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你知道蜜雪冰城为什么总能开在你常去的地方吗?你常去的那家来伊份,为什么货架上的零嘴总在换,你就是忍不住想买?
背后出点子的,其实是一家杭州公司——观远数据。他们的合作方包括宝洁、沃尔玛、山姆、百威、蜜雪冰城、来伊份、奈雪的茶等等,总量超过1000个。做的事也非常聚焦:帮企业做出更加聪明的决策。
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观远数据合作伙伴已超过1000家
早上八点半,创始人兼CEO苏春园就已经出现在公司。10年前他提出“AI+BI(商业智能)”,说要让企业的决策更智能,很多人觉得他在画饼。10年后,他把这个饼,一块一块地摊在了中国商业最真实的案台上。
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观远数据创始人兼CEO苏春园正接受九千光年采访
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从后视镜到导航仪
苏春园曾在一家全球顶尖的BI公司担任中国区研发总裁。但心里一直有个坎过不去:中国研发团队离客户太远,拿到的需求都是二手的,辛辛苦苦写完代码,也不知道对方到底用没用。他在美国看到的,是企业靠数据化运营把效率拉满,回到国内,BI的渗透率还是个位数。这个差距他看在眼里,急在心里。
2013年前后,苏春园开始琢磨自己干,但真正动手又等了三年,数据、算法、算力这三件事,终于开始往一起凑了,他觉得——时机到了。
2016年,观远数据在杭州成立,第一天,苏春园就把公司的使命定为“让决策更智能”。那时候大模型还没影儿,投资人听完都觉得他在吹牛。
过去10年,企业最头疼的问题是看数据。数据散落在不同系统里,分析靠Excel,跑不动。老板想看到各地门店的真实经营情况,往往要等到开月度复盘会。随着管理半径越来越大,盲区也越来越多。
苏春园自己就深有感触。刚创业时团队小,他什么都知道,决策一拍就定。但到了几百人的规模,现场要做决策时,95%的现场信息他都不知道。信息被层层过滤、层层衰减,事后复盘时苏春园直拍大腿,“这信息你怎么不告诉我?”
2019年刚合作时,蜜雪冰城的门店才3000家。现在这一数字是6.4万。过去一个督导管10家店,现在一个人能管30到50家,靠的就是总部能实时看到各地经营。
“过去的数据工具,像汽车的后视镜和仪表盘,告诉你发生了什么、现在速度多少。这些东西很重要,没有它你不敢开车。”他说,“但企业真正缺的,是一个导航系统——前方哪条路堵了,要不要绕行,哪条路更快,油耗还来不来得及。”
至于为什么是杭州。苏春园管它叫“怪胎城市”——对AI的认知和接受度,比全国很多地方高出一截。
2008年刚被微策略派回国选研发中心地址时他就有这种感觉,2016年创业时几乎没犹豫就留了下来。观远早期的客户也几乎都是杭州本土企业,咬不得、鲜丰水果、珀莱雅、欧诗漫。这些长在电商和新零售土壤里的公司,对数据不陌生,愿意试一试。从它们开始,观远一点点滚到了今天1000多家客户的规模。
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越用越聪明的“数字员工”
今年6月26日,观远数据成立十周年,正式发布了AI决策智能平台——DecideX。发布会现场,苏春园没有从模型能力或产品功能切入,而是抛出一个更朴素的问题:当AI开始真正参与企业决策,企业需要怎样一条落地路径?
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观远数据在今年6月正式发布AI决策智能平台DecideX
DecideX的定位,不是简单的报表工具,也不是一个套壳的大模型应用。在观远的描述里,它是一个企业级的决策智能系统,核心由三块构成:AI数据底座、决策专属运行机制,以及可持续迭代的自主学习能力。
通俗地讲,它像一个永不疲倦、越用越聪明的“数字员工”,能实时在线,同时处理成百上千个分析任务,而且每一次决策都会沉淀为经验,下一次遇到类似问题会更快、更准。
举个直观的例子。DecideX能让AI主动发现问题并且诊断原因,然后让洞察转化为行动。它帮来伊份进行了门店库存优化,AI自动完成日常库存监控、异常商品排查、跨店调货决策、临期品预警处理,把行动操作建议直接对接给了调补货系统,实现了对上千个SKU的100%自动化监控。
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来伊份门店库存异常处理Agent
就在采访前一天,苏春园在晨会上表扬了一位华南的销售。这位销售服务的是一家消费品制造企业,每周都要决定哪些产品不好卖需要退市,但退市也意味着损失。以前的做法是销售回来汇报、专家做几十页PPT、再约客户业务负责人聊,来来回回好几周。
这一次,那个销售直接带着DecideX去了现场,一边跟客户聊,一边搭了个demo。这种让一线直接共享CEO视野的能力,让客户当场呆住了,两周后预算就特批了下来。
“一个人加AI就是一个队伍。”苏春园表示,销售不需要等中台专家,不需要走层层审批,一台电脑一个平台,现场把问题解决掉。
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抓住经营智慧的最小单元
今年,苏春园推动观远内部搞了一场“100天重构”——把自己这家400人的公司,改造成一个“AI原生组织”。理由很简单:“我们自己都做不好AI原生,凭什么让客户相信我们能帮他做决策智能?”
观远数据搭了一套AI工作台,每天把公司内外会议的录音、纪要、客户沟通记录喂进去,自动识别信号推送给对应团队。
苏春园认为,过去20年企业数字化记录了物理世界的投射——订单、销售、凭证。但AI时代,企业要开始记录人类脑力劳动的结晶。决策,是经营智慧的最小单元。
他解释,企业最本质推动前进的东西,是一次一次的决策。但从来没有系统记录过“我们是怎么决定的”——当时看到了什么数据、考虑了哪几个方案、最后选了哪一个、结果怎么样。这些决策的上下文,过去都散落在开会时的讨论里、店长的经验里、老板的直觉里,从没被沉淀下来。他做的,就是把决策的闭环本身记录下来,让它能被追踪、被复盘、被迭代。
这个想法听上去有点抽象,但放到具体场景里就变得生动。一个服装门店的店长,每天下午两点、五点、八点会看三次数据,这叫“258黄金点”,根据客流和转化动态调整陈列和话术。
怎么让1000个门店的店长都做到?过去靠人传人,一个师傅带几个徒弟。现在,把开周会时优秀店长的分享录进去,让AI萃取其中的判断逻辑,再结合每家门店自己的数据,推送给每一个需要的人。经验不再附着在某个人身上,而是变成组织能反复调用的资产。
这就涉及DecideX真正特别的地方:对“决策上下文”的沉淀。它试图把这些隐形的判断规则——战略假设、约束条件、历史经验、行业惯例——一点点结构化地记录下来,让它们从老员工的脑子里、从一次次的会议录音里,变成系统可以调用的组织资产。
苏春园说创业的前九年是热身,现在进了正赛,但还不够快。100天重构完成了大概四成,他焦虑的不是方向,而是变革的力度和节奏。一个从第一天就把“让决策更智能”挂出来且一字未改的人,比谁都清楚,想法的落地比提出要难上十倍百倍。
文字 | 邱雨茜
编辑 | 邱雨茜
封面图 | AI生成
审核 | 梁应杰 陈欣文
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