出品｜虎嗅智庫

作者｜梁子博

頭圖丨視覺中國

兩輪電動車行業(yè)經(jīng)歷了20余年的規(guī)模擴(kuò)張，現(xiàn)如今已進(jìn)入“貼身肉搏”的階段。當(dāng)行業(yè)競爭從“拼規(guī)模”轉(zhuǎn)向“拼效率”，愛瑪這家擁有3萬多家門店、2000余家經(jīng)銷商的行業(yè)龍頭面臨著一道必答題：如何讓分散在全國的龐大業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)擺脫數(shù)據(jù)孤島、決策遲滯和資源錯配的桎梏？

從2012年搭建ERP系統(tǒng)，到2019年啟動“361數(shù)智化工程”，再到2024年探索AI與業(yè)務(wù)的耦合，愛瑪?shù)臄?shù)字化進(jìn)程始終直面痛點：財務(wù)與經(jīng)營管理如何支撐全國3萬多家門店的高效運(yùn)營？傳統(tǒng)博弈式的經(jīng)銷商關(guān)系如何轉(zhuǎn)型為數(shù)據(jù)驅(qū)動的廠商價值一體化生態(tài)？當(dāng)AI浪潮席卷而來，企業(yè)又該如何實現(xiàn)開源大模型與企業(yè)垂直模型的深度融合？

DeepSeek等AI的崛起似乎讓許多企業(yè)找到了“救命稻草”。而在與虎嗅智庫對話時，愛瑪集團(tuán)CIO盧會北直言行業(yè)現(xiàn)狀：“數(shù)字化轉(zhuǎn)型的下半場才是AI。但很多企業(yè)還沒打完上半場，就急著沖進(jìn)下半場”。在他看來，沒有端到端的業(yè)務(wù)重構(gòu)和扎實的數(shù)據(jù)底座，AI只能是空中樓閣。

而愛瑪?shù)淖兏锍晒沧C實了他的觀點。愛瑪通過實時經(jīng)營分析，大幅壓縮決策滯后時間；通過數(shù)據(jù)模型實現(xiàn)精準(zhǔn)選品和區(qū)域作戰(zhàn)，經(jīng)銷商庫存周轉(zhuǎn)提升顯著，銷售預(yù)測準(zhǔn)確率突破80%；線上線下一體化新零售中臺讓數(shù)萬家門店成為用戶服務(wù)鏈路的數(shù)字節(jié)點等。更關(guān)鍵的是，當(dāng)行業(yè)陷入價格內(nèi)卷時，愛瑪通過數(shù)字化的控盤，實現(xiàn)了從規(guī)模擴(kuò)張到高質(zhì)量發(fā)展的躍遷。

接下來讓我們在這場深度對話中，了解愛瑪集團(tuán)CIO盧會北如何拆解愛瑪?shù)臄?shù)字化邏輯和戰(zhàn)略實踐，使得年銷千萬輛級的行業(yè)頭部企業(yè)，在數(shù)據(jù)的驅(qū)動下跑出新效率。

先解決財務(wù)業(yè)務(wù)一體化的問題

虎嗅智庫：首先請您聊聊，愛瑪過往都經(jīng)歷了哪些數(shù)字化建設(shè)？

盧會北：2012-2018年，當(dāng)時市場是所謂的增量時代，但是在管理上很分散，信息化、數(shù)字化基礎(chǔ)都很淡薄。我?guī)ш犗群髽?gòu)建ERP，實現(xiàn)財務(wù)共享，推動了財務(wù)業(yè)務(wù)一體化，在集團(tuán)全面開展信息化基礎(chǔ)建設(shè)。

到2018年我們的業(yè)務(wù)實現(xiàn)全面在線，有了五六十個系統(tǒng)，但很多系統(tǒng)都是煙囪式建筑，沒有通過端到端的拉通。2019年是我們數(shù)字化轉(zhuǎn)型的元年，首先從業(yè)務(wù)架構(gòu)的視角重新審視企業(yè)，找標(biāo)桿尋找不足和差距，再從IT治理開始對整個系統(tǒng)進(jìn)行評估與端到端的設(shè)計。通過“361數(shù)智化工程”，統(tǒng)一了系統(tǒng)、數(shù)據(jù)和流程，對研發(fā)、供應(yīng)鏈、營銷、服務(wù)、財經(jīng)、人力等進(jìn)行重構(gòu)，全面優(yōu)化企業(yè)流程，再通過IT系統(tǒng)固化。

2024年開始我們?yōu)锳I落地的可能性做了一些鋪墊，通過數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警，利用數(shù)據(jù)來優(yōu)化模型，通過模型產(chǎn)出更好的數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)運(yùn)營的良性循環(huán)。

我們是通過戰(zhàn)略解碼，基于頂層設(shè)計牽引出數(shù)字化戰(zhàn)略，再形成數(shù)字化規(guī)劃與落地路徑。對于一個制造型企業(yè)來說，歸根結(jié)底還是要聚焦在業(yè)務(wù)的變革上。愛瑪根據(jù)自身狀況，迎合戰(zhàn)略發(fā)展方向和企業(yè)發(fā)展階段，進(jìn)行業(yè)務(wù)變革，做流程端到端的設(shè)計，再通過IT系統(tǒng)固化，對各個業(yè)務(wù)線進(jìn)行有效管理，全面提升運(yùn)營效率。

虎嗅智庫：為什么一上來先解決財務(wù)轉(zhuǎn)型的問題？

盧會北：我們解決的是財務(wù)業(yè)務(wù)一體化的問題。以前愛瑪?shù)呢攧?wù)是一個是管控型+事務(wù)處理型的單位，有接近200人做一系列的核算以及財務(wù)事務(wù)處理的工作，本質(zhì)原因是因為那個時候規(guī)模在不斷擴(kuò)大，管理又相對粗放，業(yè)務(wù)流程不規(guī)范而造成的。我們通過財務(wù)轉(zhuǎn)型，讓其變成管服兼顧的單位，滲透全業(yè)務(wù)，對業(yè)務(wù)部門進(jìn)行有效賦能。

現(xiàn)在隨著財務(wù)、資金的共享，財經(jīng)的主要工作變成了經(jīng)營分析與管理，跟業(yè)務(wù)部門一起在一個戰(zhàn)壕里打仗，一起規(guī)劃出更合理的業(yè)務(wù)預(yù)算。例如營銷預(yù)算控盤，財務(wù)要判斷整體的營銷費(fèi)用花在哪里、怎么花、什么時間節(jié)點花、花了以后有什么效率效果、投資價值等。

虎嗅智庫：這樣做有什么好處？

盧會北：在過程里面，財務(wù)與業(yè)務(wù)一起來踐行戰(zhàn)略，財務(wù)這個時候轉(zhuǎn)變成了既管理又服務(wù)的角色，這樣既關(guān)注了業(yè)務(wù)規(guī)劃與設(shè)計，也同業(yè)務(wù)一起并肩作戰(zhàn)，做預(yù)算的過程管理，更保障了投資結(jié)果。

我們通過數(shù)據(jù)與模型，做到經(jīng)營結(jié)果的即時產(chǎn)出，就能及時糾偏和調(diào)整策略，這對公司決策和戰(zhàn)略執(zhí)行的效率有極大的幫助。舉個例子，1月經(jīng)營結(jié)果在2.1上午出來直接復(fù)盤，跟在2.10上午出來相比，完全是不同的概念。發(fā)現(xiàn)了市場有問題，等了10天報表再對復(fù)盤應(yīng)對，我們說“子彈打到戰(zhàn)場都冷了”。只有及時發(fā)現(xiàn)，及時對癥下藥，才是成本最低、效率最快的，而且我們還能做到每日用數(shù)據(jù)驅(qū)動復(fù)盤和經(jīng)營糾偏。

通過資金集中管理，既讓經(jīng)銷商降低了多公司賬戶打款的繁雜性，也讓愛瑪分布在各個基地賬戶里的資金集中由集團(tuán)總部合理調(diào)配，這不僅提高了資金效率，還能增加一定的理財收入。這也讓老板更加堅定了信息化的投入建設(shè)。

虎嗅智庫：兩輪電動車行業(yè)整體的數(shù)字化水平？

盧會北：我們這個行業(yè)對數(shù)字化的整體重視程度與底子不如其他行業(yè)，競爭焦點還是在產(chǎn)品和營銷上，競爭壁壘沒有那么明顯，可以說是“貼身肉搏”，所以只能在規(guī)模、經(jīng)營管理上做到極致。有些企業(yè)看似在重視數(shù)字化，其實并沒有從底層邏輯上去規(guī)劃與構(gòu)建，只是空想或期待數(shù)字化帶來完美的結(jié)果。

從博弈到共贏的經(jīng)銷商關(guān)系

虎嗅智庫：經(jīng)銷商是重要的渠道合作伙伴，數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，該怎樣處理與經(jīng)銷商的關(guān)系？

盧會北：對于電動車這個行業(yè)來說，中國每個省的需求差異非常大，人口文化、地形地貌、地方政府管理要求等因素都對我們電動車的銷售有很大的影響。例如賣到重慶的電動車跟賣到河南的電動車完全不是一回事，河南是平原，而重慶市山城需要大動力爬坡，所以必須更精準(zhǔn)地把握用戶需求的市場需求才行。

傳統(tǒng)壓貨模式滋生了經(jīng)銷商與品牌商的博弈關(guān)系，博弈價格，博弈政策等。經(jīng)銷商希望拿到特價車，結(jié)果搶到特價車后，這些車又不一定是當(dāng)?shù)厥袌鲂枰?，最終變成呆滯品。這樣對大家都不好，對愛瑪來說沒有搶到用戶，對經(jīng)銷商來說浪費(fèi)了成本。

當(dāng)市場比較難做的時候，壓貨是壓不動的。所以我們就必須以價值引領(lǐng)，賦能提升經(jīng)銷商的動銷，提升他們的市占率，幫他們一起搶占市場，同時提升他們的服務(wù)力，在當(dāng)?shù)貥?gòu)建經(jīng)營的壁壘。我們有兩千多個經(jīng)銷商，三萬多家門店，只有每一個門店、每一個經(jīng)銷商都賺錢，愛瑪才能更好發(fā)展，這是出發(fā)點。

以前收集零售數(shù)據(jù)，是一條數(shù)據(jù)返10塊錢代維費(fèi)，還不一定能收回來?，F(xiàn)在通過系統(tǒng)掃碼零售，實現(xiàn)80%以上的市場數(shù)據(jù)回流。因為數(shù)據(jù)能反哺業(yè)務(wù)，幫助他們分析市場，做經(jīng)營改善，更精準(zhǔn)匹配他們的策略打法，進(jìn)而確保它在這個市場里能夠打勝仗。

虎嗅智庫：那么從曾經(jīng)的博弈關(guān)系到現(xiàn)在的共贏關(guān)系，數(shù)字化能讓經(jīng)銷商得到哪些賦能？

盧會北：第一，我們通過預(yù)測模型，最大價值化幫經(jīng)銷商做好經(jīng)營。根據(jù)當(dāng)?shù)厥袌龈偁帒B(tài)勢、車型型譜、經(jīng)銷商能力、門店店銷、歷史數(shù)據(jù)，甚至未來天氣情況等因素，判斷如何布局產(chǎn)品，精準(zhǔn)預(yù)測銷量并制定合理的銷售政策，來確保銷售計劃高效執(zhí)行。隨著數(shù)據(jù)反哺和模型的不斷修正迭代，目前有的區(qū)域市場預(yù)測準(zhǔn)確率超過80%。預(yù)測越準(zhǔn)確，公司就越能夠提前做好生產(chǎn)的統(tǒng)籌，從而更進(jìn)一步提升生產(chǎn)執(zhí)行的平整性和產(chǎn)品的一致性，QCD（質(zhì)量、成本、交付）這塊就越做越好。

第二，我們構(gòu)建了“經(jīng)營控制塔”垂直管理模型。公司戰(zhàn)略目標(biāo)分解后，逐級層層拆解，通過沙盤推演，對齊資源盤后互鎖，再通過過程管理來修正數(shù)據(jù)和銷售策略，從而做到在過程中各業(yè)務(wù)部門協(xié)同作戰(zhàn)來保障結(jié)果。

第三，我們構(gòu)建了CRM系統(tǒng)，對經(jīng)銷、分銷、門店全面用數(shù)據(jù)驅(qū)動管理。SI&ST&SO數(shù)據(jù)的拉通，加上到經(jīng)銷商的經(jīng)營模型，經(jīng)營結(jié)果可及時顯現(xiàn)，系統(tǒng)能自行推薦經(jīng)營優(yōu)化策略，讓商家一鍵調(diào)整，從而降低經(jīng)營的難度，賦能他們做強(qiáng)競爭壁壘。

舉個簡單的例子，經(jīng)銷商想在某賣場做廣場活動，我們系統(tǒng)就能提醒，他們?nèi)ツ暝谶@里賣的什么車，賣了多少輛。今年要再做這個廣場活動，會根據(jù)這個地方的用戶群體畫像和歷史數(shù)據(jù)給出產(chǎn)品售賣建議，如果是大學(xué)城旁邊，目標(biāo)用戶是年輕學(xué)生群體，產(chǎn)品就推薦這類目標(biāo)用戶。一場活動下來，系統(tǒng)立即根據(jù)數(shù)據(jù)形成復(fù)盤總結(jié)和改善建議。

第四，我們構(gòu)建了產(chǎn)品一盤棋、交付一盤貨的邏輯。產(chǎn)品一盤棋說明不同的區(qū)域市場我們要布局不同的產(chǎn)品，要迎合當(dāng)?shù)赜脩舻男枨笕プ銎髣?、產(chǎn)品設(shè)計、產(chǎn)品開發(fā)、產(chǎn)品上市等。交互一盤貨是我們要確保我們的貨能夠在全國快速到達(dá)用戶手上，最早最快搶占市場。

虎嗅智庫：新零售的人貨場，數(shù)字化和AI應(yīng)用在哪個環(huán)節(jié)滲透更多？

盧會北：對于消費(fèi)者而言，個人喜好、個人需求在購買決策中占據(jù)主導(dǎo)地位，購物模式也發(fā)生變化，所以企業(yè)需要用AI和大數(shù)據(jù)去挖掘用戶的需求和痛點，通過線上線下一體化運(yùn)作賦能營銷、渠道擴(kuò)展和購物體驗。

對于貨，我們的產(chǎn)品要重視、迎合消費(fèi)者的需求，產(chǎn)品研發(fā)方向和改進(jìn)方向要通過不同的場景，找到不同群體的需求，滲透到產(chǎn)品企劃里。

對于場，主要是門店這塊，用數(shù)據(jù)大腦去推動門店來做經(jīng)營決策管理，幫助門店具備經(jīng)營分析、數(shù)據(jù)預(yù)警、決策推薦等能力。同時建設(shè)線上線下一體化，線上為線下引流，打破更多場的線下空間限制。

虎嗅智庫：線上+線下的銷售策略中，如何更好地服務(wù)用戶？

盧會北：愛瑪新零售中臺本質(zhì)上是線上線下一體化，線上也是為線下服務(wù)。因為在這個鏈路上面，有幾十萬人在做電動車行業(yè)的生意，我們要讓這些人都在服務(wù)我們的用戶。我們線上推新或推活動，讓消費(fèi)者了解新產(chǎn)品、參加活動，給經(jīng)銷商去引流，拓展他的銷量，把用戶帶到他的店內(nèi)，甚至把用戶線上的訂單轉(zhuǎn)到門店去交付，幫門店把利益點做大，也極大提升了交付效率。

這樣每個經(jīng)銷商都是我們服務(wù)用戶的對象，每一個門店導(dǎo)購、維修小哥等，都是在服務(wù)用戶，用戶的體感就會好。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型，AI是下半場

虎嗅智庫：您怎么看各大企業(yè)紛紛宣布接入DeepSeek這件事？

盧會北：DeepSeek讓AI進(jìn)入技術(shù)平權(quán)時代，第一是因為開源，誰都可以用；第二是門檻低，拿來就能用。DeepSeek讓很多企業(yè)更容易接觸到先進(jìn)的AI技術(shù)，不需要從零開始，能節(jié)省時間，降低AI成本。但是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅是個技術(shù)問題，還涉及到戰(zhàn)略、數(shù)據(jù)、組織與管理等多方面。通用大模型是公平的，但企業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不好，就很難做出符合自己的垂直模型，企業(yè)數(shù)字化的底子決定未來企業(yè)AI應(yīng)用的深度，所以說數(shù)字化轉(zhuǎn)型的下半場才是AI。

虎嗅智庫：那愛瑪是怎么做的？

盧會北：對于愛瑪來說，我們要借助自己的私有數(shù)據(jù)，構(gòu)建垂直模型與解決方案。例如，我們會根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)，來判斷PPM是多少、最有可能發(fā)生的故障是什么；當(dāng)消費(fèi)者與車機(jī)做交互時，我們會根據(jù)他的意圖去判斷這個車有可能發(fā)生什么問題。這些不是一個公有模型能解決的，因為公有模型內(nèi)不會有愛瑪產(chǎn)品的故障描述或解決方案，這些是企業(yè)內(nèi)部獨有的知識和數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

例如，我們通過自己的知識庫，診斷生產(chǎn)過程中品質(zhì)不良的情況、品質(zhì)要素是什么、關(guān)鍵監(jiān)測點在哪，然后讓大模型幫忙做診斷品質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。

虎嗅智庫：根據(jù)您的經(jīng)驗，企業(yè)怎樣才能用好AI？

盧會北：戰(zhàn)略是根本，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，AI是方向。做整個企業(yè)的流程再造、AI工具的應(yīng)用之前，企業(yè)一定要有基于公司戰(zhàn)略解碼的數(shù)字化戰(zhàn)略，有較堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，有較完整全面準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)庫、知識庫，有較濃厚的數(shù)據(jù)文化等。用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策是企業(yè)應(yīng)用AI的基礎(chǔ)，垂直模型和共有模型相融合，才能真正賦能企業(yè)。

虎嗅智庫：您怎么看AI對于愛瑪或者電動車行業(yè)的沖擊？

盧會北：我們的判斷是，未來AI可能會重構(gòu)一切，AI會重新定義我們的產(chǎn)品，會重構(gòu)制造業(yè)研產(chǎn)供銷整個工作流，會重構(gòu)服務(wù)模式和生態(tài)鏈。

虎嗅智庫：您認(rèn)為當(dāng)下AI的不足是？

盧會北：我認(rèn)為AI的倫理和合規(guī)問題是不容忽視的，包括數(shù)據(jù)的隱私和算法的偏見等。

一定要找到“速贏”場景

虎嗅智庫：作為CIO，您認(rèn)為CIO這個角色在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中應(yīng)承擔(dān)哪些工作？

盧會北：CIO要有能力解碼一號位的戰(zhàn)略，搞清楚戰(zhàn)略能夠達(dá)成的路徑，然后推動落地。CIO要業(yè)務(wù)技術(shù)兼顧，用技術(shù)助力業(yè)務(wù)，最終表現(xiàn)在經(jīng)營結(jié)果上。

虎嗅智庫：愛瑪?shù)臄?shù)字化是怎么在集團(tuán)內(nèi)部推下去的？

盧會北：愛瑪?shù)臄?shù)字化轉(zhuǎn)型是在公司大變革背景上推進(jìn)的，所有的變革其實就是一場利益的重新分配。數(shù)字化能快速鞏固變革成果，并能固化執(zhí)行。所以一定要深入理解業(yè)務(wù)并用利他思維推進(jìn)，賦能業(yè)務(wù)，才能集中力量，成功落地。

虎嗅智庫：如何讓老板直觀看到，數(shù)字化帶來的經(jīng)營管理上的提效或優(yōu)化？

盧會北：有些成效是可量化的，而有些無法量化。比如今年銷量漲了，其中多少是因為上了數(shù)字化系統(tǒng)或數(shù)據(jù)決策帶來的，這個很難講。但如果用AIGC降本增效，替代或減少重復(fù)機(jī)械式工作之類的成本，這個是直觀可量化的。效率改進(jìn)要結(jié)合管理的洞察調(diào)研和現(xiàn)狀數(shù)據(jù)分析報告，進(jìn)行上下對比，驗證效率、不良率等數(shù)據(jù)指標(biāo)的變化。但一些大的東西歸根結(jié)底要看企業(yè)經(jīng)營結(jié)果，如果企業(yè)經(jīng)營結(jié)果不好，也很難證明數(shù)字化做得好。

但數(shù)字化實施好了，價值一凸顯，老問題解決了，戰(zhàn)略落地步伐有力，老板應(yīng)該是最直觀感受的。

虎嗅智庫：總而言之，您對中小企業(yè)開展數(shù)字化有何建議？

盧會北：希望企業(yè)第一要抓住時代趨勢，保持戰(zhàn)略定力；第二是借鑒標(biāo)桿，盡量不要走彎路。我覺得數(shù)字化轉(zhuǎn)型它最大的成本就是失敗的資金投入成本和時間成本。資金投入成本是投的錢打了水漂，時間成本是跟競爭對手或這個時代越來越遠(yuǎn)。還是建議企業(yè)要做好數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃，設(shè)計好路徑，并找到一些“速贏”場景先行，快速構(gòu)建有價值的應(yīng)用場景，來樹立企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的標(biāo)桿，再實現(xiàn)全面轉(zhuǎn)型就容易多了。