܄

创享帮科技CEO张稷:区块链和人工智能从消费共享到产业共享

【数据猿导读】 11月27日,由微软加速器联合数据猿主办的线下沙龙:区块链应用与产业之变——微软加速器区块链论坛在北京微软大厦举行。本期沙龙邀请了多位行业领袖齐聚一堂,希望拨开喧嚣看价值,在区块链的产业应用价值和发展趋势上给行业一些启示!以下是数据猿整理“创享帮科技CEO张稷”的发言实录...

创享帮科技CEO张稷:区块链和人工智能从消费共享到产业共享

11月27日,由微软加速器联合数据猿主办的线下沙龙:区块链应用与产业之变——微软加速器区块链论坛在北京微软大厦举行。本期沙龙邀请了多位行业领袖齐聚一堂,希望拨开喧嚣看价值,在区块链的产业应用价值和发展趋势上给行业一些启示!

以下是数据猿整理“创享帮科技CEO张稷”的发言实录:


今天我演讲的题目是《区块链和人工智能从消费共享到产业共享》。

首先我想说一下我们眼中区块链发展的大背景。1969年9月3日,美国加州大学洛杉矶分校的雷纳德·克兰罗克教授实验室内,两部电脑成功地由一条5米长的电缆接驳并互通数据。接下来出现了数据互联网,美国的代表是脸书、推特,中国的是微信、微博。同时也衍生出了所谓的交易互联网。交易互联网的代表是美国的亚马逊,中国的淘宝、美团、滴滴、摩拜等。很多企业内部应用利用交易互联网做很多的工作。

什么是区块链?我们认为区块链是一个信任+价值的互联网。首先信任是通过分布式的账本来实现的,价值指的是价值的生产、分配和传递。以前很多价值沉没或者价值没有被生产。现在我们产生新的价值,并且把它分配到应该得到这部分价值的,更加合理的地方,所以我将区块链定义为:信任+价值互联网。

在美国最成功的区块链应用是比特币,第二个比较成功的应用是以太坊。但在国内目前还没有区块链应用的比较成功的案例。目前在国内,我们涌现了像趣链和布比这样的区块链技术企业,在区块链技术方面做了很多的研究工作,围绕区块链在金融和物流领域实施了许多项目。但是国内仍然没有非常成功的区块链应用企业,这是我们国内企业的机会。现在以太坊的发展速度非常快,像俄罗斯的央行和很多大的企业都在跟以太坊进行合作,构建他们的应用。

站在我们的角度看,我们希望通过区块链和人工智能可以有更多的产业共享。消费共享,这是大家常见的。今天有人坐着滴滴的专车来,有人是骑着摩拜和OFO过来的,这些就是我们定义的消费共享。回想我们人类社会发展的过程,从十七世纪形成的资本主义社会到以公司为结构,以产业为基础的人类社会构架,什么是中轴?其实是产业,也就是每个人所从事的工作,工作创造的价值,以及我们为行业,为客户创造的价值,这是真正的经济中轴骨。

区块链技术解决了共享经济的两个难题,一是成交链条上多方互信的机制,二是价值传递的分配。很多国家包括欧洲和美国写的有关区块链的文章,区块链的第一大应用场景就是金融行业,第二大是共享经济。在共享经济中区块链的数字资产会有什么样的作用?数字资产会作为交易的媒介和担保,通过智能合约的方式进行执行,包括现金、股票、债券,这些都是可以数字化的资产。这张图是产业流程图,包括采购原材料、库存管理、选择原材料、产品生产、产品交付、运输交付、销售管理、市场管理、营销管理,最后触达客户。其中可以被共享并且被创造的新的价值资源包括很多,比如闲置的库房。比如在江浙生产袜子的商场,双11之后,库房的袜子一下子被清空了,而这时刚好有一家企业进口了一批外部物资,他需要库房来存储这批物资。通过区块链技术就可以实现库房共享。之前每个企业都是以信息孤岛的方式存在的,数据没有被连接起来,也没有任何信任机制作保障。通过行业性的区块链存储这些数据,并通过人工智能分析和调配,使得这些闲置的资源找到它更合适的主人并且产生新的价值,这是对原有沉没成本的增值和创造。

人工智能已经被证明在分析海量数据和选择最优路径上的能力。我们之前也看过围棋和象棋比赛,通过历史数据和未来数据的分析,轻松地战胜人类。人工智能同样可以帮助我们分析海量的数据,找到物质、价值体系创造点,这是我们的愿景。但是,我相信在座的每一位都不愿意把你们企业的数据共享出来,大家会说这都是企业自己的秘密我为什么要共享出来,我会先看看是不是工商银行这种大型企业先把数据分享出来,再看我的企业是不是从共享数据中获益再共享自己的数据。所以这样的产业共享是一个过程,不可能是一蹴而就,一步到位的。这需要全行业,全人类不断地向前迈进。然而个人是灵活的,个人是趋利避害的,他会找适合他的事情,他认为这件事情合理他就会去做,所以我们做的第一件事情是分布式销售人力资源网络。我们的产品叫众渠道,众的意思很容易理解,三人为众,渠道就是帮助企业卖东西。具体怎么实现这个流程,大家可以看一下流程图,在需求链上企业可以快速的发布需求,比如一个创业公司开发了一套人力资源的管理系统,但是因为创业公司没办法雇很多销售售卖这套系统,那么他可以在链上发布一个合约,谁找到一个客户推到我这儿来,我给他发一些数字资产,最后合同签了之后可以发更多的数字资产作为酬劳,我们可以通过这样的合约鼓励个人。

分布式的节点通过竞争获得机会。因为人工智能会把智能合约推送给他认为有这个能力完成这个工作的人,个人通过竞争获取商业机会。工作评价是由共识机制决定的。人工智能将智能合约推荐给这个人,他找到了合适的客户,并且最后结单了就可以通过这样的机制完成整个评价,通过智能合约自动获取薪酬,这是众渠道背后的区块链逻辑。

我们的众渠道首先瞄准的是IT B2B的市场,这个市场是以万亿为单位的,体量非常大,且增长率高于GDP。

大型企业包括华为、微软是如何来销售他们的产品的?厂商有直销的团队。特大型的客户都是由厂商直销团队覆盖的。一级和二级的代理,覆盖中小企业。大家可能认为通过庞大的销售体系,能够很好的解决企业的销售问题,但事实并不是这样。每一个企业对客户企业的覆盖度不会超过10%,代理体系能够起到一定的作用,但对于客户的实际覆盖度没有特别大的提高。同时现在厂商普遍使用的电话销售方式越来越难。

中小厂商怎么卖他们的产品呢?它们一般会雇佣三到五个销售,覆盖所有的客户,这种覆盖的密度是非常低的,我刚才说的人才资源管理系统需求是非常广的,你三五个销售覆盖不了所有客户,你也没有办法把你的产品信息传递出去。

我们再谈一下一线销售人员。销售其实是一个挺苦的工作,入行开始,首先找一个客户名单,想办法去见客户传递价值,客户需要什么我能帮你搞得定,约客户吃饭,陪客户聊天,定期帮客户解决问题,以便在客户有真正需求的时候想起他。销售会每天拜访不同客户,每天说一样的话。原来我是卖IBM服务器的,我今天对客户说IBM的服务器好,第二天还说服务器好,客户说小张我知道你们IBM的服务器挺好,但我不需要,能不能给我提供别的需求?刚好你拜访的客户当时要买你的东西的概率是极低的,大部分情况都要等,跟客户建立关系,客户想起你的时候才会把生意给你。很少有销售成为公司的管理层和CEO,大部分的销售都在频繁跳槽。

我们这个平台就是希望各类手里有客户的产品销售人员,问客户今年的战略是怎么规划的,有什么样的IT方向,在哪些领域能够帮到您。聊天方式更像一个顾问而不是一个销售。他以一个顾问的身份帮客户分析客户链条上的多种需求。当他发现客户需求的时候,他自家的需求是他自家的生意,不是自家的生意可以通过区块链的平台推荐给专门的厂商,让厂商再派出专业化的技术团队跟客户接洽。整个的过程是交叉销售,为大量的卖家去推荐不同的客户,使他们有机会把产品带到那些他们原来接触不到的客户那里。我们的区块链会设置自然语言智能合约模板,业务人员填一些文字就可以智能生成一套智能合约奖励机制。客户数据、销售数据、交易数据、合同数据、付款数据都会被区块链进行分布式的可信存储。

大型厂商通过现有渠道,最多可以接触几万到十几万的客户,小型厂商只能接触到几百的客户。但通过智能链平台,可以通过百万级的销售人员接触到百万、千万客户,这个价值的创造是非常巨大的。区块链没有革任何人的命,它是帮助所有人把把沉没价值重新实现的系统,这样的系统更容易获得社会和从业人员的支持。

阿里巴巴曾明鸣经讲过,未来的人力资源架构会逐渐产生一种跟现在的金字塔式的人力架构相平行的分布式的人力架构。现在的人力资源架构是科层制的,工作业绩好不好完全是老板说了算,价值是不是真正得到了实现是不一定的。分布式的人力资源网络更多的不叫管理而叫赋能,众渠道的理念跟这些行业先知人物的愿景是非常一致的。

这是我们区块链的一个架构,我们是利用人工智能+人智能在一起的方式,把区块链技术应用在整个流程上。通过这些方式来实现所有的流程,包括智能合约分布,工作机会的获得,薪酬发放。   

目前有两百多种产品在我们的平台上销售,大的产品像微软、IBM,还有很多中小的企业和创业型企业,很多都在我们的平台进行市场推广和客户开发。

以上是我从我们产品的角度谈了下对区块链的看法,谢谢大家聆听。


延伸阅读

微软首席架构师黎超:区块链技术发展仍存在壁垒,企业要勇于试错 

FinTech4Good创始人张晓晨:全球区块链的产业应用趋势

工商银行产品创新管理部钱大智:工商银行应用区块链创新扶贫金融服务的探索

迎接天翻地覆的重大演变:微软加速器区块链论坛成功举办


来源:数据猿

声明:数据猿尊重媒体行业规范,相关内容都会注明来源与作者;转载我们原创内容时,也请务必注明“来源:数据猿”与作者名称,否则将会受到数据猿追责。

刷新相关文章

别把区块链玩坏了!
别把区块链玩坏了!
“身份链”重新定义区块链
“身份链”重新定义区块链
专家解读《贵阳主权区块链技术与应用》白皮书
专家解读《贵阳主权区块链技术与应用》白皮书

我要评论

精品栏目

[2017/12/19]

大数据24小时

More>

[2017/12/18-22]

大数据周周看

More>

[2017/12/18-22]

大数据投融资

More>

[2017/12/18-22]

大咖周语录

More>

[2017/12/13-20]

大数据周聘汇

More>

[2017/12/12-19]

每周一本书

More>

返回顶部