“新”常态下，企业的破局之道

2020年5月20-21日，BCC首届“商业&创新线上大会”顺利举办。大会特邀斯坦福大学教授、商业画布系列作者、优秀企业实践者等26位来自世界各地的演讲嘉宾，为观众带来以洞见和实践为核心的分享。 本文为Bello创始人李松毅的演讲内容（有删改）。

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今天我分享的主题是：新常态下的企业破局之道——如何使用技术创新，杀死重复劳动，提高企业人效。

今年年初，国际货币基金组织（IMF）还在预计：2020年基金组织成员国中，将有160个国家实现人均收入正增长。

然而，突如其来的疫情，让这个美好的期望彻底落空。

4月9日，IMF总裁格奥尔基耶娃发表讲话，重新调整了预计：“到今年结束的时候，有超过170个成员国出现人均收入负增长。将出现大萧条以来最糟糕的经济后果。”

同日，美国劳工部最新数据也显示，上周申请失业救济的人数新增660万人。

回看中国，改革开放40年，我们国家的GDP增长了33.5倍，年均增长9.5%。这强劲的增长势头，保持了很长一段时间。即便是遭遇08年金融危机的挑战，也保持在6% 以上，是西方国家增速的一倍多。

今年，“新冠黑天鹅”的突然降临，给全球宏观经济带来了巨大挑战， 特别是美国。 作为全球经济体中重要的一部分，我们无疑也会受到影响。

大部分中国企业，在这种增长奇迹的环境里待得太久了，未曾体验过一个完整的up and down的经济周期。因此当整个宏观经济走势下行时，我们都会觉得有些寒风刺骨。

正所谓只经历过春夏秋的人，是不知道还会还有四季的。

我们可能要开始经历一轮真正的冬天。

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越是这种时候，我们越要静下心来，去思考，如何做一些探索跟创新。

讲到经济周期，就不得不介绍一位非常有名的经济学家——熊彼得。他认为，技术是推动人类进步的根本动力，技术的冲击，影响着经济的波动及社会的变迁。

熊彼得将技术创新跟经济增长进行结合，提出了商业理论周期。在图中我们可以看到，白色线条代表着经济长周期，每个长周期为50年左右；长周期下面的浅黄线条，是经济短周期，约为40个月。

当每一次经济陷入衰退的时，也意味着新的技术创新正在酝酿，之后经济的复苏会到来。而它的到来，完全取决于新技术的落地时间。

这是过去200多年来的4个主要经济周期。可以看到，我们如今已进入第四轮技术扩散的底部，信息革命带来的成效日益衰减，红利也在逐渐消失。

同时，人工智能、无人驾驶、基因工程、生物科技、量子计算等创新性技术，还没有进入规模化经济期，经济增长动力日渐衰竭。

而新冠疫情的爆发，让我们不得不开始正式面对，未来很长一段时间内，经济疲软、低靡的新常态。

丘吉尔曾说：“永远不要浪费一场危机。”

危机，是一场大考，更是自我锤炼、谋求更大发展的时机。疫情刺破了经济繁荣的泡沫刺破，同时逼我们去思考：未来，要往何处去？

要知道，很多发达国家同期GDP增速，比我们低得多。像德国、美国、日本，近10年的GDP增速普遍在1%-3%左右，CPI几乎不涨。但这些国家依然诞生了很多世界五百强企业，比如微软、苹果、宝马等。

这些企业，他们是如何从生存，走到发展，最终变得强大呢？

从前面的理论可以得出，一定是因为技术。

如今，能否尽快走出经济下行的阴霾，关键在于包括AI在内的技术创新，能否及时落地，成为实体经济增长的新动力。

就如同陆奇所说：“创新是推动社会进步的，而技术是创新最大且最持久的驱动力。”

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那么技术要如何赋能实体经济？

很多创业公司发现，他们的技术创新，市场并不买单。因为这些创新都是To VC的，并不是To 实体经济的。

真正赋能实体经济的新技术，能够帮助企业把原本的业务做得更快、更好、更便宜。

我们都知道，财富是人类通过劳动创造出来的。中国去年的GDP有90万亿，意味着所有中国人民一起努力劳动，创造90万亿价值的东西。

那么，劳动生产率的提升就意味着，创造财富的速度在增加。所以我们人类究竟能够拥有多少财富，取决于我们的劳动生产率有多高。

而生产力提升的关键，就是科技的不断发展。

举一个经典案例。美国在20世纪初，汽车是只有富人们才消费得起的奢侈品，售价普遍在4700美元左右，相当于一个普通人六年的总收入。

而福特汽车的创始人，亨利·福特，开发了世界上第一条汽车组装的流水线，并投入当时的T型车生产，让其售价降低至360美元。

原先的汽车组装需要700多个小时，而经过流水线作业的技术创新，装一台车只要12.5个小时。你造一台我可以造三十多台，一下子产能大增，低廉的售价也带来惊人的销量，轰动了整个产业界。

这个案例告诉我们，企业的生存、强大、发展之道，就是利用技术去极限式地降低成本，提高人效。

在过去的2019年，其实很多企业已经在做自我调整了。但疫情的雪上加霜，要求企业们要有更强的危机意识，要思考如何去确保精力、时间都投入到最正确的事情上面，是非常关键的。

那么问题来了，对每个企业来说，究竟什么技术创新，可以帮我们实现降本增效呢？

目前市场上对AI技术的运用五花八门。像疫情期间用到的红外线体温检测仪，还有常被提及的客服机器人、自动驾驶等。

但据我观察，有一个特别好的领域，往往被人忽视——企业内部的数据智能。

要知道每家企业，80%以上的信息都以文字为载体，数据量非常庞大。但在大多数企业内部，这些数据并没有被很好地储存、解析，利用起来。这就要谈到自然语言理解技术。

借用比尔盖茨的一句话：“自然语言理解，是人工智能皇冠上的宝珠。”

自然语言理解技术，让AI能够准确解读出文本背后的含义，去识别文字的意图；是AI技术从感知层面的弱人工智能，走向理解层面的强人工智能的关键所在。

因此，如何利用自然语言理解技术，去帮助企业实现部分业务的自动化，是一个有巨大提升空间的领域。

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技术，一定要落在实体经济中，让基层的员工充分使用，带来全新的人机协作的工作体验，才算得上真正的成功。

以我比较熟悉的人力资源行业来举例。

招聘，是每一个公司都离不开的环节。但在招聘过程中，有大量重复、可以标准化的事务。这时，AI的效率优势就体现出来了。借助自然语言理解技术，AI可以精准解析岗位需求，并在几秒之内，完成所有的人才搜索和筛选，并为你列出最合适的候选人名单。

除了效率提升之外，AI招聘还能大幅降低企业的刚性成本。让两三个人就能完成以前五个人的工作量，把人员成本降低了差不多50%。

当AI积累了大量资深HR的行为数据之后，就像人有了经验一样。它能够帮HR把复杂的填空题，变成简单的选择题——只需要确认这个人才是不是你想要的。

虽然不能完全抛开人类，但AI足以成为一个虚拟的专家，并且是一个不怕苦不怕累，还不用交社保的极限式劳动力。

最后，当AI能够把招聘环节里的重复劳动干掉，就能让我们有更多时间，专注在其他核心业务上面，以及与优秀且合适的人选沟通上面。

如此一来，HR招人的质量提升了，意味着员工更合适更优秀，随之增强整个企业的竞争力。

就我们目前为客户所做的实践来看，取得了非常明显的效果。

总结一下，企业拥抱AI招聘技术之后，整体效率提升超过70%，人员成本的降低近50%，最重要的是，增强了企业的竞争力。

在这个年代，人头产出要比人头数量重要的多。企业能不能影响这个市场，就看它是否比对手拥有更高的内部效率，也就是人效，这才是关键。

我的分享就到此为止，谢谢各位的聆听，感谢。