对话科创板首家数据分析商慧辰董事长赵龙：数字化本质是商业增量
“从发达行业向社会普及数字化，将是一个漫长的过程”
Q：慧辰有十几年的发展历程，是行业的老兵了。您觉得十几年来，数据行业发生了哪些变化？
赵龙：数据行业最早就是“文档时代”，数据以纸质形式留存。信息化便是以软件为核心，将纸质流程都在系统里面存下，提高了效率，同时也沉淀了更多数据。而将诸多数据要素与业务增值模型结合，才是数字化时代。
信息时代的本质是“降本增效”，而数字化时代的本质则是“商业增量”。
数据变成了继土地、资本、技术、劳动力之后的第五大生产要素，进而带来商业增量。
这个时代不再靠代码解决问题，而是利用数学模型叠加特殊的行业经验，经过无数次服务案例，不断打磨形成固定的产品。最后将相应的解决方案，从发达向次发达、不发达的行业与企业复制延伸，实现社会、商业、政务的数字化，这会是一个漫长的过程。
Q：所以哪些行业是发达的，哪些是不发达的呢？
赵龙：这与行业、企业对数字化的感知有关系。汽车、科技、消费品这类大型消费品企业，有较多的用户数据、更加强的竞争压力，数字化应用会比较多。
第二类，便是工业类企业。由于消费类客户已经在数字化越来越精细，产业链必然会跟进。
此外，政府治理随着居民的数字化，也正在较快进行数字化领域探索。
Q：那慧辰自己有没有一个明确的发展方向呢？
赵龙：我们将数据分为三类，大数据（Vendor），即互联网、供应商产生的大规模数据；运营数据（Operation），即客服、销售等企业运营数据；体验数据（eXperience），即用户体验调研等数据。
V、O、X三种数据在场景利用上是不同的，但是在处理逻辑都差不多，可以用计算机解决，但是在应用场景的时候你会发现有差异，因此会形成不同的分析模型。慧辰需要做的是把服务更贴近于市场，让它在行业中产品化。
“外人理解我们更多做小数据，其实不是”
Q：那能否理解说咱们更多的是处理中、小数据的？
赵龙：不是，是市场认为我们是这样的。可能是因为我们早年主要是处理这两类数据。现在基本上所有大型公司，三类数据都要处理的。
Q：中、小数据的处理离行业更近，会不会意味着在人员投入上会更重一点？
赵龙：在场景应用的理解上是需要人的。如果前期要有好的效果，专家是无法剥离的。但随着模型对数据的理解逐步完善，人的作用会逐渐弱化。目前，前端数据应用部分已经标准化了，场景方面还需要两三年的时间再形成模型。
这其实是我们竞争力壁垒的一部分，即将数据与专家做结合。互联网巨头即便切入行业，没有这些产业积累也是无法搞定（模型）的。
Q：那前端的标准化程度目前到了什么样的程度呢？
赵龙：X数据从采集到分析，70%-80%已经标准化，很快会进一步推出一个平台来解决；O数据，我们是有标准化的产品，但是在不同行业之间的复用率还是有差异，目前的发展阶段还没有办法用标准化的产品去解决它。
Q：那是否意味着每一个行业，未来都会对应一个产品？
赵龙：几个大的行业，如化妆品、汽车等行业是有类似产品的。类似CRM和SCRM的概念，比如你有固定的会员数据，我们可以在这里跑出来一些结果。
产品化一直在做，今年会有专门的产品开放出来给大家用。
Q：您刚才讲了O、X数据标准化，那V的数据（大数据）标准化如何呢？
赵龙：V的数据标准化程度更高，是一个API接口对接的模型。我们知道客户的需求是什么、数据在哪里，所以可以去和大平台对接来处理这些数据。
实际上，2B行业对于用户的及时性要求没有那么高，数据处理的技术差异并不是最大的，基础架构也差不了太多。换言之，也没有太高的壁垒。更重要的是模型背后的效果实现。用其他技术模型，10个人能转化5个人，用我的可以转化7、8个人，那我就更有优势。
在财报出来后，市场也会看到我们的收入结构有相应的变化。技术人员数量和投入总体是上升的，来自技术、产品化解决方案的收入会增加。
Q：慧辰目前客户以大型企业为主，产品化的东西出来后，是否意味着中小客户比例会提升？
赵龙：目前客户分为企业与政府两类，企业未来三五年的时间之内，还是会聚焦中大型的客户。只是可能原先是聚焦100亿以上的公司，未来会慢慢做到10亿以上规模的公司。
除了公司规模以外，最主要的原因，还是看客户有没有数据意识与数据基础。大型客户的数据基础更多，历史更丰富，那么项目效果就会更好。
“国内没有什么合适的对标，还是Palantir更合适一点”
Q：公司目前有多少人，人员结构是怎样的？
赵龙：截至2020年底有500多人。从发展趋势上来讲，是一半技术、一半咨询，再加上百分之十几的后台辅助，尤其是技术人员的比例正在逐步增加，比如今年我们就刚刚在武汉建立了一个研发中心。
另外，在产品经营方面，我们政府业务方面有几十个人的产品团队，商业业务方面有几十人，加一起专门做产品的大概有100人左右。
Q：有没有可能未来发展成为SaaS订阅服务模式？
赵龙：当然是希望往这个方向去的。
例如我给500强企业做了500个需求，其中350个我基本认为是比较好的，底下中型企业用这350个就够了。如果这个需求最终爆发出来，那就一定是云订阅了。
Q：慧辰自己也在推云端的解决方案，那目前V、O、X数据是怎么存储的呢？
赵龙：我们没有自己的数据，也不能有自己的数据，在数据分析领域，从合规的层面，有数据的公司往往都要打一个问号。
比如客户的项目，那所有数据都是客户的。前期可能给我们一些跑模型的demo数据，跑完了以后我们不会再留存数据。O的数据肯定是公司自己的，V的数据都是BAT等平台授权的，我们也不直接获取数据，是通过接口用算法得出分析结果，研究完了以后把结果告诉客户。有些公司会缓存数据，每次使用时就跳出一个对话框询问权限，我们不采用这样的方式。虽然这样会增大我们的成本，但在数据使用方面我们还是要沿着合规的方向去做。
Q：所以相当于一个模型工厂，模型出来了以后，怎么跑都可以？
赵龙：是的，未来这些东西我们都会云化掉，你自己能解决是最好的，但是许多客户目前没有到这个阶段。就像在餐馆吃饭，虽然可以选择自助，但很多人依然希望要一个服务员。所以我们内部会有一个流程，要拿跑完的数据最后生产一个结果。
Q：目前慧辰在国内的话，有没有比较合适做对比的友商呢？
赵龙：如果必须要找个对标的话，Palantir的确还是比较相似的。我们的业务是从企业慢慢做到政府，他们是从政府到企业。
国内确实没有什么特别相似的，但是这个赛道会有几个类型，一个是互联网出来的，聚焦在单点，互联网出来的人，往往想的就是“重构商业模式”；另一类是软件公司，他们对于需求场景的理解度相对较弱，希望做好流程，“结果什么的跟我都没有太大关系”；最后一类，则是做小X数据的调研公司，而我们则是希望将三者背后的V、O、X三类数据融合在一起探索。
所以对标的话还是美国的Palantir容易讲一点，但他们是PS估值、我们是PE估值，就比较吃亏。
Q：毕竟Palantir研发投入比较重，前期比较难立马盈利。
赵龙：我们走的路相对平衡，投入会比较克制一点。现在上市以后，实力更强了，对研发投入也会更大一点。但我们未来也不会走亏损战略。
我们认为在国内，无论是2B还是2G市场，都是一个缓慢培养的过程。在技术层面，对于及时性等要素也没有太大的诉求。一个结果是用30秒，还是1分钟算出来的，在这个市场中没有太大的差别。我们需要把研发投入放在提升精准度上面。
Q：公司去年成功登陆了科创板，上市以后有什么不一样的感受吗？
赵龙：总体来说，科创板上市当然是一个里程碑，但其实背后也是一个非常辛苦的事情，对于公司的运作要增加很大的负担。
首先，公司需要满足合规性的要求，这意味着需要增加很多流程，会增加公司的办事成本，同时也需要有一个适应的时间；其次，业务需要透明化，决策成本也会加大。所以需要管理者对于商业有更长远的构想，有比较好的平衡能力才能做好。
好处则是显而易见的，品牌升值、员工激励的流通能力、现金流能力都各方面都有提升。总体上来说，还是利大于弊的。
Q：我们理解市面上的公司无非分为三种，内容类、产品类、生态/平台类。您希望慧辰未来扮演什么样的角色？
赵龙：其实我们是从内容转产品，未来再从产品转生态的路径。
我们整体的策略是要做一家世界级的数据智能公司，代表中国参与这个赛道。要达成愿景，首先是要把客户服务好，这个过程中必然会产生内容。产品化一直是我们的方向，其实也是适应需求的变化。
在生态方面，我们同时在不同的方向去探索。第一点，我们有内部的孵化，以控股的方式将一些团队吸引进来，公司通过品牌、产品、技术赋能子公司；第二点，我们也在尝试一些并购；第三点，我们会有一些探索，孵化更多2B、2G的生态企业。
Q：我们看到您在上市之后也有一些并购的动作，能再仔细讲一下您在产业链收购布局上的逻辑吗？
赵龙：无论是收购，还是孵化，我们都会沿着两条产业链来做。第一条产业链就是你有技术，我们可以把你的产品赋能更好，并利用营销网络卖出去；第二条产业链，则不一定有技术，但是有好的场景服务能力，原先可能只卖传感器，现在可以卖大数据解决方案。
第三个方向便是投资孵化，去布局一些具有前瞻性的技术，占股不会很大，允许他们有一定时间的亏损。
Q：您办公室上面有挂一句诗，您能分享一下为什么挂这个诗句吗？
赵龙：这是公司上市以后一个朋友送给我的，我也蛮喜欢。第一句是保持谦抑，上市仅仅是我们万里长征第二步。第二句是希望我们是有胸怀做增量分享的公司，让员工与合作伙伴能够享受利益增量。
现在市面上三五千万资产的公司一大堆，大家做得都很辛苦。企业既赚不着钱，也没法资本化，从业人员日子很苦。为什么不在一个平台上把这个平台做大，大家分享利益呢？
Q：未来慧辰有没有一个规划，去做到多大规模？
赵龙：数字不太方便说，但我们希望长期持续滚动发展。从目前的几个亿，未来慢慢发展到十亿、百亿。
Q：数字化是一种必然，您认为中国从数字化的历程中，还会遇到哪些挑战？
赵龙：认识到实践的过程，必然会有很多沟沟坎坎。但目前比较好的点在于，无论是企业还是政府，对于数据的价值是一致认同的。但是与移动互联网类似，中国的政策会对行业有一定的影响，会助推或者影响行业的发展速度。
第二个便是企业需求的变化，市场竞争趋于稳定，那么大家的急迫性可能就没有那么强。
第三点是我最担心的，市场会不会爆发价格战，尤其是资本扶持的价格战，会对市场秩序有比较大的负面影响。