哈佛学者析蚂蚁金服速度：人工智能和数字化提升规模价值

《哈佛商业评论》1月刊刊登报道“人工智能时代的竞争”。文章回顾了人工智能时代的企业发展，分析了蚂蚁金服等人工智能驱动型企业的优势。文章的两位作者、哈佛商学院教授马尔科·伊安希迪和卡里姆·拉卡尼认为，在传统经济模式中，规模价值最终会递减，但在数字经济中，规模价值会上升至更高水平。

《哈佛商业评论》1月刊以蚂蚁金服为案例介绍了人工智能时代的企业竞争优势

两位企业管理专家在文章开头就指出，2019年，蚂蚁金服成立只有5年，但服务的用户数已突破10亿。以支付宝为基础，利用人工智能技术，蚂蚁金服提供了多元化服务，包括消费贷款、货币基金、财富平台、保险平台、信用分服务，甚至一款鼓励人们减少碳足迹的小程序。蚂蚁金服服务的用户数超过美国最大银行的10倍，但员工数量只有不到1/10。在2018年的上轮融资中，该公司估值达到1500亿美元，几乎是全球市值最高金融服务公司摩根大通的一半。

与传统金融机构不同，蚂蚁金服建立在数字核心之上。在该公司经营活动的“关键路径”上，人工智能是幕后导演。审批贷款，提供理财建议，审核用户的医疗费用，这一切都不是由人工来完成。蚂蚁金服以前所未有的方式参与竞争，并在各行各业发挥影响力。包括蚂蚁金服、谷歌和Facebook在内，这类新公司的兴起引领了“人工智能时代”。

文章称，从工业革命开始，建立规模一直是商业的核心。知名企业史学家阿尔弗雷德·钱德勒描述了现代化的工业公司如何以极低的单位成本取得前所未有的生产力水平，从而建立规模优势。目前，规模、业务范围和学习能力被认为是企业经营效率的重要驱动因素。长期以来，它们由精心定义的业务流程支撑，这些业务流程依赖劳动力和管理制度向客户提供产品和服务，传统IT系统则给这些业务流程带来帮助。

数字公司正在从根本上改变规模、业务范围和学习能力的范式。人工智能驱动的流程可以比传统流程更快地扩大规模，支持更庞大的业务范围。它们可以更容易地与其他数字化业务产生协同，为学习和优化创造更多机会，例如建立更准确的客户行为模型，帮助企业提供相应的服务。

模型显示，在传统经济模式中，规模价值最终会递减，但在数字经济中，规模价值会上升至更高水平。

在传统经营模式中，规模会不可避免地遭遇拐点。在这个拐点上，规模继续扩大只会导致回报递减。然而，人工智能驱动的模式并非如此。在新模式中，规模带来的回报可以达到更高水平。因此，基于类似或更好的价值主张，人工智能驱动型公司的经营模式更具可扩展性，从而具备明显的竞争优势。

两位作者指出，可能需要相当长时间，人工智能驱动的经营模式产生的经济价值才能达到传统模式的水平。网络效应在达到临界点之前不会产生太大价值，而大部分新算法都会经历缓慢的“冷启动”。蚂蚁金服的发展速度很快，但成立于2004年的核心支付业务支付宝也花了十几年时间才达到当前规模。因此，习惯于传统模式的管理者很难一开始就相信，数字模式未来会急起直追。然而，一旦数字化经营模式开始运转，就可以创造出远远高于传统模式的价值，而相关公司也会很快赶超。

文章结论认为，在人工智能驱动的世界里，一旦产品与市场相匹配，用户数、用户参与度和收入就会快速增长。接受数字化运营模式的企业将获得巨大的潜力。