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  • To B厂商的平台争夺赛,胜出的秘密是什么?
    时间:2023-10-07新闻来源:网络浏览量:6505

    2022年以来,中国企业数字化转型愈发面临挑战。《2022埃森哲中国企业数字化转型指数》报告显示,中国企业的数字化转型指数得分首次下降。而评分的降低,源于“粗放式”的数字化转型方式失效,企业多方探索、广泛试错的窗口期被大大压缩。

    (2018-2022年数字化转型指数 图源:埃森哲商业研究院)

    简单来说,就是数字化转型已然步入精细化阶段,留给企业犹豫的时间不多了。

    2023年以来,根据To B大厂们近期的动向来看,加码底座PaaS平台能力,成为各厂商的破局关键点:

    4月19日,2023用友BIP技术大会,用友介绍了用友BIP-iuap平台,并发布了全面数智化能力体系,助力企业升级数智化底座。

    8月23日,钉钉再次强调PaaS能力,宣布开放智能化底座AI PaaS。

    9月23日,致远互联协同管理论坛暨第13届用户大会,致远互联发布了AI-COP数智运营基座,以更灵活的技术架构、更全面的低代码开发能力、更便捷的应用集成能力,以及更融入的大模型AI能力,支撑更多合作模式与客户量身定制。

    (AI-COP 大模型框架 图源:致远互联)

    一时间,大家都在谈平台底座能力,“平台争夺赛”进入白热化。那么,同样是“平台底座”,各家究竟有何差异?平台争夺赛,胜出的秘诀是什么?

    齐步向PaaS

    前不久,一篇《中国不需要SaaS》的文章,引起了To B市场的广泛关注。文中指出,“中国SaaS从2015年开始,做一家亏一家”,点出了不少创业者的辛酸。事实上,随着数字化转型的深入,SaaS模式愈来愈无法回避几大关键问题。

    首当其冲的,便是信息孤岛问题。

    我们不妨以某大型物流公司为例,一窥“信息孤岛”带来的常见痛点:由于公司的考勤系统与薪酬系统数据不互通,每次算薪时,工作人员都需要从十几个车间仓库的打卡系统中分别导出考勤记录,手动汇总、导入到薪酬系统中,计算效率低且容易出错。

    而薪酬信息又必须与财务系统、审批系统相关联,这就导致发一份工资就要打开四个系统,使用体验大打折扣。

    在企业数字化需求越来越精细化与多元化的当下,聚焦单场景的SaaS,不可避免将产生愈来愈多信息孤岛。

    除此之外,钉钉总裁叶军在近日钉钉大会中还指出了另一个严峻的问题——SaaS的获客成本尤为昂贵。换言之,SaaS产品“一回客”生意较多,续费比例不高。一家金融企业相关负责人在钉钉大会圆桌对话环节,举例说,“购买前听服务商介绍时,我们觉得可操作空间很大。实际购买后却只用了某一个功能。企业就会觉得上百万的价格不值,当然不会再续费购买。”

    HCR慧辰COO(首席运营官)的解释是,“当一家营销领域的SaaS公司续费率只有2%、3%的时候,我认为它的客户是不知道如何使用这个产品的。”

    信息孤岛、获客成本高,这些严峻的问题,本质上难以依靠单一的SaaS产品来解决。其需要的,是能够打通各个模块的PaaS平台底座。

    “一体化平台”也因此相继涌现。它相当于数字信息的基础设施,建立起数据枢纽,实现数据在不同模块间灵活流转、取用、处理。

    COP(协同运营平台)厂商致远互联高级副总裁蒋蜀革表示,在主数据(系统间共享的数据)定义得当的情况下,平台能够建立起多元数据的交换能力,也就有能力去打通数据孤岛的问题。

    以最简单的一件商品为例,致远互联PaaS平台选择将商品的编码定义为主数据,同时结合组织和流程等数据基础,便能在销售系统中呈现价格信息,在物流系统中呈现目的地、购买方信息,从而实现数据在不同系统间流转,为后续大数据分析和经营决策打下了基础。

    而SaaS产品往往彼此独立,无法用一套主数据实现不同模块间联通,业务流程的流畅性大打折扣。

    同时,一旦数据在一体化平台“畅通无阻”,客户续费意愿也将随之提高。

    一方面是平台之上,应用模块可以灵活自行扩展。在致远互联aPaaS平台中,非技术人员也可以通过低代码编辑器,通过“拖拉拽”或稍微复杂一点的操作,来实现“所见即所得”,完成产品的配置,让开发快速落地,及时满足业务需求。

    另一方面是能够与生态伙伴一起共用一套系统,降低了沟通成本。例如电商企业的上游是产品制造企业,下游是物流企业,上下游可以通过共享一套主数据,根据不同权限,在一个平台内进行数据关联与沉淀,满足各方不同的数据需求。

    破解了信息孤岛与获客成本高昂的难题,可承担基座能力的一体化平台正成为企业数字化转型和智能化升级的主流方案。

    成为平台的三种路径

    2021年以来,用友、金蝶等传统ERP软件厂商,致远互联等协同运营平台厂商,以及互联网移动办公玩家钉钉,皆向平台奔赴而来。

    申通快递的数字化转型道路上,便集齐了几位主要厂家:

    (申通快递协同应用总体架构  图源:申通快递)

    钉钉较为轻盈,除了充当通讯工具之外,也占据了申通员工在移动端的审批入口;

    金蝶更为厚重,其不仅承载了申通大量的供应商信息,还承接了财务管理、收付款、凭证生成等业务;

    致远互联立足于组织运营,充当了前后台间“牵线搭桥”的作用——致远互联的平台既与钉钉集成审批入口,又与金蝶做付款业务的打通,同时也提供了低代码平台供申通各部门基于需求灵活按需搭建各自的业务流程甚至应用。

    例如,一张单据从钉钉的接口进入,在致远互联的“业财一体化”平台之中进行审批流程,留下信息与凭证,最终通过金蝶平台实现付款。

    这样一个简单的案例,揭示了几类平台型厂家的不同站位。

    钉钉开放平台给出的口号是——全面推进bPaaS化,只做基础能力与基础协同应用,不做专业领域应用与行业应用。这表明,以钉钉为代表的轻量级厂商,更注重打造应用平台的入口端。

    根据钉钉官网客户案例展示,钉钉提供了考勤、审批、视频会议、钉钉文档等17种轻量化的应用。

    而致远互联、用友这类专业化厂商,承接的业务明显更为厚重——在更多细分应用场景下,用友选择亲自下场,打造标准化产品;致远互联则选择提供更多的低代码能力,把更多权力交给客户,帮助客户打造最佳实践。

    用友的思路是,提供以“SaaS+PaaS+生态”为主的一体化平台服务,奉行“532原则”——50%基础标准SaaS服务、30%成熟生态融合产品接入,以及20%企业自身低代码开发。用友表示,虽然是底座,但本质上还是要支撑应用场景,而用友的客户五花八门,面对的场景千姿百态,用友认为其iuap平台对场景的适配和支持更好,对业务的思考更深入,故自建应用成为其未来主要目标。

    致远互联的平台运营思路略有不同——相比于亲自下场提供行业应用,致远互联更强调底座能力,以及可规模化、可定制化、可深度集成的应用搭建能力,定位更偏向于成为行业与客户的使能者。

    在中大型企业江西省地质建设投资集团有限公司,这种运营思路展现得十分清晰:依托致远互联的COP平台,该公司既实现了自身的数字化转型,也将该套模式放在行业里销售,开辟了业务新增长点。

    (基于致远打造的数字化管理平台  图源:江西地建投)

    江西省地质建设投资集团有限公司数字化智能事业部副总工程师罗文敏表示,其通过致远互联COP平台孵化的产品好处有二:一是脱胎于自身业务,可以契合同行80%的需求,无需再进行个性化定制;同时由于该套产品已在内部磨练多次,全套交付流程已相当成熟——可实现项目、财务、发票、资金、资产一体化管理,整个交付周期不超过3个月。不仅是企业内部管理,目前通过COP平台结合BI和IoT自主搭建建筑行业智慧工地平台,下一步通过COP和门户、电签相结合自主定制符合企业自身的招采平台。

    作为数科公司,赣地智慧科技具备一定的数字化转型经验,同时更懂如何满足建筑行业繁多的非标化需求。基于此,致远互联与该类公司的合作模式是,致远互联提供低代码平台,数科负责搭建与落地,更进一步的,二者合力打造行业通用的解决方案,在行业生根。

    山东省鲁信投资控股集团有限公司旗下的数科公司——鲁信科技同样也是如此,其数字化项目“鲁信通”的成功落地与交付,便是由鲁信科技团队与致远互联团队共同完成,并获得山东信息协会“2022年度科技成果奖”。鲁信科技在“数字鲁信”实施中,也沉淀出数字化战略咨询、基础设施、网络与信息安全、数字化平台建设等专业化能力,为行业输送了“智慧党建”、“金融大数据平台“、“投资与基金管理系统”“RPA数字员工”等优秀解决方案与产品:鲁信科技提报的“通用领域数据共享能力中心解决方案”被评为2022年度山东省优秀大数据解决方案。

    然而,毕竟更多的企业并不具备央企数科公司般齐备的针对数字化转型条件和技术能力,面对这些客户,致远互联除了提供底层低代码平台之外,还能够提供应用搭建的全流程服务。

    基于以上三家不同的站位及特性,其各自获得了不同规模、不同层次的客户。

    钉钉凭借着更为轻量化的一体化平台,满足了个性化需求较小的小型企业:2022年软件付费企业数达到10万家,其中,小微企业占比58%,中型企业占比30%,大型企业占比12%。

    用友凭借在财务领域的多年积累,沉淀了相对成熟的产品与应用生态,让多个大型企业愿意为其买单。2023H1财报数据显示,用友大型企业核心产品用友BIP营收占据总营收的65%。

    致远互联则依托于低代码平台,赋予客户更高的定制化自由度与高性价比,博得了愈来愈多中大型企业的青睐:大客户业务方面,百万元以上级别的重点合同客户今年上半年给致远互联贡献了的收入保持高速增长,同比超过20%。

    赣地建投只是其中典型的客户画像,其需求也代表了大中型客户的共性:

    一边因为预算不足,无法完全承担外包的成本——仅仅是项目管理这一个模块,市面上产品化厂商给出的定制化报价高达400万,另一边因为复杂而非标的公司管理,其又无法承担自研系统带来的风险与成本。

    最终,赣地建投选择了更具性价比的方式,在致远互联的低代码平台上,自己摸索,生长出更为专业的行业应用。

    无论是以钉钉为代表的轻量级厂商,还是用友、致远互联等专业To B选手,都基于各自的底座能力和禀赋,找到了自己应有的站位。

    AI是必选项

    当各家的基本盘确定之时,如何守住自己的一亩三分地,并且向外拓张,成为下一个阶段的竞争点。

    AI能力,成为各家正在讲述的重点。

    在8月22日2023钉钉生态大会上,钉钉推出数字员工产品,其能以企业员工助手的身份,进入企业通讯录,取得对应的职务权限,参与到企业的组织、协同与业务流程中去。

    由于钉钉更为轻量化,其智能化脚步进展快速:

    比如会议场景方面,钉钉可以使用数字分身代替开会、统计会议纪要、发待办;点餐拼单场景中,客户已能在钉钉群内用自然语言直接点单、拼单,无需离开群聊一键付款。

    传统To B厂商的智能化布局也广泛拉开。

    用友7月27日新推出的YonGPT大模型,覆盖财务、人力资源和包括营销、研发、采购、制造等业务的多个企业生产经营与运营管理领域。

    用友大模型整体架构图,凸显其更重应用的打法:底层接入多个海内外大模型,在此基础上,利用大模型积累财税、人力、供应链等领域知识,在垂直场景层面,提供行业模型精调与智能化场景服务。

    致远互联则在9月23日致远用户大会上发布了一系列AI相关产品,具备了智能化版图的雏形。例如,在审批等基础模块上,提供工具箱以及智能协同工作助手协助办公,在风控等进阶模块上,构建大模型辅助决策。具体而言:

    1. 工具箱将针对于销售、市场、售后等业务场景提供对话模板,能够协助用户更好地与助手沟通。例如,如果客户想要一份营销方案,由于大模型提前训练过这些模板,客户就可以复制以下文字并略微进行改动,便能够得到更为精准的结果。

    (营销方案生成预置模板 图源:百度千帆大模型)

    2. 智能协同工作助手小致,可实现智能工作助理、企业知识图谱、智能分析决策等功能。在对话窗口,用户可通过自然语言输入指令,完成会议预定、报告生成、智能填单、流程发起等任务。

    3. 提供一些重要场景的模型应用。例如合规风控应用,将各种法律法规的解读与企业内部管理制度结合,能够更好地管理各项事项决策。

    目前装机规模全球第二的金沙江白鹤滩水电站,正依托致远互联一体化、数智化平台能力,推进知识智能化、业务智能化。例如,在审批流程中,白鹤滩能够通过设定限制条件(时间、金额)、预警阈值(进度、质量、安全、环保),系统自动判断风险,及时规避风险。

    (白鹤滩水电站智能化布局 图源:白鹤滩水电站)

    从各家初步的布局能够窥见,AI在提高文字处理能力、风险实时监测与辅助决策方面有不少用武之地。

    虽然,现阶段,在文字处理等方面,客户已然吃到了AI带来的红利,提升了员工办公和工作效率。

    然而,在底层大模型能力处于同一起跑线的情况下,借用大模型能力的厂商如何脱颖而出?

    致远互联高级副总裁蒋蜀革化用了《封神》中一句经典台词:大模型能用到哪里去,是企业自己决定的。

    换言之,大模型并不了解公司的组织架构、管理制度、业务流程等,而必须是由企业自己来规划大模型如何运转,来如何帮到自己。企业要做的是,将大模型的能力和企业个性化的管理目标和管理诉求结合起来。能否将二者结合得当,才是应用落地的关键。

    海外龙头Salesforce便是基于自身禀赋,将AI能力用于利基市场。他的做法值得我们借鉴。

    2023年3月,Salesforce正式推出了全球首个CRM领域的生成式AI产品——Einstein GPT,覆盖销售、服务、营销、商务场景。三个月后,其又推出了更为全面与专业的AI Cloud,对每个场景的生成式AI进行了优化,形成了不同垂直场景的GPT,可在所有应用程序和工作流中提供可信、开放和实时的生成体验。在未来的一个月内,AI Cloud将推出16个新产品/功能,覆盖各个领域场景。

    (Salesforce AI Cloud九大GPT模型/服务 图源:国盛证券)

    然而,人们关于AI的畅想总是宏大又美好,但一旦涉及到落地,数据安全就成为一道难以逾越的高山。针对可信AI这一领域,Salesforce在推出AI Cloud的同时,推出了Einstein GPT信任层(Trust Layer),以防止生成式 AI 表现出不需要的行为,并确保数据隐私和安全。

    随着大模型风起云涌,AI时代俨然已经到来。然而,在消费降级、降本增效的当下,企业数字化开销正愈发谨慎。这也就意味着,谁能够提供更具性价比,更契合需求的数字化转型针对性方案,同时将大模型能力与企业个性化的管理目标和经营诉求结合,兼顾数据安全与效率提升,谁便最有可能在众多平台之中,脱颖而出。对此,我们拭目以待。

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