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#HBR管理金句
【預防員工過勞，領導者有責！】
隨著世代演變，人們對於工作的定義也隨之改變，工作不再只是穩定、高薪、高聲望的代名詞，而是追求意義和使命感，從中找到自我價值的利器；但在這之前，仍有個尚未解決的問題：那就是過勞。
組織若想要優化員工的工作體驗，得先從改善自家領導人開始。比起治療，應更注重預防，組織應該花更多時間，仔細審查申請領導職務的候選人。哈佛的研究也同步指出，排除有毒領導人，比雇用超級明星更有利；而相比浮誇、古怪或魅力型的主管可能較情緒化與難以捉摸，無趣的主管能帶給團隊和部屬更多安全感。
領導人應是能在困難時期讓組織安心的燈塔，而非加諸不確定性的壓力來源！
►完整文章：https://hbrtw.cc/YbWBw
創新工場和BCG諮詢合作的“+AI改造者”系列：看看F5未來商店，如何用AI技術擴大品類優勢，重塑無人零售及餐飲行業。
改造者系列：全自動烹飪+清潔，現在的便利店有多未來？-- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。
近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智慧在中國大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在廣東，F5未來商店已經在AI的幫助下重構便利店的商業模式。區別其他無人便利店，F5未來商店抓住了便利店引流獲客的核心品類：鮮食，由後廚機器現場烹飪；不僅如此，顧客用餐後，攝像頭會自動檢查面是否有未處理垃圾，觸發自動回收垃圾和清潔桌面指令。
在采訪中，F5未來商店聯合創始人林小龍認為，許多零售行業的傳統問題是當前AI應用無法跨越的，例如門店擴張導致的供應鏈壓力，想要實現自動化賦能，還需潛心研究和打磨技術。以下：
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在零售行業，F5未來商店以重構便利店的模式向傳統零售企業展示了AI和機器自動化的巨大潛力，重新定義了「無人零售」。正如「F5」其名，F5未來商店嘗試以AI和機器自動化「刷新」零售服務與體驗。
■本期受訪嘉賓：林小龍
F5未來商店是利用機器自動化結合演算法替代人工的24小時機器人便利店。無需服務員，所有烹飪、冲調飲品、取貨、結算、庫存盤點、清潔工作均由機器自動完成。F5未來商店探索未來零售與餐飲的商業空間，重構人與商品的連接場景。
林小龍是F5未來商店的聯合創始人，福布斯中國「30 under 30」。在此之前，他曾任職於騰訊。
■對談實錄
Q1：F5未來商店為什麼選擇切入零售？又為什麼選擇獨立運營，而非和傳統零售商店合作？
林小龍：2014年，F5的創始人徐海成機緣巧合在工廠裡開了一家便利店，營收雖然高，但因為重人力，利潤其實很一般。60平方米大的小店卻雇了13個人來運作，攤去了很多成本。當時我們就在思考，可不可以讓運營工作自動化？可不可以讓機器替代人工？同時，我們也看到市場的整個大趨勢是勞動力供給走下坡，工廠招工越來越難，自動化確實有著巨大的價值。於是當年開始立項做自動化的無人零售。
選擇自己做無人零售的探索主要是因為無人零售仍需要時間證明自己，對已經成型的零售商而言，試驗的風險和成本太高。而且零售的鏈條很長，完全讓零售商各環節改造機器和AI應用影響太大。
我早年在騰訊工作，有一個說法是「小步快跑、快速反覆運算」，無人零售也是一樣。無人零售在早期會遇到各種各樣的問題，需要不斷打磨單店模型，單店模型成熟之後才適合做擴張。這對於已經成型的零售商而言，會面臨業績不升反降的壓力，在試錯的過程中往往信心和意願容易動搖。
另外，F5未來商店的無人化涉及到零售的方方面面，從中央廚房、門店運營到物流供應鏈，對於傳統零售的顛覆是巨大的。F5未來商店將圖像識別、機器自動化、千人千面推薦演算法、機器預測等技術都靈活地運用到了便利店業務當中：包括顧客進店時有攝像頭做人流分析，顧客在電子螢幕上購買時，演算法會根據顧客的歷史購買資料、類似偏好顧客的購買行為來做推薦，出貨之後由攝像頭檢查商品是否被顧客正常取走、攝像頭檢查桌面是否有未處理垃圾而觸發自動回收垃圾並清潔桌面指令等等。在後臺備貨和生產過程中也有AI賦能。比如，我們銷售的品類中有很多是鮮食，都是由後廚的機器蒸煮生產的，我們可以通過資料分析預測需求量，輔助門店精準備貨。這些顛覆對傳統零售商店而言都需要時間來適應。
Q2：我們理解F5未來商店對於傳統便利店的顛覆確實是巨大的，但對於F5未來商店的上下游包括供應鏈、門店運營的員工而言，亦是如此，發展過程中有什麼挑戰嗎？
林小龍：F5未來商店相當於用AI重構了便利店的商業模式，這對於很多有著豐富零售經驗的人來說會有衝擊，甚至存在人與系統的對抗。比如在發貨上，當演算法的推薦和人的經驗認知有所違背時，你是選擇相信演算法還是相信經驗？人對AI的理解不夠（演算法的推薦很難對單點的結果做出解釋）、對AI的信任不夠時，應用AI就會出現挑戰，經營者需要做抉擇。
比如，一個令人驚訝的演算法發現是，在深圳的門店，人們對辣食的偏好要比廣州強得多，水煮牛肉熱銷得多。這是基於我們對商品口味類型的歸納，再將其作為發貨的參考指標，區域經理就能夠根據資料分析的結果來做發貨的決策。而在以前，人的經驗很難有這樣的發現。我們現在的AI店長大概能達到一個有八年經驗的店長水準，能夠理解每個單店的個性化需求。並且，AI對每個門店的需求理解是在隨著時間不斷調整和反覆運算的。
AI能夠加快學習和複製的速度，自動化之後門店所有的東西都可以模式化，10天就能拼裝出一家新店。但是這又涉及到了另一個挑戰——供應鏈問題，我們發現，許多零售行業的傳統問題是AI應用無法跨越的。儘管可複製性提高了，但門店的擴張也會導致供應鏈的壓力急劇增大，一旦上了規模，供應鏈的複雜程度和壓力都會上升。我們最近兩年都在研究供應鏈，在研究供應鏈的自動化輔助，研究技術如何能夠賦能供應鏈。
Q3：F5未來商店相比其它無人零售商店的差異化優勢是什麼？
林小龍：目前市場上大多數無人便利店主要是通過機器視覺、感應器或者RFID來實現無人零售，對於消費者而言，整個對話模式和傳統零售並不會有太大的差異。F5未來商店的變革要大得多，以千人千面的貨架為例，F5未來商店用一塊塊電子螢幕取代了實體貨架，千人千面的產品推薦才變得可能。要知道實體零售中傳統貨架很難移動，也不會因為顧客而有差異。
F5未來商店的另一大優勢在於品類差異，F5銷售很多鮮食，而非包裝商品，相當於是「零售的餐飲化」。因此消費頻次更高、消費品質更高、利潤也更高，其即時性、強線下、集約化的特點也使我們受電商的衝擊不會像百貨商店那麼大。未來，我們在考慮將餐飲模塊獨立出來，用AI和機器自動化賦能餐飲企業。
■要點回顧
1、信任AI並非易事，既往的優勢也可能成為應用AI和創新的阻礙，決策者需要增加對新興技術的理解，在創新浪潮中把握主動權。
2、「改造者」在試圖規模化AI時，往往也會面臨來自傳統企業業務上的挑戰（比如供應鏈的專業程度），因此AI要規模化，還是需要磨煉好垂直領域的內功。
3、在尊重行業規律的前提下，「改造者」要敢於運用AI重構傳統行業，突破傳統方式的束縛，這將有助於「改造者」打造差異化的優勢。
創新工場和BCG波士頓諮詢合作的「+AI改造者」系列：創新工場投資的追一科技，用領先的「數位員工」解決方案幫傳統企業降本提效。
改造者系列：傳統企業應用AI別想「短平快」 -- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。
近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智慧在大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
隨著當前人口紅利趨弱，企業的用工成本增加，「數位員工」存在大量的市場需求。成立於2016年的追一科技，通過其核心的AI語義分析技術，幫助傳統企業利用人工智慧技術解決勞動力短缺的問題，實現降本提效。
在采訪中，追一科技首席戰略官成捷認為，傳統企業應該扭轉AI應用「短平快」的認知，投入時間和精力去梳理和構建特定於AI的業務流程，以達到正向的循環。
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在企業服務領域，AI企業，即「改造者」，能夠最直接地賦能企業提升管理效率與節降成本。追一科技便是這一賽道的佼佼者之一，借助自然語言處理技術，其「AI數位員工」可以勝任線上客服專員、行銷專員、資料質檢員、銷售上崗培訓師、反洗錢專家等崗位。
■本期受訪嘉賓：成捷
追一科技是「AI數位員工」提供商，主攻深度學習和自然語言處理，提供智慧語義、語音和視覺的AI全棧服務。追一科技的AI數位員工智慧平臺與業務場景深度融合，提供不同類型的AI數位員工，滿足企業和政府使用者服務、行銷、運營、 辦公等多種場景的智慧化升級需求，幫助他們降本提效，改善用戶體驗，驅動創新和增長。
成捷是追一科技首席戰略官。在此之前，他曾任職于麥肯錫與騰訊。成捷先生擁有清華大學學士學位與加州理工大學博士學位。
■對談實錄
Q1：追一科技為何選擇幫助傳統企業應用AI？
成博士：追一科技的定位是「AI數位員工」服務商，本質上是智慧軟件，面向企業提供AI企業軟件來説明其降本增效。當前，隨著人口紅利趨弱，企業用工成本水漲船高，員工的流動性也在增加，市場上存在大量對於智慧客服、行銷、內部溝通等的需求，企業希望由機器解決勞動力短缺問題，並為企業降本。而追一的核心AI能力是語義分析，即機器如何像真人一樣理解和表達文本資訊，再結合創始人團隊的企業服務背景，恰好能夠滿足我們稱之為「數字員工」的市場需求。追一的語音、視頻應用能夠滿足銀行、運營商等企業線上交互管道上海量的對話交互需求，涉及行銷和業務辦理等，幾乎等同于傳統呼叫中心上千乃至上萬的人工。
同時，我們也看到近些年大量企業在推進資訊化建設、雲建設，企業數位化的基礎在不斷成熟。許多企業已經積累了大量結構化或非結構化的資料，但並不知道如何應用，不知道如何從海量資料中提煉洞察。追一可以説明他們通過資料分析來實現更精細化的運營，從而提升人的產能。以保險電銷為例，通過對銷售人員的資料分析，追一能夠提煉高績效員工值得借鑒的話術和知識點，標準化後以輔助推廣培訓。
Q2：在賦能傳統企業應用AI的過程中，追一遇到過哪些挑戰？又是如何應對的？
成博士：AI火爆之後，大部分企業的心態是先投資一部分進行嘗試，其中有些企業成功地體驗到了AI的成效，於是自發地持續梳理其業務流程、構建並優化知識庫，進入了一個正向循環，投入產出比也合理，逐漸能夠覆蓋到更多場景和業務部門。
而有些企業原本對AI的預期是「隨插即用」，期待AI能在短期之內帶來巨大改變，他們應用AI的效果往往就無法達到預期，也很難將AI的效用發揮到最大，往往在一次采購之後就沒有下文了。AI企業要扭轉傳統企業認為AI「短平快」的認知，投入時間和精力去梳理和構建特定於AI的業務流程，才能步入正向的循環。
其次，許多較早開始應用AI的企業組織規模都很大，涉及到很多不同的部門——分條線、分版塊、分職能等。如何能夠協調大型企業多部門之間不同的利益和訴求，這對於AI應用而言是另一大難點。以銀行為例，總行負責智慧化建設的IT或科技部門往往考慮更有整體性的、大量部門可以通用的、長期的解決方案，且看中綜合性和可持續性更強的供應商。而業務部門往往偏好更迅速、更精准的解決方案，傾向于先行自行采購。AI企業就需要平衡和兼顧雙方的需求。我判斷在中長期會有多流匯聚的趨勢，即企業的科技部門會統籌AI智慧化建設的規劃以及技術合作夥伴的選取，總部科技部門和一線業務部門會一同系統性地梳理需求。
同時，在業務梳理過程中，AI企業也需要增進其對行業的理解，從而幫助傳統企業梳理出哪些業務或場景更有AI價值、更容易落地，以塑造短期速贏。追一在進入每個行業時都需要花大量時間瞭解業務流程，建立行業知識庫。
最後，AI不像ERP之類的傳統軟體系統，沒有成熟的全鏈路玩家，還處在比較初級的階段，因此端到端的、定制化的AI服務是稀缺資源且具差異化優勢——系統實施上，大型企業系統多，往往也不標準化，十分消耗人力；知識庫定制上，不同企業的業務流程不同、知識不同，需要定制知識庫；軟體功能定制方面，不同規模、業務類型的企業依然存在不同的需求；哪怕在部署之後，AI企業依然需要持續優化場景，根據交互的效果持續優化業務流程，並試圖拓展新的場景。
Q3：如何理解追一「開放共贏的生態合作體系」？
成博士：追一對各類企業都秉持著開放合作的心態，我們識別了四大類合作夥伴——平臺夥伴、行業夥伴、區域夥伴和咨詢夥伴。
1. 平臺夥伴包括騰訊雲、華為雲等企業，平臺夥伴能夠提供基礎設施，起到「鋪電線」的作用。憑藉平臺夥伴強大的客戶資源和銷售網路，追一能夠觸達更多的終端客戶。而追一能在平臺夥伴通用性的基礎設施之上提供特定垂直領域的解決方案，使面向客戶的解決方案更好落地實施。
2. 行業夥伴指特定行業領域的資訊科技企業，他們相比其他夥伴有更深的行業理解以及更多行業內的客戶資源，也願意在科技方面進行嘗試。追一可以與行業夥伴共同拓展行業內的科技解決方案。
3. 區域夥伴指在當地有較強商務關係、對當地市場瞭解較深入的夥伴。
4. 咨詢夥伴則能夠提供整合咨詢服務，在數位化咨詢、財務咨詢等細分方向擁有豐富的咨詢經驗。
追一在生態合作中除了能夠提供行業定制化的技術方案之外，還可以分享和拓展渠道資源，幫助系統集成商、ISV增收。長遠來看，追一希望把產品服務做得更加標準化，可供他人調用，也可以在自有平臺上集成協力廠商產品和服務。
Q4：你認為未來AI企業的發展趨勢是什麼？
成博士：大趨勢一定是行業越做越深、場景越做越精，提供整體性的行業AI解決方案。這也是追一未來發展的優先事項。
此外，AI企業還應當繼續推進技術普惠，在當前AI大多只在大型企業使用，而未來應當覆蓋更多中小規模的企業。AI企業能做的是把大客戶的主流需求打磨好、標準化，大量復用從頭部企業積累的垂直領域專識，再在過程中逐步建立跨行業復用的能力。
■要點回顧
1.「人工智慧即服務」（AI-as-a-service）依然處於初級階段，還沒有成熟的全鏈路玩家，因此端到端的、定制化的AI服務能夠打造差異化的競爭優勢。
2. 傳統企業需要抓住時間窗口，憑藉多年深耕行業的經驗積累，在AI技術企業追趕行業知識的檔口自我顛覆、自我革命。
3. 對「改造者」而言，「先縱後橫」不失為可行的策略——欲實現持續穩定的AI發展，需要長期深耕垂直領域，持續積累行業know-how，並將縱深積累標準化，以複製到更多的垂直行業。
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本活動由Reality Game(倫敦)組織並運營， 公司地址: Office 212, 15 Ingestre Place, Soho, London W1F 0JH, Great Britain，稅務ID: GB199678519，公司號碼: 08983817 (主辦方)。主辦方聲明，活動不可被贊助、支持、管理或與管理/ 擁有Youtube社群且可以參與競賽的個體有所關聯。對於競爭者可能提出的任何索賠，Youtube不承擔任何責任。主辦方的員工及其他直接涉及比賽準備過程的個體，以及這些人的直系親屬，均不能參加活動。直系親屬的定義為：直系親屬，後裔，兄弟姐妹，配偶，父母，親戚和二等親戚以及處於領養關係中的人。根據本條例的規定參加活動的人將成為活動的參賽者（下稱參賽者）。活動從2021年3月24日至2021年4月7日23:59。比賽將於2021年4月8日宣布結果。
若參與此活動，您將接受並遵守以下規定:
1. 此活動目標是在兩週內達到最高的帝國價值。
2. 所有玩家必須將"teamlazywallet"加入遊戲名。 範例: playername_teamlazywallet。
3. 第一條規定為透過會員連結下載Landlord Go (透過連結下載遊戲的玩家會得到一百萬遊戲現金)。
4. 帝國價值的最低門檻為1000萬，低於此等級的玩家將失去資格。
5. 此活動為時兩週。
6. 活動截止日期的第二天2021年4月8日，我們會選出擁有最高帝國價值的玩家為優勝者，並確認他/ 她是否符合1000萬帝國價值的門檻。
7. 該影片作者將在活動宣傳影片出爐後的兩週(4月8日)在自己的IG限時動態宣布比賽結果。
8. 只有在2021年3月24號註冊的玩家能參與活動。
9. 若有兩名以上的玩家在活動結束時得到最高的帝國價值，贏家為在較短時間能達成的玩家。
10. 獎勵將會在活動結束後的30個工作天內由主辦方寄往參賽者地址。
11. 該影片作者需要在宣布比賽結果當日(4月8日)在自己的IG宣布結果。
12. 主辦方對由於參賽者導致而無法轉移獎品的情況概不負責，特別是在以下情況：參賽者未能提供地址數據，提供不正確，過時或不完整的地址。
13. 第一名的獎勵為現金100元美金。
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14. 如參賽者對活動有任何投訴，均應以書面形式提交給主辦方。投訴中需包含參賽者的名字和完整地址，以及投訴內容的詳細描述。主辦方會立即處理投訴，並於14天內做出裁決。
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