AI赛道巡礼(四)——流程管理的AI(泛微网络)
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前言
在之前的AI前瞻系列文章里，已经反复和大家讲了AI本身没有什么神秘的，只是人们用程序(算法)把人们的已有经验固化成软件，提高大家的工作效率降低职业入门门槛而已(参考链接：网页链接)。所以越是需要经验累积，越是吃经验的行业越是适合AI化，所以传统越老越吃香的会计、律师、建筑、机械、管理等行业或职位都是AI化的好方向。而泛微网络就是发力管理赛道AI化的一家公司。
管理和AI
如果说哪个普适性强的跨行业岗位又非常吃经验的话，莫过于管理岗位了。在上一篇广联达的分析文章的末尾，我们讲到了在美股市场高管频繁跨行业跳槽成功的根源在于管理经验可以跨行业复用，而管理经验恰恰又非常适合AI化，这也就意味着管理赛道是AI化里面市场最广阔也是竞争最激烈的赛道。
泛微网络和AI
泛微网络的主要营收来源于协同管理软件，其中软件产品是直接来源于协同管理软件，而技术服务则是由协同管理软件衍生出来的定制化技术服务收入，所以说泛微的主要营收都是依靠协同管理软件。
从泛微网络的主要软件产品协同管理软件来看，就是把公司的人、财、物以信息为基础，以管理流程为框架，实现由内而外直达客户的全流程软件化整合。这种全流程整合软件的初级形态是打破“信息孤岛”的方式，将公司的人、财、物全面整合上云，达到集中化管理提高管理效率降低管理成本的目的。而进一步发展的形态就是将全面上云的集中化管理框架，通过算法固化先进经验的方式，将先进经验快速在全体系内推广，从而达到进一步提升效率降低管理门槛的作用。再更进一步的形态应该就是是通过对算法的迭代优化摸索出比人类已有最优秀管理经验更为优秀管理经验(模式)，就像阿尔法狗打败柯洁指引围棋训练一样，让算法指引我们人类提升工作效率。
目前泛微所做的事情正是将初级形态向更广泛企业来推广和自身向算法固化管理经验的第二发展阶段来迭代。
泛微的优势
泛微的最大的优势在于其目前所拥有的较为广泛的用户基础。这个怎么理解呢?
很简单，所有的AI都是需要数据来训练的，而数据来源于哪里呢?来源于场景。对于协调管理软件而言，其所覆盖用户的每一次办公流程从发生到结束产生的工作数据，就是训练AI固化优秀管理经验的数据基础。在这样庞大的数据海洋中，泛微可以发现在不同工作环境(场景)中不同工作流程(管理经验)效率差，既可以从中发现最优秀的管理经验(工作流程)进行跨行业推广，比如把钢铁业的优秀管理经验推广到餐饮行业。也可以从不同管理经验的效率差中，发现管理经验(工作流程)的进化密码，从而以算法迭代的形式迭代出超越人类最优秀管理经验(工作流程)的管理经验(工作流程)。
巨头环视下的泛微
泛微虽然在管理这个AI化利益最大的赛道，也拥有一定的发展基础。但是福兮祸之所倚，就像在上一篇广联达所提到的那样，管理赛道是个国内外巨头都在进行军备竞赛的赛道。所以不要说在这个赛道脱颖而出超越巨头，即使在未来和巨头业务重合情况下的竞争压力都足以击垮目前行业内绝大多数企业。这种可能的竞争压力，大家可以参考当年《“”**》时代的游戏赛道，并且因为管理赛道的利益远大于游戏赛道，这里的竞争残酷性必然远胜于前者。
巨头之下，寸草不生。
结语
在我要写的AI化赛道清单文章里，泛微网络和用友网络是目前唯二跨行业纯管理赛道的标的，而泛微所覆盖的中小企业也是竞争最激烈，变革动力最强烈的群体。泛微能不能活下去乃至于脱颖而出，关键看能不能团结更多的中小企业并帮助他们加速成长。
管理是个**方能成己的行业!
赛道看法：地级，管理类AI赛道是AI主赛道，公司在其细分赛道有一定场景基础。
公司看法：玄级，公司长期竞争力较好，但是未脱离新股三年观察期。
综合看法：玄级++，稳定观察名单。关注巨头对管理赛道的侵入及竞争格局改变，关注公司脱离新股观察期后整体表现。
看法说明：按天地玄黄排列。本看法只针对公司竞争力，未考虑股价因素。
天级：传奇级。在赛道、公司两方面都要有超越时代的表现。
地级：时代之上。在赛道选择或公司层面有一个方面有超越所在时代的表现，另一个至少在所在时代是优秀级。
玄级：时代者。在赛道认知或者公司层面，处于时代者的地步，但是没有超脱时代。
黄级：时代亮点。公司在赛道认知或公司层面有堪称时代亮点的表现，但是其他方面有明显不足。
总览文章：未来前瞻系列（一）——从AI说开来
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