,不是滿足自己;經營不應該是錦上添花,而是在最困難的時候幫助需要的人,而這打造了一個正向能量循環系統,生生不息。

潘思亮有感而發的說,一群人齊心打拚,可以創立一家企業;企業要做大,必須建立典章制度,就像手機裡各式各樣的App;但企業要活得長久,卻得靠手機裡看不見的作業系統(OS),而那就是企業文化。

從腦到心,從有形到無形,從計算到給予,潘思亮這條30年的經營之路發人深省。

文章來源:商周書房

從UX體驗設計創新,要讓科技來適應人,而不是人去適應科技

 

隨著電動車時代到來,汽車正在變得越來越智慧,而「軟體定義汽車」代表軟體可對駕駛服務體驗有更多創新。國際領導車廠品牌 Volvo 看見這股未來趨勢,早已積極地思考未來的智慧車從軟體、使用者體驗、安全性能以及開展移動生態圈的商業可能性。

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最核心的車載軟體系統該用哪一家,就成為車廠與科技公司可以攜手協力創造的新場域。Volvo 大膽地攜手科技巨頭 Google,成為全球首間採用 Google 車用軟體 OS Android Automotive 的國際車廠,作為融合數位科技與實際駕駛的品牌新嘗試。

新型態的電動智慧車需要從電控系統、聯網、智慧輔助駕駛系統等多方面融合,但電動車不只是一台裝有四個輪子的智慧電腦,UX 使用者體驗成為平衡行車安全性與軟體應用的最核心關鍵。

UX 設計再進化,打造移動使用者生態圈

Volvo 用戶體驗設計經理 Anna Arasa 過去十年都專注於車內車載資訊系統的 UX 體驗與安全設計,並且也和 Google 團隊持續合作導入 Android Automative 系統至 Volvo 車款。

Volvo 1927 年品牌創立,就以人為產品設計的最終核心。例如現代的三點式安全帶就是在 1959 年由 Volvo 專利發明,並無償開放專利給全世界的車廠使用,其目的就是為了駕駛安全。自此,可以看見 Volvo 發展的每一步、設計的每款車型與功能,其背後的考量最終核心都是為了增進客戶的體驗與行車安全。同樣秉持著以人為本的產品設計核心,Volvo 開始積極地思辨未來車上的駕駛軟體該有什麼樣的特色。

Anna 指出,這次和 Google 的合作也是秉持以用戶為核心的考量,「為了要讓科技適應人的駕駛行為,而不是讓用戶去適應新科技,Volvo 決定成為第一個與 Google 合作的車廠,來創建一個移動使用者生態圈。」

Anna 分享,消費者早已高度依賴以手機為通訊、娛樂與生活服務的中心,但是進到了車子裡面,卻沒有一個可以連結消費者日常生活使用習慣的系統。過往車廠傾向研發自己的車用 OS 系統,雖說功能齊全,但介面各家都有不同的風格,代表車主只要一進到車內,就必須拋棄習以為常的手機與 app 應用程式,去習慣一個全新的地圖導航或是車載娛樂媒體。這樣的 UX 設計是不直觀的,甚至也因為使用不便利可能造成更大的駕駛體驗斷層。

導入 Android Automative 系統的 3 大必要性

Volvo 觀察到導入 Android Automative 系統的三大必要性。一是用戶越來越注重在車內空間的體驗時光,Anna 分享她的團隊觀察到越來越多的用戶即使在不開車的時候,待在車內的時間也變長。他們可能在使用車內的螢幕觀看影音媒體,或是待在車內使用手機。

從駕駛安全層面來說,Volvo 也觀察到不直觀的車載資訊媒體,會讓駕駛在行車時需要分散注意力,與操作更多步驟才能達成他想要的功能,進而降低行車安全。Anna 也觀察過往許多用戶的解決之道就是把手機「投影」到車用螢幕上,做一個暫時的解決之道以獲得他們所需的影音媒體或是資訊服務體驗,「但是這樣用戶還要擔心手機沒電,Volvo 認為駕駛不應該需要擔心這些問題」。

從一個全觀的角度思考使用者體驗,對於現在的車廠來講無比重要,「因為車主想要有更多的科技在他們的車子裡,科技已經是他們日常生活的一部分了」。而從車主在車外到行駛,再到下車後有非常多的接觸點( touchpoint)都是 Volvo 在思考可以如何增進互動與優化體驗之處。

車內使用者體驗革新!打造從手機到電動車的一致性體驗

然而,對於 Volvo 來說,要自己開發全套圖資、媒體影音系統以及所有用戶可能需要的 app,還要讓用戶可以有從手機到電動車一致性的體驗是很具有挑戰性的。綜合以上原因,更加讓 Volvo 篤定地確認需要從車內的使用者體驗開始革新,思考向外尋求協作的可能性,而不是走一般車廠一條龍閉門研發的模式。

「我們希望讓用戶使用的是專門做給『行車』使用的車載軟體系統。」Anna 表示。Google 從 2017 年釋出的 Android Automotive 系統在很多方面都可說是 Volvo 完美搭檔。

以 Android 為基礎架構的 Android Automative 是專門做給車的 OS 系統。開發者可以透過這套系統發布 app;用戶也可以直接透過車上螢幕,使用 Google Play 商店,下載 Spotify、YouTube 等常用的媒體使用。

甚至可以透過 Google Assistant 語音助理打電話、傳送訊息、調整車內空調溫度,享受不用手即可完成操作的流暢感,也可在開車到家前就透過語音助理設定好家中智慧家居的開關。

車主也可以依據自己的需求,透過 Android Automotive 去客製化設定自己想要的行車體驗。甚至,這個 OS 系統日後可以透過 Over the Air (OTA)雲端方式更新必備資料。

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圖說:以 Android 為基礎架構的 Android Automative 是專門做給車的 OS 系統。開發者可以透過這套系統發布 app;用戶也可以直接透過車上螢幕,使用 Google Play 商店,下載 Spotify、YouTube 等媒體使用。

GoogleVolvo 強強聯手,打造無縫銜接駕駛體驗

Google、Volvo 的結合最大優勢來自於帶給車主的無縫銜接體驗。Anna 舉例,電動車在長途行駛必定得思考電池電量問題,尤其電池電量還會因為路況、溫度等多種因素而有所影響。

Volvo 做到的就是結合電動車電池與駕駛狀態,協助車主評估該在哪個地點充電還有充幾分鐘。這背後就必須要結合 Volvo 系統與 Google Maps 圖資,才能做出這樣客製化的建議。

還有在車內資訊顯示螢幕上,Anna 與團隊也花了很多時間在思考車內資訊顯示如何便利且安全。因此 Volvo 在螢幕頂端加上一個聯絡欄位(contact bar)就包含了車主最常使用的功能,盡可能讓車主在行進過程中不需要多次觸控螢幕,以提升行車安全性。

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圖說:結合車內系統與 Google Maps 圖資,便能掌握電動車電池與駕駛狀態,協助車主評估該在哪個地點充電,打造無縫的使用者體驗。

兩大不同產業的巨頭聯手,創造出世界上第一個車用 OS 系統。這樣的創舉來自於兩個團隊 4 年以來的跨國協作。Google 雖說擅長軟體與行動的使用者體驗,但是對於車用設計的眉角也需要和 Volvo 密切協作,雙方才可能譜出一首創新交響曲。

Anna 認為兩地團隊的協作激發出的火花是非常有機與創新的,也幫助 Volvo 從不同角度更加了解使用者行為。

目前這套 Android Automotive 系統已經導入 Volvo 全車系,而 Anna 認為這只是初階段的成功,往後還需要仰賴開發者與用戶貢獻更多不同的車用 app 情境與開發,讓 Volvo 與 Google 的移動生態系得以發揚。

當數位世界已經開始渲染到車內,Volvo 始終秉持著「以人為核心」的科技駕駛流暢體驗,為未來智慧車的競爭戰場打開了新篇章。

文章來源:TechOrange

「iPhone將會慘敗!」蘋果曾不被看好,賈伯斯如何讓團隊相信能成功

領導者有願景不夠,願景很清晰明確也還不夠,願景要能收效,必須要有強大的力道,才能讓別人放下自滿的態度,轉而有幹勁去採取行動。除非你的願景能點燃心靈、心智、熱情與創意,否則就無法吸引人才,也得不到團隊的認同;這些是你達成目標的必備元素。如果願景不夠動人,他人也不會認同你的願景,而且你還會失去本來在世界舞台上可能會有的影響力和貢獻。願景無法激勵人心,最終必將失去人心。20221220-1

你的願景能鼓舞別人嗎?如果具備以下 4 項特質,就保證做得到。首先,願景要聚焦在「不是什麼」,而非「是什麼」。第二,願景是躍進式的,不是累加式的。第三,願景有風險,但不愚魯。第四,願景要著重於「未來是什麼模樣」,而非「如何到達未來」。

願景是一幅能激勵人心、清楚明白、務實且具吸引力的組織未來藍圖,而這個未來優於現在。

如果你的明日願景和今天差不多,那麼,以定義的 4 個標準來檢驗,根本無法滿足任何一項。你必須確保願景能超越今天、敦促大家採取行動邁向明天。現在讓我們更深入探究每一項特質。

願景是躍進型,而非累加型

當你的行動從一小步、一小步的累加型,變成實現躍進型的先驅大構想,你會知道你的願景將能激勵人心。2007 年 1 月 9 日,賈伯斯發表第一部沒有鍵盤也沒有觸控筆的手機,大步跳進未來。這裡講的不是發明更好用的鍵盤,他的成品代表的是一種全新的科技。他說:「iPhone 是革命性的神奇產品,基本上,比起任何其他手機領先 5 年。」他說對了。

累加式的願景是推出比較好用的實體鍵盤,動作更流暢、按鍵大小更理想,諸如此類。但賈伯斯體認到智慧型手機在使用上有一大限制,那便是大型、固定的機械按鍵組會占據空間,有礙裝置的應用。想像一下,你在只有目前的一半或更小的螢幕上使用應用程式,那會如何?賈伯斯判定必須消除鍵盤,他做了一項躍進式創舉,以需要時才出現、不需要時就消失的虛擬鍵盤取代實體鍵盤,把空間挪出來給更大、更好的螢幕。

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賈伯斯預料到諾基亞(Nokia)和黑莓機的用戶群(以及這些領域的領導者)會出言批評,他說:「我們天生就擁有終極的點指裝置,那就是我們的手指,iPhone 善用這點,打造出自滑鼠問世以來最創新的使用者介面。」即便如此,質疑的聲浪很快就出現。微軟前執行長史蒂夫.巴爾默(Steve Ballmer)就說:「這無法打動商務人士,因為沒有鍵盤!」我很確定他很後悔這麼說。

《個人電腦世界》(PCWorld)雜誌的反應同樣存疑:「我們還不確定軟體鍵盤和預測輸入文字好不好,這些系統相當不錯,但用實體鍵盤輸入完整文字仍然比較容易,對於需要編纂大量電子郵件的人來說,iPhone 可能不是最佳選擇。」

馬賽克(Mosaic)網頁瀏覽器的共同創作人、網景(Netscape)共同創辦人,同時也是黑莓機的死忠分子,億萬富翁馬可.安德里森(Marc Andreessen)對此也大表懷疑。他與賈伯斯共進午餐時,問道:「天啊,史帝夫,你沒想過沒有實體鍵盤會是一大問題嗎?大家可以接受直接在螢幕上打字嗎?」史帝夫說:「人們會習慣的。」

其他人則直截了當預測 iPhone 將會失敗,包括這樣的標題:「我們預言 iPhone 將會慘敗。」有些針對產品發表評鑑的人主張:「虛擬鍵盤用來輸入電子郵件和簡訊的好用程度,就像轉盤式電話一樣。」這些批評者錯了。蘋果的躍進式願景大大啟發了用戶,很多人深受吸引,2016 年 7 月時,蘋果慶祝賣出第 10 億支手機。以前認為實體鍵盤非常重要的人,現在都已經習慣大螢幕帶來的好處。

重點在於「不是什麼」,而非「是什麼」

1897 年戈特立.戴姆勒(Gottlieb Daimler)打造出第一輛以汽油為動力的計程車,同一年,費德瑞克.葛雷納(Friedrich Greiner)在德國斯圖加特(Stuttgart)成立了第一家以機動車組成車隊的計程車公司。把時間往後快轉約 100 年,2006 年時,紐約市有 2.4 億以上的人搭計程車。顯然,計程車業並非新點子。這是我所謂的「是什麼」。

接棒的人是加勒特.坎普(Garrett Camp)和崔維斯.卡拉尼克(Travis Kalanick)。他們把重點放在「不是什麼」,簡單來說,他們的計程車公司沒有車隊,也不聘用司機,他們創辦了 Uber。事情是這樣的,坎普和卡拉尼克在巴黎招不到計程車,返回美國之後,坎普有空時就東想西想,想出一個以應用程式為基礎的共乘服務構想。大約一年後,坎普向卡拉尼克推銷他的初始想法。以下是我想像中他們的對話。

「嘿,崔維斯,還記得那天晚上我們在巴黎招不到計程車的事嗎?」

「哪裡忘得了?我們差點凍死!」

「對啊。我有一個很瘋狂的點子,」坎普說,「如果我們想出一個辦法,把招計程車的流程變得更簡單,那會怎麼樣?也許我們可以用一套應用程式,把顧客和車子直接連結在一起。」

卡拉尼克補充道:「這能讓大家按幾個鍵就招到計程車,但是,」他又說,「這代表我們需要籌資買很多車嗎?」

「其實我們不用擁有任何計程車……」

卡拉尼克打斷他:「你說真的?接下來你要說我們不用請司機了吧?」

「說得好。我們也不用聘請領薪水的司機。」

這幅願景大大扭轉了既有的計程車業務模式。司機變成自雇者,之前沒開過計程車的人也可以?聽來很荒謬。司機使用數位地圖接客戶,並規劃抵達目的地的最快路徑?這真是聽都沒聽過的事。前所未聞的構想,還包括車費、付款與收據都可以透過他們設計的應用程式處理。他們講的是要建構一幅看來根本做不到的願景。

如今, Uber 已經成為全球規模最大的陸上運輸公司,而且他們沒有自有車輛。他們的創新願景如今看來也沒這麼瘋狂,對吧?就像作家鄧肯.華茲(Duncan Watts)說的,這是因為一旦你知道答案,一切就變得顯而易見;後見之明都可以看得很清楚。坎普和卡拉尼克本來可以走一條比較安全、保守的路,在現有的計程車生態體系裡結盟,或者,他們也可以連一步都別跨出去,任憑一大堆的戰術性障礙和「要怎麼做」的後勤問題,澆熄他們憑空想出來的點子。

但他們反其道而行,邁開腳步跨入未來,預見脫離現有計程車、禮車與接駁服務最佳實務操作以外的可能性。短短 10 年, Uber 從看來荒謬無稽的未來願景一飛衝天,壯大成一家約有 1 億名用戶的全球性公司。

他們的願景激勵了千百萬顧客,這些人發現,這種新交通方式簡單到讓人難以抗拒。這幅願景也激勵了一群司機(包括想要兼差賺錢以改善經濟狀況的人),他們原先沒有別的方法可以踏入開計程車這一行。我在想,如果 Uber 提出的是四平八穩的未來願景,或者他們聚焦在「是什麼」、而非「不是什麼」,那今天又會是什麼光景?

願景有風險,但不魯莽

宏大到讓你覺得不安的願景,與單純只有愚魯可言的願景之間有差別,但你要如何分辨?以下有幾個可用來驗證的問題。你很可能失敗嗎?如果是,那就是愚魯,而不是風險。你的團隊信服嗎?重要的利害關係人在這方面都有向心力嗎?若沒有,那就是愚魯,而不是風險。風險會危及你的使命嗎?如果是,除非你的使命本來就已經岌岌可危,而全新的願景是你的生存計畫,除此之外,就是愚魯,而不是風險。

很多企業投下愚魯的賭注並活了下來,甚至還興旺得很,但這是一種倖存者偏誤(survivor bias),不代表你就應該跟著走相同的路。想一想那些做出愚魯賭注、失去一切,如今早已不存在的企業,能讓你有所警惕。偉大且能激勵人心的事物總會有點風險,但不應愚魯。

重點是「未來是什麼」,而非「如何到達未來」

願景的重點在於未來是什麼模樣,而不是你計畫如何到達未來。

願景和策略都很重要,但有先後之別,願景(是什麼)永遠都在策略(如何做)之前。沒有目的地,就不用去談哪一條路徑能抵達終點。如果你有了清晰的願景,終究能找到正確的策略,抵達你想要去的終點。少了願景,任何策略都救不了你。

把焦點放在能鼓舞人心的「是什麼」上面,大家就會找到自己「要去做的理由」。先把重點放在「如何做」的問題在於,我們就此不再相信更好的明天,我們再也看不出如何才能有更多成就。我們又把願景扳了回來,變得「很實際」。由於人常常會實現自我應驗預言(請見問題三),實現這種願景不過就是實現很低的期望;我們的成長遠低於可能的程度,我們做到的遠少於能做到的地步,我們體驗到的遠遠不及應有的部分。

我不走這條路,反之,我發展出一幅我認為非常動人的願景。我知道,如果連自己都沒有因為願景而感到興奮,就無法讓其他人展臂擁抱。我要讓自己看得到理想的未來,不去執著於如何才能辦到。思考「如何做」永遠會壓抑「是什麼」,這表示,你永遠也做不到真正想做的事。

文章來源:《讓部屬甘心跟著你》

你的銷售神隊友是人工智慧AI

 

今日的銷售人員績效表現每況愈下,根據調查,能夠達成個人年度目標的比率已經降低到57%。部分關鍵在於買方採購人員正以更靈活的方式掌握資訊,導致銷售人員很難搶得先機。AI工具可以扮演絕佳的輔助角色,問題是:該怎麼運用?

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插畫/諾瑞亞.瑪德里(Núria Madrid)

雖然有愈來愈多公司把精細複雜的科技應用於銷售流程,研究卻顯示,大部分公司都沒能有效運用這些科技(有些公司甚至完全沒有使用)。就連數位能力精熟的銷售組織已經建置數十年的顧客關係管理系統(customer-relationship- management system,CRM),也沒受到充分善用。銷售精技(Sales Mastery)顧問公司2022年針對332位銷售經理的「銷售績效計分卡」調查顯示,15%的回覆者表示,他們公司沒有積極使用CRM,而有42%的回覆者說,他們只用這個系統來儲存有關現有顧客和潛在顧客的資訊。

難怪銷售人員的處境困難。根據銷售長見解公司(CSO Insights)針對將近一千位銷售領導人的全球調查,達成個人年度業績目標的銷售人員所占比率,從2012年的63%降到2019年的57%。那些領導人被要求評估自己團隊在16項不同銷售活動上的績效表現時表示,他們的團隊在其中15項工作上的成效不如五年前。而根據我們訪談的銷售高階主管的說法,銷售人員近來的績效已進一步大幅降低。

根據全球調查結果,達成個人年度業績目標的銷售人員所占比率,從2012年的63%降到2019年的57%。

部分問題在於,採購流程的演變速度比銷售流程更快。採購人員擁有的資訊比過去更豐富,因為能取得各式各樣的網路資源,有助於他們在與銷售人員會面之前,就先評估產品。另一項因素或許是,銷售代表花太多時間從事與銷售沒有直接相關的事情。銷售精技公司2022年的調查發現,銷售人員平均花32%的時間進行銷售,而其餘68%的時間都用於無法產生營收的活動。

本文觀念精粹

問題 雖然今日的AI銷售工具擁有強大而精細複雜的能力,公司卻未能有效運用這些工具,有些公司甚至還沒有開始使用。

原因 採購流程的變動迅速,而企業沒有趕上這些變化。採購人員擁有比過去更多的資訊,可以取得多種線上資源,協助他們做決策。

解決辦法 公司可以運用銷售成功矩陣(Sales Success Matrix)判斷如何改善他們對銷售科技的運用,並決定哪些種類的AI工具或許最能符合他們的需求。

本文的兩位作者(崔勒與迪奇)研究銷售組織的流程和關係超過二十年。第三位作者(夏彼若)自1970年代以來,一直都開課講授這個主題。第四位作者(葛羅伊斯堡)多年來都在研究人工智慧(AI)和數據分析對組織的意涵。我們共同發表過針對這些主題的數十篇文章和論文。2021年,我們也針對超過500家銷售組織進行調查,以評估AI在提升銷售績效上扮演的角色。我們在研究和顧問工作中觀察到一種良性循環:應用於流程的AI工具愈多,所產生的數據也愈多。數據愈優良,演算法就愈優良。更優良的演算法,會帶來更好的服務和成果。這些會回過頭來增加AI工具的運用,持續推動這個循環。因此我們相信,組織愈快實施AI解決方案,而且AI解決方案的應用愈廣泛,這些解決方案的成效就愈好。成功會呈指數成長。而不採用AI工具的競爭風險也在增加。

可惜對銷售領導人來說,要實施以AI為基礎的銷售流程,並非像下載新軟體那麼簡單。

在本文中,我們會檢視目前已有哪些做法可運用AI來促進銷售,並說明如何運用AI來做更多的事。我們會詳細說明,已成功採用AI的銷售領導人如何優化AI的績效。我們也會提供自我評量工具給銷售領導人,可用以協助他們啟動或改善AI銷售歷程。

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提高顧客參與

首先我們來檢視一個案例,看看AI在銷售領域的應用如何帶來重大轉變。這個案例,是電腦安全解決方案領導廠商麥克菲企業(McAfee Enterprise,後來被併入Trellix)在2021年5月告訴我們的。這家公司內部開發平台上的AI,會分析自家顧客所有系統裡的數十億個感測器,以找出安全威脅,並排定這些威脅的輕重緩急順序。這個平台預測每一項威脅的潛在影響、警示顧客,然後提出修正行動。AI除了提升安全團隊的效能,對於銷售組織也是有價值的工具。曾任該公司全球銷售策略與營運副總裁的琵拉.申克(Pilar Schenk)表示,麥克菲的銷售專業人員運用那套AI,來了解非顧客及尚未使用那個平台的現有顧客面臨的潛在風險。那套AI彙總了感測器的數據,提供銷售人員具體的建議,顯示他們應該主動聯絡自己責任區裡的哪些公司,以及原因何在。接下來,銷售人員遵照公司銷售組織的「高速銷售」平台(High Velocity Sales,HVS)上的教戰守策行事;守策內容說明他們應該如何與潛在顧客互動,也會提供他們接洽顧客時需要的輔助素材。

這套方法改變了銷售人員和買方的互動。銷售人員不必要求潛在顧客分享自家系統裡的資訊,而是主動說明AI分析為那些公司找出來的風險,並提供如何因應這些風險的建議。麥克菲在2020年1月把感測器生成的見解納入HVS之後,一直在追蹤運用這項數據的銷售人員的績效,結果發現,他們開啟與潛在顧客對話的能力提升了十倍。初期對話轉化為銷售機會的數量也增加三倍。此外,他們的續約率增加了5%。他們的主管也受惠:在使用HVS平台之前,這些主管花9%到10%的時間指導他們團隊的成員。但是這個平台現在可以持續分析他們手下銷售人員的活動,指出哪些人在哪種類型的機會上,需要哪種類型的協助,因此主管不再需要投入許多時間設法釐清這些事情,而他們花在指導的時間也躍升到大約30%。

銷售人員不必要求潛在顧客分享自家系統裡的資訊,而是主動說明AI分析為那些公司找出來的風險。

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銷售成功矩陣

為了協助公司判定自身已準備好可實施哪些類型的AI,我們開發了一項工具,稱為「銷售成功矩陣」(Sales Success Matrix)。這個矩陣有兩個軸:關係層級與流程層級。銷售組織可以在這上面找到自己的位置,用以指引它們找出目前最能提振銷售的AI工具類型,並指出它們接下來或許可以採行的步驟。對大部分公司來說,最終目標是達到關係與流程的最高層級,在這些層級的顧客忠誠度和競爭優勢都是最強的。

關係層級

銷售成功矩陣列出銷售組織與顧客之間的五種關係類型:交易型供應商、優先供應商、解決方案顧問、策略協作伙伴,以及受信任的共創伙伴(co-creator)。AI在這五種類型的關係裡都有作用,只不過效益不同。

交易型供應商這是最低的關係層級。這種顧客的交易迅速、重複進行、規律,而且通常採取自助服務或網路銷售。若要在這個層級維持獲利和競爭力,公司必須縮減成本、善用自動化,並把買賣雙方之間的互動降到最低,而AI演算法可以協助做到這些。在這個層級的AI,一個常見例子是電子商務網站推薦:購買某項商品的顧客也買了這些品項。推薦的依據不只是根據類似買方的活動,還有過往的購買歷史或是匯入的數據,例如網路搜尋、買方的人口統計特徵,以及付費的搜尋結果排序。

優先供應商在這個層級,組織已經成功地讓自家商品建立足夠的差異化程度,足以建立可觀的顧客偏好。這種差異化讓賣方有機會獲取顧客資訊,而這些資訊可以用來贏得該顧客更多的生意、獲得顧客推薦、交叉銷售其他產品和服務,並繼續取得關於新出現的需求或競爭活動的更多資訊。例如,許多優先供應商會提供管理面的服務(如追蹤印表機的墨水量並自動補貨),這有助於為顧客盡量減少缺貨和停機的情況,同時增加買方自己的營收和獲利。AI可以分析過往的使用型態、相對的用戶數量和維修紀錄,以協助這個層級的賣方預測顧客的需求。

解決方案顧問在第三個層級,賣方提供一套複雜的產品和服務,整合成一個系統。為了維持競爭力,賣方必須讓買方相信,這個整合方案能提供的價值,高於買方自行組合各項組件的價值。一般而言,賣方的獲利來自組件和整合這些組件。軟體即服務(software-as-a-service)的公司就屬於這個類別。它們的銷售團隊內通常會有一個成員擔任「顧客成功」的角色,負責追蹤產品使用情況,鼓勵顧客採用其他功能。AI應用可以提供解決方案顧問的協助是,根據顧客紀錄和「類似群體」的使用數據,提供有關如何增加顧客「黏著度」、把顧客流失率降到最低的建議給那些顧問。Trellix運用AI來改善與顧客和潛在顧客的關係,就是解決方案顧問運用科技的最佳例子。

策略協作伙伴在這個層級,買方與賣方之間的關係更為穩固,而且連結更多,也更繁複。關係通常屬於地區性,或甚至是全球性的。交易的規模和維持關係的時間都增加了,因此需要更高管理階層的介入。這個層級需要的銷售方法,迥異於銷售人員與採購人員打交道的傳統方法。客戶管理的工作真的是遍及整家企業,而且是跨職能的,還要進行多次不同的談話,並配置安排內部與外部的資源。買方與賣方之間在非常多面向上互動,因此複雜性大幅提高。隨手簡單記錄或是以試算表追蹤業務機會,都已不再足夠。在這個層級的公司可以利用AI分析一家顧客,把它的財務績效與最接近它的競爭對手做比較、找出落差並排序,然後針對顧客的需求和供應商的能力,量身建議可能的解決方案。

受信任的共創伙伴在這個層級,賣方不僅協助顧客執行策略,還會進一步在建構策略方面與顧客協作。傳統上,這是最頂級的銷售方法。但是,並非每一位顧客都想要或願意付錢購買頂級事物。此外,許多公司都欠缺成為這類型供應商的技能。這些關係如此複雜、占用如此多資源,又需要最高管理階層如此深的參與,因此在過往,公司都只能擁有寥寥幾家這種顧客。它們通常需要所謂的「超越企業本身」(extraprise)的客戶管理,讓買賣雙方的多個層級和職能都可以直接溝通。例如,雙方的財務長可能會討論供應鏈問題和應變規畫。在這方面,AI銷售工具可能牽涉公司內部及外部的多方人員。比方說,引擎製造商的工程師可能要和飛行器製造商的工程師合作,打造一具噴射機引擎的「數位雙生」(digital twin),以預測維修需求,同時也要讓航空公司的維修部門代表加入討論。這個層級的互動不但多樣、密集,而且具前瞻性,同時也是專屬於這家客戶的。

在過去,有三分之二的賣方位於最低的三種關係層級(交易型供應商、優先供應商,以及解決方案顧問),而只有9%達到最高層級(受信任的共創伙伴)。一般來說,交易型供應商和優先供應商層級的目標,是要運用AI來改善效率、降低成本,同時維持或改善顧客服務。在接下來的那些層級(解決方案顧問及策略協作伙伴),主要目標是成效更高的銷售工作,而AI通常能支援更成熟幹練的銷售專業人員。在受信任的共創伙伴層級,使用AI的目標則是與顧客深度而密集地協同合作。

除了協助公司增加銷售,妥善應用AI也有助於推進顧客關係到更高層級。但是在每個層級,儘管商業、科技、人們工作的方式和地點都迅速變動,仍有一些事物是不變的:顧客還是會問,你對我有何了解?你對我的業務有何了解?你和你們能增加什麼價值?賣方必須回答這些問題,才能建立和提升關係。AI無法讓你免於回答那些問題,也無法消除那些問題,但能夠讓你的答案更好、更豐富。

除了協助公司增加銷售,妥善應用AI也有助於推進顧客關係到更高層級。

流程層級

科技的進步、新種類資訊和數據的取得,已深刻地改變了企業思考銷售流程的方式。AI工具能夠改善所有流程的績效,從僅針對特定情況的特設流程(位於低端)到非正式流程、正式流程、敏捷流程和客製化流程,全都包括在內。

特設流程在這個層級,每位銷售代表都能夠各行其是。除了產品或服務的資訊之外,業務代表受過的銷售訓練相對較少,或者完全沒有。他們從第一線得到的回饋意見不受重視,甚至常常不受歡迎。提供銷售支援意味著,行銷或銷售的最高階主管或者執行長,會出面陪同銷售人員完成較大的交易。在這種流程中,效率是熱門關鍵詞,而銷售組織可以用簡單的AI來改善效率,比如說掃瞄電子郵件,把潛在客戶的聯絡資訊加進CRM系統。

非正式流程在這個層級,公司會向旗下的銷售代表建議明確的銷售方法,並鼓勵他們運用這種方法,但是不會追蹤他們是否真的採用,也不會去衡量結果。在許多情況下,公司提供的銷售訓練很少。較有經驗的銷售主管和銷售人員甚至可能會貶低公司建議的流程,避免採用:「那是總部的做法,在這裡沒有用!」但是AI驅動的CRM系統能協助銷售人員加快工作速度、改善他們對客戶的見解、衡量成果,最終讓他們更理解並完善他們的流程。

正式流程在這個層級,公司經常強力要求使用明確的銷售流程(有時候會要求嚴格遵守),並定期檢視成效。這些公司能夠看到成敗率和銷售線索轉換率開始改變,並分析原因,然後採取回應行動。AI能夠協助公司更準確地執行所有這些工作,而且大幅提升執行速度,立即提供機會讓銷售團隊改進。

敏捷流程在這個層級的公司,不但已經有正式的銷售流程,也有CRM系統在持續產出有關市場情況的各項指標。這有助於公司迅速因應外部變動。它們甚至能借重分析法和商業情資、充分利用AI完整的能力,藉此進一步提升敏捷度。這些公司可以在較早期且情況尚未明朗的階段,察覺到風向的變化(例如採購週期各步驟的期間拉長),因此可以主動將威脅降到最低,並善用機會。

客製化流程這個層級的公司在自身敏捷法AI經驗的基礎之上發展,並開始預測變化,而不只是靈活地因應變化。要做到這點,必須擁有「預測分析」這項關鍵能力,但如果要真正實施預測分析,就必須要有AI和機器學習去持續掃瞄銷售、行銷和其他數據流,找出可能的威脅和機會。AI能產生更多見解和彈性,讓賣方能夠為顧客量身打造訊息和提案,並實施目標客戶行銷(account-based marketing,ABM)和目標客戶銷售(account-based selling,ABS)。

在最低的兩個流程層級(特設流程與非正式流程),AI還是可以用於提升效率。在第三個層級(正式流程),AI能提升活動的成效,例如教練指導和提出報告等活動。在最高的兩個層級(敏捷和客製化流程),AI進行數據探勘,以產出有關顧客已滿足與未滿足需求的深入見解。

一般而言,如果你的組織想要與顧客建立更複雜的關係,就應該也採用更高層級的流程。比方說,公司若要成為策略協作伙伴或是受信任的共創伙伴,就幾乎一定需要敏捷或客製化流程(它們也需要適當的數據和分析法)。同樣地,高成效的AI應用可以讓這些公司達到所想達到的流程層級。

接下來,我們要探討三種實施AI以進行銷售的案例。

第一個例子是埃森哲顧問公司(Accenture)如何從無到有,建構自己的專屬AI銷售解決方案;這個例子可以提供一些心得教訓給想成為策略協作伙伴的公司。第二個例子說明漢威聯合(Honeywell)如何與AI驅動的CRM工具供應商Aviso合作,徹底重新設計本身在銷售預測與銷售流程管理方面的各項流程和系統;這個案例可提供一份路線圖給想提升流程敏捷度的公司。最後一個例子描述SAP如何與Grapevine6(現在已納入Seismic LiveSocial)建立合作伙伴關係,把AI應用於客戶社群數據;這個例子概述的方法,可協助優先供應商成為解決方案顧問。

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案例1/埃森哲:AI驅動的銷售智慧引擎

埃森哲的價值見解平台(Value Insights Platform,VIP)是一個由AI和機器學習驅動的數位研究助理平台。它能深入分析公司法人說明會內容紀錄,藉此評估公司現有客戶與潛在客戶的業務重大事項。在開發VIP之前,技能優異的分析師平均至少要花六個小時檢視一場法說會的內容,以便從中獲取有關公司關鍵優先要務的見解。對比之下,VIP能在480分鐘內處理7,500場法說會的內容,相當於一場法說會的處理時間只要3.8秒。

VIP的好處不只是節省時間。這個平台在確認具體的客戶優先要務之後,例如在五年間實現節省220億美元的目標,接著會提出具體的解決方案來配合這些目標。無論客戶是想要優化營收、推升營運效率,還是減少碳足跡,VIP都能檢視該客戶相對於同行的績效、找出解決方案,並計算成功達成那些目標對財務的影響。

這套AI的預測能力,讓埃森哲的銷售團隊和技術解決方案建構人員,能夠採用一種難以匹敵、以價值為基礎的銷售方法,而VIP提供輔助見解的速度,為埃森哲帶來市場中的一項關鍵優勢。VIP目前在全球大約有兩萬個用戶,在過去兩年間已協助埃森哲創造超過10億美元的銷售額。

案例2/漢威:AI驅動的預測管理

2018年,科技公司漢威聯合開始尋找工具,以幫助自家各個事業單位改善銷售預測的準確度、根據更扎實的資訊做出決策,並預測短期與長期的績效。漢威為航太業、性能材料業、安全與生產力產業打造解決方案,擁有多支全球團隊,而且混搭使用多種銷售工具和試算表。它想要有一套自動化系統,能把所有的銷售流程整合在單一平台上、提供即時的見解,並提振效率。

漢威在評估幾家合作伙伴和供應商之後選擇了Aviso。Aviso除了建立一套統一的全球預測流程,也提供客製化的解決方案,讓漢威有能力按照地理區、團隊、產品線和商業模式(新的或重複使用的商業模式),來分析交易組合和預測。漢威後來在這套系統裡增加了交易智慧能力,以取得關於銷售流程中各項銷售案的見解,為銷售案的健全度評分,並找出能幫助銷售代表達成業績目標的最高優先交易案。

Aviso的工具讓漢威的銷售團隊能夠提供各自對業務成功的看法和預測,並得到一項綜合的預測,以及他們所負責項目的個別預測。Aviso也為各個銷售人員客製化專屬的儀表板,可以綜觀他們自己的預測、客戶、溝通內容,以及其他各項資料。Aviso的工具協助銷售主管發現趨勢和交易機會,還能找出成交的障礙,並採取行動化解那些障礙。

後來,Aviso引進對話智慧服務,可以從電話、網路會議和電子郵件當中獲取資訊,做為自家平台上的一項解決方案,提供見解給漢威的銷售主管,讓他們更深入了解所有預測交易的狀態。這麼做創造了非常正面的成果。漢威的年度平均改善成果,包括了總預估營收增加1.5億美元,還有一些事業單位節省超過100萬美元的CRM成本。此外,銷售流程中各項銷售案的各種活動、銷售代表與顧客的線上互動,分別成長超過80%,而新交易筆數也增加超過70%。

案例3SAPAI驅動的社群銷售

德國軟體公司SAP與其銷售和行銷團隊合作,開始使用Grapevine6這個社群互動平台。Grapevine6在2020年被Seismic收購,之後更名為Seismic LiveSocial。銷售專業人員用自己的社群媒體帳號連結到這個平台,而平台會為每個銷售專業人員建立兩份個人檔案。第一份檔案涵蓋銷售人員的專業興趣(目標、市場、挑戰),第二份則是他的個人興趣(運動隊伍、嗜好等等)。然後,LiveSocial的AI引擎會運用這些資訊,每天仔細搜尋來自超過一萬個來源的數百萬筆媒體文章,找出可能與該銷售人員相關的內容。銷售人員檢視標記的內容,如果適當的話,就分享給他們的客戶。LiveSocial會追蹤顧客有去互動的貼文,提供見解顯示他們的興趣。這套AI協助SAP把自家銷售人員定位成主題專家,很清楚市場上的最新變化,而其他公司也可以運用這項手法,把它們的關係提升到解決方案顧問的層級。

SAP內部有超過一萬名銷售專業人員,還有它的合作伙伴,都在使用LiveSocial。其中許多人合併使用這個平台與「LinkedIn銷售導航」(LinkedIn Sales Navigator,尋找並聯絡潛在客戶的工具)。根據同時使用這兩項工具的客戶管理人員的說法,他們的成交率和平均交易規模都因此大幅增加。他們在LinkedIn上的社群銷售指數(Social Selling Index,SSI,這是銷售成效的衡量指標)也增加20%。而擁有最高SSI分數的SAP客戶管理人員,銷售績效增加了55%,成交筆數是同行的3.6倍,而且交易規模比同行高出516%。此外,他們業績達成或超過目標的可能性是同儕的3.4倍。整體而言,SAP有20億歐元的進行中銷售案和10億歐元的成交銷售案,歸功於它的社群銷售計畫。

AI銷售起步走

為了從AI解決方案得到最大效益,組織必須建置必要的硬體、軟體和流程。它們也需要把高品質的數據輸入AI工具,還需要適當的人員善用那些數據。

組織應該採取哪些步驟,才能成功實施AI銷售解決方案?

第一,它們應該清楚闡述AI策略:它們想要達成什麼成果?

第二,它們應該檢視組織結構是否能支持這項AI策略:它們是否有設立團隊去達成AI目標?

AI工具是一個整合架構裡的一部分,架構裡包含人員、流程、傳統技術和知識:這些組成要素是否協調朝著一致方向進行?接下來,組織必須確保擁有一些恰當的系統,用於收集數據、績效管理、訓練和溝通。

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恰當的文化也是成功之鑰。全組織上下的人員都必須具備了解和應用AI工具的技能,而且從最高層人員開始就必須具備。AI方案必須從資深高階主管開始做起,但若要全面採用這些方案,爭取所有參與其中員工的支持是關鍵。組織必須有支持實驗和學習的文化。推行過程應該要謹慎管理,採用所有新方案成功都必備的變革管理策略。其中必須包括設定目標、進行標竿比較和當責。(欲知更多成功訣竅,請參閱邊欄「AI銷售的『5要』和『5不要』」。)

別落於人後

隨著愈來愈多公司開始實施AI銷售解決方案,沒有這麼做的公司會發現自己愈來愈難立足。這些工具的成效會隨著時間而提高,因此先行者會取得有意義而且可持續的領先地位。我們2022年調查的回覆者當中,有81%的人表示,沒有AI銷售工具的組織會處於「重大競爭劣勢」,或是錯失「他們CRM的一項重要/關鍵擴增功能」。不過,在已經實施或正在實施AI解決方案的回覆者當中,這個比率提高到94%。換句話說,具備AI銷售解決方案第一手經驗的人,對於這些解決方案的重要性有更強烈得多的感受。

這些工具的成效會隨著時間而提高,因此先行者會取得有意義而且可持續的領先地位。

有些公司成功地把AI和自動化應用於銷售流程已經將近十年。另外有些公司的實施經驗更久得多。那些還沒有開始實施或曾經嘗試但失敗的銷售組織,可能會永遠被抛在後頭。

AI銷售領域充滿了希望和挑戰。這項科技演進迅速,重新塑造了賣方銷售與買方採購的方式。Trellix、埃森哲、漢威和SAP都證明,結合AI與明確的銷售流程、穩健的顧客關係,可以創造高銷售額。無論你與顧客的關係有多深厚、你的銷售流程有多複雜,AI都能協助你的公司盡量提高獲利。

文章來源:《哈佛商業評論》12月號

柯達底片膠卷技術創新轉型,改造成電動車電池材料生產線

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別再拿「柯達、諾基亞」來形容在時代浪潮中轉身不及時的公司了。至少柯達,在智慧車浪潮中,轉身得果斷又迅速。昔日影像業巨頭,如今開始擁抱智慧汽車時代,他們開始造電池,而且是電動汽車動力電池。

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對於柯達來說,進入電動車的電池技術絕非只為趕流行,而是他們有核心技術。柯達發現,他們之前生產膠卷的技術儲備、生產設施、供應鏈….與動力電池生產技術高度類似,彷彿過去這 142 年的時間,他們都在為動力電池準備。不但切換成本小,還瞬間創造出上百個新工作機會。

柯達怎麼造電動車電池?

具體來看,柯達生產 35mm 膠卷所需的某些感光乳劑塗層和塗布工藝流程,可以用到電動車電池生產過程中。

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膠卷通過均勻塗布感光乳劑在透明的軟片片基上進而製成,這種感光乳劑通常由溴化銀和明膠組成,其中的溴化銀起主要的感光作用,明膠起到載體和加強光敏性的作用。

不用醋酸纖維樹脂這種常見材料,柯達使用某種聚合物當作 35mm 膠卷片基。而這種聚合物片基所需的感光乳劑塗層,恰好是美國電池公司 Wildcat 研發的「超級電池」(Super cell)所需的材料。

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除了用材方面可以實現轉化遷移,生產方面,僅需稍作調整,柯達價值 7000-8000 萬美元(約合新台幣22億-25億元)的全尺寸塗布機,可用來生產組裝電動車電池正負極所需的塗層基底。

意思就是,柯達原來的膠卷塗布機,經過改裝後,搖身一變就成了鋰電池塗布機,能夠將提前準備好的電池正 / 負極漿料均勻塗覆到箔片上成為極片。

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鋰電池的生產流程

膠卷的塗層結構十分複雜,有的彩色膠片塗層數多達十幾層,每一層塗布的化學物質也極為不同。相應地,某些層是用來捕獲一定波長和強度的光,而有些層被用來濾光。

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所以對於這一轉變,柯達 CEO康蒂恩扎(Jim Continenza)也表現得很有信心:「塗布這道工序,對電池生產製造來說至關重要,而恰好沒有人比柯達更擅長塗布技術了。」

其實不僅限於電動車電池,包括家用儲能電池在內,甚至是市面上所有電子產品的充電電池,柯達都能把之前的塗層材料和塗布工藝流程,複製和沿用下去。

而且柯達官方表示,他們正在考慮未來生產固態電池、氫燃料電池的原材料。事實上,柯達在這方面早有佈局。過去幾年他們就在嘗試,用塗布機給電動車 / 儲能 / 氫燃料電池提供所需塗層。他們還計畫到明年,讓這台試點塗布機真正投入使用。

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對於這一系列新變化,柯達從原來不得不裁員,到現在一下子帶來了將近 100 個職位空缺,其中就包括塗布工人。

柯達同時還投資電池公司 Wildcat,這對於柯達來說,有點絕境逢生的意思。不但發揮了自己的傳統優勢,還藉著投資打入了車圈。

Wildcat Discovery Technologies,成立於 2006 年,總部位於美國加州聖地亞哥,在鋰電池研發方面是行業佼佼者,與汽車、電子產品、醫療行業均有合作。

公司的創始人彼得・舒爾茨(Peter Schultz)博士,他是美國國家科學院院士、國家科學院醫學研究所成員。就在上個月,該公司剛剛宣佈完成了 9000 萬美元(折合約為 28 億元新台幣)D 輪融資,領投方為美國第六大電力供應商 —— 科氏工業集團旗下的子公司,柯達和 Fifth Wall Climate 跟投。

他們曾經還獲得過美國能源部撥款,用來研發固態電池材料。至於技術亮點,他們研發了專用的高通量研究平台(proprietary high throughput research platform,簡稱 HTP)。

基於這個平台,不僅能夠快速開發新電池材料,例如陽極、陰極、電解質和隔膜材料;而且科學家們在實驗室里,僅需觀察某幾種材料,就能實現對上百種化學材料進行探究。

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當然,他們表示,開發新電池材料最終是為了改善電池性能、降低生產成本。進一步來看,該平台主要有以下幾大用途:

快速對電池電解質、陰陽極材料進行優化;

發現新材料;

改善活性材料,包括新成分、摻雜劑和塗層;

探究如何能實現規模量產。

關於此次與柯達合作的“超級電池”,有三大自研技術值得關注,分別是鈷和無鎳高能量密度陰極、復合固態電解質、鋰金屬陽極。Wildcat 公司表示,有望在 2 年內實現該電池的商業化。他們接下來想要達成的目標是:與當今最好電池相比,下一代電池的能量密度提高超過 90%。

文章來源:NetEase

創新破萬“卷”,應對各種全球變革和挑戰

每一個人都要相信自己,有能力可以去改變生活,改變組織,改變世界。

在當前VUCA變革時代,初創企業、新進入者創新逆襲的關鍵是要另闢蹊徑,換道超車。

創新破萬”卷”:創新是應對各種全球變革和挑戰、破解各種“內卷”的根本途徑。

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每一個人都要相信自己,有能力可以去改變生活,改變組織,改變世界。

在當前VUCA變革時代,初創企業、新進入者創新逆襲的關鍵是要另闢蹊徑,換道超車。

創新破萬”卷”:創新是應對各種全球變革和挑戰、破解各種“內卷”的根本途徑。

我們在座的每一個人都要相信自己,你有能力可以去改變生活,改變世界。

1999年,馬雲在杭州創辦了阿裡巴巴,差不多同時代,馬化騰在深圳創辦了騰訊,劉強東在北京創辦了京東,現在都已經是世界級的行業領先企業。2010年雷軍創辦了小米,現在已經是世界500強企業;2012年張一鳴創辦了位元組跳動,現在抖音、TikTok確實在改變世界。所以說改變世界需要多長時間呢?不一定要花一生時間,可能就幾年。

我們再舉幾個浙大系創業者的例子。阿裡雲的創始人——王堅;2015年黃崢創辦了拼多多,到現在短短6、7年時間,已經是8億人在用的一個APP,最新市值八百多億美金。2001年,浙大管院校友陳宗年、胡揚忠他們創辦海康威視,現在海康威視已經成為全球安防行業領軍企業,一年營收八百多億。

再看看同學身邊的例子。空氣洗手,前幾年浙大本科生的一個項目,能夠在洗乾淨手的前提下節水90%,獲得了第二屆全球重大挑戰峰會的唯一金獎,後來也成立公司去把想法真的去商業化了。還有浙大信電學院本科生陳天潤同學(現在是電腦學院22級直博生),他去年獲得全國“互聯網+”大賽的季軍和金獎,他做的是一種多功能智慧印表機,後來真的創業落地了,做3D智慧印表機,魔芯科技已經估值過億,最近還上了CCTV新聞,報導他的科技創業故事。

這些都是正在我們身邊發生的事情。所以我們在座的各位都要有信心,我們完全是可以通過自己的創新創業去改變生活、改變組織、改變世界。

要創業,先創新

為什麼創業很多會失敗?本質上是因為缺少創新。為什麼缺少創新?本質上是因為缺乏創造力和想像力。斯坦福大學科技創業項目(STVP)Tina Seelig教授有一個“發明圈”理論,把創新和創業、創造力、想像力的關係給說明白了。

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浙江大學一直宣導基於創新的創業(Innovation based Entrepreneurship).包括科技創新、商業模式創新、服務創新、文化創意與設計創新、社會創新等。今年我們發佈了《2022浙江大學校友創業藍皮書》,我們統計發現,浙大系目前28個獨角獸創業公司,幾乎都是在做基於創新的創業。

為什麼要做基於創新的創業?很多的創業其實並沒有為行業、為社會創造新的價值,只是在為社會打工。

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第一種是生存型創業者,例如一些個體戶從義烏批發襪子、手套,晚上在夜市上擺攤。這種當然也是一種創業,但其實本質上你只是在為社會打工。我們大學生一般當然不至於為了生存而去創業。

第二種是機會型創業者(主動套利者)。例如新冠疫情剛開始期間,有人發現做口罩機賺錢。但這個類型並不好複製,機會容易隨著情勢變化也會有所變化。

第三種是資源(關係)型創業者,靠擁有一些稀缺資源、人脈關係去創業,但這也不是人人可以複製的,不是每個人都有這種資源。

第四種是運氣型創業者(中獎者),也不知道為什麼就成功了。比如說兩年前買了幾個比特幣,結果發現現在很賺錢,然而這個也不可複製。

第五種就是我們比較宣導的創新型的創業,依靠創新來開闢新的價值空間。例如通過產品創新、工藝創新、商業模式創新,把成本從三塊錢降到一塊錢,這個就是基於創新的創業。降低成本,或者增加附加價值,這個就是基於創新的創業。

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創業者的逆襲:VUCA 時代的創新思維

當前我們面臨的是VUCA時代:越來越不穩定、不確定、複雜、模糊,比方說突如其來的新冠疫情。同樣面對技術與市場的大變革,有些原先如日中天的大企業從巔峰跌落,如諾基亞、柯達、摩托羅拉等。但與此同時,也有些後起之秀,在當前大變革時代異軍突起。為什麼他們能夠快速崛起?

目前全球市值最高的汽車品牌是誰?特斯拉,目前市值6000多億美金。馬斯克2008年才進入汽車行業,只用了短短十餘年時間,就讓特斯拉超越了過去幾十年來汽車行業老大——豐田,現在市值是豐田的三倍,已經成為新能源車的領導者。特斯拉是如何超越豐田的?不是靠圖元級模仿和依靠性價比優勢,而是另闢蹊徑,換道超車。

目前全球市值最高的半導體公司是誰?英偉達,市值3900億+美金,相當於是英特爾市值三倍。英偉達近幾年是怎麼樣超越英特爾的?也是另闢蹊徑,換道超車。

近幾年發展速度最快的電商平臺是誰?拼多多?抖音電商?他們都是憑藉社交電商、興趣電商等商業模式創新,另闢蹊徑、換道超車,創新逆襲。

如何創新逆襲?近年來我在總結大量後起之秀創新逆襲案例基礎上,基於破壞性創新(disruptive Innovation)理論,提出一個創新逆襲矩陣(又稱顛覆性創新矩陣或破壞性創新矩陣),總結出創新逆襲背後的規律。

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有三種基本的創新逆襲路徑:

(一)技術上另闢蹊徑:例如高通晶片綜合性能其實不如Intel 晶片,但高通憑藉其移動晶片功耗低、成本低優勢快速搶佔了智慧手機的新市場;

(二)商業模式上另闢蹊徑:比方說瑞幸咖啡和星巴克,賣的都是咖啡,但是商業模式有根本區別。星巴克強調的是家庭、辦公室之外的“第三空間”的線下體驗。而瑞幸天生就和它不一樣,主打的是互聯網咖啡外賣。

(三)服務(使用者體驗)上另闢蹊徑。如果技術和商業模式方面和別人差不多,那還有什麼逆襲機會?要麼想辦法在服務與使用者體驗等其他創新方面突出差異化。比如非洲手機之王傳音,在非洲手機市場佔有率超40%,不是因為技術最先進,也不是商業模式多麼花哨,而是深耕非洲市場,當地語系化體驗做得最好,如“美黑”效果、“四卡四待”等針對非洲市場需求的特色功能很受當地歡迎。

怎麼樣進入市場呢?也有三種可能的市場切入點:

(一)低端/邊緣市場切入。作為一個初創公司、後發企業,一開始很難正面的和行業巨頭在主流市場硬碰硬的打,可以先避其鋒芒,從巨頭不屑于或還沒精力深耕的低端邊緣市場切入,例如一開始先切入下沉市場的拼多多。

(二)新品類/新市場切入。開闢一個巨頭還沒做的一個新市場/新品類,像九陽開闢了家用豆漿機的新市場;大疆開闢了消費級無人機的新市場,這是創業者的機會。

(三)高端切入。例如特斯拉第一輛車就是Roadster電動跑車,先佔領電動車的高端市場,建立口碑,後來再陸續以ModelS、Model3等進軍主流市場。

作為一個創業者,你想創新逆襲,無非這麼九種可能性。這個創新逆襲矩陣,提供了一個結構化分析框架。

創新破萬“卷”:如何應對全球變革和挑戰

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我們面臨的工作、生活、社會上很多的問題,現在大家覺得越來越“內卷”了。內卷又稱“內卷化”,譯自英語involution,各行各業內部的非理性競爭都以“內卷”稱之。內卷形容工作或考試的非理性的內部競爭、內部消耗或停滯不前,帶來“沒有發展的增長”。簡而言之,無法帶來社會正向收益的競爭,就叫作“內卷”。創新是破解這些“卷”的最根本的途徑。

面對當前世界及經濟社會面臨的很多變革挑戰和複雜的社會問題,歸根到底,也是要靠創新,包括科技創新、商業模式創新、社會創新等來找到解決方案。

怎麼樣降低東南亞貧困地區早產兒的死亡率?這是2004年斯坦福設計學院(d.school)開設的一門課《面向貧困人口的設計》的一個作業。一般的恒溫箱太昂貴,要2萬美金左右,東南亞國家貧困地區的醫院用不起,教授要求把成本降到原來的1%,你會怎麼做?跨專業組成專案團隊的學生們經過認真討論、實地調研和多次反覆運算、最後有個小組成功設計出了只有25美金的簡易恒溫睡袋,成本甚至降到了原來恒溫箱的千分之一,不光出色完成了課程作業,而且課程結束後,他們成立了一個非盈利組織Embrace來使他們的想法真正落地,真正幫助這些弱勢群體,每年拯救成千上萬的早產兒。這就是一個用創新創業去應對這些重大的挑戰的典型例子。

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印度Narayana Hrudayalaya 胸外科醫院,他的手術成功率和美國最好的胸外科醫院相似,年手術量比中國最好的胸外科阜外醫院多近27倍,醫院的利潤率7.7%又高於美國同行平均水準6.9%。他是靠什麼辦到的呢?流水線的企業化管理,同時保證質和量,是一個管理創新。

如何讓盲人可以自如的上街買東西?視氪科技創始人于紅雷,他是浙大光電系碩士。盲人戴上他的眼鏡後,你看不見但是你可以聽見光明,就是戴上以後它可以提醒你前方3米有一個什麼樣的障礙,你可以提前避開了,這也是用創新創業去讓生活更美好的一個例子。

最後一個例子,如何讓兒童遠離劣質玩具和用品?就像老爸評測創始人魏文鋒校友當時也是因為自己的女兒用了有毒的包書皮,他是為這個事情杠上了。他其實也就2015年開始創業,現在越做越好,已經養活三百多號人,估值已經40億的一個企業。

總結一下,今晚想給大家強調的是,大家都有改變世界的可能性,大家要有信心。

大部分人不太適合去創辦公司,但人人需要創新能力、創業精神。

請大家記住蘋果創辦人Jobs的這句話:“一個簡單的事實是,你身邊被你稱為生活的一切事物都是由那些並不比你聰明的人造就的。你可以改變生活、影響生活。一旦你認識到這點,你的人生將變得不同。”

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文章來源:鄭剛教授 浙大ZTVP

 

突破慣性思考模式的方法–TRIZ

慣性思考是常見的創新殺手(Innovation Killer),如何突破慣性思考,有很多種方法,這邊分享TRIZ創新工具實務上克服慣性思考的基本應用原理給有興趣的朋友們參考。

能否突破慣性思考模式是創新的關鍵,突破慣性思考模式的解決方案常常有個顯著的特徵,那就是在被某一個問題困惑已久,想破頭也找不出答案時,當知道解決方案的時候,會有“A~ha! 原來如此! 當初怎麼沒有想到!“ 這種想法出現。會有這種反應,就代表該方案是一種突破慣性思考模式的解決方案!

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在過去應用TRIZ 創新工具提供解決方案的過程中,常常會出現很多具有這種特徵的解決方案!當事人往往在知道答案以後,會有一種想法就是 “ 這方案概念明明很簡單直接有效,為什麼當初會沒想到” 的想法。

不過,如果仔細思考一下就會發現,越是簡單直接有效的解決方案,越容易被現有系統的慣性思考模式所束縛,為什麼?

這是因為當以微觀的角度來思考問題時,會被系統現況的物理條件所限制,當再轉換由巨觀的方式來思考問題時,常常會發現巨觀資訊角度下的概念方案,往往會與現有系統脫勾,也就是連接程度或相關性不足,在將巨觀的概念方案具體應用到系統微觀層面時,無法解決系統的物理限制!這種情況出現時,概念方案無法轉換成具體的解決方案,就會淪落成為天馬行空的想法!

通常,如果要能產生具有突破慣性思考模式的解決方案,就必須要先把受到物理條件限制的具體問題,轉換成問題模型,運用問題模型,暫時跳脫系統限制與束縛,也就是將具體問題濃縮成系統架構下的問題模型,這種方式我個人稱之為問題的典範移轉!

只要能根據這個問題模型產生概念方案,就會因為問題模型與原系統產生相關連結,提供能夠應用於原來系統的具體解決方案,而這類的解決方案,往往具有突破慣性思考模式的特徵!

能夠產生具有突破慣性思考模式的解決方案,其關鍵在於有能力根據具體問題,建立原系統的問題模型!

根據經驗,一個問題模型往往能產生一種以上的解決方案,當能夠建立的系統問題模型越多,能夠產生的具體解決方案就越多,曾經在一個迴避市場競爭對手的專利布局大專案中,根據問題模型,產生5種以上的不同解決方案,最後根據競爭策略,選擇一種實施在產品上,最後成功的成為該企業提供給客戶的產品技術方案之一!

在新產品技術開發的過程中,我們可以發現,當產品越精密、產品技術就越複雜,產品系統的客觀物理限制條件就非常多,這些物理限制條件就會自然而然地形成慣性思考模式,限制了創新方案的可能性!

系統創新工具之所以爲創新工具,在於這些工具能夠有效克服思考慣性,協助人們快速而有效地產生具有突破慣性思考模式的解決方案組合!

當使用者熟悉系統定義與創新工具的應用特徵時,就可以很輕鬆的改變系統定義,將這種系統創新工具應用在不同的領域之中!

文章來源:汪周禮@智合創新

ESG領導轉型:六原型、五關鍵、三階段–數位力就是競爭力

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哈佛商學院講座教授喬治.塞拉分進行全台唯一的越洋直播演講,吸引眾多企業領袖與學者前來聆聽。/林瑋德 攝

企業落實環境、社會與公司治理的ESG,已是近年台灣企業與政府努力的方向。《哈佛商業評論》全球繁體中文版為慶祝原文版創刊一百週年,特別邀請近日才剛出版ESG領域重磅著作《目的與獲利》(Purpose & Profit)的哈佛商學院講座教授喬治.塞拉分(George Serafeim)越洋直播演講:「目的與獲利 變動中的競爭格局」。現場250席座無虛席,與會者多為台灣各企業董總級高階主管。這場活動由新北市政府、台灣集中保管結算所、台大EMBA校友基金會與台灣上市櫃公司協會等,共同支持響應。以下為塞拉分教授的演講精彩摘要:

為什麼要談「目的與獲利」?在很多情況下,這兩者可以協同共存,能做到共存,即可產生巨大效益。很多人說目的「與」獲利,而我會說目的「加」獲利,因為兩者兼容是非常重要的。

不少人問,ESG表現好是否真的對企業獲利有幫助?我們可以觀察,當企業能將ESG連結發展策略,將會比他的競爭對手有更高的市場估值。若你可以將ESG結合策略,不僅降低風險,也為公司帶來成長機會。

有些人會以為這很簡單,只要編寫永續報告書、招聘幾個人成立永續部門。這是誤解。這是一項具挑戰的轉型工程,仰賴卓越的治理。

創造價值六原型

透過ESG創造價值,我提出六個原型框架;可以從兩個軸線來解釋。直線的Y軸是創造價值的潛力,橫線的X軸是執行風險。六個原型呈階梯狀,依序從左下方往右上延伸。

第一項原型是「辨識價值」(Recognizing Value)。這通常發生在企業自認對ESG投入並沒有反映在市場估值時,必須透過溝通讓內部了解價值所在。

第二項很常見,就是「營運效率提升」(Operational Efficiency)。比如陶氏化學,透過投資10億美元改善營運效能,在五年內大幅減少勞工傷害、節能節水、減廢等,換算等於得到50億美元的回報。

第三項是「發展替代產品」(Substitute Products),就是思考整體價值鏈,是否可使用循環回收的材料,減少對環境的破壞。許多電子、化學、與材料公司都正在發展友善環境的替代材料。

再往上則是「發展單一特定產品」(Pure Play Aligned),比方電動車製造商,正在打造一個不同於傳統汽車製造商的產品,可大幅降低碳排放,並完全顛覆市場。

第五項是「商業模式轉型」(Business Transformation),與前一個階段不同的是,這階段跳脫既定價值鏈,試圖以新產品滿足新的消費趨勢。一個成熟組織要做到商業模式轉型是很不容易的,因為在組織內勢必會遇到新舊業務如何管理與資源配置的難題。例如一家石油公司試圖轉型為再生能源公司。

最後一項,「創造新市場」(New Market),這最難,但所能締造的價值也最具爆發力。想像一家人工智慧軟體公司,如果能開發出智慧化分離並回收廢棄物的技術,或是協助高齡勞動者提高工作效能、有助勞動力重返市場,這些都將釋放出全新的市場。

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建立思維五策略

我們又該如何管理風險與機會?我歸納出五個關鍵。

首先要有整體策略思維;第二是領導者的承諾;第三要以企業目的凝聚整個組織;第四是採用去中心化決策模式,讓員工共同參與創新,展現群體能量;第五則是要用影響力會計,進行可信賴的溝通。

什麼是「ESG策略思維」?當愈來愈多企業將ESG視為一種從事商業的標準,愈來愈多企業會學習同業、模仿其他人的實踐方案。然而,這無法成為你的競爭優勢。我向麥克.波特(Michael Porter)教授學到的一件事:策略,是關乎你獨特的、有競爭力的定位,是讓你與眾不同的東西。

建立ESG策略,需要考量兩種維度。第一個是聚焦。你必須了解在所處的特定行業、特定價值鏈、地理位置,和組織,存在哪些重大的永續發展議題?擁有獨特性和專注策略,才能成為ESG領導者。我研究過巴西企業Natura,其內部開發一套決策流程用來決定該做哪些最重要的事。

第二個關鍵要素是領導者的承諾。領導者必須承擔風險,堅持將永續發展議題納入各項商業決策,包含採購、資本預算、研發、行銷、人力資本等。若組織員工能感受到領導者的承諾,將有可能激發創新,促使員工積極採取行動。

落實ESG三階段

而落實ESG三階段:第一是合規,也就是遵守法規,這只是起步。接下來是提升營運效率。只有少數組織可以達到第三階段,即透過實踐ESG,達到成長創新。

要達到第三階段,非員工集體參與不可。為什麼?因為多數創新來自組織的第一線。亞馬遜(Amazon)就透過七千名第一線物流人員,提出許多改進包裝的新想法。意即成長創新,必需讓每位員工都是ESG大使。

至於企業該聚焦著重E、S、G的哪個項目,這與行業別有關。若是科技公司,社會面向(S)的人力資本很重要;對能源公司,環境面向(E)的議題影響程度較大。再加上不同組織所追求的獨特商業策略,及所處地理環境與行業別,各種因素都必須考量。

我相當佩服台灣半導體產業締造的生態系統與競爭力,這是一個驚人的成功故事。若對半導體企業分享一些想法,可從自身公司角度出發,思考這個行業最重要的3、4個關鍵問題是什麼?我想到的是關於半導體材料的回收,及如何做到生命週期管理。

若問到未來5到10年最重要的ESG議題,我會說是氣候變遷。許多人認為這是風險,而我傾向認為這是創新的重要驅動力。我們需要大量創新來降低全球碳排放,對能源系統、運輸系統、農業系統等進行徹底的反思。

文章來源:哈佛商業評論10月號