全球首席執行官委員會第七屆圓桌峰會在北京召開。SAP CEO 孟鼎銘（Bill McDermott）等19位世界500強公司負責人出席本次峰會。會議期間，孟鼎銘在接受媒體采訪時表示：

我們可以看到全球發展的潮流是進一步數字化、進一步工業4.0、進一步實現工業制造自動化；另一方面，我看到一個更重要的想法和體會——就是體驗經濟（Experience Economy）。我們認為體驗經濟的市值將達到1.6萬億美元，很多公司看起來都在做讓客戶滿意的事情，但實際上并不是。世界上有80%的 CEO 認為他們所做的工作是讓客戶滿意，但卻只有8%的客戶認為他們得到了滿意的服務，這個差距就是1.6萬億美元的商機。

孟鼎銘談及的 Qualtrics 解決方案，就是在他的主導下，SAP 于2018年花了80億美金收購的一家在線調查軟件公司。SAP 希望通過新一代體驗管理平臺，助力企業完成客戶、品牌、員工和產品的體驗提升。具體來說，Qualtrics 可以監控和管理各種體驗，提供強大的研究和反饋工具，通過收集體驗數據，并與企業已有的業務系統（如 ERP、CRM 和 HCM 等）中的運營數據相結合，利用人工智能和機器學習的分析工具，將數據轉化為洞察力，為企業的客戶、員工、產品和品牌之間加強相關關系，以持續優化改善企業的運營管理，提升企業對客戶價值的深度開發水平。

SAP 已經把 Qualtrics 作為面向未來的解決方案，這無疑與約瑟夫·派恩以及詹姆斯·吉爾摩在其《體驗經濟》一書中所闡述的觀點是非常契合的，即產品和服務已經無法繼續支持經濟增長，無法提供新的工作機會，無法維持經濟繁榮。要想實現收入增長，提供更多的工作機會，我們必須把「體驗」作為一種全新的經濟形式去努力實現。2017年，在中國（深圳）IT 領袖峰會上，馬云在主題演講中也鮮明地提出：“未來30年不是力量競爭，不是知識競爭，而是服務別人能力的競爭、體驗的競爭。”

體驗如此重要，本質上反映了我們開始進入到消費者說了算的商業新階段。據統計，被貼上 Z 世代標簽的95后們，在2020年數量將達到25.6億，他們將成為主要消費群體。Z 世代消費者具有鮮明的特性，他們成長在數字技術無處不在的世界中，對他們來說現實生活與網絡生活已經融為一體。他們能夠隨時訪問信息和數字資源，掌握更多知識，更加獨立自主，可以自行決定購買哪些產品和服務或者支持哪些品牌。

這就意味著，消費者需求的多樣化，以及消費體驗場景的碎片化，開始倒逼供給側，要求企業跟得上用戶手指點擊屏幕的速度，要求企業身段變得靈活，跟得上用戶不斷快速迭代的消費需求升級。

圍繞消費需求升級這一核心訴求，在技術賦能的前提下，企業當前應該打造四大核心競爭力：第一，如何實時洞察用戶需求；第二，在此基礎上，如何進行預測性生產，或者叫做提前生產，也就是在你瞌睡前，提前把枕頭準備好了；第三，根據用戶畫像，進行精準營銷；第四，根據智慧物流，進行快捷送達。

那么，技術賦能的核心，如果從一個高度抽象的角度看，應該說包括三大要素，即數據、算力和算法！也就是通過數據＋算力＋算法，打造對客戶價值深度挖掘的洞察力和應對商業競爭中不確定性的核心能力！

算力

在數據、算力和算法三要素中，算力是比較好理解的，就是指計算能力。從技術維度看，應包括云計算、邊緣計算、量子計算和泛在計算，算力的價值可以定位于數據的存儲、運算。縱觀兩千年的人類歷史，計算與商業始終是一對互相促進的「孿生兄弟」，人類社會迄今發生了四次計算革命，第一次計算革命發生在一千多年前的中國北宋。由于商鋪記賬需求，算盤應運而生，堪稱「手動計算工具」，人類第一次采用工具加快了計算速度。這一次計算速度的提升，對18、19世紀的歐洲工業革命、大航海殖民影響深遠。

此后計算工具的發展速度逐漸加快。1946年第三次計算革命開始，美國賓夕法尼亞大學的莫克利、艾克特兩位科學家研制出全球第一臺電子計算機 ENIAC，立刻投入到二戰的彈道計算中，并用來測試氫彈模型。ENIAC 將計算速度呈幾何倍數地提升到每秒5000次運算，是「自動化計算工具」的代表作。21世紀初，由于摩爾定律逐漸喪失魔力，計算機難以憑借高成本、有限計算力、離線計算速度滿足互聯網上瘋長的電子商務需求。

2007年前后，美國以谷歌和亞馬遜為主的互聯網企業開始研發具有前瞻性、通用性、分步性的云計算基礎技術。大規模、網絡化、高度自動化的新一代計算平臺橫空出世，由此，人類社會的算力進入到第四個階段：云計算時代。云計算的快速運算能力，能讓你體驗每秒10萬億次的運算速度。借助這么強大的計算能力，可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。

數據

那么，數據為什么重要？我們可以通過一個故事來說明。400多年前，日本有一哥們叫伊達政宗，他爹叫伊達輝宗，是日本東北地區的大軍閥。政宗受教于臨濟宗的虎哉宗乙禪師，從小就很聰慧，15歲就跟著他爹帶兵打仗。打仗的時候，伊達政宗并不是在前線殺敵，而是給他爸出謀劃策。

有一天，伊達政宗拿著算盤告訴父親，這場仗該不該打，該啥時候打，能不能打贏。他父親就很驚奇：因為在他的眼里，戰爭是不可捉摸的，勝利與否取決于勇氣和運氣。但伊達政宗就算給他聽：我們能產多少石的糧，這些糧能養多少兵；敵人又能產多少糧，養多少兵。我們能產多少金，他們能產多少金，我們能買什么樣的武器，他們能買什么樣的武器。什么季節他們一定要去收割糧食無法迎戰……因為那時候日本的軍隊職業化程度還很低。等賬算完了，他就告訴父親，這事能不能干，該怎么干。伊達輝宗非常驚訝，他感慨于戰爭這件自己認為神圣不可預測的事，最后竟然變成了比拼數據。

從那以后，伊達輝宗就讓兒子上戰場指揮了幾次，結果都打贏了。后來伊達輝宗就讓位給還不滿18歲的伊達政宗了。

對于數據，需要解決的核心來源問題，涉及到了各種智能終端、機器等，運用的技術涵蓋到 IOT、MEMS（傳感器）和大數據技術等等。

算法

至于算法，指的是進行計算、解決問題、做出決策的一套有條理的步驟。算法并不是單指某一次運算，而是運算時反復采用的方法，所涉及技術包括機理模型、流程模型、人工智能和數字孿生等。

以色列歷史學家尤瓦爾·赫拉利認為，生物行為也是算法控制的，生物算法是通過感覺、情感和思想來運作的。包括人類在內的動物每時每刻的選擇，都是算法決定的，而且是嚴重受到底層欲望驅使的。

例如，有只狒狒看到附近樹上掛著一串香蕉，但是旁邊埋伏著一只獅子。狒狒該冒著生命危險去摘香蕉嗎？這就需要生物的概率算法做運算了，將不去摘香蕉餓死的概率和摘香蕉被獅子抓住吃掉的概率作對比。這里面需要測算狒狒與香蕉的距離、獅子與香蕉的距離、獅子的狀態、狒狒的速度、獅子的速度預估、狒狒的饑餓程度、香蕉的成熟度等等。最后狒狒得出一個決策結論，然后去執行。狒狒的生物算法會讓狒狒感覺到饑餓，看到香蕉又會流口水，但是獅子出現又讓狒狒感到恐懼和顫抖，所有的情感和欲望都在大腦里面通過神經遞質交互，最后根據這個生物自己的膽子大小以及對香蕉食物的喜好程度等綜合做出決策，最終執行。

如果這次生物算法運算的結果是摘香蕉，不然就會餓死，那么狒狒就可以瞬間感受到一股力量充滿四肢，肌肉緊繃，血脈膨脹，幫助它快速沖向香蕉并逃離獅子的追蹤。

最終，能夠傳承到今天的生物，都是算法比較優秀和能夠適應環境的，否則就會中途夭折，物種滅絕。

可以說，當今商業競爭的白熱化已經到了如何捕捉到消費者一瞬間的「口渴點」這樣的程度了。沃頓商學院管理和戰略學教授尼可拉·斯格科、沃頓商學院運營和創新學教學教授克里斯蒂安·特爾維什認為，公司不能再等待客戶來找自己，而是在客戶需求出現的那一刻，甚至更早之前，就該著手應對。因此，「即時出現，及時反饋」只是其一，如何走在消費者前面，對他們未來的需求作預測，也決定了企業是否能牢牢地抓住轉瞬即逝的機遇。要想做到這一點，用好類似于 SAP 的 Qualtrics 這樣的工具和平臺，無疑是必不可少的。

人類社會商業價值的演化歷程，就是一部需求發展史。需求發展史，就是在技術驅動下的商業價值持續重塑。

可以說，數據洞察用戶需求，算法改變商業本質，算力重塑經濟未來！