噼里啪智能·財稅樊禕:數據智能與AI技術如何變革財稅服務行業?

噼裡啪智能·財稅樊禕:數據智能與AI技術如何變革財稅服務行業?

財稅服務是數據智能與AI技術最清晰的落地場景

近日,愛分析在京舉辦了2018愛分析·中國雲計算高峰論壇。愛分析邀請了雲應用領域標杆公司噼裡啪智能·財稅的創始人樊禕進行主題演講。

樊禕認為,隨著數據智能與AI技術的崛起,財稅服務作為最清晰的落地場景,將迎來巨大變革。同時,在企業服務推廣方面,樊禕介紹了噼裡啪智能·財稅線上與線下結合的發展心得。

現將噼裡啪智能·財稅創始人樊禕的主體演講實錄分享。

演講實錄

樊禕:大家下午好!今天我發言的主題叫“數據智能*AI技術驅動的財稅服務變革”,將噼裡啪智能·財稅過去三年的實踐做一個簡單呈現。

首先,大家看一下這兩句話——“當初我根本沒想到公司會變成今天的規模,十幾年下來,誰知道他沒頭沒腦就長那麼大……”與“公司上市之後好長一段時間我都睡不好覺,比我優秀,努力的人多了去了,一直想不通為什麼是我,覺得是不是哪裡搞錯了……”。


噼裡啪智能·財稅樊禕:數據智能與AI技術如何變革財稅服務行業?

第一句話是馬雲講的,他說稀裡糊塗阿里巴巴變成今天規模,我相信是真的,因為我有這種感覺。第二句是短暫的當過中國首富的丁磊講的,他說他怎麼就稀裡糊塗成了中國首富,身邊比我優秀努力的人太多了。

為什麼把這兩句話放在這兒,因為噼裡啪智能·財稅這三年幾乎每年上一個臺階,客戶數量、影響力和拓展城市的速度讓我也產生了這種感覺,我不覺得自己多聰明、多努力,可以說是行業選擇了我,這個時代的巨大趨勢選擇了我。而一旦被趨勢選中,就會被趨勢推著走。

前幾年時候小米的雷軍曾經就說過“風口來了豬都會上天”,而這個風口其實是看不見的,誰也不知道那是風口,豬飛上天的時候才覺得是風口。整個行業的趨勢推動了噼裡啪智能·財稅的高速發展,成就了這個創立三年的創業公司。

財稅領域被實現的三個預言


我曾經對財稅領域有三個預言,幾年前講出來會被別人嘲笑,因此沒有大範圍來講。

第一個預言是政策性障礙快速減少,機器取代會計成為現實。

我們和金沙江交流的時候,把這個話講出來了,雖然它最終投資了我們,但不是以人工智能替代概念投的,是以SaaS概念來投的,那個時候很多VC就覺得SaaS機會來了,投很多SaaS企業。

閔捷總在講線上線下融合這件事情時特別有感觸,無論是企業服務也好,還是零售也好,道理是相通的,單純的線上和單純的線下模式走不遠,兩條路結合才能在中國目前情況下走的更長更遠。

2017年,安永、畢馬威、普華永道、德勤推出了財務機器人,大家對這個理念已經不再持懷疑的態度了。但事實上我和大家講一句話,普華永道、德勤提出財務機器人概念,還不是一個真正的機器會計,更多是財務流程自動化一個過程,還不是真正意義上全流程的一個智能機器會計。

噼裡啪智能·財稅樊禕:數據智能與AI技術如何變革財稅服務行業?

第二個預言是傳統從業者數量減少,新型從業者數量增加。

我和大家分享一個數字,2014年的時候全國從事企業財稅外包服務的人差不多有16 5000多家,到今年萎縮到不到八萬多家。

而類似噼裡啪智能·財稅的這種可以服務幾十萬家企業客戶的企業,兩三年之內就已經成型了。

第三個預言是代理記賬銷售電話變多,獲客方式發生變化。

三年以前,各種騷擾電話有賣房子的,有賣金融理財產品的,現在大家偶爾會接到過類似的要不要記帳註冊公司的電話,這種電話多了說明一個問題——整個行業經營模式發生巨大改變。

20多年以來,這個行業沒有主動獲客習慣,沒有主動做銷售的成本結構來支撐,行業所有的收入不足以支撐一個專業獲客隊伍,不足以做電銷、推廣。因為算不過帳來,只能滾動增長。

我舉一個例子,1992年到2015年,我們這一批企業做起來之前,中國最大的兩家做企業財稅外包服務的企業在南京和北京各有一家,南京那家企業做了19年,服務15,000多家客戶,北京那家企業做了23年,服務20,000家客戶。而噼裡啪智能·財稅在天津一個城市,一年的時間做到12,000家客戶,這種增長速度是傳統企業無法比的。

再說一個例子,我們在杭州一個月獲客數量比中大型代理記帳公司全年客戶總量還要多。這種情況下,行業面臨一個非常巨大的變化,傳統公司做不下去了。以我們噼裡啪智能·財稅為代表的互聯網財稅服務商,在不斷的快速擴張、崛起,之前拿的大部分是增量客戶,今年開始手伸到了剩下八萬家存量企業。

財稅是AI最清晰的落地場景,未來將出現可服務百萬客戶的服務商

在三個預言之後得到結論是什麼呢?第一點,企業財稅服務是AI最清晰可見得落地場景。有一位嘉賓講到目前人工智能是一個弱人工智能,這點我非常同意。但在不同的垂直行業裡面不同的應用場景上,AI其實已經達到了讓大家驚歎的地步。

其實企業財稅服務是AI特別典型的一個場景,企業經營每個月都是動態的,都是增加的,在這個邊界上,中國企業跳不出兩法兩則的約束,一個是稅法,一個是公司法,跳不出會計準則,和小企業會計準則要求,本身是一個按規則辦事的工作,特別符合AI學習特點。

第二個結論是一年之內(2019年底)可以服務超百萬家的超級服務商出現,現在還不能講的太滿,我們當然希望我們是第一家服務超過百萬家的超級服務商。

為什麼把100萬作為一個刻度, 是因為超過100萬家的時候,現在所得到的假設能得到更充分的驗證。在企業服務領域,我們構建了這樣一個超級服務平臺的話,做的事情遠遠不是簡單財稅服務所能夠涵蓋的。

第三個結論是近兩年2C領域的互聯網人才向2B領域迴流特別明顯,螞蟻金服投了我們以後,我們的CEO、CTO,還有很多的VP,都是從超大型的幾家互聯網公司裡面的SVP級別的過來的,近年資本和人才向2B流動速度明顯加快,大家可以從愛分析後臺調幾篇文章看一下,去年到今年整個的投資,企業服務一直保持不是第一就是第二。

小企業經營環境發生三大變化


首先是整個的政府執政理念的一些變化。過去中國政府是一個管理型的政府,李克強總理上來之後,做了很多舉措,向服務型政府轉變,整個放管服監管理念給中國很多企業創造了一個更好的發展機會。

第二就是徵管手段的變化,從去年開始的時候,營改增電子發票等徵收手段升級,管理的顆粒度越來越細。事實上,我覺得這一點是非常有必要的,為什麼這麼講呢?前幾年中央提了四個自信,我覺得其實應該還加上一條非常重要的,叫手段自信,也就是說我們管理社會手段其實已經達到一個非常高的程度。


噼裡啪智能·財稅樊禕:數據智能與AI技術如何變革財稅服務行業?

前幾個月,我去了一趟加拿大,他們每個路口都是紅綠燈,沒有攝像頭,攝像頭的出現頻率非常少。咱們看一下自己每個城市,每個紅綠燈密密麻麻的天眼,中國不是2B、不是2C,2G是一個非常龐大的創業方向,這個不足為奇。我剛才說的營改增電子發票和五證合一構建顆粒度很細的一張網,把微觀上很多的企業經濟行為在宏觀角度上看的很清楚,看的很清楚之後才不是基於拍腦袋做決策,基於數據做決策,而現在中國社會已經實現了數字層面的管理。

第三點是拆除徵管收費站,國地稅合併。過去27年以來,中國沒有一家財稅服務行業是具備跨區域服務能力的,也就是說你所有的專業能力完全只服務於你所在的城市,而現在一個全國統一性的大市場,現在已經基本形成,這是我們能成為一個全國性快速發展企業的前提。

財稅業務:線上與線下相輔相成

現在回到正題,我們想幹什麼,未來想幹什麼。

之前我剛講到金沙江最早的時候因為SaaS概念投資噼裡啪智能·財稅,我們從一個工具提供商變成服務提供商,增加了線下服務,成了中國最大的代理記帳公司之一,這些都是被逼出來的。我們去日本、美國找對標企業,突然發現這條路走的對了。

美國小企業財稅服務企業中有一個叫Intuit,提供財稅工具和綜合財稅服務,為我們指明瞭方向。我們在2015年公司剛剛成立的時候,有一個非常活躍的企業創業財稅群,差不多80多個創業者,從SaaS方向做這個事情,第二年的時候有幾個人還在說話,到今年時候已經沒什麼人說話了。所以在這個方向上,中國如果單純走線上其實走不通的。

我們的實踐實際上是兩條路的結合,兩條路結合但順序不能變,必須先有線下,才能有線上。因為你如果只有線上的話很危險,第一收不上來錢,第二教育成本回收週期遙遙無期。

我們做了一個噼裡啪智能·財稅新服務之路,先把線下的網點鋪起來,全國大概有320多家,同時我們也沒有放棄線上這條路,在業內創新打造BPaaS服務模式,為企業主提供全流程服務。

客觀條件限制,財稅業務必將依賴人工替代

但很不幸,我們在構建那麼龐大的線下服務網絡的時候,一頭撞上了中國整個人口的拐點,幾乎所有的人都得到了一個共識,中國整個的人口紅利在這一兩年消失了。靠過去一個非常龐大的人口基數,開展自己業務的商業模式,不太可行。


噼裡啪智能·財稅樊禕:數據智能與AI技術如何變革財稅服務行業?

未來中國服務業一定會撞上這三座大山——人少、人貴、人懶,服務需求增加,人員減少;人力成本增加,企業利潤減少;服務複雜性增加,專業訓練不足。

沒有辦法,只能依賴機器的替代人工和提升效率,我們在構建線下服務網絡的時候,並不是簡簡單單的鋪設成堆人的網絡,剛才閔捷總講到線上、線下結合的時候,有一個特別好的概念,就是線上有一個大腦來指揮線下,這樣效率才能得到顯著的提升。我覺得和我們現在走的這一條路完全一樣,我們不能太依賴線下專業技術人員在數量上的堆砌,而應該讓機器越來越聰明,讓我們後臺的指揮系統越來越有效率,解決人少、人貴、人懶的問題。


2015年6月,噼裡啪智能·財稅每個核算會計可以處理75戶,2018年8月,藉助智能平臺,每個核會計可以處理1600戶,風險用戶佔比由原來的20‰降至0.4‰。更重要的是,通過對企業成本構成、商品種類等企業財務信息,供應商賬期、現金流等銀行信息和客戶、供應商等客戶關係數據分析,構建一個龐大的企業交易關係的大數據地圖,這對業務的影響是非常大的,未來通過對企業交易關係的大數據地圖進行大數據分析,在優化財稅服務的同時,可以為企業帶來更多的增值服務。


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