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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