“6.18”的底牌：业务即DT

文/本刊记者 袁跃

刚刚过去的6月，是国内“剁手党”们又一个狂欢季。

根据京东发布的数据，在6月1日—6月18日，京东商城累计下单金额达1199亿元（行业口径），累计卖出商品超过7亿件，相当于每个中国家庭在6.18购物节期间都在京东购买了1.6件商品；这些商品形成的包裹总重量相当于957架满载的空中客车A380，可以装满5.9万个12米的集装箱。

已经亲历了6次6.18“壮举”的京东集团副总裁蔡磊对《共享服务·首席财务官》表示，“今年6.18的战绩出乎我们的意料，毕竟整个电商行业的年均增速已经下来了。但这反过来也说明，经过持续不断的研发投入支持下，在大数据技术的支撑下，我们的运营效率不断在提高。就整体的运营而言，京东并没有建立传统意义上的共享服务中心，但我们把很多共享的理念、创新的思维结合，在以数据为基础的运营体系中，无论从行业特征、成长速度还是运营效果来看，这样的模式更适合京东。”

马云曾在2014年春天豪言“人类正从IT时代走向DT（服务大众、激发生产力为主的技术）时代”，彼时京东整个平台不过是淘宝1/9，天猫的1/4。三年后，京东的6.18战绩竟然与阿里去年双11新纪录只相差8亿元。

不久前，新加坡毕盛资产管理公司发布第二份针对京东的调查报告《600亿美元的市值——这是一个郁金香故事吗？》，报告质疑京东市值存有泡沫，却看好亚马逊是一个不断创新的科技颠覆者，而京东只是传统零售商，并非技术公司。在一份做空京东报告中，分析师 Sid Choraria表示看跌京东，时间是1—2年内。

然而去年刚好是京东熬过漫长投入期，迎来盈利拐点的决定性时间窗口。根据京东公布2016年报，其全年净收入2602亿元，同比增长44%，京东实现首次年度扭亏为盈。在2017年一季报中，京东全面盈利，不仅净利润超去年，更超过苏宁与国美净利润之和。仅从上述经营数据上看，京东的确有“走出丛林”的明显迹象。

“现在到处都在讲大数据，但京东的大数据是真刀实枪拼命干出来的。”蔡磊由衷地感叹道，“无论是消费者还是产业观察者都对京东的快有深刻的印象。我们自己很清楚，这个‘快’字得益于京东极强的执行力，以及背后高达一万人研发团队的支撑。其中仅大数据部门就有2000名技术人员，再加上数据应用层面的1000名财务团队，这样的投入真可以称得上是一个天文数字。”

摄影／杨彦楠

有着国税总局、万科这样顶级从业经历的蔡磊尽管可以称得上是见多识广，但他也承认，在如此重视大数据的经营环境中，无论是技术层面，抑或运营能力，京东财务体系的成长速度超乎想象，甚至可以说在重新定义财务的角色。“目前，京东大象慧云的数据支持正在逐步趋于稳定，我们在平台、物流、财务、供应链利用信息技术手段提升流通效率做出了很多大胆的尝试。未来，我们会继续加大对研发的投入，重点在云计算、数据挖掘与分析、移动端应用深度创新，助推传统零售业的互联网转型，提升整个社会的流通效率等方面，我们将兼顾服务品质和低成本运营之间的平衡。每个系统的成本必须低于行业的平均水平，我们的运营效率必须成为行业内最高的运营效率。如今，京东精准推荐的购买转化率迅猛提升，由此预估的总体销量便八九不离十。通过机器学习进一步积累，让京东AI实现对用户需求和趋势变化的提前预测。财务通过对大数据分析，提前在6.18之前精准布局，再反馈到制造商那里，企业就能据此储备原材料、安排生产、研发新品，从而大大降低生产成本，精准营销。”

要想用好大数据，首先得有好数据。京东数据包含了流通中最完整的链条数据并且是精准数据，被认为是京东做好各类服务和开展业务的基础。京东财税商事创新事业部总监吴婧介绍说，京东完整链条数据包括：(1)完整的用户来源数据：无论是百度搜索、社区搜索，还是移动QQ和京东自有客户端等都有记录；(2)完整的用户浏览购买数据：用户浏览习惯，用户对在线服务的要求和习惯，用户如何下单，用户购买频率及消费结构等；(3)完整的仓储配送数据：订单中的商品存储在仓库及所在货架的位置，如何按订单取货打包，如何选择配送方式及路线到达用户等；(4)完整的售后数据：如何提供售后服务，解决何种问题等；(5)完整的供应链数据：京东的主力是自营，包括了采购、运输、进库存储等数据。

对于京东海量的大数据规模庞大，集群总服务器数量超过1.5万台，数据总容量突破200PB，每天约有20万个作业运行。为了让大数据更好运营，京东云和大象慧云大数据包含了流通中最完整的链条数据并且精准数据，这一切也给京东财务大数据分析，支持业务打下了牢固的地基。京东AI已经能对库存、价格、效率实施动态优化，实现智能补货、智能退货。早在2016年，京东30%的补货订单实际上由AI自动完成。而专注智慧供应链的Y事业部的工作目标则是，在2018年，将这个数字提升到60%。目前，京东50%以上的客服对话来自JIMI人工智能客服机器人，大大降低成本的同时也提升了满意度。

正在输出的DT

6月18日当天，京东集团董事局主席兼CEO刘强东在给京东全体员工的内部信中写道：京东定位于未来的零售基础设施服务，将向全社会提供“零售即服务（Retail as a Service, RaaS）”的解决方案。一方面，我们将深耕零售，在这个过程中夯实和拉动零售基础设施；另一方面，我们会建立开放平台，与全社会一起分享我们的基础设施能力。今天服务于京东体系的功能业务未来会逐渐模块化、市场化，从一体化走向开放。同时，各个模块之间的组合会像积木一样极其灵活，满足合作伙伴差异化的需要。我们将不断与整个行业一起，推动成本、效率、体验的升级，共同构建未来的零售生态。

“京东从来不是一家贸易公司，而是一家高科技公司。这一点，从我们的研发人员配比，以及研发资源的投入上，可以很清晰地判断出来。”在蔡磊看来，如同对外开放物流一样，如今京东大数据运营体系的价值也正在向外部溢出，力图通过信息流、物流、以及资金流编织起一个集合了中国甚至全球的供应商、消费者、创业者的大共享平台。

其中，被称为“京东所有能力的开放”的京东开普勒项目，已于2016年3月22日正式启动，是观察刘强东提出的“零售即服务”的最佳窗口，同时也是可以称得上是京东一次野心勃勃的自身能力社会化的宏大实验。根据公开资料显示，该项目主要面向三类合作伙伴开放邀请制注册：

摄影／杨彦楠

（1）拥有流量，但是变现能力尚达不到预期的移动客户端，例如：社交类、工具类App。京东能够为他们提供亿级京东账户、技术组件支持和闭环交易与完整的分佣模式；

（2）拥有高粘性应用场景，但是不具备电商能力的移动客户端，例如：垂直社区类或生活服务类应用。京东能够提供的是针对应用场景的选品与交易支持，帮助其进一步提高用户粘性，并实现灵活的支付结算体系，与合作伙伴共享平台资源；

（3）已经具备电商能力，但是想进一步升级的合作伙伴，例如垂直电商或积分商城类应用。京东能够提供的支持是海量正品行货和灵活的自建交易体系、特色仓配服务与开放的综合实力。

在强大的DT能力支撑下，仅仅有着400天运营积累的京东开普勒在本次6.18期间的表现可谓大放异彩。截止6月18日，京东开普勒帮助150家线上合作伙伴上线6.18主题促销，覆盖金融、资讯、电商、视频、图书、通讯等10余个行业、涉及30多个细分领域，创造10余种场景化营销方式，引入订单量同比增长1200%。

京东开普勒团队按照导购场景（什么值得买）、搜索场景（QQ浏览器）、资讯场景（今日头条）、积分兑换场景（中国电信）、内容营销场景（手机百度）、边看边买场景(爱奇艺)、金融分期购物（玖富商城）等场景，对促销进行了分类，并组织了个性化的营销活动。这种完全基于DT运营的“精准打击”在提高转化率方面效果显著。

如蔡磊所言，市场应该以“基于DT的高科技公司”来审视京东的定位、战略与核心竞争力。这对于其他处于互联网领先地位的公司同样是醍醐灌顶的启示。

智慧物流来了？

从表面看，刚刚过去的京东“6.18”仍然是习惯的电商套路，疯狂促销下订单暴增，然后……咦，怎么竟然没有物流爆仓的消息？

蔡磊对《共享服务·首席财务官》表示，“如果把今年6.18的这7亿件商品，全部送达客户手中，快递小哥的送货里程大致相当于从地球到月球往返625次。不过，这么庞大的订单量之下，我们的物流体系基本仍处于平稳有序的状态，在客户体验上至多较平时稍有延迟，没有出现所谓的爆仓现象。”

随着消费者对服务体验的不断升级，当日达服务正在进入主流电商的日常菜单，这会进一步推高物流成本。最后一公里的派送是整个物流成本中占比最高的部分，有时甚至超过50%。此次6.18期间，京东在试运营一年后于西安、宿迁启动了无人机日常配送运营，开始为周边的农村用户提供便捷的最后一公里配送服务。而在6月17日，苏宁抢前京东一天，用无人机完成首次农家乐派送。在去年年底，美国零售网络巨头亚马逊已在英国开始尝试无人机送货服务，今年 3 月份在美国加州首次完成了无人机送货的测试。早在2015年2月，淘宝网就首次用无人机进行了配送姜茶的实验。

不过奋起直追的京东，为此次6.18准备的“技术彩蛋”显然不止有无人机。6.18当日，京东配送无人车在中国人民大学送出日常配送运营的第一单，与京东无人机全国运营调度中心落成并启用常态化物流配送、物流机器人入仓进行订单生产完成了“胜利会师”，至此京东智慧物流体系揭开全面落地运营的崭新篇章。吴婧表示：“收货人通过京东APP、手机短信等方式收到货物送达的消息，在手机短信中直接点击链接或者在配送机器人身上输入提货码，即可打开配送机器人的货仓，取走自己的包裹。用不了多久，在大数据的支持下，配送机器人就可以支持刷脸取货了。”

在京东大厦20层北冰洋会议室里，蔡磊为我们播放了于刚刚投入使用的京东亚洲一号无人仓的智慧物流视频场景：订单的分拣作业由智能机器人进行，拣选速度之快让人目不暇接；智能叉车和搬运机器人则是仓库中头脑和肌肉兼备的擎天柱，正在“举重若轻”灵活搬运笨重的商品……

早在10年前京东开出10亿美元自建物流的预算之初，刘强东坚持的底气就在于“未来，我们只有技术！”

利用大量智能物流机器人进行协同与配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等诸多先进技术，京东物流运营的效率得到成倍提升。京东无人仓6.18投入运营,智能物流机器人开始批量化生产，在6.18期间参加分拣工作的蔡磊表示，“目前装备了物流机器人的仓库存储效率是传统横梁货架存储效率的5倍以上，并联机器人拣选速度可达3600次/小时，相当于传统仓储作业效率的5-6倍。京东通过大数据，优化了路径规划，使每一个捡货员能够行走最短的路产生最大的效益，目前在100多个中小件仓库中，捡货的单品耗时已经从22降到16秒。同时，京东对在外进行配送与运输的大小车辆，经过大数据分析选择最佳配送路段，包括根据天气状况，重新部署路径等优化，提高车辆使用率，降低了空驶率，这些也构成了京东智慧物流的基础。”经过十年的磨砺，京东在全国有263个大型仓库，如果一个订单的货物分布在不同的仓库，就要拆单从不同的仓库配送，对京东增加成本，会让用户为了一单多次等待收货导致体验变差。京东通过大数据分析，找准了用户在购物过程中购买最大相关性的物品，通过合理仓库商品布局有效降低了拆单率。“技术的变革会扫荡所有企业”，蔡磊还介绍说，“京东自2016年5月成立X事业部以来，就开启了不断升级的智慧物流之旅——无人机、配送机器人从研发到配送试运营，无人仓也完成了物流机器人的原型开发并提供开放平台给行业合作伙伴。人类对物质的渴求永无止境，只有技术才能突破成长的瓶颈。京东随即打造出的X、Y两大事业部，会将未来越来越多的‘黑科技’纳入麾下。”

走向大共享的后台

除了大数据与人工智能的大量应用，我们对于支撑14万人的京东运营后台部门的变革同样充满了兴趣。

在京东总部大厦的一楼，我们看到了京东人力资源共享中心的员工服务大厅。“这里就像银行一样，取完号每个柜台都能一站式全程办理，非常方便。而且也不一定非要来这里，大部分业务通过网上系统和400电话就能解决。”陪同参观的京东小姑娘随口解释道。

仅仅从员工服务大厅的柜台职能设计，就能看出“快”和“极致客户体验”这两个强大的京东DNA对于其HRSSC产生了怎样的影响。相当多的HR共享中心都是将作业流程切割成连续性的多个环节来完成相关作业，但这个惯例在京东是行不通的。“我的初衷就是让我的员工站在我的服务台前，可以一次性的享受到我这边所能提供的所有服务，不需要到另外一个柜台窗口再了解社保的工作怎么做，希望在这里都可以给所有的回答。但事实上，以上业务对我们的HR部门同事能力要求非常高，他们不但要掌握所有的社保知识、所有的HR流程分析，他们还需主动全面地了解员工。HR的角色转变成为我如何为你具体的服务，所以这些知识技能的转化是非常大的挑战。”京东集团HRSSC总监张宁曾在一次公开会议中解释了这个设计的由来。

摄影／杨彦楠

“针对财务体系，我们没有做传统意义上的共享中心。但是我们通过组织设计和技术创新的大量应用，不仅实现了比这要好得多的运营效率，而且正在将这方面的能力以大共享的理念也向社会开放。”号称“电子发票第一人”的蔡磊最希望向社会推广的正是京东在电子发票方面积累的综合能力。

2015年7月31日，航天信息股份有限公司与京东成功签订《合资意向书》，双方将出资成立合资公司，共同打造一个集税务大数据开发与应用、税务信息化业务及“互联网+税务”为一体的创新业务平台。作为多年来致力于推动税务信息化的发展，京东悄然成为国家“营改增”项目以及国税总局“增值税发票系统升级版”推广项目建设的主力军。京东集团财税商事创新事业部在现有电子发票使用与推广基础上，又创新思路、新技术，以共享电子发票的服务模式为京东12万POP商家小微企业提供电子发票服务，为税务总局推行电子发票献计，为以电子发票协助国家税收监管献策，为减轻企业上线电子发票成本创新业务，促使电商企业应用电子发票，纳入税收监管。吴婧表示，“我们有一系列的财税创新成果，从发票开具集中化管理中心到进项发票电子化认证管理平台，再到电子发票入账报销平台等助力建设智慧财务。”

此外，伴随“互联网+”的如火如荼，我国商事制度改革在互联网技术的推动下同样正在向信息化模式转变。截至今年3月份，我国正式全面实施商事制度改革已经3周年，以注册资本登记制度改革为突破口，全面推进企业注册便利化工商登记制度改革取得新突破。推进市场主体全程电子化登记、电子营业执照发放和应用，不仅进一步深化商事制度、市场监管机制改革，还将撬动我国工商行政管理整体模式转型，将为企业和经营者创造更加便利的经营环境。“我们现在正在探索如何将工商服务的领域全面互联网化，并将这个能力向社会开放。”看起来蔡磊已经找到了下一个类似“电子发票”式的变革风口。