原标题：什么是企业服务的3.0时代有哪些机遇？

2017 初橙·阿里校友企业黄埔榜--企业服务峰会普华资本投资副总裁钟南海给大家分享“企业服务 3.0”。

本文为演讲嘉宾钟南海嘚现场分享内容由初橙独家整理。

前天我在市区参加李开复老师的一个演讲，他说人工智能会在 10-15 年里替代现在的很多行业的角色包括律师、医生、银行柜员，我认可

但是在企业服务领域，我认为完全替代还没有到可见的未来中能够一定地优化企业服务中的角色，這里的“优化”肯定离不开大数据

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接下来我要讲到的企业服务 3.0 就是围绕 1.0 和 2.0 的迭代和升级延展讲一下作为投资人是怎样看待这个机遇的把握。

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1.0 和 2.0 在过去几年都发生了什么大家知道，投资人看企业服務的投资机会是看这个市场大不大

1.0 对单个企业费用的财务、人事、销售、安全等等，是按部门区分来优化的财务费用、薪酬费用大概占企业多少开销，我们看过三成左右，过去 5 年中有大量做人力资源的独角兽

2.0 就是所谓的交易平台，采购成本是占到企业 6 成的开销这昰更大的市场，超过 20 万亿的市场 2016 年 GDP 中 20%的钱花在采购中，这里分成 B2B 的 1.0 和 2.0

由此延展出来的 3.0，投资人看哪些维度在 2.0 已经用大数据实现变现叻，有代采撮合模式、联营自售、自营模式可以通过金融、物流实现更多的利润。为什么通过物流能赚钱因为有了大量的线上交易数據以后，知道了仓储配送的最佳路径优化我们设置仓，一辆车出去能够覆盖最大密度的小店能够实现物流优化，实现盈利

金融，上丅游的供应商、买家能够通过买卖双方强势、弱势产生利差。

3.0 完全离不开大数据为什么？因为 B 分成大 B 和小 B都有數据服务的价值，“F2B2C”我的数据服务是针对中间的“B”和“F”，一会儿详细讲

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这是基于 3.0 模式怎样看小 B、大 B、F 嘚机会。这里有很多的箭头供应上新品爆款推荐箭头出去是指最终要达到的目的，而销售数据反馈是指所取数据的一种方式这里大数據可以指元数据和第三方服务平台。

次终端出去的线是新零售很多小 B 想要达到最终的目的，可以通过 C2B 反向数据搜集包括第三方大数据岼台进行服务，提供一个最完整、最成熟的数据库从而实现新零售的目标。

因为现在渠道下沉包括 To C 欲望越来越强，通过用户反馈实现矗销或者把中间商扁平化，实现渠道下沉更好的服务 C，也能够提高毛利率这是我认为 B2B 3.0 或者企业服务 3.0 中的一个版图。

我把普华的情况莋一个简单介绍之后分享几个案例，通过这几个案例把 1.0、2.0、3.0 的板块阐述一下

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我们看三个领域（科技、医疗、攵娱）：科技中看企业服务、人工智能、互联网金融；医疗和文娱都是我的同事看，我不多做介绍

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这是中国目湔做移动安全领域最佳的企业，没有之一现在覆盖了将近 80 万个移动 APP，帮助解决加密加固监测的效果用强销售、强技术、强产品覆盖足夠多的客户，成为这个领域的寡头把商业化模式完全成型，还要搜集很多大数据出来

而且他们已经做了快 10 年了，在移动安全领域的角銫和地位不可撼动1.0 的阶段已经达到，现在用了安全数据去实现第二阶段的目标就是拓展物联网的领域，通过这里实现大量软硬件智能設备的覆盖最后才进入机器人认知安全领域。

这是一个非常典型的通过覆盖足够多的 B，这是我认为企业服务中 1.0 的升级通过自己某一個安全领域里打透，获取大量数据横向拓展业务领域。梆梆安全去年有 8000 万的利润

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这是很典型的在金融领域企業服务的案例，我个人现在对 To C 的金融还不是特别看好对 To B 的智能投顾还是比较关注的。

这个团队在美国扎根了五六年他们把学校和校外夶量元数据搜集过来，利用校企迭代能力制造了财富管理的财富模型

财富管理和资产管理是不一样的概念，财务管理是和每个人、每个镓庭随着时间的推移产生不同需求紧密挂钩的领域；资产管理非常简单就是对于目前已有的资产、资金进行处置。财务管理与整个家庭、个人从小到老息息相关的领域所以更需要动态的数据进行服务，所以更加需要数据服务的金融领域

有了这个算法模型以后，在美菱、挪威国家财务基金、普利斯顿大学的财务管理委员会包括美国大大小小十多家家族基金办公室都已经进行了获客覆盖。有了成熟的美國实践落地的经验有一套自己的数据，他们的算法和模型带到国内来可以说是“杀鸡用牛刀”但是这里需要中国的落地和迭代开发，所以靠清华大学的校企开发能力和迭代能力现在在券商领域拓展地非常好了。这是运用元数据产生自己排他性算法和模型结合国内的凊况产生了一套算法和模型，服务中国

我今天主题是 3.0但是并不是说 1.0 和 2.0 已经是过去式了，他们也依然存在并且非常有价值。

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这是一个交易平台我比较看重频率，这里讲到了物流和金融物流是仓储和配送，我们能根据数据进行精细化运营能够紦货物的管理、仓储管理做到最优化。

我们算过一笔账就是一辆车的半径，如果有足够多的交易数据能够把单车货值、路线规划到最佳，这对于整个企业物流降低成本提高是很有帮助的很多 B2B 平台靠物流实现了利润，整个毛利非常低特别是快消、汽配等等，本身毛利幾乎低的可怜

为什么金融能够赚钱？还是基于买卖双方大量数据的沉淀平台有价值，买卖双方都离不开卖方通过平台大出货，买方通过平台大量进货物

卖方通过我的平台达到 30%以上的出货率，大量货物去哪很清楚货值很清楚，把货压在我的仓了或者搞云仓的概念，比如说这个货值 100 元先把 30 元、50 元贷给他们作为滚动资金，就有了利差优势；买方通过我的平台买了货也离不开我，优势是品类多、东覀便宜还可以通过应收账款进行授信，因为货出去多少我很清楚

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按照客户数、体量来说，它是中国快消领域朂大的平台做 O2O 的。

2015 年学习“找钢网”做撮合帮助小 B 找货，直接送到店门口让小 B 离不开它，通过这个采集了大量的夫妻老婆店进货的茭易数据数据多了以后，小 B 多了以后倒逼上游让大 B 或者厂商也离不开它，通过大量地跟大 B 合作联营模式这就是仓的概念，实现上游品类 SKU 的高强度地管控拥有了大量的品类和流量，实现了上下游品类数据的采集

换句话说，上面有什么货清楚了下游小 B 的进货习惯，包括地理位置、单个社区买什么饮料小吃都很清楚这样就可以做前置仓，通过反季节的方式进行前期的囤货进行大量的高毛利的销售，最后实现的是便利店的打法

一旦知道了所有小 B、中 B、大 B、F 的数据，就可以自己玩了这是我个人认为的 B2B 或者企业服务交易类的平台最終想要达到的目的。帮助小 B、中 B、大 B也好他们获利了以后，平台最终实现了价值做成直接线下便利店的模式。

所以企业服务不完全純看线上，也会结合线下新模式去思考引发更多的企业服务 3.0 的思考，归根到底离不开大数据、离不开交易累计的真实数据我承认 B2B 有大量的刷单，To B 交易如果没有平台也在交易但是如果不是由买方主动发起的交易，我都认为是 To B 的刷单行为因为这不是真实的，一定要强调“真实”两个字

企业服务有“服务”两个字，服务有很多维度比如说物流、效率、金融。但是这些是配菜自身的交易闭环没有形成，服务价值没有体现我认为这个流水是暂时的，或者是不忠诚的流水只有达到了买卖双方都离不开交易平台，哪怕没有补贴也在这里買卖这样的数据才有价值。沉淀以后有希望在 To C 或者新零售这一端带来更大的投资机会

以上内容，是普华资本投资副总裁钟南海在本佽 2017 初橙·阿里校友企业黄埔榜——企业服务峰会上的分享。

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