在中文互联网世界里，很少有一家公司像小红书这样割裂： 它手握令竞争对手垂涎无比的高质量流量，并且有着理想中最短的变现路径。但是过去这么多年了，就是没学会怎么赚钱。 如果说2014年上线跨境电商业务“福利社”、但后来受困于税收政策调整果断转向做社区，是时运不济的

作为以种草为主要卖点之一的内容社区，小红书似乎在变现的道路上走得并不顺利。如今，在电商领域大放异彩的直播电商业务，小红书能否走好它的商业化之路？本文从产品形态、流量、平台生态等角度分析了小红书的直播电商业务，希望能对你有所启发。

在中文互联网世界里，很少有一家公司像小红书这样割裂：

它手握令竞争对手垂涎无比的高质量流量，并且有着理想中最短的变现路径。但是过去这么多年了，就是没学会怎么赚钱。

如果说2014年上线跨境电商业务“福利社”、但后来受困于税收政策调整果断转向做社区，是时运不济的话，那么接下来，至少有两波可以走通商业化路径的机会，都被小红书错过了。

第一波机会出现在2017年至2020年，小红书基本已经放弃了做电商的思路，开始大搞社区建设。

从增长的逻辑看，这次转型是成功的，小红书在这期间成功破圈，替自己找到了种草的核心优势，并稳固至今。但从商业化的角度来看，这次转型又是不成功的，因为小红书当时明确有着营销这条最短的变现路径优势，团队却直到2019年才开始在营销领域启动商业化。

第二波机会出现在2020年至今，直播电商已经爆发出了巨大的增长潜力，小红书也后知后觉在2020年开始做直播电商，但看起来依然还陷在做社区还是电商的摇摆中，缺乏实质进展。

结果是，当下直播电商领域已经形成了抖音、淘宝、快手三分天下的稳固格局，视频号也增速抢眼。

当我们回过头看小红书，会发现围绕它所有的争议都落在商业化上，甚至争议的焦点并非它的商业化能力。

小红书的商业化迷途，在很大程度上与创始团队在商业化与社区氛围之间的博弈密不可分，甚至可以说，历次转型至今，小红书都没有狠下心来认真去做商业化，所以它变成了现在的样子——一家有点佛系的、犹豫不决的、你说不出来它是电商平台还是内容社区的公司。

小红书希望改变这种局面。它在今年重申了直播电商的战略地位，一系列组织架构的调整也在为此铺路。

至此，关于小红书的讨论也应该变一变了，重要的不再是路径，而是商业化能力了——它到底能不能做好直播电商？

一、分发：产品形态的新选择题 主流的几家直播电商平台淘宝、抖音、快手、视频号，除了淘宝之外，几乎都采用了单列信息流的呈现方式。

当然，快手、抖音和视频号目前依然存在着双列的信息流呈现方式：抖音的“商城“页和“探索”页；视频号的“关注”页；快手的“首页”以及对应下的四个二级入口。

单、双列不同的设计背后，体现的不仅仅是产品理念的差异，还取决于内容生态，会直接影响到内容的分发机制，进而影响变现端的表现。

比如图文、长视频的观看逻辑和短视频是相悖的。 图文、长视频内容，更适合将主动权交给用户，短视频内容用户则更容易接受“被动投喂”——前者是内容特性决定的，后者则有赖于算法能力的提升。

这也能很好地说明，为什么短视频最先做出来的是抖音，快手为什么要切换成单列，以及小红书为什么一直都坚持双列。

事实上当年快手从双列切换到单列时，小红书也观望和反复讨论过，但最后还是觉得商业化效率不应该动摇做社区的执着。

因为双列在广告观看转化率上天然处在劣势，即使用户分层足够精细，用户不点击也无效，单列的广告分发省去了点击这步，广告分发的坪效是提升的。 也因此抖音吃到了短视频时代最大的广告红利。

直播电商热潮来临之后，单纯的单列形态其实也不存在了。回过头将这几家产品梳理一遍，不难发现，在目前的单双列设计中，呈现出以下几个规律：

除了淘宝外，用户触达的第一个页面，信息都是单列 几乎所有跟私域流量相关的页面，都是双列；几乎所有的商城页，也都是双列 除淘宝外，几乎所有跟公域流量相关的、视频流内容强关联的，都是单列 最开始做双列的后来改成了单列，最开始做单列的后来会增加双列 这样来看，大家已经达成了某种共识——单双列可以互相补充，公域更适合单列分发，私域更适合双列分发；“货找人”逻辑的视频流内容适合单列分发，“人找货”逻辑的图文+视频流内容适合双列分发。

这是平台侧打造电商生态闭环的必然之路，做私域是能提升客单价的、做商城是可以扩充用户的消费场景的、诸如“探索”页此类的设计，是可以提升平台的种草能力的。

我们看到，无论是依托中心化的流量分发机制起来的抖音、本来的底色就是电商并且做直播电商最早的淘宝、依托强私域家族式打法崛起的快手、还是长在微信生态里的视频号，他们的闭环路径不一致，但如今都比之前更加重视种草能力的建设了，这对他们来说是锦上添花。

小红书最大的优势是种草，从种草到交易的链条，是比简单粗暴的短视频、直播带货要长的，这决定了，小红书要靠电商走通商业化，目前直播带货几乎是唯一选。

小红书的难题在于，它一直以来的内容生态是以图文为核心的，再加上管理层此前在商业化上的顾虑，始终维持着双列的产品形态，恰恰双列是不容易打爆款的，因为流量是去中心化的。

结果就是，小红书要想在维持社区氛围的前提下做直播带货——

要么在默认的首页，也即图文内容中嵌入直播间，但那更依赖于私域建设，用户跳转直播的链条更长，效率更低；要么单独放开直播一级入口，小红书现在是这么尝试的，但那产品会变重，平台需要做入口上的选择题，用户的交互体验会变复杂，这以前几乎是小红书的产品红线。

二、破圈：直播起量的现实难题 小红书下场做直播电商，跟抖音快手、淘宝、视频号最初下场做，都不一样，因为产品的底色不一样，抖快是短视频、淘宝是货架电商、视频号是熟人社交。

我们上文中讨论的，表面上是产品设计的问题，实质上是思路和路径选择的问题，从这个角度来看，小红书到目前还没有彻底想好。

但是小红书又不能一直困在这一步， 它现在最需要快速解决的问题，是如何快速完成直播带货的破圈，吸引到更多的品牌、商家来小红书做直播带货。

扶持明星主播是一条路。

在《辛巴撕快手，超头主播话语权继续旁落》一文中，我们指出，对早期还在跑马圈地、争夺时长和流量的平台来说，头部主播无疑增强了平台留住用户的能力；内容电商发展起来之后，头部主播带货更是符合多方的利益：平台依靠头部主播破圈，商家需要让产品破圈，消费者则能以最低价达成购买需求。

这决定了在直播电商发展初期，超头部主播是一家平台的核心竞争力，比如当时快手有辛巴、抖音有罗永浩、淘宝有李佳琦和薇娅。

小红书最近看起来有意往这方面发力。

2月24日，演员董洁在小红书上进行了一场长达6小时的直播带货，官方数据显示，该场直播观看人次超过220万，单场直播GMV突破了3000万。此前1月份的另一场直播中，她的成绩是5000万GMV。

董洁的带货成绩并不算差，3000万的GMV水平，也接近抖音上东方甄选的日常带货水平。

但一个董洁远远不够、一两场蓄力已久的现象级直播远远不够：

第一，只有持续性的“现象级直播”表现，才能建立起小红书在直播带货上的商家心智、用户心智。

小红书首先需要扶持更多的“董洁”出来，通过爆款直播间的打法，告诉那些还在观望的商家和用户，你来我这里是可以卖出去更多货的、是能买到合心意的产品的。

这要看小红书接下来怎么做，好消息是从纸面实力上看，小红书是具备打造爆款直播间的能力的，毕竟小红书上的明星储备足够多。

第二，直播内容生态的丰富度，是需要提上来的。

理想情况下，小红书可以通过现成的明星资源打造出爆款直播间，只是这些也远远不够。

一来抖快淘过去的经验已经说明，随着时间的推移，头部主播与平台关系的平衡是不好把握的，因为有着难以调和的利益矛盾；二来直播带货的趋势是去中心化的，早期可以通过明星主播带货打天下，但中后期是需要更多的商家自播守天下。

所以小红书真正的症结在于，如何吸引更多的商家来平台带货。

三、生态：如何承接好商家诉求？ 直播电商发展到现在，抖快淘比拼的早已不是底层的基础能力，而是更上层的平台和生态的能力。

能力的完善与商家的诉求互为因果，我们可以说， 这几年商家对于直播带货的期待值，被平台间的竞争和能力补充抬高了。

比如最开始商家可能只是想找个头部主播带带货，后来发现应该自己开设直播间，再后来发现直播带货这件事是要精细化运营的，需要拆分环节做科学的布局、需要做私域、需要想办法提升客单价。

这是商家群体一次大规模的思路切换：直播带货不只是卖货的渠道，它是一门生意。

这会在无形中抬高小红书的直播带货难度，因为其他几家是跟商家一步一步共同成长起来的，但小红书不是，它默认从一开始，就需要承接商家更复杂、更精细化的需求。

第一层需求是最基础的，能不能满足商家带货的需求。

小红书在这一层面遇到的挑战，在之前就已经频繁暴露出来——

流量足够垂直，但不够充沛和多元、2亿的月活数据还是低了点、用户大多数是90后，且有着明显的内容消费偏好（美妆、旅游、时尚类为主）；

“种草”优势在做电商时甚至变成了一项劣势，因为很多商家会认为，小红书的引流价值是高于卖货价值的，流量分发机制也导致电商业务的转化链条相对低效；后端供应链、履约、支付等多环节，不及已经做出成绩的抖音、快手、淘宝、视频号，何况还有能力上的欠缺。

第二层需求是更上一层的，能不能满足商家精细化运营的需求。

近两年，小红书已经搭建起了一系列相关的商业平台。比如做内容合作管理的平台蒲公英、投放平台聚光、笔记付费的加热工具薯条等，基本配齐了基础的商业产品。

前不久，小红书还推出了商业数据洞察系统“灵犀”——一个帮助商家做营销洞察的平台。在官方表述中，灵犀会基于小红书社区海量用户对SPU-产品颗粒度的需求和痛点表达，进行数据分析，从赛道切入，需求分析、受众分析、产品好感度等角度，为品牌提供营销洞察，帮助企业更高效地聚焦增长机会。

一个月前的“will商业大会”上，小红书COO还在演讲中正式公布了「种草值」的概念，称将通过量化小红书用户的深度和主动行为，提供贴近真实种草场景的数据，形成更科学、更高效的种草体系，解决种草营销中可衡量、可优化两大难题。

参考淘宝、快手、抖音的平台化建设，小红书的布局虽然慢了一些，好在该有的几乎都有了。

但一个潜在的问题在于，小红书的这一套能力，最后究竟会不会落在直播电商上？这取决于小红书直播电商的进展到底如何、也取决于小红书做直播的决心能不能维持下去。

作者：祝彰；编辑：嘉辛

来源公众号：市值榜（ID：shizhibang2021），资本与商业研究

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从默默无闻到颠覆整个互联网需要多久？OpenAI告诉你，四个月。 自从去年11月ChatGPT正式发布以来，OpenAI团队更新AI产品和技术的速度快到已经突破了人们的想象。就在上周刚刚宣布推出能力更强大的GPT-4之后，不留给竞争对手任何喘息的时间，昨天，联

在OpenAI推出GPT-4之后，现在，联网版的ChatGPT也出现了，近日，OpenAI就发布了ChatGPT Plugins（插件）功能，这一功能允许ChatGPT 和其他第三方应用程序实现联通。那么这一动作会带来什么样的影响？一起来看看作者的解读。

从默默无闻到颠覆整个互联网需要多久？OpenAI告诉你，四个月。

自从去年11月ChatGPT正式发布以来，OpenAI团队更新AI产品和技术的速度快到已经突破了人们的想象。就在上周刚刚宣布推出能力更强大的GPT-4之后，不留给竞争对手任何喘息的时间，昨天，联网版的ChatGPT来了。

众所周知，无论是ChatGPT还是GPT-4，此前最大的一个缺陷就是它们的数据只停留在了2021年9月之前。而联网之后，这一层最后的封印将被解除，人工智能的超能力将在互联网的加持下被彻底释放。

不过，如果你仅仅把重点放在了“联网”上，那可能就低估了OpenAI此次更新的意义。除了联网之外，OpenAI这次更重要的其实是发布了ChatGPT Plugins（插件）功能——它将允许 ChatGPT 和其他第三方应用程序的联通，从而彻底改写人们过去和互联网交互的固有模式。

如果说苹果过去这些年的成功是因为把开发者和用户都锁定在了iOS生态系统中，谷歌的成功是因为把用户都留在了搜索引擎和浏览器里，那么，OpenAI现在正在做的事情，就是要打破APP生态，再去创造一个由人工智能驱动的新互联网入口。

一、ChatGPT：从聊天机器人向超级生态进化 OpenAI表示，目前，ChatGPT的首批插件已经上线，包括旅行软件Expedia、大数据公司FiscalNote、购物软件Instacart、支付公司Klarna、在线订餐平台OpenTable、电商平台Shopify、工作软件Slack等十余家合作方，类型涵盖人们日常工作和生活的方方面面。

ChatGPT的部分首批插件

那么，拥有插件功能的ChatGPT未来会演化成什么形态？我们或许能从OpenAI这次给出示例中窥见一斑。

在OpenAI博文的开头，它列举了这样一个例子——“这周末，身在旧金山的你想要吃素食。周六，你想找一家口碑好的素食餐厅。周天，你想要找一个好吃又营养均衡、热量低的食谱，然后自己采购一些食材来做。”

在不使用ChatGPT plugins的情况下，完成这整个操作需要多少个步骤呢？你首先需要打开yelp之类的点评网站搜索合适的餐厅，接着，用谷歌或其他食谱软件来搜索食谱，然后再用热量计算器软件来计算选中食谱的卡路里含量，最后打开Instacart这样的购物软件来下单订购食材。

整个流程至少要跳转好几个App、并且配合搜索引擎来获取信息，需要花费不少时间。但有了ChatGPT plugins之后，一切就变得完全不同了。

你唯一需要做的， 只是把你这样一段需求粘贴在文本对话框里，敲击回车，剩下的事情，人工智能就将在一分钟以内为你全部搜索并整理呈现出来。

它不仅能为你找到餐厅，还会给你贴上OpenTable的该餐厅的链接；不仅为你找到食谱，还能快速帮你把食谱的卡路里计算出来；不仅为你列举出你需要的食材，还能把这些食材的Instacart链接都提供给你，让你能直接点击一站式下单。

看到这里，你还觉得这只是一个插件功能吗？

虽然ChatGPT plugins目前还只是初级形态，但其真正的意义在于它把所有的App都“藏”到了自己身后。 也就是说，未来人们不必再自己去下载和使用各种App和网站，互联网的统一入口变成了ChatGPT，每个人都将拥有一个专用的人工智能助手，帮我们连接一切互联网信息。

顺着这个思路再多往下想一步，那就是未来搜索引擎可能不存在了、原有的APP生态也不存在了，未来软件公司的运行模式都可能将随之发生改变。继谷歌之后，ChatGPT的镰刀或许很快也将悬到苹果头上。

二、不仅能颠覆信息搜素，还要“淘汰”工作 除了插件功能改变人们和互联网的交互模式之外，Open AI发布的联网（Browsing）和代码解释器（Code interpreter）两个新功能也将ChatGPT推向了另一个高度。而在再次大幅度提升打工人效率的同时，ChatGPT也对更多的职位发出了“淘汰”警报。

首先，联网后的ChatGPT的信息获取渠道将指数级扩大，也将能够更好满足用户对于信息的实时、个性化需求。 一定程度上，联网后的ChatGPT可以被视为一款升级版的搜索引擎。

比如在Open AI给出的例子中，用户提问今年刚刚出炉的的奥斯卡得奖的结果，同时要求ChatGPT根据这个结果来写一首诗。

在很快处理完这个包含了标准化搜索和个性化需求的问题之后，首先ChatGPT像Bing一样返回了问题答案并提供了可以点击的在线文档、相关新闻报道的链接，供你去验证和拓展阅读，此外，它还立马结合生成结果写了一首诗，提到了《瞬息全宇宙》和获奖者们。

也就是说，现在ChatGPT能在现有的搜索引擎基础上能再帮你在多做一层—— 个性化处理你所搜索到的信息。

同时，结合各种专业类的插件， 信息的时效性和可靠性也比一般单纯由大语言模型驱动的搜索引擎更有保障。

比如OpenAI举例，当你想搜索当前地球和木星之间的距离时，此时并不是由ChatGPT来直接把答案生成给你，而是通过安装的Wolfram插件来执行这个命令，从它们的数据库中利用人工智能来检索信息并给出答案。这时ChatGPT也会明确标明它是在使用Wolfram进行回答，信息准确性的第一责任方也就变成了Wolfram。

在具备实时、可拓展编辑的信息检索能力之后，ChatGPT将允许人们一站式的完成更多的日常的工作。

比如当你有一个出差计划时，只需要在输入目的地和行程，ChatGPT能调用机票预订平台帮你查到最新的航班信息，并帮助你自动下单。当你想要买卖股票时，它能够帮你查询到实时股价并按照你提的需求进行买卖的下单等。

如果说ChatGPT解除联网封印让人们的日常生活将效率加倍，那ChatGPT此次所上线的代码解释器应该会让很多打工人“恐惧”，因为它直接影响到很多人的饭碗。

代码解释器为ChatGPT提供了一个在沙盒、防火墙执行环境中工作的 Python 解释器，以及一些临时磁盘空间，能够直接用户支持上传文件和下载结果。什么意思呢？

就是说， ChatGPT现在不但能把你的问题直接转化为可执行代码，还能够直接运行这些代码来计算和验证结果。此外，你还可以通过直接上传文件来让ChatGPT帮你运行和测试，你再基于返回的结果做出进一步的指令 。AI将具备自己撰写、分析、测试代码的能力。

执行逻辑计算的代码解释器插件

OpenAI 表示， 代码解释器将对于解决数学问题、进行数据分析和可视化以及在格式之间转换文件特别有用。

在给出的数据可视化例子中，ChatGPT能够轻松的根据数据文件画出可视化图表，如果你对图表不满意，只需用自然语言描述你的需求，比如只截取某部分的数据，ChatGPT就能帮你在几秒之内的执行这个命令再生成新的图表。而过去，同样的工作量，数据工程师们往往要工作好几个小时。

执行数据可视化命令

可以预见的是，代码解释器功能的集成将进一步降低编程和数据分析的门槛，对初级软件工程师、测试工程师、数据分析师等职位造成冲击。

三、为巨型平台做准备，OpenAI开始打造护城河 当四个月前ChatGPT横空出世的时候，很多人还只是在调侃它的“废话文学”，并没有意识到它的出现将很快给整个行业带来一场革命。

如今，在收获了大量用户和关注度之后，OpenAI显然已经走向了下一步—— 拥抱开发者和打造护城河。

或许你还记得16年前苹果宣布开放第三方应用入驻的那一刻，而OpenAI现在正在做同样的事情。同时，在人工智能的加持下，无论是用户还是开发者都在以一种前所未有的模式和速度进入到ChatGPT生态之中。

根据一位名为Mitchell Hashimoto的资深开发者表示，ChatGPT Plugins的插件开放流程极具颠覆性。用他的原话，整个开发界面是他从事计算机生涯见过最疯狂也最让人印象深刻的事。他表示， 开发者只需要定义API，然后用自然语言描述清楚这个API是什么、有什么功能，然后ChatGPT就会自己弄清楚身份验证、链调用、数据处理等一系列的工作。整个过程非常简单智能。

图片来自Mitchell Hashimoto推特，版权属于原作者

虽然目前OpenAI还并没有明确开发者盈利模式，但大量的开发者已经迫不及待得涌入ChatGPT的生态中去进行尝试，接下来ChatGPT的插件生态预计会很快迎来第一波繁荣。

然而，生态在加速拓展的同时，OpenAI也肉眼可见得变得越来越不Open。

GPT人工智能模型过去的很长一段时间内始终保持着开源的状态，但自从GPT-3.5开始，OpenAI开始变得谨慎，只是公布了一些技术细节和实现路径，但不再进行开源。到了上周的GPT-4，一切就变得更加神秘，不仅继续不开源，关于GPT-4架构（包括模型大小）、硬件、训练计算、数据集构建、训练方法等方面的信息也全都避而不谈。

图片截自于technologyreview

此举一方面是针对模型滥用的担忧，当然，更多的也是对核心竞争力的保护。如今，人工智能的硝烟已经弥漫了整个科技战场，所有人都在盯着OpenAI想要挖去更多的信息或者分一杯羹。GPT成为了OpenAI的杀手锏和护城河，也必然会被保护得越来越严密。

人工智能时代的面纱正在被一点点揭开。ChatGPT未来是会被变成一个新的搜索引擎、一个开发平台还是一个操作系统，我们目前还不得而知。但可以肯定的是，它一定不会只是一个陪你聊聊天的AI机器人。

作者：Juny；编辑：VickyXiao

来源公众号：硅星人（ID：guixingren123），从科技到文化，从深度到段子，硅星人为你讲述关于硅谷的一切。

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“小卖家真的能在Temu赚到钱吗？” “新手做Temu三个月，日出5000单，每月30%～40%的增长率。” “Temu开店8天，上架7个产品，只卖了一单，我有点慌。” 拼多多旗下跨境电商平台Temu一路狂飙，也吸引了不少淘金者涌入。 继去年9月登陆北美市场后

近日，跨境电商平台Temu一路狂飙，吸引了不少人们的加入。让人疑惑的是，小卖家真的能在Temu赚到钱吗？本文通过分析个体的不同经历，揭示了Temu的一些游戏规则，感兴趣的童鞋快来看看吧。

“小卖家真的能在Temu赚到钱吗？”

“新手做Temu三个月，日出5000单，每月30%～40%的增长率。”

“Temu开店8天，上架7个产品，只卖了一单，我有点慌。”

拼多多旗下跨境电商平台Temu一路狂飙，也吸引了不少淘金者涌入。

继去年9月登陆北美市场后，今年3月13日，Temu又开通了澳洲、新西兰站点，后续还将马不停蹄得布局欧洲市场。

Temu在应用市场霸榜也成了常态。

Temu已经成了苹果App Store上下载最多的免费应用程序之一；截至2月23日，Temu在App+Store购物榜、Google+Play购物榜中分别霸榜69天、114天；去年11-12月，Temu的独立访客量达4100万，超过了耕耘10多年的SHEIN，也将美国老牌零售商Kroger甩在了后面。

GMV增速也很惊人，YipitData数据显示，Temu的GMV从去年9月的300万美元，增长到今年1月的1.92亿美元——短短5个月，GMV翻了64倍。

无疑，这对跨境电商卖家来说，是一个巨大风口。 狂飙之下，Temu卖家吃到肉了吗？

《财经故事荟》采访了几位Temu卖家和跨境电商从业者，发现这是一个极其分化的世界：有人月销几百万单，净利润50%，觉得Temu省心又滋润，也有人亏了几百万，黯然退出，怨平台无情；还有很多人小试牛刀，月销几百到几千单不等，一单利润不到一块钱，心存小富即安的满足。

透过这些个体的不同经历，我们得以窥见Temu的游戏规则，这套规则有点“霸道”，却是支撑Temu狂飙的重要力量，而对卖家来说，规则之下，唯有适者才能生存。

一、低价规则：“无情”但“有效”‍ 在Temu之前，被拿来当作出海标杆的常常是Shein，现在，跨越Shein，也是Temu的阶段性目标之一。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

据彭博社报道，上个月Temu为其北美市场制定了一个惊人目标——今年9月1日前，至少有一天的GMV，要超过成立了14年的SHEIN。

而眼下，Temu的GMV还不到SHEIN的十分之一，据36氪报道，2022年上半年，SHEIN的GMV突破了160亿美元，而YipitData数据显示，Temu今年1月GMV为1.92亿美元——尚处天壤之别。

不过，Temu已经让SHEIN感到威胁了。SHEIN的估值下跌，被认为是Temu带来的威胁所致。在美国地方法院，SHEIN夜通过诉讼对Temu发起了狙击战。

助力Temu狂飙的动力，在于其 找到了性价比的精准切口。目前，美国性价比电商赛道缺少领头羊，市场份额占比41%的亚马逊，在中高端赛道竞争优势明显，而Temu则以“低价”的鲜明特点，抓住性价比赛道的机会。

浙江证券在其今年1月发布的《拼多多：Temu有望抓住美国电商性价比赛道机遇》中曾做过比较，Temu上服饰鞋履单品价格低于SHEIN30%以上，家居百货价格低于亚马逊40%以上，部分价格甚至低了一倍以上；客单均价方面，Temu约为25美元，SHEIN约为75美元。

定位决定了游戏规则——“低价”，虽然“无情”但是有效。

当下，Temu采用类自营模式的强把控机制，商家只是Temu的供货商，没有产品前端定价权，据部分卖家爆料，为了低价定位，Temu要求供货价至少比1688的同款，便宜10%-20%。

不只如此，Temu还采用价格赛马机制，同款产品谁的报价低用谁的，很多卖家都经历过被压价的痛苦。

今年2月开始尝试Temu的90后卖家小桃透露，“Temu买手真的很了解市场，能把价格压得很低，我有10%左右的产品会被压到进货价以下，只能拒绝不卖，剩下的利润也压得很薄，一件不超过一块钱左右。”

85后卖家玉米也有类似经历。她在1688一元多进货的宠物小牙刷，寄到Temu仓库的运费平均单件两三毛，平台承担其中一半，玉米初次提报的供货价3.5元，买手直接建议1.9元，一单只赚几毛钱，玉米自然不肯，讨价还价三次后，最终2.4元通过，一单只赚一元多。

即便初次核价通过也不保险，后续如果有新卖家提供更低的同款产品，他们仍面临降价或被挤兑出去的两难选择。

此外，Temu又用“动销机制”进一步保障了低价策略。

据蓝海亿观报道，去年12月，Temu小二曾要求商家，14天无动销或者30天动销低于30件、销售额低于90美金的滞销产品，或者降价，或者下架链接，退出供货。

不只价格，还有质量严控，比如“买家投诉产品问题，罚款卖家5倍供货价”、“产品被查有安全风险，一单罚款1万元”等政策。

Temu截图

据跨境电商从业者李旭了解，不只卖家，物流服务提供商也面临类似境地，比如Temu会规定，如果几天内的妥投率达不到指定标准，不仅罚款，回款帐期也会拉长。

这一系列政策支撑了产品对消费者的吸引力，同时也避免了平台自身承担过多成本，但在一定程度上，也让卖家和服务商压力陡增。

即便如此，还是挡不住卖家们入局的热切意愿。

虽然Temu卖家数量未有公布，但从10天前Temu因卖家供货单量上涨以至广州备货仓爆仓，只得暂停备货入库来看，足见卖家踊跃。

Temu爆仓通知，由受访对象提供‍‍‍‍‍‍‍

他们一方面是看中Temu的流量潜力，另一方面，相对亚马逊等平台，Temu模式相对省心，商家只负责供货到指定仓库，后续设计图片、运营、客服等均由Temu负责，入门门槛较低。

来源：浙商证券‍

一位墙贴工厂卖家表示，“我就重点开发产品和保障供货就行了，很省心，适合我。”

小桃也有同感，“这种模式成本可控，像我这样的跨境小白，可以卖些几块钱的小东西，就算亏，也亏不了多少，而且平台目前免佣金、免仓储费、垫付运费，初期投入资金大概5000元左右就能尝试。”

李旭认为，Temu的思路很明确，就是要从一堆中国白牌中挑选出性价比最高的，如果卖家想分一杯羹，就要配合这个玩法，“适者生存”。

二、供应链玩家如鱼得水 在任何一个生态中，分化总是存在。

对一部分商家来说，分到Temu这杯羹不容易。

玉米半个月前开始做Temu，她有本职工作，Temu只是副业。最初，她的期待是月赚1000元。

如今半个月过去，颗粒无收。

她提交了60多个产品，只有30个左右通过买手审核，成功上架的只有3个，剩下的均停滞在质检、核价等不同环节。

而3个上架产品中，又有2个因初次备货保守，快要断货，恰碰上平台爆仓，无法补货，仅靠一根独苗支撑，日均五六单，每单利润一元左右。

专注童装的江江也不乐观，上架10个产品，第四天才出单，日均只有3单，单件利润5元左右。

在网络上，不少商家晒出自己的Temu后台单量，个位数、两位数的大有人在，如果日均千单，就能被中小卖家称为大神了。

但在另一个切面上，也有不少商家如鱼得水。

李旭身边就有不少卖家赚到钱了，“他们基本都是做垂直类目的工厂型卖家，有些小类目你甚至都想不到，比如墙贴、烟灰缸、汽配等，因为是自有工厂，可以把控质量和生产，有的月销量甚至高达一两百万元。”

更令人艳羡的是，在Temu的“压价”制度中，他们的净利润率仍然保持了高水平，甚至高过亚马逊等平台。

去年，李旭曾推荐一位墙贴工厂老板入驻Temu，其净利润率高达50%。这位老板同时在布局亚马逊、ebay、wish等平台，因为涉及美工、客服、物流等各项成本，净利润率只有百分之十几，“比Temu差了一大截”。

“Temu把产业带商家最不擅长的那一块给接过去了，只做好货品盘就行”，李旭补充。

说到底，Temu的游戏规则决定了，要想挣到钱，拿捏供应链优势是前提。

目前，Temu上大致有几类卖家：工厂、个人无货源卖家、外贸商，这其中，具有源头货源优势的工厂被认为是最适应Temu的，而其他几类卖家的商品，往往历经了几道贩子，成本优势相对薄弱。

“至少我身边那些走泛品铺货路子的外贸商家，几乎无一例外是亏本的，有的亏了几百万后，便止损退出了”，李旭说道。

而分布于各产业带的工厂，也是Temu重视的目标。

从今年3月开始，拼多多出海扶持计划的专项团队深入广东、福建、浙江、江苏、山东、河北、安徽、陕西、四川、湖北等国内100个优质产业带，招募工厂型卖家充实Temu的卖家阵容。

这项计划在去年9月推出时宣称，要“从产品结构、设计研发、生产制造、品牌打造等方面，助力中国制造企业在出海的过程中实现转型升级”，将投入百亿资源包，首期打造100个出海品牌，扶持10000家制造企业直连海外市场，助力中国制造业升级出海。

见多了身边案例，李旭认为，不能盲目入局Temu，做之前要先评估供应链效率有没有优势，会不会触碰到规则红线，“没有金刚钻儿，别揽瓷器活儿。”

他见过不少卖家热情高涨，急于入局，却不仔细研究规则，触碰红线后才想着解决问题，“平台制度虽然‘霸道’，但游戏规则如此，卖家最终还是要从自己身上找问题，毕竟适者生存。”

三‍、小卖家取巧赌运‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ Temu的大门向所有人敞开，无货源的个人小卖家是其中的重要参与者，在社交媒体上，这些小卖家抱团交流，吐槽和学习的热情很是高涨。

但没有供应链优势的个人卖家有胜算吗？

小桃和玉米对此的看法很一致：他人的观点只能作为参考，只有下场一试，别人能赚到钱，自己不一定行，反之，别人不行，自己也不一定赚不到。

玉米陆续加入了好几个Temu无货源商家交流群，根据群友聊天，她大概估算，月赚几千，甚至数万元的小卖家大有人在。

其中，有人上架了148个产品，日均能有1000个订单，“就算一单利润只有一元，薄利多销，一天也能赚1000元了。”

在微博上，有跨境电商从业者认为，对于没有供应链优势的小卖家，可以找竞争小的蓝海品类寻找溢价空间，“只要怼中一个爆款，是有机会赚得比打工多的”。

小桃的切身经历“回应”了这一点，她毫无跨境电商经验，但目前在售的10多个产品中，已经有两三个小爆款，日均200单左右，其中小爆款贡献了约一半订单量，都是从1688或义乌进货的厨房用品、小家电等价格不高的小物件。

目前虽未回款，但小桃大体估算，一单利润不到一块，每月收入也能有五六千元左右。

不过，她将爆款视为运气，“我没有什么选品方法论，就是去亚马逊批量看商品，看中哪个选哪个，顶多注意下选择质量不容易坏的产品，这样不容易有售后。”

不过，小桃提醒说，前期当副业可以试，全职做不太建议。

玉米对目前日均五六单的效果虽不满意，但她依然保留信心。从与其他卖家的交流中，她观察到，“大部分人一边骂骂咧咧，一边继续苦干，说明还是有做头。”

而在过去短短半个月时间里，玉米也摸清了一些门道。

最早她的选品很泛，不聚焦类目，亚马逊上什么卖得好选什么，比如两三块钱的异形气球、宠物牙刷、宠物按摩刷等。

玉米进货的宠物按摩刷

但这种类目过于小众，平台没有配备相应的买手沟通群，导致她有问题找不到渠道沟通。另外，这种同质化小物会陷入价格内卷，随着入局者越来越多，后续内卷只会更重。

玉米调整了思路，开始聚焦包装袋这一更“大众”的类目，一方面，她观察到国外对节假日的彩带、礼盒袋有需求，另一方面，她自身有设计能力，后续可以自主设计图案、材质，再找工厂合作生产，打造差异化产品，从而避免价格内卷，产生溢价。

她的预期倒也不高，“保持三四十款产品上架，每天能出100单左右，这对一个小卖家来说已经很好了。”（文中采访对象皆为化名）

采写：王舒然； 编辑：万天南

来源公众号：财经故事荟（ID：cjgshui），资深围观，谨慎吐槽，横跨财经、科技的原创深度解读。

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01 前言 很多人可能都遇到这种情况，同样投递简历，基本信息以及工作年限都差不多，别人被录取了而你却没有被拒绝了，这是为什么呢？ 答案其实很简单，找工作的背后逻辑其实是企业花钱买员工未来的成长潜力，那有潜力的员工肯定是在思维能力、学习能力、执行能力上相较于其他

交互设计师在未来发展过程中，应该如何做职业规划呢？作为一名交互设计师不仅需要设计表达、用户研究和产品理解的能力外，还需要对未来做好规划，本文作者从设计师的职业发展路径、能力模型和职业方向规划三个方面，对交互设计师的职业规划进行了总结分析，快来一起学习吧。

01 前言 很多人可能都遇到这种情况，同样投递简历，基本信息以及工作年限都差不多，别人被录取了而你却没有被拒绝了，这是为什么呢？

答案其实很简单，找工作的背后逻辑其实是企业花钱买员工未来的成长潜力，那有潜力的员工肯定是在思维能力、学习能力、执行能力上相较于其他求职者更优秀。

那么在职场打怪升级的我们应该具备什么样的品质？

我将结合这几年的工作经验，围绕交互设计师成长的能力要求与你分享，一起来看看吧~

02 设计师的职业发展路径

通过IXDC2021年发布的这个报告来看，从业5年以上的只占30%左右，大部分从业者都比较年轻，在5年以下，远没有达到饱和。虽然近些年交互的同学增多，但相较于传统设计行业，人数还是偏少。

目前虽过了互联网红利期，企业逐步进入精细化运营阶段，对从业者的要求也从“广纳天下贤士”转为了“大浪淘沙只求良才”，但也仅限于门槛提高了而已，市场空间还是很大。

就当下的形式来看初级设计师人数较多，高级以及资深的交互偏少。不同级别的背后其实就是我们自身专业能力的成长，能力到了什么程度，竞争力也就到了什么阶段。如果自己一直是行业水平的中下游，即使外面行情歌舞升平，自己每天都会过的提心吊胆。

下面这张PPT是大众点评的UED总监在做分享时讲到的设计师的职业发展路径。通过这张图我们可以发现设计师的发展有着横向与纵向两种不同路线。

横向沿着专业路线往前发展，我们可以从助理设计师开始，一路走到设计专家级别。

纵向往管理层级的话则可以成为团队内的设计组长或者设计总监（管理方向的设计师比较少，毕竟团队内肯定是执行层的占多数）。假设你在一家小公司，就你一个人，每天都疲于应对各种琐碎的需求，根本没时间提升自己，这时候则谈不上管理，先提升自身专业技能再说。

纵向还可以往产品经理或者产品总监方向发展，毕竟一个好的交互等于半个产品（设计师只有了解产品才可以更好的实现和交付设计）。假设在一家公司，交互需要承接部分产品的工作，同时又有一个资深的产品经理在身边指导，而此时你有了往产品方向转的念想，只要专业能力足够硬，转岗只是水到渠成的事。

当然无论往什么方向转都需要建立在前期专业和技能的基础之上，这样才能结合自身能力以及未来公司发展空间做整体权衡。

03 设计师的能力模型 结合麦克利兰的“冰山模型”我们可以发现个人能力可以区分为冰山上下两块，冰山以上的能力更容易了解和测量，可以通过培训来改变和发展。而冰山以下的能力与个人因素相关，难以测量。

根据IXDC发布的2021年《中国用户体验行业发展报告》结合交互设计类的要求，可以得出三个能力方向的能力具体要求。

专业能力： 设计表达、用户研究、产品理解、数据分析、行业分析、美学与艺术、商业分析、产品和业务规划、工具掌握； 通用能力： 沟通力、逻辑分析、执行力、需求理解、项目管理、方法论建设、学习总结、人才培训； 核心能力： 团队合作、责任心、时间管理、工作热情、进取心；

按照报告中不同年限能力的侧重，近半数设计师认为作为一名合格的交互设计师，为了保持核心竞争力，我们所需要具备的专业技能有：设计表达、用户研究、产品理解；通用能力有：沟通力、需求理解、逻辑力、执行力、学习与总结。

可能有同学会觉得数据分析能力在图表中看起来也很重要，为什么不提。那是因为B端服务于项目，每个项目因其内部管理、商业模式都不一样，这也意味着需求点的不同，数据模型特别复杂。由于用户体量少，相较于数据分析，客户直接反馈问题的内容可能更加直观、高效。

3.1 设计表达 清晰！

清晰！

清晰！

重要的事说三遍。设计表达对于咱们交互设计师而言至关重要。作为交互设计工作的最终产出物，它是咱们把抽象的产品需求转化为具象线框的过程。

清晰的设计表达不仅可以彰显自己的设计能力可以提升团队的办公效率，当然它并没有固定的标准，以公司规模以及团队内人员阅读的习惯为准，适合的才是最好的。

例如有时候我们只需要在产品经理出的原型上优化一下体验可能存在的问题；有时候产品仅提供一个需求描述，我们就要将信息架构以及原型说明全部搞定；有时候我们会围绕产品需求文档去产出交互稿。

理想的交互文档包含版本说明、需求描述和业务目标、设计目标与策略、调研分析、流程图、设计方案、交互规则说明、全局规范。（ps：具体交互文档的撰写，在后续的文章中将详细展开）

3.2 用户研究 交互设计也需要懂用户研究么？答案是肯定的。

交互设计作为产品与用户之间的桥梁，为了让用户觉得产品好用，我们需要以用户为核心，通过沟通发现需求所在，设计出符合用户心智模型的产品。

但是网上以用户为中心这个理念更多的是针对C端用户，而B端的用户研究大家却较少重视。B端行业的设计目标是提升企业的工作效率以及经济收益。

产品设计初期，我们需要了解业务流程以及流程中不同角色的体验痛点。用研初期我们先与领导沟通，确定当前要解决的主要问题，排列好问题的优先级后，再带着这个不同权重的问题清单再与一线员工沟通，从而发现具体需求。

产品设计期间，我们需要了解产品功能设计的合理性，是否满足了用户的需求，避免陷入设计目标与业务目标不符的情况。

产品上线后，我们需要重点关注用户使用新产品过程中的问题，收集用户对于当前设计的优化建议。

用户研究环节我们可以采用可用性测试、用户访谈、问卷调查等方法，佐证设计的合理性。

B端产品不能只从产品的工具属性出发，需要更多的从服务的角度去思考，从用户角度出发赋能服务企业，为企业的发展和竞争提供有力的支持。

3.3 产品理解 产品理解的核心就是挖掘产品需求背后的本质从而找到当前需求的最佳解决方案。我们在面对用户需求的时候要学会辨别真伪。

有些人说：“消费者想要什么就给他们什么。”但那不是我的方式。我们的责任是提前一步搞清楚他们将来想要什么。我记得亨利福特曾说过，“如果我最初是问消费者他们想要什么，他们应该是会告诉我，‘要一匹更快的马！’”人们不知道想要什么，直到你把它摆在他们面前。正因如此，我从不依靠市场研究。

我们需要在产品目标与用户目标之间建立平衡，降低使用成本，提升产品的使用体验。那我们该如何具备产品理解这块的能力呢？

对于产品的理解主要需要我们思考3W，WHY(为什么做)、HOW（怎么做）、WHAT（做什么）。

WHY丨为什么做： “为什么做”属于战略层，了解需求的本质，当前的需求是否真的解决用户的痛点，我们产品的远期目标是什么。 HOW丨怎么做： “怎么做”属于产品的框架层、结构层与范围层，深入业务场景，同样的功能不单满足最基本的功能体验还要做出比竞品更优的产品，形成壁垒。 WHAT丨做什么： “做什么”属于产品的表现层，是用户感知最直观的部分。

在工作中我们需要注重产品思维的培养，在开始新需求前多问自己几个为什么，通过竞品学习其他产品思路，提升自己的产品思维。

3.4 沟通力 沟通是为了一个设定的目标，把信息、思想、情感在个人或者群体间传递并达成协议的过程。

为了团队高效的工作，满足敏捷开发的要求，良好的沟通力是团队写作的润滑器，它是优秀设计师的必备能力之一。

一次次低效甚至无效的沟通会带来产品的仓促上线、交付质量低下或者产品无限延期。这会导致设计的价值无法发挥，最后被团队边缘化。

通过上方不同工作年限的能力侧重可以看出，不管在个人发展的前中后期，沟通力都是个人发展的关键所在。

有关沟通的具体内容可以查看上一篇交互设计的技能清单沟通部分。

3.5 需求理解 需求是产品存在的基础，贯穿着整个产品周期。

以B端产品为例，需求来源较为复杂。从来源类型出发，它受客户（为产品付钱的人）、产品经理（通过竞品分析得到的需求）、技术（行业内的技术突破会带来新的产品方向）、国家政策影响较大。从时间上出发，在产品生命的四大阶段内（启动器、成长期、成熟期、衰退期），产品的需求也不一致，它受用户的消费能力、消费方式、消费结构以及消费心理的变化影响。有关产品需求分析的具体流程以及需求优先级的整理在后续的文章后展开。

具备需求理解能力的交互设计师可以帮助产品评估信息架构与体验流程是否合理，层级是否清晰，信息的优先级是否考虑等，从设计视角或者用户视角去审视需求，帮助团队拿到最优的解决方案。

3.6 逻辑力 提到设计，很多同学觉得这是感性层面的事，其实对于我们交互而言，逻辑能力是一个必备的能力。它是一个结构化的思考能力，需要我们具备全局思维，从复杂的现象中提取出简单的本质，最终分析问题解决问题。如果逻辑力缺失的话，很容易出现交互场景缺失、信息架构不完整的情况。

一个优秀的交互设计师需要兼具面对用户痛点的感性与业务目标的理性，在不同的矛盾之间找到两者的平衡，让设计浑然天成。一个逻辑性强的交互未必是优秀的，但是优秀的交互设计师肯定是具有逻辑性的。

3.7 执行力 执行力是一个以目标为导向的能力，指的是做事的效率，通俗的讲就是在规定的时间内，保质保量的把手中的任务完成。

那如何提高我们的执行力呢？

1、项目管理，可以把日常项目按照类型、功能、时间去进行分类。毕竟项目是团队协作的成果，如果我们个人项目管理混乱最后影响的就不仅是个人的执行力，会拖累整个团队。

2、项目优先级整理，把日常项目按照重要紧急、重要不紧急、不重要紧急、重要不紧急四象限进行分类，将每天的注意力有限放在重要且紧急的事上。

3、项目日程规划，把日常的项目完成进一步细化，不单单有完成任务的里程碑，也要给自己预留与其他成员对齐目标的时间，避免最后交稿时因为错误导致返工，提高项目中我们的主观能动性。

3.8 学习与总结 在职场中我们需要保持一颗开放和学习的心态，学习的过程虽然充满了挑战与成就，但是却可以让我们进步飞速。

持续自主的学习能力需要掌握正确的学习态度与良好的学习方法，对设计的最新资讯保持着敏感度与好奇心，不断夯实自己的知识储备，建构自己的护城河。

日常学习中会遇到大量的信息看不过来，不知道看什么好，看了之后感觉自己也没有提升。这些原因的背后是因为缺乏知识体系，缺乏有目的的学习。

知识并不是光看就可以，还需要结合真实的工作场景进行刻意练习，每个人精力有限，能够学以致用的知识才更值得我们去学习。

04 设计师的职业方向规划 很多同学觉得职业规划毕竟是针对未来的发展，它充满了不可控，但是职业规划可以通过把握当下来掌控未来。那我们该如何选择未来的工作岗位呢？

工作的本质就是拿自身的时间、精力、能力换取我们想要的东西。那为了让回报的利益最大化就要跟着国家政策走，看下国家未来重点的投资领域是什么，例如我们当下的智能驾驶、半导体、元宇宙、Web3.0等都属于风口行业。抓住了风口行业的发展，个人的成长也是惊人的。

其次我们可以选择行业具有影响力的企业，相较于行业，企业对个人职业的影响是最直观的，企业为了实现利润最大化会依据员工职业生涯重要因素的各项工作条件和环节去制定出最符合员工发展的政策，从而确保企业业务发展与员工的职业发展两者共赢。

如果我们所在城市恰好没有风口企业或者行业巨头咋办？

我们可从团队入手，俗话说小公司看老板，大公司靠团队。一个公司是否有成为大公司的潜力还得看团队够不够硬。优秀的团队可以让人不断的进步与成长，它充分挖掘每个人的潜力，取长补短，让每一份子都发挥最强的力量，产生1+1＞2的结果。

05 写在最后 综上所述，成为一名交互设计师需要具备多种能力。除了设计表达、用户研究、产品理解外，还需要有沟通力、需求理解、逻辑力、执行力、学习与总结能力这些最基础的，更高级别的设计师还需要具备更多的其他技能，但能力协调资源把事做成功才是最重要的。

以上只是我对交互设计师的能力要求以及职业方向上的粗略总结，希望该文章对你有所启发，也欢迎感兴趣的同学一起探讨~

#专栏作家#

江鸟，微信公众号：江鸟的设计生活，人人都是产品经理专栏作家。8年互联网行业经验，擅长体验设计思维、设计方法论、交互设计研究。

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相信很多人最近都在电梯里看到过美团买药的广告。之前美团买药的代言人是邓超，这次换成了孙俪，而且连Slogan都变了，从“买药上美团”转变为“24小时看病买药”。“买药”与“看病买药”之间看似只差了两个字，但其实背后透露出的是美团医药业务战略方向的调整。 打开美

美团买药在去年6月推出了在线问诊业务，而京东健康和阿里健康也早在前几年就有线上问诊平台了，可以说，“买药+线上问诊”已经是大厂布局医药业务的标配了。那么，2023年它们应该拼什么，如何释放新的价值呢？一起来看一下吧。

相信很多人最近都在电梯里看到过美团买药的广告。之前美团买药的代言人是邓超，这次换成了孙俪，而且连Slogan都变了，从“买药上美团”转变为“24小时看病买药”。“买药”与“看病买药”之间看似只差了两个字，但其实背后透露出的是美团医药业务战略方向的调整。

打开美团或者美团外卖App，进入美团买药首页，点击“问医生”即可进入问诊界面，根据用户的需求，可自行选择“在线咨询”或“视频通话”，平均1分钟内响应，专家在线提供问诊、慢病复诊、体检报告解读等服务。以前美团以医药购买配送业务为主，这次则是扩容到了在线问诊端。

01 “买药+线上问诊”是标配 其实，美团买药早在2022年6月就推出了在线问诊业务，但一直没什么水花。在美团之前，京东健康于2020年8月18日推出线上问诊平台“京东家医”，而阿里健康更是早在2015年就接入了新浪“爱问医生”资源，提供医生在线咨询服务。可以说，“买药+线上问诊”已经是大厂布局医药业务的标配了。

其一，用户买药前后均需医生指导，在线问诊可快速满足用户这一需求。 部分病患在医院面诊时，了解的大多是基础的护理知识与医学健康问题，但后续面临日常生活细节问题时，缺乏具象化的概念，比如糖尿病患者无糖饮料能不能喝、樱桃能不能吃、代糖吃了有没有危险等。由此可见，在线问诊是买药服务的重要补充。

其二，完善看病买药服务，是大厂丰富本地生活的重要一环。 阿里、美团、京东一直以来深耕本地生活服务,而在线问诊是其中必不可少的一部分。在线问诊可以说是互联网医疗的入口，而药品流通是关键性变现环节，因此买药与线上问诊的结合，能够使京东、美团等成为家庭健康生活的得力助手。

其三，推出在线问诊服务能够赋能线下药店。 当前线下药店里的药师，更多是充当简单的配药和收银的角色，水平自然不可能与三甲医院的医生相提并论，而在线问诊可以解决这个问题。用户在在线问诊平台即可以咨询到高水平的医生，还能享受到线下药店和平台买药带来的即时配送服务，这也能从侧面补充药店的服务能力。

02 拼专业性 从业务模式上看，无论是更早的阿里健康和京东健康，还是现在的美团买药，大都具有一定的相似性，即都强调“药+医”。而京东健康CEO金恩林在今年2月份举办的“第三届京东健康合作伙伴大会——年度医生盛典”上也表示，互联网医疗健康发展的核心是医生。因此，专业水平超高的医生是平台发展互联网医疗制胜的关键点之一。

一方面，平台全方位赋能医生。 用户在网上看病，最担心的问题莫过于接诊的医生水平到底怎么样，靠不靠谱。以京东健康为例，2022年京东健康上线法律法规、平台规范、服务能力、个人品牌等课程超过200项，助力医生迅速掌握线上执业规范。另外，京东健康在平台上不断地积累医学内容和数字化病例，帮助医生提升专业能力。其中医学培训中心连接了国家级远程继续医学教育课程，引入70多个CME（继续医学教育）项目，覆盖临床内外妇儿等多个学科。看得出来，京东健康十分注重平台医生的培养。

而阿里健康从县级医院医生能力和人才培养入手，建立“医蝶谷一起学”基层医生培训平台，为欠发达县域基层医生提供免费知识内容获取和技能培训，提升基层医生对常见病、多发病的规范诊疗、重病早筛的方法意识、急重症救治的能力建设。据2022财年报告显示，截至2022年3月31日，与阿里健康签约提供在线健康咨询服务的执业医师、执业药师和营养师合计近16万人。

除此之外，后来者美团买药目前也已经与1500家公立医院展开合作，其中7成以上是三甲医院，线上三甲医院医生占比超7成职称为主治医师。过去一年，美团买药累计为2000万用户提供了线上问诊和健康咨询服务。

另一方面，平台持续推进医疗数智化建设，以此提升医生的工作效率。 目前人工智能在医疗领域的应用已经非常广泛了，包括在疾病的初筛、分析、诊断，以及治疗过程中的应用。为此，京东重点打造了‘1+4+5’医疗数智引擎，此引擎包括1个医生线上云诊室，智能辅诊平台、患者管理平台、RWD科研平台、数字疗法平台4大技术平台，以及医疗知识体系、辅助诊疗、专科诊断、医患多模态交互、医疗大数据5大核心技术能力。

另外，京东健康RWD平台能够整合院内外数据，结合患者在京东健康互联网医院的电子病历、科研随访记录、居家设备等数据，形成完整的真实世界数据链条，为医生提供全方位的科研及临床决策支持，提高数据管理效率，降低科研成本。

而阿里健康则投入“云基建”，打造“云上医共体”，实现县、乡、村医疗资源的一体化管理。在这个过程中，阿里健康平台承载的是医患之间的连接与医疗资源的提效作用：一二线城市三甲医院等医院的医生开启“云问诊”，通过互联网医院提供复诊服务，偏远地区的慢病患者无需出门，即可解决慢病管理的“最后一公里”。

03 拼即时性 据未来智库发布的《2022年互联网医疗之医药电商行业研究报告》可知，在互联网医疗的细分市场中，京东健康及阿里健康占据绝大部分市场份额，通过自营（IP业务，赚取药品差价）、平台（3P业务，赚取佣金、平台使用费等）扩大营收，可见京东健康和阿里健康的优势很明显，但它们也存在一些问题。

具体来讲，在阿里健康或京东健康平台买药，需要次日或几天送达，也有能实现当日送达的，但迫于运力压力，保证能在30分钟内送达的只是少数。这就导致在京东和阿里平台买药的是相对没有时效性需求的用户，他们一般买的是保健品、营养食品等健康类消费品，但只要生病买药，还是会选择即时性更高的药店或者美团买药。

一来，依赖于覆盖面较广的线下药店，美团买药能做到30分钟送药上门。 在即时零售新趋势下，药品作为与即时零售模式十分匹配的品类，也将在这一新渠道迎来新的增长。据尼尔森数据显示,O2O买药的用户59%是行业的增量。而美团买药一直以O2O的形式,覆盖全国2800个市县区镇，提供超过7.5万种药品，连接全国超过20万家药店。

另外，为了解决深夜用药难，以及提高人效，美团买药在2021年推出了保障民生和扶持24小时药店的“小黄灯”计划。据统计，现在“小黄灯”24小时药店已从2000家增至10000家，单店产能比非24小时药店高8倍，上线第一年就让4000万曾遭遇夜间买药难的人在深夜买到了药。

二来，美团还推出了采用快递送药的次日达，以及快递1-5日达，解决尚未被即时送药服务覆盖的城市居民的买药需求。 次日达和快递1-5日达，本质上是一种与B2C平台邮寄配送高度同质的服务模式，鉴于普药的配送大多并没有特殊条件要求，因此这种快递配送的B2C模式与美团买药是比较契合的。

美团买药此次扩充在线问诊，打通问诊+买药配送全流程，从用户对线上看病买药的实际需求出发，借助专业问诊、覆盖面够广的药店资源，以及30分钟即时配送团队，兼具专业性和即时性，共同建立了用户在美团买药的心智。

04 小结 综合来看，在互联网医疗市场里，大体量的阿里健康和京东健康的地位显然无可撼动，但美团买药却能凭借着其它平台无可比拟的送药速度俘获用户，从而迅速崛起。因此部分用户可能会在阿里健康或者京东健康看病，然后跳转到美团外卖买药，毕竟“在线问诊”讲究的是专业，而“买药”主打的就是速度快。

互联网医疗自2014年进入启动期以来，几经洗牌，据中国互联网网络发展状况统计调查数据显示，截止2022年6月，我国在线互联网医疗在过去几年里已经是一片红海，巨头们如何释放新价值才是制胜的关键。从长远来看，未来互联网医疗的一切想象空间还需要在实践中不断地探索落地。

专栏作家

刘旷，微信公众号：liukuang110，人人都是产品经理专栏作家。海南三车网络科技有限公司董事长、购团邦资讯创始人、知名自媒体。

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“GPT是场新工业革命，其意义超越了互联网、iPhone的发明。”3月25日，三六零集团创始人周鸿祎在2023中国发展高层论坛上表示。 在题为《人工智能与未来安全》的演讲中，周鸿祎给予了GPT-4极高的评价：“已经是世界上最聪明的‘人’。”他认为，未来，每个行

近日，有关ChatGPT的一则重磅消息又传出了，即OpenAI将ChatGPT正式接入了互联网，而这意味着未来可能会有更多应用可以集成至OpenAI的生态当中，这于开发者们而言可能是机会，不过对于其他正在布局ChatGPT类产品的企业来说，却带来了更强的压迫感。

“GPT是场新工业革命，其意义超越了互联网、iPhone的发明。”3月25日，三六零集团创始人周鸿祎在2023中国发展高层论坛上表示。

在题为《人工智能与未来安全》的演讲中，周鸿祎给予了GPT-4极高的评价：“已经是世界上最聪明的‘人’。”他认为，未来，每个行业、企业、个人都会拥有定制化GPT。

甚至，他认为，这也足以对互联网产生威胁。“所有网站都对他开放API，这意味着它有了手和脚，可以操控每一个网站，当人工智能被攻克，意味着整个互联网要出大问题。”

3月24日凌晨，OpenAI宣布，以第三方插件为中介，使ChatGPT能访问其他网站并获取实时信息。换句话说，OpenAI将ChatGPT接入了互联网。

同时，OpenAI 也开放了两个自己的插件：网络浏览器和代码解释器，并开源了一个知识库检索插件的代码，支持开发者将信息进行自行托管。

在此之前，ChatGPT只能从训练数据当中提取信息，但这些训练数据仅更新到2021年9月，导致其回答不具有时效性。接入互联网后，回答信息时效性的问题得到了有效解决。

对OpenAI的这一举动，英伟达AI科学家Jim Fan在个人社交平台表示：如果说ChatGPT的面世是“iPhone的出现”，那么今天（推出插件功能）就是“iOS App Store”事件。在之后的一条推文中，他称，“App Store”只是一个开始，OpenAI的总体规划是做成“一个拥有一切的应用”，而且这一天很快会到来。

前金山软件副总裁兼人工智能事业部负责人、现AI领域创业者李长亮告诉全天候科技：OpenAI插件的出现，肯定能给开发者带来类似苹果早期那样的赚钱机会，甚至比那时“机会更大”。

这表明，在OpenAI建立的“App Store”上，一定会萌生出一大批应用。

毫无疑问，过去一周是属于AIGC的。

除ChatGPT迭代更新的消息之外，谷歌也放出大招：正式开放Bard的公测，与ChatGPT抗衡。另外，英伟达在GTC大会（GPU Technology Conference）上推出多款AI平台和服务，推动AIGC商业化落地问题。

一、开发者的机会 OpenAI将插件商店称为ChatGPT的“眼睛和耳朵”，使其可以完成对互联网实时信息的搜索，或是具体细分领域的专业信息。

据官网资料介绍，首批开放可使用插件的具体功能包括：推荐餐厅、酒店航班预订、在线购物、企业办公、法律知识、专业问答、语言教学等。几乎包含了人们衣、食、住、行、工作、学习等日常生活领域中的大部分。

ChatGPT的部分首批插件 图源：官网

不过，让ChatGPT代表用户行动存在一些安全问题。OpenAI也意识到了这个问题，其在公告中强调了这一点，并采取了一系列措施：

用户使用这一插件的范围只限定在检索信息，并不包括“事务性操作”，如表单提交；使用的必应检索API继承了微软在信息来源上面的可靠性和真实性；显示来源等。

另外，OpenAI限制了获得插件访问权限的人群，首先优先考虑少数开发人员和ChatGPT Plus用户，想使用这一新功能的用户，需要加入候补名单。

OpenAI插件的推出，会带来什么机会？

多位AI领域创业者告诉全天候科技，在OpenAI建立的“App Store”上，一定会萌生出一大批应用。

“会给开发者带来赚钱的机会。但是和苹果早期的商业模式不一样，苹果是一个相对封闭的生态，而OpenAI相对开放，开发者可以把OpenAI的能力用来提升自己现有的产品和服务。”一位AIGC领域创业者说，OpenAI对一些小团体开发者更友好，以前一个甚至几个开发者很难完成的事情，现在都可能实现。

已经有公司在第一时间申请试用，希望尽早加入OpenAI的“朋友圈”。

无界AI联合创始人马千里告诉全天候科技，公司已经在积极的拥抱插件策略了。之前接了GPT的对外接口，目前正在积极的申请waitlist。“希望能早点体验和接入。”

在马千里看来，ChatGPT自身将成为一个超级应用，“像微信，再接入其它小程序成为新的应用入口。”

那么，什么类型的业务会在OpenAI的“App Store”最受欢迎？

李长亮的答案是内容生产赛道，比如营销、咨询等，“最接近第一波浪潮。”

而另一位AIGC领域创业者看来，跨模态类型的业务和通用办公工具将会脱颖而出，比如文字、图片、音乐、数字气味等业务；office三件套、邮件等办公业务。

几家欢喜几家愁。从用户角度出发，如果将来直接通过ChatGPT触达应用和服务，那么对现有平台化的公司、客服公司可能会产生威胁。

“可以预见的是，将来，各类高效工具都能容易地被集成到OpenAI。”前述AIGC领域创业者说。

二、AIGC疯狂周 过去一周，AI领域发生了不少称得上“革命性的事件。

为应对ChatGPT的挑战，谷歌正式宣布开放聊天机器人Bard的访问权限，首先将面向美国和英国地区启动。目前这两个国家的用户都可以在bard.google.com上进行排队等候，随着测试的推进，Bard也会逐步在其他地区上线。

谷歌对Bard的定位是：一种“提高您的生产力、加速您的想法并激发您的好奇心”的方式。

与接入互联网后的ChatGPT一样，Bard也可以从互联网访问当前信息，并设有一个“Google it”按钮，来让用户自行搜索。同时，Bard可以根据网络信息进行自我更新，并引用所使用的来源。

或许是因为前一次发布会上的错误导致谷歌市值一天蒸发了1000亿美元，这一次，谷歌相当谨慎。

据华尔街见闻，谷歌给Bard加入了很多Responsible AI方面的工作，在正式发布公测之前，谷歌亦耗费大量时间对其做出了完备的合规测试。

在使用Bard之前，用户需要签署一份服务条款协议。协议强调Bard只是一个实验，不会始终给出正确信息。同时，协议提醒Bard可能会做出冒犯性的反应。

无论是耗费大量时间做合规测试还是使用之前的种种警告与提醒信息，无不显示了谷歌的谨慎态度。

不过谨慎的Bard能否追赶上“光速”迭代的ChatGPT，并赢得用户的芳心，一切都还未知。

在谷歌和微软过招之际，“AI卖水工”英伟达也没闲着。

3月21日，在GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋围绕AI、量子计算、芯片等前沿科技，发布了一系列前沿技术和产品。此次推出的系列AI平台和服务，着重解决困扰AIGC在算力和行业场景应用上的两大难题，预计将在很大程度上推动AIGC的加速落地，实现商业价值。

“我们正处于人工智能的iPhone时刻，而生成式AI令人印象深刻的能力让每个公司产生了一种紧迫感。”黄仁勋表示。

或许正如Jim Fan在社交平台上说的：“App Store”只是一个开始，OpenAI的总体规划是做成“一个拥有一切的应用”，而且这一天很快会到来。

作者：于惠如；编辑：罗丽娟；公众号：全天候科技（ID：iawtmt），为优质内容而生，帮助投资者理解科技。

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文心一言发布十余天后，争论仍未有止歇的迹象。 有人给出了“拉垮”的评价，相比于多轮迭代的ChatGPT，文心一言在逻辑推理、多轮对话等方面的表现不尽如人意；也有人认为给文心一言值得肯定，原因是填补了中文互联网的空白，以及百度直面竞争的勇气。 可能最终会像李彦宏

ChatGPT所掀起的讨论和影响已经在国内外互联网圈中不断蔓延，比如在ChatGPT推出之后，国内企业如百度等，也在大模型上跟进和发力。那么，如何理解国内企业ChatGPT类产品的落地与应用？这其中存在着哪些“虚”或“实”？一起来看看作者的解读。

文心一言发布十余天后，争论仍未有止歇的迹象。

有人给出了“拉垮”的评价，相比于多轮迭代的ChatGPT，文心一言在逻辑推理、多轮对话等方面的表现不尽如人意；也有人认为给文心一言值得肯定，原因是填补了中文互联网的空白，以及百度直面竞争的勇气。

可能最终会像李彦宏在发布会上所说的：当前文心一言的内测体验并不能叫作“完美”，发布是因为有市场需求，“文心一言将建立起真实用户反馈、开发者调用和模型迭代之间的飞轮，效果会迅速提升，给你‘士别三日，当刮目相看’的惊喜。”

这里并非想对比文心一言与ChatGPT的差距，而是想要讨论这样一个话题：那些以“中国版ChatGPT”自居的玩家们，到底是“追风者”还是“追赶者”，不同的“初心”显然对应着不同的结果。

一、中国版ChatGPT的虚与实 国内企业对ChatGPT的态度，大致可以分为三个阶段：

第一个阶段是2023年农历春节前。

OpenAI在2022年11月30日推出了聊天机器人ChatGPT，5天时间注册用户量就超过了100万。期间不乏国内媒体的报道，微博等社交网络上逐渐流行起各种说法：ChatGPT可能将颠覆谷歌，掀起一场搜索引擎的大革命；大学生开始用ChatGPT写论文，部分高校宣布将禁用ChatGPT……

彼时“中国版ChatGPT”的话题已经在技术论坛里小范围讨论，国内大厂的工程师们大概率有参与其中。可由于ChatGPT频频被曝出回答错误、存在假消息，且商业化落地的前景不明朗，国内大多数企业都选择了缄默。

第二个阶段是ChatGPT爆红后。

时间来到2023年1月末，ChatGPT的注册用户破亿，成为史上扩散速度最快的应用，这场AI风暴终于吹到了太平洋对岸。国内社交媒体上充斥着ChatGPT的对话截图，并且出现了“ChatGPT概念股”的说法。

中国的科技大厂们“猛然醒悟”，纷纷开始就中国版ChatGPT表明态度：百度在2月7日官宣将在3月上线文心一言；腾讯在2月9日回应称“在相关方向上已有布局，专项研究也在有序推进”；阿里传出了类ChatGPT应用的对话截图；京东、网易有道、科大讯飞、小米也先后发声将推出相关产品。

第三个阶段是文心一言上线后。

可能因为发布会上的录屏展示，百度的股价在文心一言发布当天即下跌10%，一度成为互联网上的众嘲对象，即使李彦宏和百度CTO王海峰均在发布会上提前打了“预防针”，直言模型目前“训练不够充分”。

有趣的是其他科技大厂的态度。目前申请测试百度文心的用户已经百万，超过10家企业用户申请调用文心一言的企业版API。如果说ChatGPT的走红只是唤醒了国内网民的好奇心，摆出了一副吃瓜群众的姿态，现在已然被彻底点燃了热情。但百度文心上线近10天后，并未有第二家企业官宣。

个中原因恐怕离不开“功利”二字。

在ChatGPT的方向被论证前，国内的大部分投资人和技术领袖并不敢冒险跟进，不考虑短期收益的只有少数派中的少数派；ChatGPT爆红后，特别是“ChatGPT概念股”出现后，中国版ChatGPT已经成为一种政治正确，大厂们的表态也就无可厚非；文心一言上线后则是另一个极端，在“肉眼可见”的技术差距面前，暂时收敛锋芒是否也是一种避开被舆论讨伐的选项？

“中国版ChatGPT”或喧嚣或冷静的背后，似乎还有另外一种解释：在用户心理阈值最高的时候，跟风放出消息不失为一种聪明的商业策略，而落实到产品上，终归还要结合现实需求。就像科大讯飞董事长刘庆峰的观点：AI要兑现红利，标准之一就是有看得见摸得着的应用场景。

二、空间换时间的认知陷阱 至于ChatGPT类产品的商业空间，微软无疑是最佳的参考对象。

作为OpenAI的大股东，微软被中国网友们戏称为“坐在副驾驶上狂飙”，尤其是在ChatGPT的商业应用上，微软可谓动作频频：1月17日的公开活动上，微软CEO纳德拉表示，计划将ChatGPT整合进其所有产品；半个多月后，微软正式推出新版必应，将ChatGPT与搜索引擎融合；GPT-4发布两天后，微软发布了新功能Copilot，将用于Word、PowerPoint、Excel、Outlook等产品中，可自动生成PPT、自动写文章……

为何国内企业并没有兵临城下的危机感？最常见的说法是“空间换时间”，中文互联网的特殊性，为国内企业留下了充足的反应时间。譬如晚于ChatGPT三个半月诞生的文心一言，照旧抓住了大把的机会。诸如此类的说辞在某种程度上有其道理，却也存在一些不可小觑的认知陷阱。

比如中文语料库的问题。

在不少人的理解中，中文语料库是ChatGPT难以逾越的壁垒，李彦宏称“文心一言是更适合中国市场的人工智能模型”，理由正是中文特殊的分词和语法结构。中文语料库的建设需要大量的人力、物力和财力投入，同时还需要考虑语料的质量、版权等问题，几乎是一个天然避风港。

可国内互联网巨头的“数据隔离”也是不争的事实，尽管在工信部的施压下，大厂们被迫“拆墙”，但不同平台的数据仍然很难产生交流和总结，无形中增加了模型训练的难度。就连文心一言的图像生成都经被传出先将中文指令翻译成英文，再根据英文描述生成图像，中文语料的现状可见一斑。

再比如技术上的硬性门槛。

国内并不缺少媲美GPT-3的大模型，这也是很多企业自信可以开发出ChatGPT类应用的直接原因，然而算力资源、工程能力、模型迭代策略、调优机制等能力的缺失也是不争的事实。还是文心一言的例子，虽然有ChatGPT这个参考答案，迭代、调优的路还是要重新走一遍才行。

一个浅显的道理，OpenAI在推出ChatGPT前，已经在大模型上默默耕耘了4年时间，期间不知道有多少次的试错。毕竟一个现象级产品诞生，往往是资源、基础技术、人才、产业需求等一系列因素的集大成，国内到底有多少家企业能够越过技术上的硬性门槛，目前还是一个未知数。

按照华西证券的测算，百度的文心一言想要达到ChatGPT目前的能力，需要补足的训练、推理和数据标注成本分别为2.29亿元、13.62亿元、0.05亿元，需要保持年均16亿元的投入。

倘若再算上维持正常运转的人力成本、训练模型的算力成本、存储数据的数据中心耗费，百度想要追平OpenAI需要付出相当庞大的投入，遑论其他缺少前期布局的企业。

就在百度们还在追赶GPT-3.5时，OpneAI已经有条不紊的推出了功能更为强大的GPT-4，并在3月24日宣布部分解除了ChatGPT无法联网的限制，正在推出ChatGPT插件，可以访问训练数据外的信息，增加一些特定功能，开始了从工具向平台的进化。

三、“追风者”无缘“星辰大海” 最糟糕的并不是做一个“追赶者”，而是“反应迟钝”的追风者。

早在2020年的时候，OpenAI就借着GPT-3一鸣惊人，随即在全球范围内拉开了一场大模型军备竞赛，国内的华为、智源、浪潮、阿里云、百度、腾讯等企业先后发布了自家的预训练大模型品，并不断从NLP延伸出了双语、CV、跨模态等大模型。

而后的一段日子里，来自中国的大模型覇榜各类榜单，学术论文如流水线般生产。一些研究人员以发论文为己任，鲜有人思考学术以外的价值；企业对大模型满怀信心，并试图推动产业落地中来变现。最终也仅仅止步于此，没有一家企业能创造性地越过大模型到ChatGPT的天堑。

有人在知乎上问道：阻碍国内团队研究 ChatGPT 这样产品的障碍有哪些，技术、钱还是领导力？OneFlow创始人袁进辉的回答道出了问题的本质：“需要有远见且为理想而持之以恒的人。”

不可否认的是，“谈理想”在国内的商业环境中多少有些感性且不切实际，甚至连相应的故事都是“舶来品”：图灵奖得主Hinton潜心研究神经网络50多年；斯坦福的李飞飞教授花费6年时间创建了ImageNet数据集；OpenAI最初被定义为非营利性人工智能组织，要向全世界公开分享他们的研究成果……

国内盛行的是另一种商业故事：张小龙在2010年带领一个不到10人的团队，用了不足70天的时间开发出了微信的第一个版本；出行大战中胜出的滴滴，曾用四个月的时间拉来了一万多名网约车司机；2013年才立项测试外卖项目的美团，到了2014年就将外卖送到了全国200个城市……

问题在于，追逐风口、快速创新的打法到了人工智能时代是否依然奏效？不妨借用英伟达CEO黄仁勋的一个比喻：“每家公司都应该知道，未来的软件开发有点像炼丹，这是一个MLOps的过程。”其中的MLOps可以翻译为“人工智能研发运营体系”，涵盖开发、部署、交付验证三个必不可少的过程。

在中国版ChatGPT的研发中，国内的企业已然走了“捷径”：比如ChatGPT最大的特点就是引入了人类反馈的强化学习（RLHF），即用人工标注的方式，不断地将结果去反馈给模型，让模型不断自我迭代。百度等企业后来也采用了RLHF模式，并辅以“对话增强、有监督精调”等机制，底层架构和技术路径都与OpenAI相似。

最危险的地方恰恰也在于此。

不少人将ChatGPT比作是移动互联网时代的iPhone，意味着ChatGPT只是个开始，将有更多超出固有认知的新事物出现，可能是聊天机器人，可能是“画图高手”，也可能是当前还想不到的应用。同时也预示着层出不穷的新风口，凡是风口，皆有虚实，一味跟着别人走路，总有踏空的时候。

李彦宏曾在2021年初的内部信中写道：“我们熬得过万丈孤独，藏得下星辰大海。”冥冥中成了中国企业面对ChatGPT时的命运写照：熬不过万丈孤独，何谈星辰大海？

四、写在最后 中国版ChatGPT的故事还在继续，不排除有越来越多的相似产品上线，甚至出现“百花齐放”的局面。

需要警惕的是那些自诩为“国产之光”的追风者，聊天机器人的风口来临时，迅速整顿人马开发类似应用；AI生图的热度起来后，快速组建团队抓住新的契机；而当新的风向标出现时，会再次调转方向…… 不愿意在底层技术上“苦修”，注定要在风口里兜兜转转。

因为“追赶者”仍抱有理想、信念和希望，“追风者”注定只会在风中盘旋，被风势裹挟。

专栏作家

Alter，微信公众号：Alter聊IT（ID：spnews），人人都是产品经理专栏作家，互联网观察者。专注于移动互联网、智能硬件、电子商务等科技领域。独立的自媒体人，走在创业的路上。

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2023年开年网约车市场迎来暖春。交通运输部数据显示，今年2月份全国网约车订单6.52亿单，环比上升13.3%；聚合平台腾讯出行已经连续5个月上涨，2月暴涨160.2%；同月，百度打车、高德打车也分别环比增长13.8%与12.4%。 几家欢喜几家愁。上线发展6

网约车江湖的故事一直未曾停歇，比如前段时间美团就宣布放弃自营打车业务；聚合模式也在近几年开始流行起来……那么，网约车市场最终是否可以出现突围者？用户到底需要怎样的网约车平台？一起来看看作者的分析和解读。

2023年开年网约车市场迎来暖春。交通运输部数据显示，今年2月份全国网约车订单6.52亿单，环比上升13.3%；聚合平台腾讯出行已经连续5个月上涨，2月暴涨160.2%；同月，百度打车、高德打车也分别环比增长13.8%与12.4%。

几家欢喜几家愁。上线发展6年的美团打车却开始“偃旗息鼓”，近日，美团创始人王兴发布内部信：经S-team研究决定，网约车业务转入美团平台，后续将减少资源和人力投入，放弃自营打车业务，全面转向聚合模式。

美团的这一决策，揭示出网约车市场循环往复的“死循环”——自2012年滴滴打车和快的打车双雄争霸开始，网约车至今已走过十年时间，烧钱血拼、兼并整合、大厂入局……一系列江湖战事始终未曾停歇。而行至今日，还并没有一家企业能彻底突破原有的网约车市场模式。

一如电商市场，打败京东、天猫的必定不是他们的同类，而是颠覆原有模式的拼多多。那为什么网约车市场混战多年，却一直未曾出现一个像拼多多一样的“搅局者”？从而让消费者实现真正的低价出行？

一、单一or聚合，网约车模式之争 2010年“易到用车”成立，网约车概念首次被带入到中国市场，2012年滴滴打车与快的打车先后成立，2014年海外网约车巨头Uber也杀入中国市场。当时，各大网约车平台通过给用户派发优惠券、平台巨额补贴抢占市场，网约车司机、消费者都在网约车大战中获得极大的实惠和便利。

2015年，滴滴与快的宣布合并，次年滴滴正式并购优步，网约车市场巨头正式诞生。2016年7月，国家交通运输部、工信部等七部委发布的《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》，首次对网约车进行官方定义，网约车也有了正式的合法身份。

一切似乎都朝着有序的方向发展，更多的网约车玩家也迫不及待地加入战局。嘀嗒拼车、神州专车、首汽约车、曹操专车等平台纷纷涌现，从拼车、专车、顺风车多角度丰富网约车体系，网约车跃升成为共享经济最成功的商业模式，一度带动共享经济的创业与投资热潮。

在网约车市场迅猛发展之下，掌握庞大流量的互联网平台开始对这块蛋糕虎视眈眈。

2017年，高德地图推出网约车聚合模式，随后百度、美团等先后推出了网约车聚合服务。时至2022年，华为、腾讯、抖音等几大巨头也相继“入局”；去年7月，华为上线Petal出行，在北京、上海、广州、深圳等多个城市开放打车服务；同年12月，抖音也开放了交通出行服务的平台服务商入驻资格。

聚合平台模式，首先是方便互联网平台充分利用自身的流量价值，如高德地图接入网约车服务与导航场景直接适配，美团在本地生活服务领域对于出行的加强也在情理之中；其次聚合平台确实能够给网约车市场提供有效供给，交通运输部公开数据显示，通过聚合平台完成的月度网约车订单，占比超过了全部网约车订单的25%。

无论是单一平台还是聚合平台，大量玩家的参战，让网约车数量始终呈现“过饱和”的状态。数据显示，目前市场上网约车平台已经有近300家。但是，尽管平台数量、司机数量呈逐年上升之势，2022年网约车总订单量却减少了约1.2亿单。

打车，无疑是消费者的刚需。但跑了十几年，为什么平台没能找到一个真正高性价比的解决方案？要知道，好的网约车商业模式，必是司机、用户、平台三方共赢。

二、低价，网约车逃不掉的“刻板需求” 三方共赢始终难以达成。当年滴滴和快的大战，滴滴的“金主”是腾讯，快的的“金主”是阿里，两个金主都不缺钱。根据媒体报道，滴滴和快的大概总共烧了24亿人民币。

烧钱血拼的这个阶段，平台基于跑马圈地的需求打补贴战，不仅用低价撬动了过去牢不可破的出行市场，也培养了用户使用网约车的习惯。此时，司机和用户的关注点都在价格上，除了平台是“输”的状态，这两方都是“赢”。

但由于这一商业模式突然崛起，早期还未能形成严格的监管机制及平台安全措施，造成一系列的安全隐患，用户的关注点主要在安全层面。受到多种事故教训的敦促，众多网约车平台不断完善安全措施和服务流程，如行程录音、紧急电话，以及提醒用户系安全带、订单结束后随访是否到达等，并对从业人员开展法律法规、职业道德、服务规范、安全运营等多方面的培训和管理。

但在安全合规问题得以不断完善的情况下，用户不会放宽对低价的追求。在网约车“内卷”最为严重的时候，网约车的单价往往都会比出租车更便宜，但是到了现在，网约车的价格与传统出租车相比已经没有太大的优势了，甚至打车也变得越来越难。

同时，由于平台分成占比越来越高，单价的上涨却并没有体现在服务质量以及司机收入的上涨上。公开资料显示，目前各主要平台公司公布的抽成比例上限多在18%至30%之间，对司机来说，平台动辄20%以上的抽成，确实也有一些“心理失衡”。

乘客觉得多花了钱、司机觉得赚不到钱，在网约车超饱和的时代，已经成为了常态，也造成了这两方反而都觉得“输”，但平台多年“氪金”后终于开始走上“赢”的道路。

对照电商发展史来看，网约车实际也只是走过了一条必经之路。正如电商平台初期主打品类齐全、正品保真、物流及时，而在充分竞争后，今天还是落到了低价上。

2015年，拼多多异军突起。此后三年，它凭借低廉的价格优势，成功圈住三四五线城市人群，成为继京东、淘宝后第三大电商平台，而后“农村包围城市”的策略奏效，后面的故事大家都知道了，成功上市，市值一度突破飙升至300亿美元。

拼多多低价策略的奏效，无疑是值得网约车玩家借鉴的。

三、人们需要怎样的网约车平台？ 对于当前的消费者来讲，网约车早已融入到日常生活之中。对于这个使用频次甚至超过购物需求的市场，消费者早已意识到它的无孔不入——随便打开一个地图App，都能看到打车程序。打开微信聊天，也能找到打车入口。

衣食住行，是人们生活逃不开的话题。汽车作为出行的重要工具，几乎所有人出门都需要坐车的。所以，近十年来，无论是大的流量平台还是做汽车的玩家们，几乎都拼了命地想在网约车市场分得一杯羹。

流量有了，用户有了，消费者进到平台，剩下的就是如何为消费者提供服务，以及提供什么样的服务了。

对于消费者面言，他们需要的出行服务到底是什么样的？

“以前，北京的出租车很干净，白色的椅套很整洁，司机白色的手套很有仪式感，现在很少打出租车，整体感觉不如以前。”对于老北京人阿智而言，“网约车刚开始兴起的时候，打过几次网约车，就感觉司机素质良莠不齐，自从碰到过一个司机在服务期间抽烟后，彻底放弃了那个平台。”

据她透露，抱着试一试的心态试用了某高端一点的打车平台后，直接充值3万——“统一制服、有白手套、司机服务态度好，贵是贵点，但整体感受是好的，花钱也值得。”

白领小研则更看重性价比。“北漂一族，每一分钱都要精打细算，有优惠券一定要用，谁家便宜用哪个，如果怕等待时间长，那就早一点出门。”精打细算的小研对于主流的出行平台格外熟悉，几乎每次出行前都会对比一下才下单。

当然，也有不少人重视安全。“道路千万条，安全第一条。我们平时带孩子出门，肯定会要求司机开慢点，安全最重要。”全职妈妈雅轩对壹DU财经表示：“虽然现在各个平台都强调自己做了很多安全措施，但在具体的出行过程中，我们还是会提醒司机不要赶时间，安全送达最重要。至于价格，在合理范围内的话，是可以接受的。”

综合来看，与电商消费场景不同，人们对于网约车的需求其实还是在安全、平价以及车内环境三个大的层面。而很不巧的是，这三大因素更像是网约车的“不可能三角”。即使现在各大平台都在强调自己非常重视安全，但在平价和车内环境层面，却极易出现背道而驰的情况。比如首汽约车室内环境、司机服务等都非常到位，但价格一直居高不下。而相对价格便宜的平台，却往往会出现司机监管难、车内环境监管难等现实问题。

这样的现状也为市场玩家提供了走向成功的思路：谁能打破上述“不可能三角”，谁就有可能成为消费者真正想要的网约车平台。

作者：宇航，编辑：祺然

来源公众号：壹DU财经（ID：yiducaijing2021），多一度热爱，深一度观察。

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银行经营的本质是对风险的承担与管理，也就是风控能力。 银行风控全称风险控制，银行通过大数据建模一定方式和手段降低甚至消除客户在贷款的过程中风险事件发生（贷款逾期或者坏账）的可能性，减少和避免风险事件带来的损失，无论是贷前审查还是贷后管理都是银行风控的一种手段。

银行经营过程中需要具有风险承担与风险管理的能力，即具备风控能力，而银行风控能力的演化，又经历了传统风控模式与数字化风控模式的过程。那么如何解读银行风控的模式演化阶段？一起来看看作者的分析和解读。

银行经营的本质是对风险的承担与管理，也就是风控能力。

银行风控全称风险控制，银行通过大数据建模一定方式和手段降低甚至消除客户在贷款的过程中风险事件发生（贷款逾期或者坏账）的可能性，减少和避免风险事件带来的损失，无论是贷前审查还是贷后管理都是银行风控的一种手段。

在一家银行的经营管理过程中，有两个因素决定其最终风险承担能力。

一是资本金管理，资本充足率高的银行具有更强的竞争力，也有能力接受高风险、高收益的项目，三个版本的巴塞尔协议核心内容，都是对银行核心资本充足率的具体要求。

二是风险管理水平，资本充足率决定了银行承担风险的潜力，而银行承担的风险能否带来实际收益，最终还是取决于一家银行的风控能力。

我们有必要了解银行是如何从传统风控模式，逐渐演进到数字化风控模式的。一般来讲，银行风控的演进，大致经历了以下4个阶段。

一、第一阶段：“KYC”与专家经验式风控 现代化银行信贷风控的第一阶段，主要做法是以专家经验为主，辅之于早期KYC规则，实施风险管理。那么，什么是KYC呢？所有的银行人，对此应该是十分熟悉的。

KYC（Know Your Customer，了解你的客户）也可称为“投资者适当性管理体系”。在我国《反洗钱法》（2006）中，KYC被具体表述为客户身份识别。KYC是指金融机构在与客户建立业务中，对客户身份进行识别和背景调查，了解客户及其交易目的、账户实际控制人与受益人的流程。

1998年12月，巴塞尔银行监管委员会在《关于防止犯罪分子利用银行系统洗钱的声明》中，明确提出金融机构在提供服务时，应当对用户信息和用户画像进行采集和识别。随后，KYC原则被各国的监管机构所接受并推行。

在信贷领域，如果银行不能清晰识别客户身份，客户经理、审查审批人员在不了解目标企业的营业范围、公司规模、经营状况、法定代表人、疑似实际控制人、股东、对外投资企业等基本状况及风险状况的前提下，是不会发放贷款的。

基于KYC的专家经验式风控，一般而言，具有以下4个特征。

1）经营主体

一般是以国有银行及股份制银行在各省级行政区设立的分行，或当地支行网点为主体，也有一些区域性银行以总分行为主体。一笔贷款能否获得审批通过，在风控因素上，主要依据分、支行长的认知程度来做最终判断，而这种判断一般主观性较强。

2）客户来源

此阶段的银行客户获取，以线下营销、关系营销为主，熟人、亲属、朋友、同学、邻居等，各种社交关系网络，都是银行贷款客户的重要来源。与此同时，关系贷款、面子贷款、人情贷款等种种非正常业务也时有出现。

3）授权、授信管理

此阶段，大部分银行在授权、授信管理上并不严谨，总行在向分支机构授权时，往往是以对分支行长的经验判断为主，信得过的行长权限高一些，觉得能力不足的行长权限就低一些。对于授信管理，也主要基于行长对客户的良好印象。

4）风控要点

此阶段的风险管理是最为原始，也最为薄弱的，还谈不上技术、风控这些概念。负责任的分支行长，大多数都会要求客户提供担保物或抵押品，像第一还款来源、现金流分析等其他因素并不看重。同时，整个信贷流程冗长而缓慢，做笔贷款花上大半年时间是常有的事儿。

这一阶段的银行风控，主要依靠专家经验，并不严谨，也不科学。

二、第二阶段：“5C”与要素分析式风控 现代化银行信贷风控的第二阶段，主要做法是在专家经验的基础上，提炼关键要素，并在授信过程中逐一分析。相较于第一阶段，银行风控技术含量有了大幅提升，业界一般称之为“C”要素分析法， 是西方经济学家就企业客户信用要素分析归纳、提炼、总结的重要风控技术。从最初的“3C”分析法到普遍运用的“5C”分析法，要素分析法在不断增加分析要素的过程中，逐渐趋于成熟稳定。

1）“3C”分析法

衡量企业的信用要素，最早出现的是“3C”分析法。“3C”分别指的是品德（Character）、能力（Capacity）和资本（Capital），能够体现客户最基本的品质，是企业信用分析的基础要素。因为这3个要素的英文单词开头均为C，所以称为“3C”分析法，主要含义如下。

品德：侧重于了解企业过往信用记录。 能力：侧重于考察企业的还款能力。 资本：侧重于探求企业的“家底”，分析其资本实力。 2）“4C”分析法

“4C”分析法，在“3C”分析法的基础上，增加了担保品（Collateral）要素。担保品要素，是指客户拒付款项或无力支付款项时，可以被用作抵押的资产，一旦不能如期收到欠款，银行就会处置抵押物。是否增加担保，对于首次贷款或信用状况存有疑点的客户非常重要。一家银行的风控能力高低，在一定程度上，可以从其对担保品要素的分析及运用上看出来，特别是信贷退出机制。当然，银行在担保品分析的时候，也需要避免抵押物“崇拜”的认识误区。

2）“5C”分析法

5C要素分析法，包括借款人品德、经营能力、资本、资产抵押、经济环境五个方面。“5C”分析法，是在“4C”分析法的基础上，增加环境状况（Condition）要素。

环境状况是指可能对中小企业客户的履约偿付能力产生影响的所有因素，包括政治的、经济的、文化的因素，以及客户所从事的行业、所处的经济发展区域和地理位置、经营软环境等。环境状况因素是由外部引起中小企业履约偿付能力变化的因素，是中小企业自身无法控制和操控的。

3）其他要素分析法

在要素分析方面，业内常见的还有“3F”要素分析法、“5P”要素分析法以及“10M”要素分析法等方法，基本都是通过定性与定量相结合的分析方法，剖析企业客户信用风险。

① “3F”要素分析法

美国罗伯特·莫里斯协会将“5C”分析法归纳、提炼、概括为“3F”分析法。其中，品德要素和能力要素合并为个人因素（Personal Factor），资本和担保品合并为财务因素（Financial Factor），环境状况则改为经济因素（Economy Factor）。

② “5P” 要素分析法

“5P”要素分析法立足于信贷实践的需要，主张实用性和完整性，具有鲜明特色。例如，在分析贷款资金用途时，更加凸显从银行角度分析信贷资金的具体流向和资金安全性，也顺应了监管机构的监管要求。“5P”要素分析法主要内容如下。

个人因素（Personal Factor）：注重“人”的分析，关注企业实际控制人。 资金用途因素（Purpose Factor）：评估企业贷款客户的资金用途。 还款来源因素（Payment Factor）：重点考察企业的还款意愿。 债权保障因素（Protection、Factor）：重点关注授信合约的限制条件、担保品的种类、性质、价值及变现性等内容。 企业前景因素（Perspective Factor）：重点研究宏观经济周期规律与银行信贷的关系，分析企业生命周期规律，预判企业失败概率。 ③ “10M” 要素分析法

“10M”要素分析法，力求多维度、全方位、系统化，分析企业客户的信用状况，主要内容如下。

人力（Man）要素分析：经营者的品质、能力、经验、作风和企业技术水平。 财力（Money）要素分析：财务角度分析客户资本结构，资金的流动性、安全性和收益性，并辅助考察资金长期、短期筹集和运用计划情况。 机器设备能力（Machinery）要素分析：重点了解企业的机器设备的配备情况、规格、出厂日期、价值、折旧、产能设计情况等信息。 销售能力（Market）要素分析：授信客户销售能力的强弱对其收益能力的影响程度。 管理能力（Management）要素分析：高管层的领导能力、组织能力、协调能力和计划执行能力。 原材料供应能力（Material）要素分析：分析企业客户的原材料品质、价格、成本、存量等因素对中小企业授信客户的经营造成的影响。 计划能力（Making Plan）要素分析：从中小企业客户有无制定长期、短期经营活动的方针，制定的方针是否适合其经营和发展等方面进行分析。 制造能力（Manufacturing）要素分析：从中小企业授信客户的人力、财力、机器设备能力、原材料购买能力等多方面分析企业的制造能力。 方法（Method）要素分析：透过中小企业生产、经营、技术等角度分析其持续发展的能力。 获利能力（Margin）要素分析：回归信贷经营的本质。 三、第三阶段：“数据库”与信贷生命周期分析 随着数据库的出现，现代化银行信贷风控进入第三阶段，银行更加看重对客户信贷生命周期分析。在信贷业务中，常见贷款流程为申请——审批——签约——放款——贷后管理——催收回收——资产处置，也就是我们常说的，信贷用户生命周期管理过程。随着数据库的发展，及在银行的广泛应用，信贷客户生命周期管理得以实现。

数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，随着信息技术和市场的发展，特别是20世纪90年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。在信息化时代，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

随着银行信息化建设的进程加快，数据库在银行风控上发挥了独特作用，特别是在Credit Cycle（信用周期）的风险管理方面。此时，风控跟营销、业务以及盈利形成统一共同体，更加强调银行资产之间的互补性与协调性。客户一旦逾期不还，要做相应的贷后处置，泛称资产管理。为了能够明确获悉此笔业务的最终盈亏状况，银行需要针对每一个客户，建立数据库，从各个维度进行分析。

1. 产品设计 在产品设计上，结合数据库及信用周期分析，主要包括以下内容：

目标市场设定。 产品/市场调研。 产品利润机构分析。 损失率评估。 产品调整和复盘规范。 产品启用/还款/逾期的处理方法。 2. 营销配置 在营销配置上，主要包括以下内容：

渠道配置，包括在线、网点、门店、委外。 营销管理规则。 营销激励办法。 营销及获客流程设计 。 3. 风控政策/审批 此部分主要有以下内容：

授信规则制定。 授信流程安置。 审批授权办法。 违例审批办法。 政策执行细则。 风控报表编制。 政策调整。 4. 贷中管理与客户维护 此部分主要有以下内容：

客户还款记录数据。 客户电话回访/核实。 预防优质客户流失。 客户分层分类维护。 5．贷后/资产管理 此部分主要有以下内容：

催收部署，包括短信、电催、上门、法务、委外。 不良资产综合管理，包括不良贷款、毛损失、净损失、不良回收。 6. 盈亏分析 此部分主要有以下内容：

获利（或损失）分析。 有利因素。 不利因素。 解决方案。 全流程检讨。 从数据库参与风控过程开始，银行的数字化风控渐行渐近。

四、第四阶段：“大数据”与银行数字化风控 近年来，以大数据、云计算和人工智能等为代表的金融科技，正在改变和重塑传统银行的业务流程、经营模式乃至风险理念，推动银行向数字化、智能化的BANK4.0迈进。大数据作为云计算和人工智能的重要技术基础，经多年发展，已取得瞩目成效，特别是在金融领域的应用更加明显。

2021年，《数据安全法》《个人信息保护法》先后落地实施，再加上2017年的《网络安全法》，国家在法律层面，严格规范数据使用与个人隐私保护。近几年，确实也有相当一部分大数据公司或金融科技公司，因涉嫌违法相继被查，引发行业风波，客户隐私保护等敏感性问题再次受到公众热议。随着整肃深入，行业风波已经波及助贷业务，并向信用卡共债风险蔓延，部分中小银行也暂停了大数据合作业务（风控相关）。在大数据的应用上，银行必须坚守合法合规的安全底线。

大数据的广泛使用，推动银行真正走上数字化转型之路。“大数据”风控技术，则帮助银行在构建数字化风控体系方面取得极大进展。通过大数据在贷前、贷中及贷后的全流程应用分析中，我们可以看到银行的3个重要改善。

1. 贷前：有效解决信息不对称 大数据的应用，让银行有能力服务更多的小微企业，普惠金融成为可能。服务小微客户，实现普惠金融，从政府到监管机构，再到银行层面，我们已经说了很多年，但实际效果非常不理想。最关键的原因就是，传统风控模式无法解决“信息不对称”的难题，导致银行不愿做、不敢做。具体来看，可以归结为以下3个原因。

1）效益低下

与传统对公贷款相比，小微贷款具有单笔金额低、借贷频率高、用款要求急的特点。同时，业内普遍认为，小微贷款存在“三高”现象，即风险成本高、运营成本高、获客成本高。在传统风控模式下，银行在小微贷款上的收益非常低。

2）风险极大

绝大多数小微企业成立时间短，抵御风险能力弱，受经济波动影响很大，存在极大不确定性。同时，由于缺乏长期经营数据，也没有合适担保，对于银行而言，信息不对称、不透明，按照传统风控做法，难以有效识别风险。

3）定价困难

传统银行很难做大小微企业贷款，也难以实现真正普惠。高风险高收益，低风险低收益，是风控定价要优先考虑的因素。然而，与个人业务相比，小微贷款客户对价格的敏感度却又非常之高，也导致银行不愿过深的介入小微企业贷款。

大数据与智能风控的出现，首先解决了信息不对称的难题。其次，我们还可以凭借金融科技手段，全方位、多角度了解企业整体情况，根据企业画像对客户进行分层分类管理，大幅降低企业尽调成本，提高边际收益。最后，我们还可以对企业进行更多的风险识别和评估，风控精准度大幅提升。

2. 贷中：大幅提升模型精准度 随着人工智能的广泛应用，在相同数据基础的情况下，分别用传统方式和机器学习算法构建模型，其性能可以提升20%-30%左右。例如在某项目中，基于相同的数据源，分析人员分别用传统算法与机器学习算法，得到两个不同版本的模型，对其性能对比后可知，传统算法模型，KS值为0.31；机器学习算法模型，KS值可以达到0.37，提升幅度非常大。无论我们开发什么模型，有了机器学习、深度学习等人工智能的参与，性能提升十分明显。

3. 贷后：明显提高逾期催回率 传统风控模式中，贷后管理与催收主要依靠人工完成，辅之于客服系统，不仅工作效率低、催回率不高，客户体验也很差。建设数字化风控体系，引入IVR（Interactive Voice Response，互动式语音应答）、文字机器人、外呼机器人，制定机器人催收策略，对传统贷后管理模式进行数字化智能改造提升，我们能够发现，智能催收大幅降低催收成本，某行实际数据显示，催收成本可以降低1/3左右，同时效率得到大幅提升。

目前，在M1阶段，智能催收可以替代90%以上的人工。智能催收相对人工催收来说，它的产能是无限的，产能不够时，只需要增加线路，不像人工催收短缺时，银行还要做很多诸如招聘、培训、考核之类的繁琐工作。

五、小结 大数据和金融科技在很多方面改变了银行的业务模式，其中最具颠覆性的，是以大数据为代表的各种金融科技的应用改变了很多传统上线下的、事后的甚至滞后很长时间的信息收集模式，使银行风险管理可以使用的数据更加实时、细致和全面。

银行在解决系统性风险方面相比过去也有了很多改变，譬如现在很多银行都推出了线上的小微快贷类产品，这些代表性的产品相较于过去线下审批模式，能更好地解决小微企业这个庞大客户群体的信息不对称问题。

在个人贷款方面，传统的产品，例如信用卡和消费贷款，需要客户在填表和审批等流程上消耗较长时间，相较之下，现在的个人快贷类产品只要在APP里进行操作，客户就可以很快地获得授信。可以说，金融科技日渐改变着整个金融业和银行业的发展方式。

随着各家银行基于线上业务快速发展，针对银行的欺诈和犯罪日益增多，并呈现出多样化、科技化的特点，给银行造成了非常大的风险，另外监管部门的政策明确规定银行在开展互联网业务中必须具备独立自主的全流程风控管理能力，因此，在发展互联网上线业务的同时需要建立配套的全流程风控体系，通过合理运用大数据技术，实现风险策略自动化、智能化，提高应对市场环境和监管政策变化的及时性和有效性，激活数据价值、降低业务风险、提升竞争力，更好地持续健康发展 。

专栏作家

汤向军，公众号：营销数字化转型（ID：Fi-Digital），人人都是产品经理专栏作家。专注于银行数字化转型。

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