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对话蒙牛李琤洁:用数据寻找第二曲线 | 数字思考者50人

深度
数据加持之后发生新的洞察,让数据告诉企业未来方向在哪里。

钛媒体特别专题策划《数字思考者50人》:探访中国50位独具代表的数字化思考者。我们理解的“TechThinker” ,涵盖了中国数字化浪潮中的技术践行者、政策制定者与投资决策者。在这场长达10年的乘风破浪中,我们每个人都在分享技术进步的果实,却鲜有人知道结果背后的故事。我们期待通过《50人》,还原中国数字化推进过程中的关键决策,同时也为你呈现数字思考者们的管理与经营之道。

(钛媒体联合创始人刘湘明在活动现场为李琤洁女士颁发“数字思考者50人”荣誉证书)

(钛媒体联合创始人刘湘明在活动现场为李琤洁女士颁发“数字思考者50人”荣誉证书)

担任蒙牛集团CDO之前,李琤洁曾先后担任凯德集团中国区数字化及创新董事总经理,复星集团联席首席发展官等职务,深耕数字化转型战略多年,拥有全局战略视角和丰富的数智化建设经验。

2023年,李琤洁与蒙牛的科技及营养专家多个合作伙伴,推出全球首个营养健康领域模型MENGNIU.GPT,标志蒙牛改变了传统运营模式,开启了数智化新生态。

李琤洁最擅长的就是通过构建全场景数字化的人货场,将技术、产品、数据运营与产业运营和开放式创新有效结合,构建数智化管理体系和价值网络,赋能企业第二生长曲线。在她看来,随着数据入表,可以看到新的生产力、新的价值。过去寻找第二赛道靠创始人的经验,现在更多从数据看到或佐证新的方向。

9月7日-9日,由钛媒体集团与ITValue联合主办的“2023 ITValue Summit  数字价值年会”于三亚举办。此次峰会主题为“数字经济时代的创新图谱”,关注数字经济发展的宏大叙事,聚焦于企业从数字化向数字经济迈进中可能遇到的实际问题和具体场景。

9日上午,钛媒体集团联合创始人、ITValue发起理事刘湘明与蒙牛集团CDO李琤洁围绕数据入表、大模型和生态建设展开对谈,分享蒙牛的实践和经验。

她认为,今天我们讲生态或者讲产业互联网,本质上是把控货变成控人。如果货的逻辑变成人的逻辑,本质上就是思考“人要什么”。

“蒙牛诸多环节里识别到约2.2亿的同人,从这2.2亿人的数据,包含基本属性、行为、货品等,可以串联出一个个不同的场景。如果加上脱敏后的其他数据,就可以从场景里获得更多的商业洞察,进而找到新机会,这件事情本质上就成为一个生态做法,不再是蒙牛独自做,而是找到合作伙伴,把场景、应用、数据、资产完整地融合起来,建立体系化生态在这个时代尤为重要。”李琤洁说道。

通过消费者洞察和20多年的数据积累以及专业营养机构的助力,蒙牛开发了营养健康领域模型MENGNIU.GPT。李琤洁表示,蒙牛正在尝试把它打造成一个开放生态,与更多场景融合,用服务和产品相结合的方式带给消费者更多的营养健康体验。这是一个庞大的体系,和大家一起把这件事持续进行下去,这是蒙牛今天尝试的一种方式。

以下是对谈实录,经钛媒体整理:

刘湘明:有一张PPT介绍了一杯牛奶背后的数据。蒙牛为什么用这种方式计算自己的数据跟牛奶的关系?

李琤洁:170兆的数据覆盖了从一棵草到餐桌上的一杯牛奶的全过程。我们用物联网的方式养牛,现在给100万头牛套了脖环,今年年底会达到150万头,这一年会产生10T的数据。这个数据包括牛的作息时间等养殖信息。在精细化管理中,牛生产原奶、原奶密封入厂等26个模块93个大节点,这些节点全封闭监控生产。奶业产业链特别长,从畜牧业农业范畴,到了工厂进入制造业范畴,制造业的产品出厂再到大快消品范畴。产品一物一码标签,标签跟着产品流动,直到消费者手上。而销售场景又会在不同触点里闭环服务,比如电商、超市等,触点类型众多,仅与消费者直接接触的各种私域、O2O等就有超过150个触点。这个长链条整个加起来大概赋予了每杯奶170兆的数据,这个就是产品逻辑上的端到端。

刘湘明:你觉得从CIO到CDO的中间历程是什么?CIO跟CDO的关系是什么?

李琤洁:CIO存在的历史比较久远。信息化时代就有首席信息官。企业要求把企业的信息化做好,早年是从记录业务结果开始,然后记录业务过程,再到后期数字化转型进入整个过程,帮助企业经营模式做到最高效的降本增效。

早期CIO职能类似于把纸面上的东西变为线上流通。后来所有应用产生了很多数据,CIO的职能变成从这些数据里洞察,下一步应用怎么做,业务运营怎么优化。

后来大家发现,再往前走,企业的要求就变高了,不能光在洞察里找到因素降本增效,还需要帮助企业探索新的商业模式,这种模式本质上会改变交易结构。交易结构被改变,你就需要做很多事。一是要找增量,如果没有增量这个结构不会改变。而且增量不能零和博弈。最近有一个词“全局增量”,大家都能从增量中获得益处,才能引领交易结构良性改变。

本质上是大家经营都很难,所以换一个视角看看怎么办。CDO角色的价值就来了。这个角色不仅要帮企业通过数字化降本增效,还得协助企业找到新的增长方向,数据驱动的增长方向。

CIO跟CDO的工作是交汇在一起的,有的企业有CIO也有CDO,有些公司渐渐演化为没有CIO只有CDO。应用建设的时候,要从顶层设计开始发生变化,所以企业希望业务的数字化和数字的业务化在一定程度上要并行。

刘湘明:那在数据资产入表这件事上,CDO是不是躺赢了呢?

李琤洁:没有什么可以真正躺赢。数据资产可以入表,对CDO来说意味着几点。

第一,界定什么是资产。界定资产跟自己在家里数家底一样,首先确定这个东西是谁的,是否可控。比如蒙牛产品170兆的数据是可控的。从数据的维度讲,一个是无形资产,一个是存货。用成本法评估无形资产,投入变得有价值依据了,跟CFO之间的博弈少了;另外,对存货要求更高,要一定时间内流通产生再生的价值。

第二,确定是否有价值,这里首先要区分两种不同的价值,再来看这个价值是多少。有的数据资产,比如说检验检测的数据,可以内部使用但无法交易;有的数据资产,比如说蒙牛在消费者领域那么多触点,各个渠道里面接触的2.2亿消费者可以做辨识,实现对人的标注跟洞察。这个洞察之后产生新的标签可以指导其他场景做出新的东西。这是可以脱敏后变成存货流通的数据产品。以此类推,货、场数据也是一样。

第三,前期技术储备。一个企业是否拥有数据,是不是看得见、用得起来数据,然后通过数据洞察赋能,再到发现新机会,一路发展下来。包括今天我们谈的大模型应用也是这个道理,数据本身有质量才能有价值,从资源变成资产,从资产变成资本。

所以,数据资产入表,CDO不会躺赢,要想赢就要把上述三件事情搞清楚。

刘湘明:很大程度上CDO的职责就是让数据变得有质量,那么怎么做呢?

李琤洁:数据变得有质量,有几点比较关键。第一,所有顶层设计规划好。第二,带着数据思路做应用。我们早期建应用是功能区分,完成了功能达成某一个需求。但是对于未来数据的需求很多时候需要带着数据策略做应用。为什么设置?会产生什么洞察?企业越大越会面临一个问题,即“工具的统一”,蒙牛也是一样的。蒙牛信息化历程非常长,跟很多大企业一样,现在依然有多系统、多套流程、多套工具。用途一致的工具要尽量统一,才能帮助后期省很多力。

此外,全员对数据的渴望以及真正能用起来很重要。早年蒙牛做报表,专业人士下场PGC(专业生产内容),即专家做报表,蒙牛顶峰时期有5500张报表;接下来就是UGC(用户生成内容),分析人员帮助业务人员以数据集市为工具做分析;再继续下去,就是大模型加持的AIGC(AI生成内容),也就是业务人员自行用数据。本质上,最懂得数据的是一线的业务人员,所以一定要降低技术门槛,让他们利用自然语言问是什么、为什么、怎么办。技术团队需要提供能力,通过大小模型结合让业务人员能轻松把这些数据真正地在一线用起来。这个也是CDO角度,无论转型还是在原来的赛道上降本增效,都需要这样。

刘湘明:数据资产入表,基本逻辑还是希望数据加速改变行业。你觉得结合了数据,未来蒙牛所在的快消品行业,包括蒙牛自己会变成什么样子?

李琤洁:随着数据入表、脱敏流通起来,可以看到新的生产力、新的价值,有一件事情在所有企业都会发生——以前我们从一赛道找二赛道,靠领导人,但有数据加持之后,尤其数据交换方式发生新的洞察,让数据告诉企业未来方向在哪里,不用拍脑袋就可以找到很多东西。

快消品行业,在零售环节依靠数据还是有很大的难点的,找到各种场景里的各种行为数据拉通起来是比较难的。所以这件事情本质上应该是一个生态的做法,不再是蒙牛自己要做什么,而是找到合作伙伴,把场景、应用、数据、资产完整地做起来,建立体系化生态在这个时代尤为重要。

刘湘明:蒙牛在大模型上面有什么思考,大模型会把蒙牛变成一个什么样的公司?

李琤洁:蒙牛大模型探索起步比较早。蒙牛大模型团队尝试了国内、国外、闭源、开源的很多大模型。发现对于企业级应用来说完全依靠大模型原生能力价值不大。因为大模型还有很多壁垒要突破,比如准确性。我们探索过程中搭建了在各方面适用的大模型底层通道和安全框架,在此之上结合企业数据,建设领域模型,然后研发应用。

我们发现一个契机:蒙牛与所有消费者沟通都是靠产品。今天我们讲生态或者讲产业互联网,本质上是把控货变成控人。如果货的逻辑变成人的逻辑,本质上就是思考“人要什么”。消费者高频接触的产品一定不是靠促销打动的,除此外,是否有服务价值的因素?例如,一个场景里面消费者喝牛奶,不是为了解渴,是为了营养健康。很多生活场景可以为消费者提供营养健康咨询服务。

营养师这个职业在中国有四百万的缺口。发达国家每百万人匹配20多个营养师,中国这一比例却只有0.7个。蒙牛用20多年积累下来的营养知识,以及各种外部专家资源,包括院士、专家、名中医等能力的加持,训练了一个营养健康垂直领域的模型,用服务和产品相结合的方式把综合健康服务给到消费者。后面,我们会把这个模型开放,无论上下游还是互补场景,在更大范围内把这个生态建立起来,大家可以一起探索。

刘湘明:这个大模型应用场景,完全改变了消费者跟蒙牛的关系。过去,消费者只是到超市购买一罐用来喝的牛奶。现在可以通过模型,让消费者持续地与营养师沟通。蒙牛也可以更精准地生产和推荐产品。未来,在整个的数字化创新生态中,蒙牛会怎么样去推动?

李琤洁:我们升级了现有的开放式创新年度活动平台“牛客松”,把它打造成一个永不落幕的创新平台,不仅把蒙牛内部长链条里所有场景找出来,开放邀请各种各样的科技垂直赛道企业互动。更重要的是,在这个平台上,推进场景共创。蒙牛要面向广大生态开放领域模型能力,比如营养健康领域模型可以跟月子会所场景结合,这种利他为导向的互动,使得场景链条变得很长。这其实是建一个很大的体系,大家一起把这件事持续进行下去,这是蒙牛现在尝试的一种方式。

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  • 企业数字化需要有一支具备数字化思维和技能的专业团队来推动和实施

    回复 2023.09.19 · via pc
  • 过去寻找第二赛道靠创始人的经验,现在更多从数据看到或佐证新的方向

    回复 2023.09.19 · via android
  • 通过数据分析和挖掘,可以为企业寻找新的增长点和创新方向

    回复 2023.09.19 · via h5
  • 数据入表后能够挖掘到新的生产力和新的价值

    回复 2023.09.19 · via h5
  • 产业大模型才是未来的发展方向

    回复 2023.09.18 · via pc
  • 数字化转型需要注重数据安全和隐私保护

    回复 2023.09.18 · via h5
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