《智能战略》,阿里巴巴创始人马云**! 《智能战略》是阿里巴巴集团前总参谋长曾鸣教授,继《智能商业》之后的全新力作。 《智能商业》探讨了未来的商业模式,即网络协同和数据智能共同构成了新商业生态系统的DNA。在《智能战略》中,曾鸣教授更进一步,讨论了数据和网络如何重塑商业战略,并提供了如何组织企业、创造价值以及打造竞争优势的新思路和可行方法。 阿里巴巴作为智能商业的**企业,它的成功初步验证了智能战略在互联网时代的重要性。曾鸣教授基于对淘宝、支付宝、阿里云计算、菜鸟等公司的战略探索与实战经验,在《智能战略》中详解了阿里巴巴独特的商业演化路径,并提出全新的战略框架和组织原则。 当商业变得智能,战略和组织也必须智能 智能战略是vision和action间的持续迭代,而不是静态计划 未来越不清楚,越需要努力去看,努力去试 点、线、面的共同演化,要求从更高维度思考战略定位 通过机器学习实现自动决策 创造可获得客户实时数据的产品 确定正确的战略定位来获得平台和供应商的价值 重设企业组织来凸显人的意志和推动创造力

淘宝应用程序每个月的浏览量超过5000亿人次。这些用户徜徉在世界上*大的虚拟购物**,在不同商家之间切换,浏览着世界上*令人兴奋的商品和无**拟的价格。但他们看到的仅仅是阿里巴巴市场的冰山一角。普通消费者很少知道自己所看到的只不过是从阿里巴巴数百万卖家所提供的15亿件产品列表中精选出来的若干子集而已。 卖家的体验也是如此。普通卖家只需要知道阿里巴巴的工具和仪表板就行,因为据此就能找到必要的服务来优化业务。在2017年“***”期间,卖家通过天猫的在线数据分析访问了超过110亿次的数据,借此来实时监控销售情况(在这**的24小时里,商家平均花费93分15秒的时间浏览和分析流量及销售数据)。很少有商家知道,为了确保市场的健康,阿里巴巴的**算法在全天候不间断工作,梳理垃圾短信和欺诈行为。该算法每天执行300亿次保护性扫描,对网络入侵进行微级别检测,并对数万亿个数据点进行防护。 这个庞大的零售网络的表象背后是我们战略秘籍的后半部分,即数据智能,这是数据、算法和机器学习的统称。将买家和卖家服务加总,阿里巴巴平台每天要处理相当于2000万部高清电影的数据。我们的技术栈,即处理计算机或平台基础架构的软件集,在峰值时要处理80亿个内部数据访问调用。确保这些内部数据顺畅流动本身就是一项工程壮举,这也是阿里巴巴和亚马逊这样的零售公司能成为全球领先的云计算服务提供商的奥秘所在。 我使用“数据智能”这一术语来强调,机器学习算法能通过使用用户交互过程中产生的持续数据流来使商业变得更加智能。谷歌的关键词搜索、淘宝的**引擎、优步的打车匹配都是数据智能的实例。这些公司不断运行它们通过算法收集的数据,实时向客户提供优化和高度相关的搜索结果服务。这些公司的大多数运营和客户互动都无须人为操作。没有人给优步司机分配乘客,也没有淘宝业务员**礼服,算法在运行一切。虽然创建这些服务需要付出大量的人力和创造力,但一旦这项工作完成,业务实际上就可自行运行。 因此,这样的模型有着惊人的效用和规模。通过零售流程自动化,阿里巴巴约3万名员工就可实现与沃尔玛200万名员工相同的销售额(阿里巴巴在全球拥有超过5万名员工,但并非所有员工都参与核心的电子商务业务)。计算机在阅读地图并找出*佳路线方面要远远超过人类调度员,因此优步在减少等车时间方面具有优势。数据智能正在成为竞争优势的*重要来源。 然而,尽管如今媒体对机器学习技术大事报道,但很少有商家真正了解如何将其运用到经济活动中。现在有充分的理由相信,云计算和移动互联网的结合、数据化的推进,以及人工智能的进步,必将创造新的功能来彻底改变企业运行和竞争的形态。本章将描述使用机器学习技术将数据智能构建到商业活动中,并使其变得智能化的相关商业策略。

前 言 为何要了解阿里巴巴 **部分 阿里巴巴:智能商业的兴起 **章 价值创造新动能 第二章 网络协同:互连的实体如何改变商业 第三章 数据智能:机器学习如何利用数据让商业更智能 第二部分 智能商业的竞争:战略原则 第四章 动化决策:如何战略性利用机器学习 第五章 C2B 模式:如何构建反馈闭环 第六章 定位:如何在网络中创造价值 第三部分 智能商业如何运行:组织的含义 第七章 自动调优:如何实现战略流程的智能化 第八章 管理到赋能:如何重塑组织 第九章 智能商业的未来:智能商业对个人的意义 结语 智能战略的六大超越 附录 A 阿里巴巴及其附属企业 附录 B 淘宝智能生态系统的演化 附录 C 概念基础 注 释 延伸阅读 致 谢