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美的集團AI實踐:讓平凡的員工也能幹出不平凡業績

2024-12-27 简体 HK SG TW

今天小編分享的教育經驗:美的集團AI實踐:讓平凡的員工也能幹出不平凡業績,歡迎閱讀。

以下文章來源于華夏基石 e 洞察 ,作者魏曉剛

作者 |  魏曉剛

來源   |   華夏基石 e 洞察  管理智慧

咨詢合作 | 13699120588

文章僅代表作者本人觀點

圍繞 AI, 今天跟大家分享三個 " 力 "。

第一個 " 力 ":數據要素——新質生產力。我們今天分享的美的數字化,是不是能感受到數據的力量,人和數據結合的力量?這種數據的力量在美的不斷地擴大,不斷地發展,不斷地推廣,真真切切地把數據要素變成了生產力,驅動企業生產運營管理全要素提效。

第二個 " 力 ":科技是第一生產力—— AIGC。AIGC 應該是當前熱會熱點,企業家要做的應該是盡快地把它跟企業的經營、企業的業務相結合。科技是第一生產力,就跟蒸汽機出來的時候一樣,當大家看到潛力之後,蒸汽機席卷全世界,進而開啟了工業革命的大潮。

第三個 " 力 ":軟能力。什麼叫軟能力?數字化組織、數字化機制怎麼和業務之間去聯動?數字化和戰略落地怎麼結合?這需要一套組織和機制,要體現在怎麼分權等地方。如果數據不準,誰的責任?如果指标完成,對誰有利?很多企業進行數字化轉型,找兩個人牽頭當項目經理,最後項目失敗,兩個人當中該是誰的責任?所以,我們缺少兩個方面的能力。

(1)缺數字文化。很多老板說我們不缺數字化,缺的是數字文化——到底是不是用數據說話?現在很多企業做不到數據說話,只是靠老板自己的認知,都是人的因素在起作用,而不是用數據說話。

(2)缺數字人才的培養。這兩者在數字化轉型當中往往會被認為是軟能力,可有可無的東西,它不像硬體,不像 ERP 那麼高大上,但卻是硬實力。數字化轉型只有建立在這樣的地基上,才能夠持久。美的也不是在十年前就懂,也是不斷積累的過程。如果這是一個常識的話,那為什麼我們現在不把組織、機制、文化、人才就數字化轉型放在同一平面布局,甚至提前布局?

所以,數據要素——新質生產力驅動全要素提效、數字運營——軟能力、硬生產力驅動全要素績效以及 AIGC ——科技第一生產力驅動全要素提效等三個 " 力 ",我姑且稱之為 "數智驅動、卓越運營"。

一個企業想要產品品質有優勢,就要拼運營能力。運營能力靠什麼拼?原來是靠一把手的行業經驗,靠老專家的知識積累,現在要靠數據,只有數據要素的質量越高,數據要素在企業裡面的跨度越大,延展的跨度越大,越及時越準确,企業運營決策能力才會越強,才會有更強的競争力。美的在這十年的發展,在 AIGC 新技術的加持下,兩三年迭代一個周期,而不是再用十年。

盡快地融合常識和邏輯,

建立數字化所需要的能力。

第一、建立數據銀行。如果要實現以上說的硬平台,就需要建立數據銀行,能夠讓人人都有專屬的數據駕駛艙,人人都有智能決策助手。企業十幾萬人都有自己的數據,能看到自己該看的數據,能夠通過自己專屬的數據去分析問題、解決問題。

第二、标籤的能力。所有數據銀行裡的指标和數據都需要标注,那就要具備對數據進行标籤和标注的能力,這個數據代表什麼?這個場景代表什麼?都需要标籤。标籤和銀行數據指标進而演化成标注,最後,所有的标注都可以給算法用。

第三、知識管理能力。知識管理引入中國已經有 10 多年的時間,有點老生常談了,但現在很多企業知識管理依然沒做起來。知識管理是一把手工程,這對企業來說非常重要,想要 AIGC 發揮戰鬥力,不給滋補喂養,沒有數據,怎麼發展 AIGC 的能力呢?所以,大家要想一想,你們的企業有沒有開始訓練小模型?有沒有把企業的知識喂給它?如果沒有,趕緊啟動這件事情,早一天喂奶,早一天吃飯,它就早一天長大。數據能力沒有什麼奇迹,就是靠一點一點真正的有效數據喂養起來。從現在開始,企業的小智能人就應該開始長大。未來的互聯網肯定是一個智能體。

我們可以看到,從信息化到數字化到流程到場景的數字化,到 AI 算法和智能駕駛倉,以及人才和文化的價值,會形成一個發展趨勢,這也将是未來數字化的核心競争力。現在的很多企業對于數字化轉型還在猶豫,我都投了這麼多,還沒見效果,要不要繼續?但現實是留給大家的時間不多了。

那業務、數字化與财務之間究竟需要什麼樣的聯動?是不是業務說什麼就幹什麼?是不是數字化想怎麼幹就怎麼幹?是不是财經到最後就算個數,甚至算不出來數?不是的,業務、數字化、财務這三者之間必須是聯動的。

建立這套業務、數字化、财務體系

需要幾個支撐點

一、數據安全保障體系。我們講數據治理,AIGC 的治理,很多人說,我用就完了,為什麼還要治理?不是,你用就泛濫了。數據如果不安全,不都洩露了嗎?原來不統一還好,現在統一了,洩露那不等于直接一鍋端了嗎?所以,AIGC 的數據必須要有治理,數據必須要有安全。

二,數據治理保障體系。數據治理是一個髒活累活,但這是必須要去幹的活,因為不幹,上層建築就不穩。

三,基于場景的數據進行改善,形成數據化知識圖譜,進入到知識庫體系,這才是企業的競争力。

練武的人有句老話," 練武不練功,到老一場空 ",光學花架子不行,真正的功夫是企業的知識的積累,如研發、管理、文化沉澱等等,基于這些才形成數據化知識圖譜。這些都可以作為一種常識,沒有什麼高大上的東西,然後 AIGC 從能力加上應用,進行快速實踐。因為我們經常跟人交流,很多企業都說你講的這些東西我都懂,但我就是做不到。

我今天就美的的 AI 實踐跟大家做一個呈現,只是想反映一些常識的問題,就是通過數據、業務、經營、管理、戰略、人才、機制等體系,讓一個平凡的員工,甚至是剛入職的員工,能夠用企業的數據和知識創新業務,難道這個不是競争力嗎?通過數據產生持續的降本增效,產生現金流的增長大于利潤增長,大于營收增長,形成卓越運營的能力,這難道不是企業的核心競争力嗎?這兩個東西加上 AIGC,會更加如虎添翼。

所以,在基礎階段越落後的企業,在 AIGC 時代會更落後。你還在跑,别人已經開始上高鐵了,你為啥不上高鐵?因為你的數據上不去,你的人才上不去。

大家可能都會問一個問題, AIGC 的算法模型是不是跟其他技術一樣,昙花一現?應該不是,它會深遠地影響企業的方方面面。美的集團也是去年開始投入研究,今年跟業務相結合,希望通過 AIGC 降額 2,000 萬,這是年初定的目标,這個目标在三四月份就實現了,後來定的目标是降一個億,到 9 月底有八九千萬,到年底也應該很快實現。

目前美的集團在 AIGC 上已經有很多業務場景的實際應用。比如數字培訓視頻,因為美的是個全球化的企業,怎麼快速地對全球員工進行知識培訓,美的產品或者生產運營中涉及到很多的專業術語,比如一個產品說明書,配件怎麼弄,要翻譯成俄語,或者翻譯成小語種,或者翻譯成别的語言,要能跟語境能對得上,甚至跟這位置對得上,不是一般的翻譯能做的,但是美的内部已經全面借助 AIGC 去助力各種業務場景下的翻譯實現,不管是產品說明書,生產流程工藝還是全球範圍内的同頻傳譯,業務溝通等。

再比如企業查詢,因為我們需要跟很多企業做生意,要查一下企業的資質。這個企業可能跟美的旗下相關企業有過合作,或者跟美的有生意往來的歷史,那就得有一個體系去支撐快速地識别合作夥伴的級别,過往數據。

再比如合同審查,合同裡邊有報價,有賠償,有很多條款,這些條款原來需要大量的律師去審核,那現在可以通過 AIGC 先審一遍,有問題就可以提示。這裡我強調一點,先不要考慮這背後科技先不先進,只要考慮 " 效率 " 兩個字就行,到底提沒提效。再比如檔案分析,我們有大量的科研人員,他要寫研究論文、申請專利、寫報告等,就不得不分析大量的檔案分析,現在内部員工都可以用 AIGC 相關應用來幫助做查詢,總結。

再比如測試用例。無論是產品的測試用例,還是代碼的測試用例,要想保證一個產品的質量,研發、設計當然很重要,測試也很重要。那靠什麼保證測試用例是全的,是夠的?因為僅僅靠人是有失誤的。問答互動場景、電商平台智能問答,都是為了快速響應用戶,因為用人互動、回答會很慢。智能陪練就是機器人扮演真實用戶,與學員進行沉浸式語音對練,對練時可生成智能評分呈現給學員,管理員側可監控學員練習完成情況和得分,從而提升工程師或坐席人員服務水平與客戶體驗。

輿情管家就是通過大模型分析輿情投訴原文,提取關鍵信息,生成正負向研判結果 + 原文小結 + 回帖建議信息,運營工作從原來的 7 步縮短到了 3 步,整體準确進一步提升。我原來服務一個客戶可能需要 13 分鍾,通過它變成 11 分鍾,有些人就會說,才節約兩分鍾至于嗎?當然,考慮到美的的具體業務體量,成千上萬個兩分鍾積累起來的效能就非常大。

再比如 HR 領網域,我們每年需要大量的校招和社招,那就得面試,面試不僅量大,而且還需要多語言,這對面試人員有很高的要求。我們十幾萬員工每年幾輪績效打分,作為 HR 也得跟人聊他上半年幹的怎麼樣,做了哪些事情,有什麼心得等等,聊完之後你得給他打分,但是現在員工做月度季度總結,HR 管理人員做考核評分綜述都可以部分借助到 AIGC 相關的工具。

以上這些都需要我們把業務場景結合 AIGC,,產生解決方案,形成技術能力,然後又用到業務場景裡面去。

回顧

第一,數字化轉型重在轉型,回歸企業的經營本質,數智驅動、卓越運行要成為企業的核心競争力,要提高運行能力。

第二,三分建設,七分運營,以運促用、以用促治、以治促能。

第三,我們現在真真切切地面臨工業革命,真真切切地拿刀、拿槍、拿火箭進入下一場 " 工業革命 ",必須打起精神,打赢這場戰争,所以一定要拉滿戰鬥意志,從一把手到普通員工,從經銷商到供應商,必須拉滿戰鬥意志。

第四,讓企業的數據成為生產力。因為當你的管理、資金、科技都發展到了瓶頸,而你還能繼續發力的,就是數據,數據還有大量的空間沒有發揮出來,把數據的功能發揮出來,反過來驅動其他要素進一步提升。

所以,我們談數字化轉型,談了很多的場景,但還是要回到經營的本質,數據要素、新質生產力和數字運營以及 AI 等常識,希望美的的一些實踐給大家一些觸動和參考。希望大家的企業都能跟随時代的節奏,實現跨越式的發展。

謝謝大家。

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