創新工場和BCG諮詢合作的「+AI改造者」系列：看看馬上贏如何在巨頭競爭下，用大數據驅動業務，實現傳統零售商和品牌商的雙贏。

改造者系列：科技巨頭下的AI企業制勝之道？-- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。

近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智慧在中國大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

馬上贏是創新工場投資的大陸領先的快消行業大數據公司，其定位是中國快消品行業的風向標，零售監測的新標準，成為中國的「尼爾森」。通過信息化賦能小規模零售商，馬上贏打通一個個數據孤島，以大數據的方式挖掘零售數據的商業價值，為品牌商提供產品動銷數據與競品監控服務。

為了讓數據更好地服務於新品研發和上市，馬上贏引入了PDCA（Plan, Do, Check, Act）循環，通過數據說話指導快消品快速迭代，提升零售商銷售收入。

具體來說，品牌商可以在零售商的渠道內測試包括售價、外觀、營銷、陳列等要素，通過數據回饋指導新版本，實現往復循環。

在采訪中，馬上贏創始人猴哥（王傑祺）表示，垂直領域內的AI創新需要符合企業自身的需求，要在巨頭的基礎設施之上，基於更好的訓練集和更專業的垂直行業知識，不斷突破行業壁壘，優化垂直領域的AI創新。

■系列導讀

本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』1如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

在零售領域，馬上贏致力於定義中國快消品零售監測行業的新標準，成為「中國的尼爾森」，通過免費為連鎖零售商提供市場情報和「零售數字化鐵三角」2，與零售商進行數據合作，將海量的線下快消品零售數據轉換成精准的市場洞察情報。

1 「改造者」 通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸，充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
2 「零售數位化鐵三角」指通過PDCA循環迭代的方法提升零售商銷售收入。P=Plan：52周企劃；D=Do：會員營銷；C=Check：BI看板；A=Act：改進。

■本期受訪嘉賓：猴哥（王傑祺）

馬上贏正在建設覆蓋線下門店最多的零售監測網絡，為連鎖企業免費提供BI看板、52周企劃3、會員營銷和市場情報，推進連鎖企業數字化轉型。

猴哥（王傑祺）是馬上贏的創始人兼首席執行官，清華大學學士，美國華盛頓大學碩士。他是原阿里巴巴集團資深產品專家，曾于美國UPS供應鏈部門擔任高級工業工程師。在創立馬上贏之前，他曾創業推出購物助手（如意淘），後被阿里收購。

3「52周企劃」指依托馬上贏的大數據AI技術説明零售商實現精細化管理。零售商可以瞭解一年中每周適合銷售什麼類目的產品，與陰曆節日、陽曆節日、節氣、特殊事件（如比賽活動）關聯，提升門店的銷售計劃能力。

■對談實錄

Q1 馬上贏為什麼選擇切入零售賽道？如何定義「中國的尼爾森」？

猴哥：馬上贏致力於定義快消品零售監測的新標準，做「中國的尼爾森」，為零售商和品牌商提供服務。面向零售商，馬上贏免費提供ABC服務，即AI、big data（大數據）、Cloud（雲服務），以換取訂單數據；面向品牌商，馬上贏基於零售商的脫敏數據提供大陸市場情報，賺取收入。

馬上贏發現，大陸的市場過於分散，零售的毛利又低，大量規模小的零售商缺乏足夠的IT費用以支援其獨立完成信息化應用，但他們對信息化的需求又是真實存在的。另一方面，品牌商有意願和能力為市場情報、動銷數據支付費用。馬上贏看到了零售商和品牌商的痛點以及購買力的巨大差異，嘗試通過為零售商和品牌商提供所需服務來提升整個行業的效率。

馬上贏一方面向零售商免費提供差異化的信息技術服務，按零售商的需求提供BI看板和市場情報支援，另一方面向品牌商提供產品動銷數據與競品監控服務。此外，馬上贏還在著重提升AI演算法和大數據中台數據處理能力，以便支援更多零售商和品牌商的數據服務需求。同時，這些技術優勢和服務支撐能力説明馬上贏建成大陸覆蓋範圍最大的即時零售數據監測網絡。對於馬上贏和客戶而言，這是雙贏。

在數據治理中，馬上贏需要做的是建立相對統一的內容體系，實現統一的度量衡。比如同一個條碼的商品在不同門店的名稱寫法不同，傳統方法是通過人工進行校驗和修正之後才能統一名稱入庫。馬上贏通過自己搭建的超1,600萬條碼的商品庫，使用AI演算法對零售數據做分類、清洗，並基於完善的商品知識圖譜體系標記商品屬性，再由BI看板提供數據洞察服務。馬上贏的這套全流程自動化體系，極大地提升了數據處理和情報產出的速度和效率。

Q2 相比數據咨詢商、科技巨頭等其他類別的競爭對手，馬上贏的差異化優勢是什麼？如果品牌方想自己做零售大數據，馬上贏怎麼應對？

猴哥：以往零售商想實現信息化必須高價購買專門技術公司的服務，只有少數資金充足的大零售商可以負擔得起，零售行業中數量眾多的中小型零售商往往望洋興嘆。而品牌方一般很難獲取到這些生意占比很大的中小型零售商數據，因而會尋求數據咨詢商的數據服務。但出於成本和利潤的考慮，數據咨詢商往往只服務最頭部的品牌商，在大陸可能只有幾百個品牌商能消費得起數據咨詢商的服務。相比之下，馬上贏合作的品牌商更加廣泛，從新銳品牌、區域性品牌到成熟品牌、頭部品牌，馬上贏都可以提供符合客戶需要的數據服務。

數據咨詢商從少數零售商那裏提取商品月度銷售匯總數據，再將數據整合為大盤情報，賣給少數頭部品牌商。但馬上贏從「激活生態」的角度出發，説明零售商提升數據運營能力，獲得大量一手銷售訂單數據，可以為品牌商提供更詳細的數據洞察服務。此外，馬上贏由AI賦能數據清洗和BI交付，從而可以提供即時的、更細顆粒度的看板，可以提供細到省級、地級市級、業態級、SKU級顆粒度的數據。

相比電商巨頭，馬上贏選擇線下快消品零售行業，覆蓋更多的線下零售商，涉及更豐富的業態，有大賣場、大超市、小超市、便利店、食雜店等等。在商品品類的選擇上，馬上贏暫不拓展美妝、服裝等電商渠道占比超過50%的品類，而選擇線上化率相對更低的品類，如食品、飲料、日用品。這些品類消費時效性高、頻次高、單價低，線上購物場景並不適合線下。

至於品牌方自己做零售大數據，馬上贏早前就思考過這個問題。我們和大品牌都聊過，如果建立品牌方自己的銷售追蹤網絡是否可行，得出的結論是不可行。一是單一品牌方來做大數據，做完了只能自己受用，成本攤下來很不合算，還不如投資AI企業，實現專業化分工；其次，品牌方還有一些技術壁壘解決不了，攻克下來只會對成本端造成更大的壓力，得不償失。

Q3 馬上贏在賦能零售商和品牌商的過程中遇到的最大挑戰是什麼？

猴哥：最大的挑戰來自於行業裏不透明的競爭——現在做AI的企業太多了，很多企業會虛報準確率，噪音特別大。

AI在每個垂直行業的落地需要很多行業知識，其次才是疊加AI演算法。但很多傳統企業對AI的期待特別高，導致市場上各種聲音魚龍混雜，每個企業都在講述「AI萬能」的故事。馬上贏不會激進地過度承諾，但這種冷靜和狂熱之間的衝突會帶來很多麻煩——當別的AI企業過度承諾其自動補貨的準確率高達95%的時候，馬上贏如果表示我們的準確率位於70%—85%的區間，傳統企業就會輕視我們的實力。現在，垂直行業裏缺乏行業組織或者專業機構來做客觀、公允的第三方普查。比如在圖像識別、自然語義處理領域，都有比較公認的訓練賽，大家用演算法的跑分說話，相對而言就比較客觀。落到垂直領域裡，每個企業自己報數據，很多時候就會有水分。

馬上贏曾經考慮把收集的數據脫敏之後貢獻出來，讓大家有一個公平的舞臺競技，但是很難運行起來。僅僅共享數據不足以激勵演算法團隊，需要行業組織定期舉辦競賽、活動等，或者像Netflix舉辦推薦演算法比賽，通過資本來激勵大家參與，僅僅靠社區運轉不起來。

Q4 你認為未來AI企業的發展趨勢是什麼？

猴哥：有能力的巨頭要持續加強行業的基礎設施，讓開發AI的人能有更好的工具，讓雇不起博士生的企業也能應用AI，實現技術普惠。同時，垂直領域內的AI創新需要符合企業自身的需求，AI企業要在巨頭的基礎設施之上，基於更好的訓練集和更專業的垂直行業知識，不斷突破行業壁壘，優化垂直領域的AI創新。我相信這是我們的生存之道——「科技巨頭靠算力，我們靠設計」。

同時，大陸的零售行業在洗牌，有很多更具備數據化思維的新品牌在躍躍欲試。以前是渠道經濟，在社區裏搶到點位就能有流量，未來是有技術、數據和管理能力的品牌才能從老品牌手中搶到點位。此外，隨著許多快消品牌逐步上市，出現資本外溢，更多的人會開始創業，疊加當前快消巨頭的二代交棒窗口，零售領域將有新一波浪潮湧動。我相信，未來的零售行業會更加擁抱數據，擁抱AI。

■要點回顧

1. 不只是技術層AI要有標準，應用層AI也需要標準。垂直領域應用AI需要由行業組織或龍頭企業牽頭制定公認的行業標準，從而促進AI企業公平有序發展，這也將反哺傳統企業，促使傳統企業的AI應用提質增效。

2. 「科技巨頭靠算力，AI企業靠設計」，結合巨頭提供的行業通用基礎設施和「改造者」特有的垂直領域數據集和算法，各取其長，方能最大化傳統企業應用AI的效率。

（補更）
因為有太多雙子粉絲崩潰，me又去查證了一下，發現1707年是閏年，因此陽曆會有多十天左右的差距，在此列出前後各一年的可能，所以甄嬛的陽曆生日大概是：

西元1706年5月28日雙子座
或是1707年5月18日金牛座
或是1708年6月5日雙子座

me個人是覺得甄嬛滿雙子的啦，但想想後期的復仇力感覺也滿金牛der
（但陵容無疑是雙魚XD）

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金牛座的甄嬛！！！

今天是陰曆4月17日，是甄嬛314歲的生日！繼上次查證陵容是雙魚座後，大家一直敲碗問甄嬛，所以me再度去換算了一下。
1722年12月雍正即位，因此甄嬛應是1723年入選，當年甄嬛17歲，又因為不確定入選後甄嬛是剛滿17還是17很久，所以大概推斷是西元1707年陰曆4月17日生。
按中研院兩千年中西曆轉換，得出甄嬛西曆生日為：
西元1707年5月18日

之前一直以為是雙子的說，原來是金牛呀XD

#清宮迷因 #甄嬛傳 #甄嬛
#甄嬛傳迷因 #甄嬛迷因
#qingsmemes #memes

以這三個月的中期預測來看，顯著偏少的訊號仍在，尤其是四月及五月這兩個月!

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十年前和楊之遠教授合寫的文章，換個日期情境很類似啊....

春雷不響 梅雨沒雨? 動起來 正視乾旱危機
【2011/04/17 聯合報】
彭啟明／天氣風險公司總經理（台北市）
楊之遠／文化大學土地資源系副教授（台北市）

今年台灣的春雷，創下一甲子最晚的紀錄；過了幾個月，雖然有點冷，但卻風調雨順的天氣，未來可能又將面對乾旱的氣候異常隱憂，又浮上檯面。

國人通常以廿四節氣當中「驚蟄」打雷的時間為基準，在統計經驗上，如果在這期間打雷，則代表雨水充分，當年會豐收；如果晚了很久才來，代表雨水會非常缺乏，當年很有可能會發生乾旱，收成不佳。

在節氣中，「驚蟄」並非是天氣現象，而是一種「物候」特性，當三月初天氣轉暖，漸有春雷，動物入冬藏伏土中，不飲不食，稱為蟄，而驚蟄即上天以打雷驚醒蟄居動物的日子。

過去，台灣多在三月開始有打雷現象，代表冷暖空氣開始在台灣附近交會，開始有春天對流性的降雨出現。

從去年下半年到今年初，由於反聖嬰現象持續，亞洲大陸北方的高壓系統持續影響，冷空氣不斷南下，一直到四月上旬才出現明顯減弱，溫度才明顯的回溫。

雖然讓整個東亞有告別寒冬之勢，但很短暫的一周內，隨著這新一波高壓及鋒面勢力又再南下，明顯出現降溫；可惜的是，這波鋒面雲系水氣明顯較少，在中國南方有明顯的雷陣雨雨勢，但抵達台灣時的水氣相對之下仍偏少，期待最近能夠在台灣平地出現具規模打雷的機會，可能再度落空，未來兩周到四月底也不甚樂觀。

台灣在這兩個月，非常具體的展現反聖嬰春雨偏少的氣候特徵，中南部主要集水區，已有明顯旱象。展望未來梅雨季，由於這幾周，正處於一個轉換期，目前對能夠明顯解渴的梅雨季預測，充滿許多不確定性，有相當高的機會是「沒雨」的「梅雨」，或是梅雨晚到及雨水偏少的情況，值得有關單位重視，必須做最壞打算。

若是在夏季前，反聖嬰現象減緩轉趨中性，這時颱風的狀況可能轉趨正常，像前幾年颱風數偏少情況恐不再現。因此，未來除積極抗旱之外，要留意乾旱持續的時間，恐將持續到六七月，這對國人日常生活及各行各業，都將是一個很大的壓力挑戰。隨後在七八月開始亦有面臨較多或較強颱風的趨勢，隨後的防颱措施，也必須提早演練。

今年，先天環境對水資源及農業管理，已經相當不利，恐須重新檢視過去數十年台灣面臨乾旱時的各項作法，各個單位必須齊心一起動起來，例如北水南運、水源調度管理、人造雨或各種節水的措施都必須早點進行。

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抗旱 不能光靠逆轉勝
【聯合報╱彭啟明／電視氣象主播（台北市)】 2009.05.30

棒球賽最令人驚心動魄的莫過是「逆轉勝」，球是圓的，最後的大逆轉都要等到九局結束才知道。兩隊如果比數相近，翻轉的機會就較大，如果體質不良，已經大幅落後，怎麼拚也是機率低，等待的悶與苦是很艱辛的過程。因此，棒球隊平時要有好的管理訓練以培養穩定性，光靠賭一把逆轉勝都不是長久之計。

今年的天氣也是如此，「馬上晴天多」，好天氣的確多，但相對的雨量也少，今年五月在許多地方也將破紀錄，以累積雨量和歷史同期相比，到今年五月底為止大約少掉三成雨量，就算未來逐漸恢復正常，也仍偏少，況且梅雨季或是颱風雖常帶來較多的雨量，但變動性也相對較高，近十年來也呈現時多時少不穩定的特性。

梅雨、颱風都只能說是可遇不可求，就算來了，也不見得直接反應到實質降雨上，目前從各種氣候預測趨勢來看也沒有樂觀的理由。而多數水庫的水量已偏低，雖然民生用水只占一小部分，但農業休耕或是減少供水，也是必須從國庫支應龐大費用，萬一啟動大規模限水或休耕，對於最近剛有起色的經濟發展將是沉重壓力，特別是目前還有新流感等問題存在。

今年是閏五月，水利官員認為五六月的梅雨季因此會延長半個月，還期待下一波的大雨，七月也進入颱風季，這恐怕會輸到連洗澡的水都沒有。陰曆是由地球和月亮的關係來計算，陰曆十二個月平均約有三五四日，幾年要輪流閏一個月。剛好閏到五月就會延長梅雨或是空梅，這是沒有根據也不科學的說法，因為梅雨季定義的計算都是用國曆來計算，如果用地球和月亮關係可解釋梅雨，這是很怪的理論，也無法將氣候變遷等因素考慮在內，最多是地球和太陽關係的「節氣」有些關係。

馬總統年初曾說「缺水的時候會很想死，水太多也會恨死」，競選政見特別提到國人應該開始每天用水二五○公升的使用上限，以節約用水。今年先天環境對水資源管理已經相當不利，也應該有明確的行動及作法，這是啟動全民節約用水最好時機。水利單位應再積極些，可效法去年能源價格高漲時，環保署大規模推動節能減碳運動，獲致良好成效，全民節約用水也是一樣，天氣本有一定變動及不可預測性，但仍可落實到風險管理，絕不能光靠賭一把的逆轉勝。

【2009/05/30 聯合報】