徐海在演講中提到,在數字化的最初階段,我們將線下的業(yè)務搬到線上,組建了相對簡單的基礎應用,但它產生的價值還是比較有限。經過十幾年的基礎建設,我們迎來了數字驅動下智慧化管理時代的井噴期。

對于地產行業(yè),目前大多數房企的需求是讓數字管理平臺能圍繞企業(yè)的經營目標,從業(yè)務級、經營級、戰(zhàn)略級不同應用層級輔助企業(yè)進行決策。

他認為,目前國內很多企業(yè)對已發(fā)生的事件進行信息歸集是十分有效的,但地產行業(yè)還需要對未來進行預測,對正在發(fā)生的價格、動態(tài)利潤進行預測,這就需要使用智慧化工具。

這兩年,愛德數智升級了經營看板功能,加入了企業(yè)對未來預測的看板,包括戰(zhàn)略推演、敏感性分析、風險尋源等場景,通過系統工具實現風險識別、預警、應對和跟蹤的管理閉環(huán),為達成公司戰(zhàn)略和績效目標保駕護航。

同時,愛德數智提出的“預見性經營決策4P體系”, 指的是在地產行業(yè)全周期、全層級、全專業(yè)、全項目、全業(yè)態(tài)的視角下,以預測(prospect)、預演(preview)、預警(pre-alert)、預控(pre-control)為手段,以貨值、利潤、現金流為核心工作對象,以數據模型和邏輯運營為驅動,以數據化、智能化平臺為依據,實現戰(zhàn)略、經營、業(yè)務一體化的運營管理體系。

以下為徐海演講全文,經鈦媒體整理:

我今天分享的內容是進入房地產行業(yè)的數智化時代,如何在數字的基礎上進行智慧化的應用。我們這幾年對地產行業(yè),尤其是在其內部管理方面有一些理解和認識。

我們經常會把目前的房地產當前所處的階段類比成2014年的移動互聯網行業(yè),2014年之后,移動互聯網行業(yè)誕生了一批偉大的企業(yè),但在2014年之前整個中國都在做信息的基礎化建設。過去10年,最好的企業(yè)可能是中國移動、中國聯通等這些做基礎網絡運營的運營商?,F在,地產行業(yè)內部的信息化管理也很像這個狀態(tài)。

大家做了很長時間的地產行業(yè)信息化,有時有一些總裁會比較困惑:我投入這么大,做了這么長時間,但是好像并沒有看到很多明顯的效果。那個時候我們說“信息化”,更多就是在做幾個基礎的工作,其中一個就是線下的業(yè)務要搬到線上,把業(yè)務信息通過數據的方式進行重塑和應用,它產生的價值非常有限。

不過,我們看到,在這幾年,更多智慧化的應用開始出現,我們相信基于數字驅動的智慧化管理的時代也會迎來它的井噴期。當然我們愛德數智也希望在這個方面去做一些突破,對行業(yè)做一些貢獻,例如我們的數智云,可以從業(yè)務智能和運營智能方向為企業(yè)進行賦能。

在業(yè)務智能方面,比如AI審圖功能,可以通過系統輸入參數的方式自動進行計劃排期,通過AI的算法對投資進行排列組合,這都屬于業(yè)務層面的智能化應用。

從整個數智應用的角度,我們分成了五個場景、三個層次的應用。五個場景比較容易理解,即大投資、大產品、大營銷、大運營、大資管,從業(yè)務應用的層級來講,大致是業(yè)務級、經營級、戰(zhàn)略級。

今天我把這幾年我們給一些企業(yè)在做的好玩的事情、一些有意義的事情、有價值的事情和各位做一個小小的分享。

在地產經營管理中,我們有很多業(yè)務級場景的應用,目前規(guī)劃完成的有50-60個,并且它是沒有上限的。我們現在看到其中一個——“集中土拍下房地產企業(yè)的決策”,這個是很典型的企業(yè)實際應用場景,比方說,從4月底到現在,某企業(yè)摘了10個地塊項目,報名100多塊,這意味著在報名之前企業(yè)需要完成300個項目數量級的投資決策。以前,這300個項目需要同時在一個月之內進行投資重點的圈定、排序,實際上挑戰(zhàn)是非常大的。但現在我們做了一個小小的應用,即基于經營策略的AI算法,把企業(yè)的邊際條件輸入,包括投資總額、戰(zhàn)略目標、經營性現金流,便能夠通過AI運籌學的算法,高效快速精準的判斷該項目有沒有投資價值,從而去得出一些解決方案。

原來的邏輯基本是:作為集團,經過可研報告之后,建立一個目標的項目池,按照可研的標準有各種經營指標的數據。作為企業(yè),這個時候我要考慮三個因素:

第一個,資源邊界。即目前為止最大額度是多少,包括可以設定不同城市,如在成都最少投入多少,在武漢最大投入多少等等。

第二個,戰(zhàn)略目標。因為整個投資的邏輯并不是單向的,是要同時實現企業(yè)的經營目標和經營戰(zhàn)略,這時就要設定選擇你的戰(zhàn)略目標。

第三個,策略目標。這時可以去選擇動態(tài)利潤最大化的項目組合,也可以選擇在兩年之后能夠產生簽約回款的方案,若選擇的是全項目ROIC最大化的策略,它就可以進行輸出。目前,它的方式方法還是靠無線的組合,但是它能夠通過運籌學很迅速的算出來。

在經營級層面的應用方面,無論是智慧化的經營,還是數字賦能,在近些年來都已經取得了很大的進步。時至今日愛德已經合作了30多家百強規(guī)模的房企。通過愛德的平臺,用戶可以去做戰(zhàn)略推演,基于戰(zhàn)略的目標反向去推目標的業(yè)務策略投資組合、智能化的投資測算、投后分析以及運維。

當獲取投資項目之后,如何去推動后續(xù)的一系列管控智能的決策,以保證投資目標的實現,包括項目的運維、日常的經營管理、輔助決策分析等等,目前在地產行業(yè)中,做這方面探索的企業(yè)應該有40、50家。

對于房地產來講,整個數智化經營是以一條主線為導向的,即經營目標。由兩個維度展開,既做項目的經營,同時也做公司級戰(zhàn)略級的經營。通過后臺的基礎業(yè)務平臺,結合前端良好客戶體驗的應用,形成一個全面解決方案。

第四,是我們的落地。企業(yè)在談經營的時候邏輯很清晰,但是在落地的過程中還是需要實際落地的場景和管理體系的支持,為此我們總結了四個“預”,即“預測”、“預演”、“預警”和“預控”。

現在,對于地產企業(yè)來講,需要能夠在智慧經濟最基礎的方面能夠實現智慧的預測。目前國內很多企業(yè)對已發(fā)生的事件進行信息歸集是沒有問題的,但我們地產行業(yè)需要對未來進行預測,對正在發(fā)生的價格、動態(tài)利潤進行預測,這都依托于智慧化工具的內嵌。

兩年前很多的企業(yè)都在做經營看板,但實際上對未來是沒有預測的。現在我們做要對未來預測的看板,包括戰(zhàn)略推演,敏感性的分析,以及風險巡演等場景。

要實現比較好的未來的預測,首先需要進行數據匯集,再通過一組業(yè)務策略進行分析,再通過測算形成呈現。其中,影響測算和預測的合理性、準確性的最核心因素是業(yè)務策略。比如說回款假設,以及不同的客戶群體對于支付方式、回款節(jié)奏的影響,以及銷售價格和流速的影響,這些都需要通過智能化的方式進行訓練。

前幾年,我們通過專家設定來解決這個問題,現在我們根據企業(yè)內部的數據進行智慧化的策略分析。目前,我們已經做了30多個業(yè)務策略,大大提高了項目預測能力。

現在的策略組自動編排計劃,只需要把項目的起始時間進行編輯,然后統計項目所有的影響因素。我們已經實現了16大類的幾十個要素,只要把相關條件輸入計劃模型,項目的計劃就可以自動編排,還可以檢查區(qū)域公司匯報的策略是否合理。

當我們能夠有預測的能力時,便能實現經營預演。房地產企業(yè)在決策的時候多數依靠專業(yè)決策,當價格發(fā)生調整之后,成本要發(fā)生調整,計劃也要調整。在需要基于經營視角進行業(yè)務決策時,曾經是沒有工具能進行輔助的,曾經很常見的場景需求,總裁也沒有辦法拍板。當我們擁有了工具之后,可以任意地在系統對項目的業(yè)務策略指標進行調整,比如說成本調整多少,可以自動形成對項目核心指標的預計,動態(tài)利潤、動態(tài)供貨都可以實現,此時就實現了經營的預演。

當然,還有經營的預控,把很多企業(yè)中需要內控的場景通過系統實現。在進行簽約的時候,如果發(fā)現簽約總體的均價低于銷售均價低價,系統可以自動把行為暫停,只要把我們想要的控制點預制在系統里,就可以實現自動觸發(fā),大大提升決策的效率。

基于對未來預測的能力,預警很重要。曾經的預警是是通過月度報告實現的,很難支持地產經營風險前置。如今,我們必須通過智慧化的手段及時作出反映。不管是在利潤、供貨、簽約目標哪一個點發(fā)生出現預警,都可以在第一時間告知決策者,這個點上需要進行干預和預測。

戰(zhàn)略級的應用在這里可以不再多講,它跟投資是非常像的。我們現在可以實現基于財務紀律和經營紀律,正向推出在什么時點、進行什么樣的戰(zhàn)略的推演和預演。

當智慧化的工具出現之后,我們會發(fā)現數字化的世界實際上是一個僅憑人力看不懂的世界,因為它蘊含太多的未來,我們也不知道它未來會變成什么樣。但至少現在看來,它在地產這方面還是給了我們一個很鼓舞人的前景。

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