創新事關企業生死存亡

　　中國經濟正處于結構性轉型期，工業化基本結束，經濟和企業進入了后工業化時代。在這個階段，資本積累速度明顯放緩，投資不再是拉動經濟增長的最強勁的引擎，一個曾經的短缺經濟變成了過剩經濟，擴張性財政政策和貨幣政策相應地退出了舞臺。

　　在產能普遍過剩的情況下，刺激投資的政策失去意義，只會徒增更多的過剩產能。對于企業而言，市場基本飽和，產品不再像以前那樣不愁賣，企業也無法像過去那樣，依靠擴張產能實現自己的發展。

　　在這種情況下，企業要么開辟新市場，要么在現有市場上搶奪份額。無論哪種方法，都要求企業具備創新能力。可以說，后工業化時代，企業最重要的競爭力從資源整合能力變成了創新能力。

　　正是在創新方面，很多中國企業遇到了挑戰。如果核心技術沒有掌握在自己手上，在多變的國際競爭環境下，企業是非常脆弱的。

　　我曾經參觀過一家想做智能制造的企業，它的機床是從德國、日本進口的，數字控制，非常先進，但在改造生產線時碰到了棘手的問題：機床的數據無法提取出來，因為國外的設備供應商不對中國企業開放數據。

　　這種情況下，一臺機器便是一座孤島，無法連接起來，不可能做成數據驅動的生產線，沒有數據，智能制造就是一句空話。

　　中國企業一定要掌握核心技術，盡快實現從成本控制到研發的轉型，從制造到創新的轉型。在后工業化時代里，創新絕不是一項可有可無的業務，它關系到企業的生死存亡，關系到企業未來的發展前景。

　　華為——中國民營企業創新教科書

　　中國民營企業要學習華為，它是一本很好的教科書。

　　有些企業家認為華為確實做得不錯，但自己學不了，華為太高大上了。在我看來，華為能有今天的成績，就是因為它從一開始就非常重視研發。在技術行業，核心的硬件是芯片，核心的軟件是操作系統，在芯片和操作系統上，華為都有自己的研發力量。

　　從1990年代開始，華為就著手芯片和操作系統的研發。今天人們所熟知的海思芯片，是華為持續20多年投資研發的成果。華為在研發上的大力投入是由“華為基本法”規定的：每年的研發費用不低于銷售額的10%。

　　事實上，它的研發費用占銷售額比例最高時曾達到16%。2017年華為的研發開支為897億人民幣，占銷售額的15%，研發開支全球排名第六，超過蘋果公司。

　　華為手機起步雖然晚，由于硬件有自己的芯片，軟件有自己的操作系統，所以能后來居上，成為中國手機第一品牌，和蘋果、三星同屬世界上的第一梯隊。而起步早于華為的一些手機生產廠家，因為缺乏核心的芯片和操作系統，在市場競爭中落后了，有些已被淘汰出局。

　　后工業化時代，中國企業謀求創新有兩條路可以選擇：一是學習華為，投入研發，攻關核心技術;二是利用好現有技術，在市場上進行差異化競爭，降低自己的成本，以此來獲得更大的市場份額。下面我用三個案例，來說明企業如何利用現成的數字技術進行差異化競爭。

　　大數據驅動，縮短模具交貨期

　　大數據如何幫助模具生產廠家縮短設計、制造的時間，從而縮短交貨期?我們看一個實際的案例。

　　過去模具廠收到客戶訂單后，先要進行模具設計，然后測試、修改，交付使用。整個流程需要較長時間。

　　這家模具廠利用大數據技術，建立模具的零件和部件數據庫，根據客戶需求，搭積木式地設計模具，在設計的同時生成零件加工指令，給出工藝方案、機床排產、成本核算，直至倉庫進料單，實現了全程的數據化和自動化。

　　制定產品、工藝和財務標準是耗時最多也是最重要的工作，在標準化和數字化之后，這家模具生產企業把設計時間從原來的幾周縮短至兩天，交貨期因此而縮短了1/3。

　　此外，數據庫與倉庫聯結在一起，消耗了多少材料，倉庫中還剩余多少材料，全都一清二楚，如果庫存不足，系統能夠迅速發出補貨指令，供應商根據指令及時送貨。

　　數字化改造之后，這家企業的競爭力大大提升了。今天的市場上，越來越多的客戶看重的是交貨期和品質，其次才是價格。使用了這家模具廠的產品，中國企業在國際招標中以高于競爭對手30%的價格中標，模具的快速供應縮短了交貨期，而且產品的品質也比同類廠家高。

　　數字化降低小微金融的風控成本

　　很多P2P企業之所以垮掉，因為它們忘記了金融的首要任務是控制風險而非擴大規模。小微金融的痛點在于無抵押、無擔保、非標準、高風險，這些P2P只用線上數據做簡單的風控，沒有在線下采集數據和做盡職調查，而線上的數據無論從質量還是數量上來看，都無法滿足風控的需要。事實證明，在當前的信用環境中，線下盡職調查是必需的。

　　一家做小微金融的校友企業堅持線上和線下數據相結合，安排專人線下做盡職調查，然后將搜集到的數據存入數據庫中進行風險評估，有效地降低了壞賬率。這個商業模式的痛點是成本太高，所以他們千方百計運用移動互聯網的數字技術降低盡職調查的成本，也就是風控的成本。

　　成本低了就可以降低利率，低利率就能吸引到更多的客戶。更重要的是，隨著數據的積累，他們可以運用數學和統計模型，更準確地進行風險定價，待數據達到一定規模后，再啟用人工智能，更準確地判斷和控制信用風險。

　　這家企業堅持服務小微企業，現在業務已經做到農村去了，系統終端直接連接到農民家里，農民在手機上就可以申請貸款、填寫信息、進行人臉識別并驗證身份，以較低的成本為農民提供金融服務。

　　個性化家裝

　　最后看一個家裝行業數字化的案例。尚品宅配是一家上市公司，他們也是把各種不同的家裝設計方案分解為房間、空間等標準化模塊，事先存入數據庫。

　　接到客戶訂單后，上門量房，根據房型和客戶的個性化需求，從數據庫中提取相應的模塊，采取搭積木的方式，很快拿出家居設計方案，并用VR展示出來。經過與客戶的反復溝通確認，系統自動生成用料單、加工單和施工單。

　　尚品宅配在這里不是為了VR而VR，而是為了提高客戶的體驗，更好地滿足客戶的需求。

　　作個小結，企業無需過度關注環境和政策的變化，而應更多關注市場、客戶和員工，關注如何運用技術手段進行差異化競爭。無論外界環境如何變化，永遠不變的是為客戶提供高性價比的產品和服務。