《智能商业》读后感
倚栏轩整理的《智能商业》读后感（精选6篇），供大家参考，大家一起看看吧。
《智能商业》读后感 篇1
曾鸣教授是我做战略的诸多老师之一，他关于战略的论述，一度是我反复揣摩学习的教材。
阿里巴巴是一家以战略见长的公司，能够在这样一家公司任参谋长，肯定得有几把刷子。
马云是个“大忽悠”，能让马云欣赏并邀请加入阿里，斯人功力可见一斑。
刚巧，我主要的工作，也是战略设计。
自曾老师宣布要写这本书开始，我就一直关注着这本书的进程。先是得知这本书的英文版本已经出了，无奈我英语差，不能先睹为快。后又获悉这本书由中信出版集团出版，于是就在中信的购书小程序上预定了这本书。本以为这本书要等很久才能收到，没想到才过几天，就到手了。(截至目前，京东还没上架这本书的中文版。)
书是昨天下午到的，刚到手，就一口气看了一半。
这本书对我的帮助非常大。我就在做关于公司的战略计划，也在做公司的智能系统建设。这本书和我的很多想法不谋而合，让我引以为豪;另外，这本书还讲了很多我没注意到的问题，给了我不少启示。我是一边看，一边和公司的实践比较验证，偶有所感，就随笔记录。有些地方看得茅塞顿开，有些地方看得拍案叫绝，有些地方看得一阵后怕——怕什么?怕要是没看到这本书，自己岂不是犯了大错?
——真是开卷有益——尤其是开高人的卷!
《智能商业》这本书主要讲的就是智能商业。曾教授说，这是未来的商业范式。
智能商业的落脚点在“智能”二字。这两个字将智能商业与非智能商业区别开。意思是：符合智能商业逻辑的商业模式是智能商业，不符合这个逻辑的，是传统商业;智能商业代表了未来，如果你的商业模式与智能商业无关，那么很可能你就与未来无关。
这倒不是危言耸听。
那么，智能商业的智能主要体现在哪里呢?曾教授总结是：网络协同+数据智能。
什么是网络协同?我的理解是，你要用互联网技术构建一张网，将你的产品和服务搬到线上来(或者至少要有和线上交互的界面)，然后把整个服务流程(产业链)的参与者也搬上来，让参与者们在线上自主办公、协同作业。当参与的角色足够多，每个角色的用户数足够大，在线协同作业的频率足够高，这个协同网络的包容性、自生性就足够强。
像蜘蛛一样先织一张网，然后把所有参与者一网打尽，这些参与者通过网络协同作业，会不断编织这张网，将网的深度和广度都极大地延展。这是一张可以自生长的网，有多少用户涌入，就有多少个节点，有多少个节点，这张网就有多大。这张网几乎可以无限延伸。它不是物理世界，它是互联网世界、信息化世界，是新的社群组织形态。
以上是我对协同网络的粗浅理解。那么，什么又是数据智能呢?
我理解的数据智能是供给链智能化。
怎么讲?
所有商业的原点，都是用户需求，不同的生产力阶段有不同的供给系统。这里面，用户的需求是相对恒定的，是所有商业行为的目标，但是供应能力不同，所能提供的解决方案就不同、方案的成本不同、满足用户需求的程度也不同——很多需求不是说你有了解决方案用户才有，而是因为你没有解决方案所以这个问题一直得不到解决用户也就不奢望解决了——另外，很多需求不是原生性需求，而是基于解决方案衍生出来的需求——比如手机贴膜不是原生性需求，手机才是原生性需求;或者说手机不是原生性需求，准确讲，手机应该是一种解决手段，用户需要入网联系进行信息互通才是需求——我们经常犯的错，就是错把手段当需求，不能从原点出发去创新。
绕远了。扯回来。
工业时代生产力的特征是批量生产、标准化。这时候能供给的是大批量的标准化产品。满足的是用户对产品的普遍需求，不是个性需求——记住个性需求是一直存在的，只是当时的供给能力只能满足小部分人的个性定制需求。随着工业化的不断发展，标准产品进入了产能过剩的阶段，用户也进入了标准产品信息泛滥的时代，这时候的市场矛盾，变成了用户个性化需求的增长和市场个性化定制能力薄弱之间的矛盾。本质上讲，是机械化工业生产形式无法满足用户个性化的需求。
这个矛盾成了我们这个时代亟需解决的问题。
怎么办呢?答案就是数据智能。
数据智能是用互联网技术重构供给链系统，让高效的柔性生产成为可能，从而满足用户个性化的定制需要。
如何满足?
首先是万物互联，一切在线。也就是所谓的物联网(IoT)。物联网的意义在于所有产品都成了数据终端：既是数据输入终端也是数据输出终端，更是人机交互终端。在物联网的前期，你至少要开发出一个界面，让你的产品或服务能够与用户互动。这个环节，曾教授讲叫产品化。
有了交互终端，第二步是一切行为数据化。所有的动作，行为，都可以成为数据的字节，被储存下来。这个数据有类型的数据，更有个别的数据(数据库建模时建的表单不同，数据类型就不同)。这些数据你不用它，它就毫无价值。但你只要用它，它就变成了财富。最重要的是这个财富不是消耗品，可以无限复制，越用越有用。
将用户的一切行为数据化，这个在技术上并不难——只要联网在线，用户只要触网，就会形成数据。只是一般人没有注意到这个动作的意义，所以在系统开发的时候，没有开发并迭代优化这部分功能。
数据化以后，是建立算法。算法就是建立数据规则，程序指令。什么样的`数据触发条件(输入加上数据分析)会形成怎样的输出，这是算法逻辑。数据量不大，分析维度不多，这个事情就简单。但当数据维度足够丰富，数据量足够大，算法足够多，运算量足够大，这时候，就不是人力能搞定的了，只能求助于机器运算。而且一般的机器作业还不行，得借助云计算的力量。
这样耗心费力的运算，目的何在?目的在于给协同网络的每个参与者更好的体验，满足其个性化需求，让其可以高效决策高效作业。
协同网络是一张横向铺开的网，网络里的每个参与者都是这张网的服务对象，没有数据智能的协作，这些参与者的作业是笨拙的，协同是低效的，有了数据智能，网络的参与者才能真正受益，体现出智能商业的用户价值
所以曾教授讲，协同网络和数据智能是构成智能商业DNA的双螺旋，缺一不可。有了这两个螺旋，你的商业模式就是智能商业，没有，就是传统商业。最后赢的，不是新的，是先进的。智能商业代表的是先进的理念和先进的生产力。革故鼎新，变革的阀门早已开启，唯有洞悉未来的发展趋势，才能提前布局，捕捉未来。
未来还没来，但是通往未来的因已经种下。我们有幸生在这个时代，可以参与或见证这个时代的变革。想想二十多年前中国的互联网什么样，再想想现在中国的互联网什么样，你还会觉得未来很遥远吗?
面向未来，掌握事物发展的原理，因缘聚合的原理，这样我们才有机会成为未来的开创者。
《智能商业》读后感 篇2
最近在看《智能商业》，里面提到数据是新的驱动力。自己也是做数据处理相关工作的，所以还是比较认可书中的说法的，虽然有些细节还是值得商榷的。
有一句话说，石油是工业的血液。从这个角度来看，石油驱动了工业化的发展，电力驱动了网络的发展，那么驱动即将到来的智能时代，核心驱动力是什么呢？很大可能是数据。
《智能商业》中说，在没有网络的时代，想要收集用户的数据非常麻烦，比如要设计调查问卷，比如要用户填表，然后收集，然后数字化，进行一系列的分析，最终得出一些结论。如果其中一个环节出现了问题，那么所以的流程都需要重新来过，耗时耗力，周期也很长。但是现在不一样了，互联网时代，特别是移动互联网时代，数据的收集变得非常方便，用户每天在手机上做的几乎任何动作都能被捕获，对应于一款app，比如淘宝、头条、抖音，用户的所有行为数据都会实时记录，通过算法实现近乎实时的分析，然后解决用户的问题。如此，数据就流动起来了，帮助企业优化app，也帮助用户发现自己感兴趣的东西。
文章中提到之前的工业时代，或者是移动互联网时代，其实都是B2C时代，就是工厂生产商品，然后卖给消费者。这种情况下，商家对用户其实所知甚少，能收集到的数据也很少，大多数时候是通过问卷，或者电话，或者售后反馈才能收集到。而且商品对于每一个用户几乎都是相同的，没有差异性。读后感·而现在，数据流通的链路打通了，自然而然催生了C2B的模式。用户有自己个性化的需求，被数据记录，算法分析，最终反馈给商家，商家给特定的用户定制个性化的商品，以此来满足用户的个性化需求。在这种情况下，商家和用户其实是共赢的，用户能用到自己真正想要的商品，商家也能根据用户的需求定向生产商品，以此来去库存。
可以预见的是，未来将是数据驱动的时代，当越来越多的物品接入网络，数据被实时记录，实时分析，整个社会的效率一定会大幅提升，生活也必将变得越来越智能。
《智能商业》读后感 篇3
曾老师在组织结构中，强调管理向赋能转变。
传统的企业中，我们都是严格分上下层级结构的，更多强调上传下达，更多强调KPI指标考核。就包括我上大学学习人力资源的教科书《绩效管理》也还用了一学期学习如何制定考核指标，用什么方法做员工考核。
你看，现在这社会，真正具有赋能思想的领导者是多么的稀少。毕竟我们这么多高校教都是以效率为优先级，培养工业时代的管理者，就包括目前很多学校的MBA教育，我想也会花很多时间告诉你KPI的好处。
而这里强调的赋能，更多的是强调为他人服务，让他人成功。以完成目标而做协同，管理者更多充当了资源协调者的职能。
对于做事的我们来说，在赋能上，需要做什么样的努力呢?
对于我们做事的人来说，不管你是在KPI的组织里，还是在赋能的组织里。我想强调价值贡献都是有道理的。
在KPI考核的组织里，我们强调价值贡献，贡献好的结果，实现组织制定的目标;在赋能的组织里，我们强调价值贡献，为组织的共同目标贡献更多自己的能量。
《智能商业》读后感 篇4
曾鸣教授是我做战略的诸多老师之一，他关于战略的论述，一度是我反复揣摩学习的教材。
阿里巴巴是一家以战略见长的公司，能够在这样一家公司任参谋长，肯定得有几把刷子。
马云是个“大忽悠”，能让马云欣赏并邀请加入阿里，斯人功力可见一斑。
刚巧，我主要的工作，也是战略设计。于是乎，我就关注了“曾鸣书院”公众号，下载了“湖畔”APP，也收听了曾教授在得到的“智能商业二十讲”。
自曾老师宣布要写这本书开始，我就一直关注着这本书的进程。先是得知这本书的英文版本已经出了，无奈我英语差，不能先睹为快。后又获悉这本书由中信出版集团出版，于是就在中信的购书小程序上预定了这本书。本以为这本书要等很久才能收到，没想到才过几天，就到手了。（截至目前，京东还没上架这本书的中文版。）
书是昨天下午到的，刚到手，就一口气看了一半。
这本书对我的帮助非常大。我就在做关于公司的战略计划，也在做公司的智能系统建设。这本书和我的很多想法不谋而合，让我引以为豪；另外，这本书还讲了很多我没注意到的问题，给了我不少启示。我是一边看，一边和公司的实践比较验证，偶有所感，就随笔记录。有些地方看得茅塞顿开，有些地方看得拍案叫绝，有些地方看得一阵后怕——怕什么？怕要是没看到这本书，自己岂不是犯了大错？
——真是开卷有益——尤其是开高人的卷！
《智能商业》这本书主要讲的就是智能商业。曾教授说，这是未来的商业范式。
智能商业的落脚点在“智能”二字。这两个字将智能商业与非智能商业区别开。意思是：符合智能商业逻辑的商业模式是智能商业，不符合这个逻辑的，是传统商业；智能商业代表了未来，如果你的商业模式与智能商业无关，那么很可能你就与未来无关。
这倒不是危言耸听。
那么，智能商业的智能主要体现在哪里呢？曾教授总结是：网络协同+数据智能。
什么是网络协同？我的理解是，你要用互联网技术构建一张网，将你的产品和服务搬到线上来（或者至少要有和线上交互的界面），然后把整个服务流程（产业链）的参与者也搬上来，让参与者们在线上自主办公、协同作业。当参与的角色足够多，每个角色的用户数足够大，在线协同作业的频率足够高，这个协同网络的包容性、自生性就足够强。
像蜘蛛一样先织一张网，然后把所有参与者一网打尽，这些参与者通过网络协同作业，会不断编织这张网，将网的深度和广度都极大地延展。这是一张可以自生长的网，有多少用户涌入，就有多少个节点，有多少个节点，这张网就有多大。这张网几乎可以无限延伸。它不是物理世界，它是互联网世界、信息化世界，是新的社群组织形态。
以上是我对协同网络的粗浅理解。那么，什么又是数据智能呢？
我理解的数据智能是供给链智能化。
怎么讲？
所有商业的原点，都是用户需求，不同的生产力阶段有不同的供给系统。这里面，用户的需求是相对恒定的，是所有商业行为的目标，但是供应能力不同，所能提供的解决方案就不同、方案的成本不同、满足用户需求的程度也不同——很多需求不是说你有了解决方案用户才有，而是因为你没有解决方案所以这个问题一直得不到解决用户也就不奢望解决了——另外，很多需求不是原生性需求，而是基于解决方案衍生出来的需求——比如手机贴膜不是原生性需求，手机才是原生性需求；或者说手机不是原生性需求，准确讲，手机应该是一种解决手段，用户需要入网联系进行信息互通才是需求——我们经常犯的错，就是错把手段当需求，不能从原点出发去创新。
工业时代生产力的特征是批量生产、标准化。这时候能供给的是大批量的标准化产品。满足的是用户对产品的普遍需求，不是个性需求——记住个性需求是一直存在的，只是当时的供给能力只能满足小部分人的个性定制需求。随着工业化的'不断发展，标准产品进入了产能过剩的阶段，用户也进入了标准产品信息泛滥的时代，这时候的市场矛盾，变成了用户个性化需求的增长和市场个性化定制能力薄弱之间的矛盾。本质上讲，是机械化工业生产形式无法满足用户个性化的需求。
这个矛盾成了我们这个时代亟需解决的问题。
怎么办呢？答案就是数据智能。
数据智能是用互联网技术重构供给链系统，让高效的柔性生产成为可能，从而满足用户个性化的定制需要。
如何满足？
首先是万物互联，一切在线。也就是所谓的物联网（IoT）。物联网的意义在于所有产品都成了数据终端：既是数据输入终端也是数据输出终端，更是人机交互终端。在物联网的前期，你至少要开发出一个界面，让你的产品或服务能够与用户互动。这个环节，曾教授讲叫产品化。
有了交互终端，第二步是一切行为数据化。所有的动作，行为，都可以成为数据的字节，被储存下来。这个数据有类型的数据，更有个别的数据（数据库建模时建的表单不同，数据类型就不同）。这些数据你不用它，它就毫无价值。但你只要用它，它就变成了财富。最重要的是这个财富不是消耗品，可以无限复制，越用越有用。
将用户的一切行为数据化，这个在技术上并不难——只要联网在线，用户只要触网，就会形成数据。只是一般人没有注意到这个动作的意义，所以在系统开发的时候，没有开发并迭代优化这部分功能。
数据化以后，是建立算法。算法就是建立数据规则，程序指令。什么样的数据触发条件（输入加上数据分析）会形成怎样的输出，这是算法逻辑。数据量不大，分析维度不多，这个事情就简单。但当数据维度足够丰富，数据量足够大，算法足够多，运算量足够大，这时候，就不是人力能搞定的了，只能求助于机器运算。而且一般的机器作业还不行，得借助云计算的力量。
这样耗心费力的运算，目的何在？目的在于给协同网络的每个参与者更好的体验，满足其个性化需求，让其可以高效决策高效作业。
协同网络是一张横向铺开的网，网络里的每个参与者都是这张网的服务对象，没有数据智能的协作，这些参与者的作业是笨拙的，协同是低效的，有了数据智能，网络的参与者才能真正受益，体现出智能商业的用户价值
所以曾教授讲，协同网络和数据智能是构成智能商业DNA的双螺旋，缺一不可。有了这两个螺旋，你的商业模式就是智能商业，没有，就是传统商业。最后赢的，不是新的，是先进的。智能商业代表的是先进的理念和先进的生产力。革故鼎新，变革的阀门早已开启，唯有洞悉未来的发展趋势，才能提前布局，捕捉未来。
未来还没来，但是通往未来的因已经种下。我们有幸生在这个时代，可以参与或见证这个时代的变革。想想二十多年前中国的互联网什么样，再想想现在中国的互联网什么样，你还会觉得未来很遥远吗？
面向未来，掌握事物发展的原理，因缘聚合的原理，这样我们才有机会成为未来的开创者。
感谢曾教授！
《智能商业》读后感 篇5
曾老师在新旧商业比较中强调了两个字：精准。
曾老师在新旧商业对比中，更多强调了，新商业最大的区别就是新商业能够提供精准的服务。这也是淘宝现在千人千面所在追求的事。包括互联网广告的精准推动等，都属于新商业范畴。
看到曾老师“精准”两个字，觉得我们该有什么样是思想变化呢?
作为我们做事的人来说，在对客户服务上，可能更多的要想精细化方向发展。我们要用更多的准备工作，为客户带来更加准确和细致的服务，从而形成自己的口碑。
《智能商业》读后感 篇6
曾鸣是阿里巴巴学术委员会主席，前总参谋长，可以说是分量挺重的。书本上还有介绍说是解码阿里5000亿美元市值背后的创新商业法则。这应该是在2017年左右写的，现在阿里的市值都要过万亿了。
这本书分六个部分，第一部分简单介绍了未来的商业发展方向和内容。未来的智能商业就是通过网络协同+数据智能组成的新型商业体，和在两年前看的关于大数据介绍的书内容不谋而合。通过网络协同来收集更多的数据，然后使用一系列的算法把这些数据有效的利用。通过在线化和网络化，尽可能多的收集数据，形成数据闭环，数据越多就能越完成的刻画一个人，这也是为什么阿里和腾讯好像什么都想要插一手的原因之一。然后通过自动化和智能化把这些数据处理保存，精准化的把这些数据用在合适的地方。但是这出现了一个问题，这些数据会不会被过度使用，消费者的隐私权怎么保护，这是不可绕开的一个问题。当然这只是未来的设想，现在实现起来还有点困难。现在的数据都是孤岛式数据，即使是阿里集团内部。所以要实现数据协同，之后数据智能才能更加精准。
第二部分是商业模式的变革。商业模式从传统的B2B、B2C、C2C，然后逐渐的转变为S2B、C2B。这就是所谓的工业4.0的概念，未来的工业更多的是由需求决定生产，定制化的生产。要完全实现C2B就需要有大量的.数据进行支撑，通过数据发掘需求。让消费者直接说出来的需求有时候并不是他们真正的想要的。乔布斯说过：“客户永远不知道他们真正需要什么。”想要有大量的数据，就要实现网络化和在线化，如果没有在线化，数据的收集成本是很高的。
第三部是战略变革。战略变革强调了高效反馈闭环和生态体两个概念。战略一定要看的远，看十年，做一年，当然现在能做到看十年的都是大仙级别的存在了。现在的企业，尤其是互联网企业谁也不知道未来会是什么样子的。各大CEO、公司都强调自己离倒闭有多近，有说1个月，有说2个月、3个月的。在这样的情况下，公司要快，需要有一个能迅速反应的机制，及时的去尝试、去试错，并且迅速给予反馈。在未来的企业一定是相互协同企业，就像生态圈一样，提供低层的存在才会一直存在。让别人能生长，你才能壮大。让别人帮你扩张，你才能扩张的更快。如果一直自己玩，建起来的只有干巴巴的沙楼，并且一碰就散。
第四部分是组织变革。这里面强调创造力革命、赋能和内部协同网。未来肯定很多重复性、基础性的工作会取消，简单点来说就是会有很多人失业，社会会变成精英社会，阶级固化会越来越严重。社会需要的主要是创造式的工作，但是这必定是少部分人的工作。这里面涉及阶级固化的部分，这里就不再讨论了，大家稍微深入思考一下就能发现其中的意义。我在知乎上看到过回到说，审美也在变成一种技能。因为是创造式的工作，那么管理的意义就很少了，那么组织的目的就变成了赋能，让员工能拥有更多的能力去实现他们的创造力。同时为了更快反应、减少重复造轮子，就像论文查重一样，就需要内部的协同网。可以迅速的复用，充分利用所有人的成果，同时减少错误的方向。
第五部分是案例。讲了阿里本身的案例和网红雪梨的案例。第六部分是对未来的展望，在互联网逐渐成为低层应用之后，怎么像用电、石油之类的把互联网高效的、创造式的用起来，从互联网+变成互联网x。
看完这本书，我看到了互联网从业者的焦虑和不安，也看到互联网从业者的雄心壮志。就像马化腾在知乎提的问题一样，怎么创造性的把自己颠覆，这是互联网从业者的目标