題圖：雲天使管理合伙人秦捷
■按：
隨著數位化的加速滲透，構建支撐企業數位化轉型的技術平臺越來越被大家所關注。
那數位化技術平臺發展的規律和新機會是什麼？高價值的數位化平臺能給創業者哪些啟示？圍繞著這些問題，捕手志「數位化轉型系列」活動第二期，邀請了雲天使管理合伙人秦捷給大家分享他的思考和預判。
作為企業服務的資深投資人，秦捷這些年主導投資的企業有銷售易、小滿科技、青藤雲安全等。本文為嘉賓演講實錄，經捕手志（ID：ibushouzhi）編輯整理。
一
數位化技術平臺的階段
很高興今天能有機會分享我們投資數位化平臺的一些觀察，接下來我主要會從IT技術發展、行業應用及數位化平臺趨勢、路徑與機會三塊來展開。
先說IT技術發展，當前我們正處在「Intelligent，Digital，Mesh」的時代。「Intelligent」指代智能化，未來人工智慧會融合到所有技術之中，並建立自己的全新品類，我把它叫做：「Everything will be intelligent」，也就是說所有能被智能化的東西未來都會被智能化；
「Digital」指代數位化，當前數字世界和物理世界邊界越來越模糊，兩個世界正在逐漸融合；「Mesh」指代網格化，屬於一個泛網格化的概念，未來所有人員、企業、設備、內容、服務都會連接在一起，形成廣泛的網絡，而我們今天談的「數位化技術平臺」就是網格化中的重要技術概念。
縱觀IT行業的發展歷程，數位化技術平臺從網絡誕生時就已存在，如果從80年代算起，IT行業大概經歷了四波技術架構浪潮：
第一波是PC/Client-Server，誕生了最開始的信息管理系統平臺，這類平臺一直是最重要且基礎的數位化平臺，但其形態發生了許多演化；第二波是Internet/Web，網際網路的發展，誕生了用戶體驗平臺、業務生態系統平臺；
第三波是Mobile/Cloud，它是從移動網際網路和雲計算開始的，誕生了分析和智能平臺、數字安全平臺，其中數字安全平臺是我自己加上的，雲時代之後數字安全變得非常重要，所以單獨放一個品類會更好；第四波是智能物件/智能雲，也是萬物互聯時代，有了物聯網平臺。
數位化技術平臺實際上是一系列共生的技術能力和組件，形成一套相互操作的功能型服務（interoperable set of services） 來實現企業應用和服務。
在數位化經濟時代，我們所說的企業場景化、數位化解決方案其實都可以通過這六類基礎平臺中的單個平臺（模塊）或多個平臺（模塊）組合來實現，他們構成了企業在數字經濟活動中核心管理功能，也是企業服務最核心的內容，其不斷演進的過程也是企業服務市場不斷發展的過程。
二
高價值數位化平臺的特點及案例
下面我們就通過場景化落地的實際案例來看數位化技術平臺的發展、演進和機會。
最近幾年ToB領域新興獨角獸相比之前也發生了很大的不同，最大的不同就是新型SaaS公司的興起，也是我們今天的重點。
美國VC有一個40%法則：收入增速+利潤率≥40%，就值得投資，資本市場對高PS值（≥20）的SaaS/PaaS公司的要求一般是收入預期增速不低於30%，長期盈利預期不低於20%。我這裡找來了5家符合條件的公司。
Atlassian這些年很火，它主要是做敏捷開發和協同，其敏捷開發模塊JIRA2002年上線、代碼庫BitBucket2010年上線、企業知識管理與協同軟體Confluence2004年上線、2017年1月Atlassian宣布收購任務管理工具Trello，目前全球擁有超過1900萬用戶。
Veeva屬於醫藥垂直領域CRM和研發管理平臺，創業之初依附於 Saleforce 的 PaaS平臺，從銷售環節切入醫藥生物行業細分領域，以CRM作為主打產品線，2011年，公司開闢Vault產品線，主攻藥企的研發環節，開始脫離了Salesforce 的框架，走向自主平臺研發，並逐步向大客戶拓展。
2015年之後，Vault逐漸取代CRM，成為營收增長的重要來源，並向食品飲料、化妝品、化學製品等具備質量監管需求的領域進行擴展，目前全球Top20的製藥公司均是其客戶。
Zoom屬於通信和協同平臺，過去三年，整體增長速度100%，原因是市場空間大、也抓住了視頻會議系統的雲化和輕量化趨勢，2013年公司發布Zoom meetings基礎產品之後，為向更大型客戶持續拓展，推出Rooms（兼容傳統會議硬體）、Phone（兼容電話）、Chat 等產品，同時開發了可以對接第三方應用的App Marketplace，轉向統一通信和協作市場。
Coupa則是全球支出管理SaaS龍頭，支出管理應用最早是因為ERP無法滿足內部和對外協作的需求而產生，其產品組合涵蓋採購管理、差旅報銷和靈活用工等各項支出的可視化、協作、管控、分析等，通過業務數據沉澱和分析實現企業的支出決策優化。
最後一個是安全公司Datadog，雲應用監控平臺，最早的SOA架構屬於單體分層架構，早期網絡安全監控公司比較容易發現各層的問題，但隨著微服務架構興起使得整個系統處於高度動態中，一旦出現問題早期網絡安全監控公司很難判斷問題出在什麼層面，而Datadog是唯一一家在微服務架構下，提供統一監測的平臺。
上述5家公司都是美國ToB領域非常火的上市公司，從成長路徑來看有一定的共性，我總結了對國內創業者的4大共性啟示：
第一大共性啟示是，首先要選一個可以不斷成長的大市場，這體現在三個方面：
一是由於技術躍遷催生的新產業，也許這個產業現在看起來不大，但隨著時間的變化會形成新業態，像Atlassian、Datadog都是受益於底層技術開發催生的新業態；
二是由於組織機構本身的創新機制帶來的市場空間，隨著網絡化、雲化的不斷普及，管理架構逐漸扁平化，管理形態也由關心內部流程、管理、結果轉變為外部、商業、數據、運營的內外連接，所以連接變成核心要素，像Salesforce做的就是連接公司內部銷售/產品與客戶、Coupa連接供應鏈、Zoom連接人。
三是產品和商業模式的擴展，這五個公司都屬於單點切入逐步向外開展，比如Veeva，一開始搭載在Salesforce的Paas平臺上來切入醫藥行業CRM，從中小企業做起到，後開發Vault產品線，切入研發環節，把臨床、監管信息、質量和安全管理組合在一起形成套件，現在服務80%歐美醫藥大企業。
第二大共性啟示是，創業者得有前瞻的產品戰略，這點尤其值得中國創業者或從業者學習，因為好的產品戰略是成功的關鍵，具體來看也有三點：
一、產品特點鮮明，好的SaaS公司切入點都是直擊行業痛點，而且用戶體驗極佳，比如會議協同領域，競爭者眾多，Zoom之所以比Webex做的好，源於Zoom的UI更加簡潔、容易上手，而且在數據中心的部署上做了很多考慮，使整個通信變得更加流暢。
二、結構設計優異，主要體現在細顆粒度的模塊化和模塊之間的無縫連接，而無縫連接可以增強擴展性，使得系統有平臺化的前提，像Atlassian一開始就做JIRA，之後又做Confluence，最後收購Trello，它每一步模塊化戰略都非常清晰。
三，產品對市場主流平臺要具有兼容性。
第三大共性啟示是，創新的市場策略，選擇單點切入，在非常細、窄的領域做成第 ，產生口碑效應，再利用「Free+Prime」模式，進行病毒式口碑傳播，開放API對接市場主流平臺，不斷加模塊和產品線，增加用戶黏性，形成 態壁壘。
第四大共性啟示是有良好的財務結構，公司從初期開始就要採取比較好的市場策略和產品策略，減少虧損，讓LTV和CAC都高於行業平均水平，讓收入和利潤實現同步增長，也要通過一些獨特的運營模式降低成本，比如Zoom把80%的研發放在中國；Coupa通過與埃森哲和德勤的合作進行市場推廣。
下面我來說一下我們投資的幾個數位化技術平臺案例：
這張圖是工業網際網路平臺的一個基本架構，它分為分為邊緣層、Paa層和應用層：
最底層是邊緣層（接入層），主要做設備接入、協議解析、邊緣計算和外部系統（ERP、MES、WMS）接入等；接入層之上是工業PaaS平臺，作用是工業大數據清洗和分析、構建工業模型和分析模塊，在這之上連接開發工具和微服務庫兩塊，微服務庫包括一些專業能耗、知識、算法和模型。
在應用層分為兩部分，一個是關於生產設計、生產及管理的應用；另一個是創新應用，比如設備分析、供應鏈分析、能耗分析等。
我們投資的錙雲科技通過以上工業物聯網的結構為3C行業的大客戶實現了機臺聯網，並開發了多種工廠運營管理應用，為客戶實現工廠數位化管理提供了有力的平臺基礎。
目前工業物聯網平臺在中國還處於非常早期的狀態，未來市場前景廣闊。
再來看保險科技領域，保險科技是比較古老的行業，整體數位化程度偏低，在中國，保險是90年代以後才有，最近十年才開始流行，嚴格意義上來講，保險科技是一個特別需要數據驅動的行業，但中國保險行業存在運營成本高，普遍虧損的現象，主要原因有兩個：
第一，從產品角度來看，對數據本身把握和模型精算能力不足：中國保險公司普遍存在賠付率高的問題，賠付的錢有時比收進來的保費要多；第二，整體運營效率低：傳統保險後臺運營模式主要以TPA外包 式，通過人工做流水線式管理進行核保和理賠的工作，效率低成本高。
前些年也引進了一些OCR技術，但總體來說識別率低都在50-60%，而且到目前為止很多保險公司都沒有屬於自己的醫療畫像和數據沉澱，在控費上醫療審查人員也是按比例抽取審查，數量較少。
我們投資的中科睿見運用大數據/人工智慧技術為保險公司的運營提供了一整套解決方案，大大提高了保險的核保理賠效率，它們的人工智慧算法可以實現保險單據的全量數據抓取和自動識別，準確率達到99.7%，超出了人類的識別水平，並通過RPA切入到整個理賠過程，另外通過實際的核保理賠數據對保險用戶進行畫像，到目前為止形成了八千多種疾病圖譜。
而且經過近兩年的發展，中科睿見已經推出了自己非常完整的保險數據化智能平臺，最底層是資料庫，有外部數據也有內部數據，上一層是技術和算法，比如認知技術、深度學習、推薦引擎、圖像識別及NLP技術等，再上一層是利用技術形成的智能化組件，例如保險業務組件、數據組件、風控組件、保險知識庫等，最上層是封裝好的業務應用，如票據分析，診斷分析，醫療證據分析，健康指數模型等，可以單獨賣也可以組合成解決方案一起賣。
中科睿見的創新點主要在於：運用多種核心前沿技術，比如AI和雲計算；以最小共性業務組件為封裝單位；以業務結果交付為服務內容。
另一個例子是見知數據，現金流分析管理系統，它實際上是分析與智能平臺和業務生態平臺的組合，由PaaS平臺，即現金流數據分析引擎，和幾個與其連接的SaaS應用組成。
PaaS平臺一邊連接全球5000多家銀行現金流API接口，一邊連接客戶的ERP系統（SAP、用友、金蝶等），或者見知數據的多資金管理SaaS系統，客戶可以通過實時的API調用，隨時掌握公司的現金流狀態，它的商業模式是收SaaS年費，但目前收費主要還是API調用次數。
這種「API調用模式」又叫「API經濟」，現在也開始普遍起來。我們也總結了一下目前市面上「API調用模式」的平臺，給他們分成三類：
第一類，核心廠商平臺：由於「Business Mesh」，不斷擴大的業務生態網絡；核心廠商的供應鏈數位化平臺（業務生態平臺）大大提高了供應鏈業務流轉效率，像華為就是非常大的核心廠商，有一套自己的平臺供應鏈管理和業務管理平臺。
第二種，行業能力平臺：這類平臺大都是具有行業屬性的能力平臺或數據平臺，價值在於利用數據、算法進行能力輸出和開放的API接口，將能力和數據變現，形成API經濟的商業模式，見知數據就是屬於這類平臺。
再看數字安全領域。目前國內數字安全領域發展迅猛，得益於三大要素的推動：
第一，數字資產雲端化，雲計算已經變成企業必備技術架構，在美國，平均每個企業上5個雲，擁有十幾個SaaS應用，雖然中國還沒有到這個份上，但上雲已經變成不可逆轉的大的趨勢並且滲透率越來越高。
第二，新興技術不斷湧現，安全產品與新技術的融合，尤其是大數據、雲計算和人工智慧技術的深度融合，不斷應對新的安全挑戰。
第三，政策驅動產品升級，從等保2.0，到護網行動，再到關鍵信息基礎設施，政府和大企業加大了對網絡安全的重視和預算。
這三點驅動整個數字安全領域變化，安全產品也由過去的被動式防禦轉向主動式安全，過去被動式防禦產品基本都是防火牆、防病毒之類，主動安全的核心是主動檢測、響應與自適應安全，防護這塊反而變得小了。
整個安全理念也發生很大的變化，原來安全主要是以網絡為中心的安全防護，現在變成以身份、數據、進程為核心數據安全防護，所以現在實際上整個安全解決方案，無論是形態還是所用的技術都產生了非常大的躍遷。
三
行業發展趨勢、路徑與機會
最後我來整體講一下數位化技術平臺的發展趨勢、路徑和機會。
從產品趨勢上來看，首先技術架構的變化，這當中最明顯的是雲原生，因為當下很多軟體系統和產品直接建立在雲基礎架構之上，再是微服務架構，這得益於現在企業對業務的靈活性和柔性化的要求；然後是AI技術的廣泛應用，和公司對開源技術、代碼的重視。
其次產品端的變化，現在產品基本上都屬於輕量化、模塊化產品，組合、連接性強，與主流平臺又能互相兼容。
最後是交付的變化：私有化部署、SaaS、API調用、業務交付和交易分成。私有部署還有一些大企業在做，但主流還是SaaS形式交付，PaaS平臺有不少的交付是用API調用方式，業務交付適用於數位化滲透率不高的行業或者數位化本身帶來的價值提升不是特別大的行業，比如保險行業。交易分成在供應鏈領域比較普遍。
從商業路徑來看，創業之初我們建議公司選擇單點切入，如果是管理型平臺就切某個功能性痛點，比如Zoom切的就是輕量化、移動化和功能化；如果是垂直性行業，就切比較深的行業痛點。
對於市場滲透，有兩種做法，輕量級的產品用口碑傳播，高度垂直行業主打標杆客戶起到示範作用。在增長階段，要先追求單產品市佔率第 的銷售策略，輔以 業 態夥伴戰略，也就是和主流平臺進行對接，最後擴展產品模塊，豐富收費模式。
對於數位化技術平臺的機會，有四個大方向是我們最看好的。
第一，國產替代，這裡面我認為有兩個領域需求最迫切，一是關鍵管理型平臺和軟體，比如華為就用銷售易代替了Salesforce，因為Salesforce屬於美國公司，華為受美國限制之後，認為使用美國軟體存在風險。在特別關鍵的軟體平臺，比如資料庫、底層雲平臺、大型管理軟體等都會實現國產替代，這也給創業公司和國內廠商帶來了巨大的機會；二是 端產業軟體 具，在過去這一直是中國的軟肋，但未來也有國產替代的機會。
第二，數位化，這裡面主要有兩個機會：傳統服務業數位化平臺和數位化製造及供應鏈管理。
第三，智能化，最重要的是智能化數字管理。因為未來很多軟體平臺都會加上AI變成智能化數字平臺，現在較明確的有智能營銷、客服及人工智慧工程化。
第四，安全與數據治理，重點在雲原 安全、隱私計算、IOT安全、AI安全領域。
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