宝龙商业的 AI 革命

作者丨李扬霞

编辑丨陈彩娴 

“从O2O开始，会员标签、机器人、自动化甚至是元宇宙，过去20多年行业做了这么多数字化的东西，到底有多少能真正帮助运营获得增长呢？”

这是2021年，疫情冲击的第二年，宝龙商业管理层和悦商科技的团队在作数字化和创新复盘时，提出的一个发人深省的问题。彼时也是被誉为“商管魔术师”的陈德力履新宝龙地产联席总裁、宝龙商业执行董事兼行政总裁的第二年，他对运用科技和泛内容创新坚持着务实进取的理念，尤其在行业环境发生巨大改变的这一刻，他对数字化的要求达到的一个新的高度：必须对业务产生直接有效的价值。

这对悦商和腾讯的团队是一个挑战。

两年过去了，11月，宝龙商业年会在上海举办，在钢铁和重工业的视觉冲击力中，陈德力展示了宝龙商业在数字化上的领先成就：利用AI实现大规模的自动化运营和业务增效，超越传统数字化的“旧工具”。对于宝龙商业来说，AI是冲击未来的核心能力，数字化已经是运营中“共同思考”的必须组件，不再是可有可无的附加项。

做到这一点充满了曲折和困难。悦商科技CEO、宝龙商业首席创新官吴弼川在接受雷峰网(公众号：雷峰网)采访时深入探讨了这两年来宝龙商业的AI探索。在他看来，其实“降本增效”早就是数字化的共识和基本追求，但在商业运营这个领域，是一个“以人面对人”为基础的行业，在业务模式没有改变的情况下，传统的ERP和任何附加在人的运作上的工具，其实都难以产生真正的效果，这种局限性在过去的10年里展现无遗。

“这就需要一个更强大的引擎——AI。”吴弼川说，“我们都是业务出身，深知数据加上有效的AI会产生强大的效果，其实在创业的一早就想过用AI跳过传统ERP，但无奈整个行业的数据基础都很原始，而且过去的AI工具也不食人间烟火，我们等待了很久，在等待的这段时间里，我们就利用宝龙的环境，死磕数据。”

“死磕”数据

据了解，宝龙商业在2007年就开始向零售商业物业的开发商、租户及业主提供商业运营服务，并于2019年底在香港上市，成为了国内商业运营第一股。

宝龙商业算是业内做数字化比较早的企业，很早就开始搭建各种ERP系统，但不用说数据，就是系统本身也受到各种条件限制，难以快速发展。

“很长时间里，虽然有系统，但Excel还是国王，90%的汇报依靠人工统计数据，不计其数的人工被消耗在数据管理、分析和汇报上，而这些成本无法投入到业务才是更大的损失。”吴弼川说。

不过，这也让吴弼川看到了亿万数据里的无限可能。2015年年中，吴弼川决定带着团队从宝龙出来创业，成立悦商科技——一家专注存量资产数字化服务的公司——尝试用数字化改变行业的管理和运营方式。这个想法得到了宝龙地产“少帅”许华芳的大力支持，并成为了悦商科技的天使投资人。

随着千行百业的数字化脚步加快，数字化的购物中心也成为了商业发展的主流趋势。2018年，宝龙商业与腾讯启动了“纽扣计划，推动公司的整体智慧转型。计划启动一年后，宝龙商业和腾讯设立合资公司，通过腾讯的云计算、微信支付、小程序、AI、位置服务、IOT等技术能力，围绕「人货场」对宝龙商业进行数字化建设。

“2016年-2019年间，宝龙商业可以说是完成了第一阶段的数字化建设，通过ERP系统把各个业务的数据积累起来了。不过，数据要怎么用就勉勉强强了。”吴弼川说，“因为传统的招采管理逻辑，系统与系统之间割裂是常态，可以说大部分企业都没有从所谓的数据积累中得到好处。这种局限性不仅仅是技术上的，还有整个行业从业者水平、思维惯性、受制于地产等等许多因素的影响，我们默默接受了现实，但也从未放弃梦想。”

这几年，也是宝龙商业的商业运营管理服务业务快速增长的阶段。数据显示，2016年-2018年宝龙地产租金及物业管理服务收入，同比涨幅分别为26.3%、29.7%、25%。到了2019年，宝龙商业成功上市，其商管服务的业绩拉升了接近40%。

但是，上市之后，宝龙商业就像站到了聚光灯下，它需要保持业绩的高增长，需要不断提升坪效和人效。因此，宝龙商业对数字化的追求上升到了新的层面。

在宝龙商业上市前后的2年里，也是悦商科技打磨产品的关键阶段，在完成了新的2轮融资，进入腾讯的生态圈后，吴弼川把更新团队、迭代产品、聚焦AI放到了首位。在宝龙，悦商保持每年更新系统的速度，而且不断在数据积累、优化、链接上解决问题，在2019年的重大更新后，宝龙商业的数据开始得到全面有效的管理，而且在做任何事时“都优先保障数据沉淀”成为团队的核心任务，“死磕”的数据渐渐有了规模，而且不是一潭死水，而是一个流动的数据网络。

“我们能做AI，主要是靠着19年至今连续积累的有效数据。”吴弼川说。

“押注”AI

2020年初，突如其来的疫情，给商业地产按下了暂缓键。

“疫情的停摆和改变，倒逼着所有人坐下来一起思考，到底什么样的数字化可以真正提升坪效和人效，实现高质量的运营。最终我们选定了AI和内容IP作为我们的主要发力方向。”吴弼川如是说。

彼时，陈德力刚履新宝龙商业，全面负责宝龙商业的运营及管理。陈德力是商业运营行业的老将，被誉为“商管魔术师”，他对“高质量运营”、“智慧商业”有着极致的追求。陈德力曾在公开演讲中直言：以前对于智慧商业的理解是给个加速器，实现线上线下的融合，但是疫情让宝龙商业认识到，商业运营需要的不是加速器，而是一台智慧引擎。在陈德力看来，商业地产的复兴离不开智慧引擎，离不开AI。

也正是在陈德力的大力支持下，宝龙商业的AI道路走得更加坚定，他在所有重大项目里都深入参与。“德力总就是我们的首席产品体验官”，吴弼川打趣说，“这么高阶的产品官我们的对手们可用不起。”

经过数年不懈努力，悦商在宝龙商业搭建的各个系统已经积累了超3亿条数据，又和腾讯安全团队一起在其上构建了超1500个衍生变量，从庞杂的基础数据、运营动态数据、到流程行为、乃至人员的业务操作、绩效和行为数据等。“我们积累的数据结构已经非常完整，这些数据在各自的业务模块中也都能起到作用，但是把公司整体的数据打通进充分利用起来，还差关键一步。”吴弼川说道。

在商业运营这种数据细碎又极为庞大、貌似有标准规律却又受场景和人的影响的领域，靠人+ERP处理数据的方法，整个行业都走到了瓶颈处。

于是，在悦商看来，宝龙商业需要一个具备AI能力的算法模型，它能够自动化处理所有数据，自动化找到结论，自动化模仿员工的行为作判断，直接参与业务进程，而不再是隔一层，比如直接降低欠费周转化率、坏账率、人力管理时间等，系统需要产生直接影响业绩表现的行动。                                                                           

2023年3月，宝龙商业跟腾讯天御团队的一次偶然交流，让宝龙商业的AI战略有了新的突破：基于腾讯天御智慧决策系统PDOS，打造了AI加持的新一代商业运营系统。腾讯天御有着20多年的黑灰产风控对抗经验，和服务80%金融标杆客户的“金融级”AI决策能力，吴弼川的团队也很意外，商业运营和风控居然可以用一个思路解决。

“其实商业运营和金融业务有些相像，总体上是不断重复的行为，但是每个业务颗粒的差异很大，也就是说受数据影响很大，所以可以用AI来分析数据。”吴弼川指出，“其实这些数据员工都可以分析，但是人没办法始终保持对数据的全局管理，不能7*24小时一直分析。”

就拿欠费管控举例来说，像100 多个项目的商业，大概会有3亿左右的存量欠费，而且这个数据是不断滚动的，因为商户会不断产生新的欠费。而这些存量欠费分布在100个项目的运营团队，然后再分成多个层级项目到区域到总部，总部到法务到到决策层，每一个欠费从发生到解决，需要大量的人员在当中审批和决策。

据介绍，在这个过程中，相应的欠费总要有大概4000万到5000万欠费要走到诉讼，但是到了诉讼的时候就已经晚了，最后其中一半变成坏账。而在这个过程当中，原来的系统能做的就是提供报表，然后要靠人去分析。

安全应该“长”在业务系统里

在腾讯安全的帮助下，三个月间，宝龙商业基于腾讯天御决策操作系统构建了商铺评级模型、欠费管控模型等智能化分析决策模型。模型构建完成后，宝龙商业积累五年的数据都“活”了起来，并在各个运营场景开始驱动决策的制定与应用。

“宝龙有140多个项目，我们要跟近4万商户和关联方打交道，同时项目和铺之间都是分离的。在平时，无论分析团队多强大，无论系统做得多好，最多就是以项目整体为单位去分析和梳理，再往细处走，需要的人力物力就会几何速度增加，得不偿失，所以大部分的运营，最终都完全掌握在项目团队的‘人为’中。”吴弼川说，“但我们从业主角度看，每一个铺都是资产，都需要详尽的分析，但现实当中没有任何公司在传统工具条件下能做得到这样，真要按部就班铺开，百来个项目就要好几万人做分析，无法做到，在现实中，一个项目总经理的直觉和经验，就会起到关键作用——但这是不可复制的。”

AI就是改变这个局面的破冰船，一个可以不知疲惫、100%保持水平和质量，对每一平方米资产进行360度7×24小时分析监管的角色。比如说在欠费管控的场景，由AI控制的系统自己扫描欠费数据，对每一个欠费案例，都自动发起所有流程、通知业务负责人、监督闭环行为，并可以为每个业务环节计算时间、成本和风险点，为业务负责人提供关键意见——比如这笔欠费客观上还有没有通过沟通偿还的可能性，或者根据历史数据和统计判断，应该在何时进入下一个环节，并将铺位信息提前交给招商团队，争取降低租金损失。这些意见可以被业务人员采纳或放弃，而无论得到什么样的反馈，这些反馈都会加入到下一次提出意见的计算参数里。

“加入AI的系统的任务不是简单地降本增效，甚至不是为了淘汰员工，这一点以前大家太想当然了，”吴弼川提示说，“我们真正应用起来，发现它的最大价值是去学习和总结优秀员工的处理策略，发掘最有业务处理能力的人，AI的任务是尽可能减少他们浪费在管理和流程上的时间，帮助他们聚焦业务，放大到整个组织，AI的任务就是极限压缩管理成本的比例、提高业务投入的比例。”

这是经过精密设计的业务AI，在庞大的历史数据基础上，它可以无缝融入业务中，作为一个“不需要被使用”的系统，它接管的是原本就不需要也不应该由人操作的环节——扫描、触发、发流程、控流程、整理资料、出分析、暴露问题、提供解法等等。

在宝龙，运营系统在AI的加持下，可以将处理欠费的所有节点往前推2-3个月，从而大幅降低坏账率。“以前基本上，当一个商铺已经无可挽回，招商部门才知道要去招商，现在通过AI的预判和干预，人在系统和流程管理里面占用的时间降低到了原来的15% - 20%以内，可以帮助员工节省80%的精力，让他们更加聚焦到核心业务。”

10月，AI的一期模块开始在宝龙商业的试点项目运行（当然实际上已经包括了全量数据），几乎在上线的时刻，系统就自动发起了数十个被遗漏、滞后或填写不完整而没有发起的流程，指出已经欠费且从概率上无法清偿的目标，更进一步，给试点项目团队发去了一组清单，列出了未来3个月有可能发生欠费或者掉铺的目标，甚至通过数据比对，提出了认为在销售数据上存在虚假成分的商铺（销售额管理在行业始终是个核心问题，AI模型可以通过‘不完整’统计的数据比对出偏离度异常的目标）。由于试点项目总经理是相对经验丰富的从业者，他们看完的感受是：和我们想得差不多。

陈德力及管理层在看到结果时的反应也是：这基本是准的。

“这就意味着，我们的模型可以达到项目负责人中上水平的判断力。”吴弼川解释道，“现在想象一下，接下来这是业务管理的底线水平了，而且它还会继续进步。”

在吴弼川看来，这样的AI才是属于未来的系统，所有行业和领域都在业务上存在风险控制的需求，业务和安全天然就是一体的，而安全也应该长在业务系统里。业务只有足够具有安全性，业务才有运转和执行的可行性，它才有存在的意义。

“所以，商业运营也是如此，只有把里面的风险因素压缩到一个可以预判的范围，那么业务就会是安全的。因为从组织上来说，对任何情况都有有动态、有效的应对能力，是AI风控或者安全能力需要创造的保障，”吴弼川告诉雷峰网。

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