欧洲工商管理学院副院长 peter zemsky
作为欧洲工商管理学院（insead）的副院长，peter zemsky在负责行政事务的同时，也负责教授“数字时代策略”和“商业智慧驱动价值”两门课。不久前，《21cbr》记者专访了peter zemsky。在访谈中，peter表示看好科技企业的发展前景，不过作为研究数字化的学者，他更看重的是，传统企业如何运用数字化转型来实现自我突破和创新。
关于数字化的议题已经讨论了数十年，但peter认为，对于传统企业、尤其是法国的时尚企业来说，这一转型在近三年中才真正开始。在他看来，对于这些没有“技术文化”的传统企业，数字化的每一步，都充满了困难。
以下是访谈原文，内容有删节：
《21cbr》：数字化转型是传统企业保持竞争力的一个要素吗？
peter zemsky：毫无疑问，数字化转型是一个关键点，尤其是对大企业来说。数字化可以包括两个方面：一个是数字化本身，比如软件的设计；更重要的一点是，在这个转型中建立数字化的思维和商业模式。
对于这些大企业来说，能够达成其中一点已经很困难了，同时完成这两个方面更是难上加难，这也是大企业在转型时面临的问题。
举例来说，日本一些消费电子产品公司，比如松下和索尼。他们在硬件设计上非常有创新，但是当他们转向软件开发时，就变得困难很多，因为两者所需要的公司文化有很大不同。
《21cbr》：关于企业的数字化转型，我们已经谈论了很多年了，您觉得现在和过去对比，有哪些不同？
peter zemsky：我们的确谈论很久了，但对于企业的高管来说，在过去的三年中，数字化转型才真正变成他们需要考虑的问题。
第一个变化是，技术和信息都在变得越来越便宜；第二点，智能手机的快速普及，每个消费者手中都有一台设备，再和云端相连。在周边环境成熟之后，所有的行业，包括传统行业也会开始思考，对于我们的产业，这意味着什么？
大数据和云计算的存在，对于传统大企业尤其是一个挑战。初创企业没有这个问题，他们一开始就可以接触技术，拥有足够能力的it部门，并进行快速扩张。
但是对于大企业来说很难，首先他们有一个进入障碍，他们没有这种软件技术的基础；另一方面，他们可能原有一些it部门，这个更糟糕，因为原来的技术和现在的技术是不一样的，这些传统的it部门无法掌握最新的技术能力，促使他们向新技术转型时，比新建技术部门更困难。
许多b2c类的公司，他们已经在和消费者的接触中获得了很多数据，但问题是，他们如何去运用这些数据？很多公司还不知道。
对于大公司来说，现在应该是一个非常艰难的时刻。
《21cbr》：在企业进行数字化转型的过程中，有哪些关键点需要注意？
peter zemsky：首先一点是，要获得中高层管理人员的认可态度。通常情况下，年轻员工对转型都抱有开放态度，也会很欢迎；但对于管理层来说，他们曾经受益于旧制度，并在此环境中取得成功，所以他们对新事物很容易产生抵触心理，在企业的数字化变革中，这些人往往是最大的阻碍力量。需要强调的是，企业要额外注意到这一点。
另外一个是增加对外合作的意愿。大企业如果想紧跟潮流，就需要接触更多的新文化和想法，和其他企业的合作是比较合适的方式。如果你不能成功地去进行合作，就无法跟进这个快速变化的市场。
巴黎的法国老佛爷百货在这一点做的很好，他们在两年前开始和创新平台plug and play合作，推出了一个加速器项目，主要针对零售和时尚方面的初创技术公司。在这个项目里，老佛爷这边会有一些高级管理人员对初创企业进行培训，截至目前，运作情况都不错，可以说是传统零售商的一个成功尝试。
《21cbr》：总体来看，在时尚、奢侈品产业方面，您认为数字化转型的发展情况如何？
peter zemsky：必须说，现在还是非常早期的阶段。奢侈品公司在技术方面很不擅长，管理者对技术领域也不熟悉，他们熟悉的是设计和市场运营，这和技术思维是不一样的。
单纯去聘用懂技术的人也并不合适，因为他们需要的是对技术和奢侈品都有和深刻理解的人才。今天来看，这还是一个很大的挑战。
奢侈品电商现在还是一个争议的话题。远离电商这个蓬勃发展的销售渠道，固然有很大风险，但是在线销售，对于奢侈品来说，很可能是一个自毁形象的事情。
通常来说，品牌会希望能够控制销售端的各个方面，店铺位置、展示环境、销售体验等等，但是网上销售很难保证这一点。在网上卖奢侈品，销售量虽然会增长，但是有可能会拉低品牌的档次。
奢侈品销售时有几个关键要素，一个是要保证产品的稀缺性，另外一个是必须卖给他们的目标消费者。如何在网上销售的同时，去保证这些要素？也是一个矛盾点。
《21cbr》：今天我们提到的大数据、机器学习，有没有可能帮助解决这些问题？
peter zemsky：大数据很重要，但是我们要警惕对这个词的过分追捧。
我们今天说用大数据去分析消费者，这其实是很有风险的，因为运用大数据需要保证数据来源的准确性，以及数据质量。比如中国的阿里巴巴，它有亿万级的交易数据，这个数据我们可以说是准确的；但是如果数据来源只是一家奢侈品门店，你从中可能看不到任何正确的信息。
在过去的二十年中，我们获得数据的成本越来越低，也拥有了越来越庞大的数据量，人们谈到用机器学习去分析和学习这些数据，从而发掘更有价值的信息。
但是我们仍然需要注意到，我们获取的数据质量，能否支撑这些分析。
《21cbr》：在大数据进行决策这方面，您是否可以举一个印象深刻的案例？
peter zemsky：事实上，我觉得中国的阿里巴巴在这点做的非常好。首先他们拥有大量的数据，并且用这个数据做出了预测模型，来推测消费者未来的需求。
人们可能会质疑说，这种预测的价值在哪里？我们今天已经可以看到，企业可以用这些数据，去预估未来的几个星期中各种品类产品的库存，比如是要更多的牙刷、还是更多运动鞋。在管理库存的基础上，可以向上游推进到供应商的调整，从而提高整个供应链的效率。
所以可以说，阿里巴巴在这方面做了一个很好的模范。这也是人们为什么对亚马逊、谷歌、腾讯、阿里巴巴这些科技企业特别看好的原因。他们带来的技术优势，改变了人们的生活方式，并且告诉你，这些新技术的价值在哪里。
《21cbr》：在数字化转型中，您认为中国和欧洲有哪些方面的区别？
peter zemsky：在过去的四五年中，中国的数字化发展之快是有目共睹的。也让我们去思考，我们是否应该变得更有创新性？是否应该做更多数字化的创新？
这个成功的原因，当然和企业的创新性、和良好的教育系统有关。
不过我认为，规模是一个数字化创新的要素，从规模经济的角度看，软件是一个固定成本，从技术的角度看，机器学习的准确性取决于数据量。中国市场有天然的规模优势，在欧洲很难形成这样的规模，比如我有一个很好的商业模式，在葡萄牙做了一个应用，但是当我想推广到西班牙、德国或者英国的时候，这个过程就会变得很艰难。
这是我认为欧洲和中国、美国最大的不同。