「数字化里找新钱」——ChatGPT以及AI如何赋能供应链金融？
2023年开年，万联网有几个创新大事，一是国内首创供应链金融生态全景图谱，这个图谱是助力企业寻找定位、合作伙伴、市场机会的实战地图，我们将尽最大努力将能搜集到的供应链金融相关机构和各地政府推动数字供应链、供应链金融的政策收集到一张图里，将于3月30日在深圳举行的“2023第十届中国供应链金融创新高峰论坛”上首发。二是推出“数字化里找新钱”的专题直播，全方位盘点“数字化+供应链金融”的创新、创想和领先实践。随着数据要素二十条、数据资产入表、数字经济列入地方考核等重大举措的落地，“数字化里找新钱”已成为社会各界的普遍共识，“数字化里找新钱”直播活动，我们旨在寻找那些在细分领域“控住场、深挖潜、数智驱动”的微创新，为小场景里默默耕耘的“小而美”喝彩点赞，为数字化转型提供各种各样的领先实践，供大家借鉴参考。
2023年3月7日，万联网微课堂第158期由万联网首席金融顾问梁超杰做主持人，携手前微软中国服务部首席数字官「尹靖」、赫中企云创始人&CEO「张宁」做客万联网视频号直播间。ChatGPT的超级AI对话模型爆火之后，国内关注度空前高涨对供应链金融行业来说，ChatGPT的出现将产生什么样的冲击波？供应链金融生态企业如何布局ChatGPT赛道，加速自身数字化转型？供应链金融生态企业如何借助ChatGPT技术寻找第二条增长曲线？本次直播，万联网重磅上线的「数字化里找新钱」第一期直播由万联网首席金融顾问梁超杰做主持，对话前微软中国服务部首席数字官「尹靖」、赫中企云创始人&CEO「张宁」坐镇万联网直播间，为大家带来“供应链金融：ChatGPT的赋能与不能”的主题分享，一份来自10年微软+20年企业服务的洞察。
直播伊始，主持人梁超杰老师开门见山给大家介绍了“数字化里找新钱”这个直播栏目推出的背景。今年两件大事，可能影响商业的未来。一件大事是中央将数字经济列入地方政府考核；一件大事是ChatGPT火爆全球。数字经济必然深远影响供应链金融的发展，因此，“数字化里找新钱”的直播栏目也是在这种背景下应运而生。
ChatGPT给数字化转型带来什么价值？
主持人梁超杰：“ChatGPT为何这么火爆，它能给数字化转型带来什么价值？”
尹靖：突然之间ChatGPT火爆了全球，让各行各业都非常兴奋。在过去几年，人工智能展现出来比较强的能力主要体现在图像、声音、人脸识别等一些方面，但对文字认知和交流、理解能力则还存在着一些瓶颈。但今天的ChatGPT应用火爆，说明在这一方面有了非常长足的进步。从测试反馈的结果看，ChatGPT以对话为载体，可以回答多种多样的日常问题，并对多轮对话历史的记忆能力和篇幅增强，交互更加“善解人意”。
对于ChatGPT的应用场景，是十分广泛的，比如可应用在智能客服、搜索引擎、图像、文字、代码生成等方面。在过去的信息化和数字化的过程中，人们对结构化数据处理技术的应用和研究都做得非常好；那么在ChatGPT之后，我想大家对这种非结构化数据的智能处理（例如技术对于人类语音、文字的理解）也会发生非常大的变化。
企业的信息化或者数字化的过程，其实就是我们不断地把一些非结构化的数据变成结构化数据的一个过程，从而变成计算机系统能够理解处理的这样一些数据，比如财务数据、销售数据等等这些都是计算机比较容易去处理的结构化的数据。众所周知，可视化始终是我们接受信息最快的一种方式，最有效的一种方式。在非结构化的数据里面，比如说用户的反馈、企业运行状况、内部交流和沟通、图片、声音等等这些，大家比较关注的就是怎么把这些表面的非结构化数据把变成结构化的数据并用可视化的方式把它展现出来。在ChatGPT出现之后，对于数字背后的一些事情比如行业知识、语义识别的一些理解就会更进一步了。比如谈到供应链的时候，以往我们会通过人工的方式或者通过各种专业公司用很多数字来衡量供应链的效率比如说周转率等，而在今后的话这些部分我相信计算机就能够从一定程度上更多的帮我们去处理这样的情况，实现“非结构化”数据向“结构化”数据转变。
目前，ChatGPT一定程度上能对我们输入的内容进行提炼和归纳，具备一些初步的理解和认知的这样能力，相较以前的一些AI技术的认知和理解能力是大幅提升的。
ChatGPT以及AI如何赋能供应链金融？
主持人梁超杰：“ChatGPT，以及AI能给企业服务和供应链金融赋能吗？张总您及赫中企云服务核心企业中，可否结合实践来做些分享。ChatGPT能给供应链金融带来哪些助益？”
张宁：最近ChatGPT很火，我觉得最重要还是要跟实际的业务相结合。无论是供应链金融还是其他，本质上都是一种企业的服务。ChatGPT更多在以预训练的数据为主的前提下，有很多大家想象的使用场景和空间，比如说我们可以从一些舆情分析的角度去帮助企业判断市场的一些风险，包括对企业的供需周期性进行一定的判断；但我觉得更重要的是非结构化数据是如何去生成这个问题。没有这些非结构化的数据，就没法去训练它。
作为以动态折扣为核心商业模式的科技型企业，赫中企云为全球企业提供创新数字化营运资金管理基础设施，帮助核心企业降本增效，提升利润。从科技的角度特别是在基于中文数据量下，如何去实现对这个ChatGPT进行训练以及实现相应的业务场景，其实我们赫中企云也是有特别具体的例子来说明它真的可以解决日常的一些问题。
动态折扣本身并不是一个工具，而是完整的一套解决方案，因此对于我们来讲把核心企业服务好很重要。结合实践来看：首先，赫中企云也在给一些核心企业提供客服文案，而通过ChatGPT则可快速定制大量的服务内容文案，极大地提高了服务效率。其次，当我们给一些核心企业做咨询顾问以及客户行业分析时，ChatGPT提供的相关数据有助于我们快速了解行业的特性和特点，节约了大量的时间成本。
另外，ChatGPT对智能客服也可能会是一个颠覆。比如过去的智能客服还是在用关键词触发这种相关性的方式去寻找客户的问题和答案之间的某种联系，这种1.0的关键词的匹配是属于比较初级的语义理解；而ChatGPT之后主要是区别在于实现了2.0相关性的识别甚至到3.0输入性理解；例如，从客户输入的角度来说，ChatGPT能够更好的去理解客户的一些问题，对客户的情感也有一定的认知，能对输入形成概要归纳甚至带来一些建议。从客服输出的角度来说，ChatGPT能够更好的去理解客户意图，那也就是说它实际上能够直接变成一种指令和企业内部的系统联系起来，触发流程式的客户应答的话，提供相对来说比较个性化问答，也就能更好的帮助企业提升客户的体验满意度。今天我们对人工智能的一些期待已经从神奇变成更希望他能以更加个性化的方式帮我们解决问题，在这样的过程中，我想ChatGPT一定会产生一些颠覆性变化。
在供应链金融或者企业服务领域，其实最容易被替代的可能就是智能客服这一块。但对于企业服务来讲，这个领域本身很复杂。现在很多企业在做数字化转型很重要的一点，你如何去转？从哪个角度去切？我们说供应链金融往往是说从供应链、财务或者金融的属性去看，在这些业务场景下，ChatGPT能做什么样的事情？从商业化企业服务角度来讲，ChatGPT直接的业务场景可以替代一些客服以及初级的文书等辅助的工作，解决一些日常的提升效率方面的问题，但进一步复杂的业务场景和大量非结构化数据等暂时还是无法替代的，比如说企业要做财务信息化，打通财务供应链就要看协同上下游的周期。赫中企云服务的企业基本都是上市公司或行业龙头，供应链相对比较复杂，目前ChatGPT能解决的问题还有限，无法帮助我们直接链接企业的上下游去进行相应的分析。当然未来可期，相信未来它的潜力是无限的。
数字化转型中，哪些企业适合采用AI？
主持人梁超杰：“在企业数字化转型过程中，哪些企业适合采用AI，是不是得区分不同的发展阶段来考虑呢？”
尹靖：近几年，随着和数字化转型息息相关的云计算、物联网、大数据、物联网、移动化以及人工智能等一些技术的发展，很多企业在做数字化转型的过程当中，其实也有非常好的一些AI用例。目前，AI对于非结构化的数据的处理尤其是在计算机的视觉、图像识别、人脸识别、OCR识别、语音转文字等这些方面已经基本融入了我们的日常生活，成了一个必备品。同样，AI在结构化数据的处理的时候，在企业应用里也非常多的案例，比如说在工业领域非常普及的可预测性维护，金融行业对资金的流向情况来做一些预测，零售领域的门店销售的预测等等。
在这种情况下，我们看到的人工智能可以说它就是一种工具能够帮企业去做应用，但能不能用得好还是要通过非常系统的训练，具体包括：第一，数据收集处理的能力，保证数据质量问题。第二，数字化的能力，解决实际的业务问题；第三，对智能模型持续进行调整的能力，并有敏捷的机制能做长期的配合，以保持和业务的吻合度。第四，对于数据的处理合规，也是一个很重要的因素。
赫中企云“找新钱”实践
主持人梁超杰：“今天的主题是“数字化里找新钱”，赫中企云服务了不少大企业，能给大家介绍一下能给核心企业做什么，“找到什么新钱”？以及在找新钱里边碰到一些问题怎么去跨越？”
张宁：所谓找新钱，实际上是找新的价值，资金的时间价值、不同时间的价值等。赫中企云动态折扣解决方案的差异化定位在于“将时间货币化”，因为大型企业有大量的应收应付款。从第一性原理出发，每一方的应付账款都是其他方的应收账款，但每一笔应收应付款在不同业务场景和时间，其价值是不同的。为供需双方搭建营运资金数据交易市场，可直接将产业供应链条上的“沉睡账款”加速注入实体，满足企业的经营需求，从而提升营运资金效能，帮助核心企业降本增效，提升利润。
我们说找新钱本身就是分析现有的业务情况，看在哪些环节可以实现进一步的提升。从财务和供应链来讲，事实上我们在服务了很多核心企业后发现，在中国还有很多大型企业的主业其实做得蛮好，但在数字化方面依然有很多信息孤岛，非结构化数据散落在各个部门，也很难协调各个部门去推动企业内部的效率的提升。从某种角度上来说，动态折扣是管理会计的一个应用，所以我们找新钱的话，首先要创造出以前没有的数据，去了解它整个产业链，了解服务企业的每一笔应收应付在不同时间的价值。基于这样的一个价值，结合账期、毛利率跟现金流之间实现动态的一个平衡，我们再进一步做相应的分析，从供应链、采购到财务如何提升效率（业务和财务一体化），打通各部门之间的信息化孤岛，实现结构化和非结构化数据的协同，这是真正能推动数字化转型非常重要的一点。
赫中企云的产品采用微服务和模块化的架构设计，参数化配置的不同业务场景，能够高效便捷地满足企业客户定制化需求；动态折扣的算法也会根据不同市场特征和运营阶段持续优化定价模型，最终实现供应链营运资金效率最大化。
主持人梁超杰：“咱们（赫中企云）在核心企业上游供应商以及银行之间，怎样处理好核心企业与银行之间的关系？”
张宁：我们跟银行、核心企业其实大家都是合作的关系。赫中企云通过细分专业的能力为核心企业梳理它的产业链特点，然后做一个数字化的资金管道网络，我们在资金水管网络里灌溉的其实是资金的时间。建立这种数字化的管道网络，实现不同的水源，自有的第三方的动态可以注入到毛细血管，所以我觉得更多是我们为核心企业打造数字化的管道网络，是一种合作的关系。当核心企业自有资金水流不够的时候，其实我们还可以跟银行合作，去帮它解决补充资金流动性问题。
动态折扣依托数字技术发展而产生，赫中企云希望通过动态折扣这种科技的手段，为企业构建营运资金数字化基础设施和网络，创建资金管理数字应用场景，通过打通供应链上的关键节点，疏通资金链，稳定供应链，发展产业链，实现数字经济服务于实体经济，并推动经济的高质量发展。动态折扣可以高效分配资金资源，带来新的商业模式和机会，推动创新和创业，从而帮助提高全要素生产率。
数字化会带来哪些挑战？
主持人梁超杰：“要实现流程的数字化或者自动化，会给企业组织结构会带来哪些挑战？或者说我们需要在哪些方面做出一些调整？”
尹靖：在企业数字化转型过程中，这是一个相对来说在财务领域比较集中的问题。因为如果我们要做动态折扣，不论是核心企业还是它的周边企业我们都需要知道财务状况到底是怎么样的。
业财一体化对于财务来说是非常重要的一个话题，通常我们在说业财一体化的时候话，可能会把它分成几个层次：第一个层次，财务票据、凭证能够自动化更便捷地生成，不需要财务人员再单独去做财务凭证等。第二个层次，资金业务进行状况和财务状况能进一步集成，比如业务相对来说比较固定的企业可以通过它的这种应收应付以及销售情况去做出一定程度的财务未来状况预测，为财务运营带来更高的效率。
但总体来看，在数字化的时候，我们会发现有很多这样的信息孤岛。数据孤岛是数字化过程中非常典型的场景，希望未来我们能够看到通过系统能去做一些对接，实现业财一体化，既能在业务层面的物流信息流上面对接起来，然后在资金流这个层面也能够对接起来。
AI助力数字化转型应注意什么？
主持人梁超杰：“今天我看到证监会科技监管局姚前局长在中国金融杂志上发表了《ChatGPT类大模型训练数据的托管和治理》的专题文章，提到了合规风险及监管的必要性。最后，请张总和尹总说说我们应用AI助力数字化转型，应该注意哪些方面。”
张宁：人工智能的应用目前来讲还在我个人觉得还是在初期发展的一个阶段。从人工智能应用来讲，企业毕竟是 To b端的，b端其实是有很多合规风险的。AI在细分业务场景里边可以提升效率，但当它带来的风险可能大于效率时候，我们就会相对比较慎重。从企业的数据的产生以及使用方面看，AI可以发挥更大的一个价值，所以首先要把一些信息孤岛打通，但要想实现这样的一个目标我觉得最大的挑战不是技术，而是观念与认知。特别是在推动数字化转型过程中，最大的挑战其实是“一把手工程”。所以我觉得，数字化转型的成功的关键，取决于企业的最高层“一把手工程”对这件事的认知。
尹靖：首先，数字化转型是“一把手工程”，在此之下，其他所有的数据也好，流程也好，组织也好，最终都是“一把手工程”之下的执行的结果。其次，我们讲到比如财务自动化这些处理流程的时候，可能对财务部门的人员的构成技能、定位等等也都会带来一定的影响，所以也需要我们的相关业务人员自己有一定的认知和主动行动，数字化转型才会推行得下去。就好比如说并不是你买了一个很好的相机，然后你就能成为摄影家了，对吧？而是说在认知上面你要有这个变化，再加上好的工具，才能在某个方面从一个业余选手变成专业选手。
小结
主持人梁超杰：“如何面对AI以及数字化转型，能不能再用一段话作为今天的一个节目的总结？”
尹靖：对于人工智能的应用，人工智能到底能做什么？我想在To b和To c端其实是两个态度。对于to c来说，它的效果会更加的直观，大家会立刻想到非常多的场景。但是对于to b来说的话，还会考虑数据的准确性，它的投入产出比怎么样等一系列因素，还是需要技术积累到的一定程度，有待观察的。对此，我们持一个乐观的态度，也会不断去去观察，然后不断地去尝试。我相信我们的企业最终也一定能够借助这些新技术进一步提高效率，然后形成新的竞争能力。
张宁：我非常喜欢比尔盖茨说过的一句话：人们总是高估未来两年世界将会发生的变革，而低估未来十年的变化。现在变化太多了，如何去应对这些变化，我想说的寻找不变的这个东西是什么？就是持续创新，持续去尝试新的东西。运营的效率是中国未来10年是最关键的一点，讲到数字经济本身也是资源分配、如何提升效率，所以我希望大家都可以来尝试一下动态折扣解决方案，勇于去持续创新。
另外，在直播尾声，尹总针对观众互动提问比如“国内金融机构ChatGPT这里边现在有哪些应用场景？”“ChatGPT在数据登记数据确权、数据交易等领域可能有哪些应用的畅想”等问题也分享了一些他的见解。
最后，主持人梁超杰总结，此次新推出的“数字化里找新钱”的这个直播栏目，重点定位于核心企业里边的一些科技公司或者类金融机构，对于供应链融资能够创出一些什么样的新品类，借助线上化的能力能不能一起创设出一些新的打法。本次第一直播围绕主题“供应链金融：ChatGPT的赋能与不能”，其实也已经用上了AI；比如节目之前的两款海报，同时直播中的背景板也是用AI去生成的。所以今天讨论AI这个话题可能只是一个开始，而不是一个终结。3月14号，将是“数字化的找新钱”第二期直播日，届时我们将跟小硕数科来谈谈他们如何在服务于供应链金融里边的链主核心企业，怎样去帮着核心企业里边的供应链管理部门，更好的用数字化的手段去做好供应链管理，同时协助银行更好的批量的获得客户，敬请期待。
本期嘉宾简介
梁超杰，万联网首席金融顾问、第壹金融合伙人，西安交大金融学硕士，北京大学汇丰商学院EMBA，厦门大学、湖南大学兼职教授，中国人民大学商学院MBA顾问委员会委员，任多家公司战略顾问，为国内第一本《供应链金融》专著核心作者之一，《2020深圳市供应链金融商业生态白皮书》主编、《2012中国供应链管理调查报告》副主编，《中国供应链管理蓝皮书》编委，是供应链金融领域资深专家，也是参与制订深圳市供应链金融专项政策（2019）、广东省以“监管沙盒”推进供应链金融试点政策（2020）的专家；
本期嘉宾「尹靖」，经济学硕士学位，担任南京大学国际商学院MBA课程特邀讲师；前微软中国服务部首席数字官，历任微软（中国）有限公司行业解决方案总监、亚太地区部门区域经理等职务；领导数字化咨询团队，帮助企业加速数字化转型；具有丰富的业务经验，与多家全球五百强客户企业开展了成功的数字化转型实践。
嘉宾「张宁」，赫中企云创始人&CEO，中国人民大学商学院 MBA顾问委员会专家委员，中欧商学院EMBA，英国考文垂大学商业信息技术专业学士；曾被评为2019年度新时代中国经济优秀人物；张总具有20年金融+科技从业经验，对企业服务及金融科技的发展有着独到见解，是中国动态折扣营运资金解决方案领域的意见领袖；其早年曾参与建设国家开发银行核心业务系统，并先后任职于中国惠普以及微软中国服务十余年，带领团队实现业务高速增长；亦曾担任福布斯全球金融科技50强企业大中华区创始人兼总裁，从0到1开拓了大中华区业务，并负责整体市场发展战略和业务运营。
来源：万联网 文/毛莉
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