以下是傅淼分享整理：
產業互聯網中的分享經濟
社會化分享的理念， 在產業互聯網領域將比消費互聯網領域發揮更大的作用。
然而產業互聯網普及將會導致市場組織勞動分工的交易成本的降低， 企業內職能被外包至專業化平臺， 社會分工協作就會進一步細化， 全社會的生產資料利用率和勞動生產率都會提高。 這樣一個過程， 會比消費領域的分享所帶來的驅動力會更強。 由此， 我們引出另外一個概念：Everything-as-a-Service即XaaS。
大家一談產業互聯網， 往往就說SaaS， 即“Software-as-a-Service”， 我認為SaaS只是產業互聯網很小的一部分， 將來的趨勢一定是“Everything-as-a-Service”，
XaaS為中小及生產型企業升級
即使是在美國這樣市場經濟高度發達的國家， 小微企業也一直在經濟中扮演重要角色。 隨著產品互聯網的發展和普及， 越來越多的產業基礎設施服務平臺為小微企業提供服務， 小微企業得以在不擴大團隊規模的條件下擴大經營規模。
當然， XaaS模式的受益者也不限於小微企業， 中型企業也可以從中收益。 很多大型企業也會把他們的某些非核心業務外包到外部的服務平臺上。 這裡我舉個例子說明產業互聯網時代的生產型企業如何利用XaaS模式降低其財務杠杆率。 利用產業互聯網， 比如企業可以通過分享和租賃降低設備CapEx的投入， 顯著降低現金的消耗；比如通過供應鏈上下游資訊協同， 可以降低資訊不對稱， 降低波動和不確定性， 這樣就沒有必要保留那麼高的庫存；比如利用供應鏈金融盤活應收賬款。 這樣在同等的自有資金規模下，
當然， 通過Everything-as-a-Service的平臺為中小企業提供資訊流、資金流、物流各個層面全方位的業務支持是一個宏大的理想， 有很多的事情要做。 而在為企業提供資訊流方面， 智慧商業將發揮出它的威力。
什麼是智慧商業？
首先， 是智慧商業， 不是商業智慧（BI）！目前智慧商業本身並沒有公認的定義， 我們認為智慧商業是AI增強（AI-enhanced）的決策支援系統（Decision Support System）， 服務於企業中需要決策的各級人員， 應該具備即時、閉環、自動進化、全域優化的特徵， 以及自動識別問題的能力， 目的在於提高企業決策的效率和品質， 增強企業在數字經濟時代的競爭力。
我們知道商業決策絕大多數都是微觀經濟層面上的決策，
因此運籌學很早就在決策支援系統中扮演了重要角色。 但是優化模型的建設需要對資料後面的規律進行洞察， 因此當以資料分析和挖掘為核心理念的商業智慧（Business Intelligence, BI）出現以後， 很快就跟運籌學結合成為決策支援系統的核心力量。
而AI在決策支援系統中的應用就沒有那麼順利。 AI本身的發展就是一波三折， 其在決策支援系統領域的應用一度以專家系統嶄露頭角， 但是整體看和運籌學以及BI的成就相差甚遠。 但AI新一波的浪潮， 形成了在決策支持領域的重大機會。
智慧商業讓企業跨越資訊化的兩種境界
企業目前更關注的是“High-impact”的決策支援，關注的是那些可能對一個企業經營有重大影響的問題。我們相信，只要正確的定義問題，AI在幫助用戶更好地解決這類問題上是可以發揮重要的作用的。
企業資訊化水準的評價體系本身是個複雜的課題，今天我借用人力資源的兩個概念來做一個非常概要的說明，把企業資訊化的水準分為兩個境界，業務使能和業務賦能。
業務使能（Business Enablement）：主要是指業務支持能力。首先解決能與不能的問題，也就是說能夠支持業務順利開展。再解決慢與快、少與多的問題，就是說業務處理效率是否夠高、業務規模是否夠大。
業務賦能(Business Empowerment) ：主要是指賦予企業經營者做出高品質決策的能力。首先解決差與好的問題，就是說是否能否支持業務高品質的開展以獲取健康的利潤。再解決舊與新的問題，就是說是否能不斷發現新的市場機會以獲得新的增長點。
在中國經濟高歌猛進的時候，多數企業都只關注業務使能，因為市場上機會足夠多，主要看誰抓的快。當市場慢下來，就要關注業務賦能，看誰的產品和服務品質更好，價格更低，以及誰能夠發現市場上新的機會，這就是智慧商業大顯身手的地方。
智慧商業系統延展至企業外部
天馬提出的智慧商業系統框架與傳統的BI模式在單體層面上基本類似，都是有一個資料層，一個模型層，上面有應用層，但是這一代跟上一代有什麼不一樣的地方呢？
首先它不再是一個企業內部的局部優化，它要考慮自己在供應鏈直接的上下游的情況，也要考慮不同供應鏈之間的關係，也就是要考慮一個完整的產業生態網狀結構的關係。
其次從資料層面，處於現在這樣一個大資料的時代，企業所能接觸到的資料的豐富程度是空前的。以前更多的是挑戰打通內部的資料孤島，現在除了內部資料，還有供應鏈上下游企業之間點對點的資料交互，還有更大的雲化的外部資料。在傳統的決策支援系統裡，因為沒有明確的相關性，這些外部資料的利用率很低。但是外部環境是對企業經營可能有更大的影響，外部資料隱含著很多相關性。利用現在的大資料技術，可以為企業決策帶來更多的資料資訊，通過AI的方式把裡面有用的資訊挖掘出來，應用到整個決策支援系統裡面去。
第三個層面就是就是利用回饋和閉環能夠對模型進行自動的優化。
最後有人會問，一家企業成為成功的智慧企業的三個核心因素是什麼：我認為是首先要有與用戶和市場充分交互的服務載體，其次是充分的資訊化和資料化，後要有自動進化的演算法。西方有句諺語“Don't reinvent the wheel”，意思是說如果有成熟的、免費的解決方案，自己就不要再花時間去重新發明它。天馬致力於提供智慧企業三個核心要素的解決方案。
這是我今天的演講，謝謝大家。
智慧商業讓企業跨越資訊化的兩種境界
企業目前更關注的是“High-impact”的決策支援，關注的是那些可能對一個企業經營有重大影響的問題。我們相信，只要正確的定義問題，AI在幫助用戶更好地解決這類問題上是可以發揮重要的作用的。
企業資訊化水準的評價體系本身是個複雜的課題，今天我借用人力資源的兩個概念來做一個非常概要的說明，把企業資訊化的水準分為兩個境界，業務使能和業務賦能。
業務使能（Business Enablement）：主要是指業務支持能力。首先解決能與不能的問題，也就是說能夠支持業務順利開展。再解決慢與快、少與多的問題，就是說業務處理效率是否夠高、業務規模是否夠大。
業務賦能(Business Empowerment) ：主要是指賦予企業經營者做出高品質決策的能力。首先解決差與好的問題，就是說是否能否支持業務高品質的開展以獲取健康的利潤。再解決舊與新的問題，就是說是否能不斷發現新的市場機會以獲得新的增長點。
在中國經濟高歌猛進的時候，多數企業都只關注業務使能，因為市場上機會足夠多，主要看誰抓的快。當市場慢下來，就要關注業務賦能，看誰的產品和服務品質更好，價格更低，以及誰能夠發現市場上新的機會，這就是智慧商業大顯身手的地方。
智慧商業系統延展至企業外部
天馬提出的智慧商業系統框架與傳統的BI模式在單體層面上基本類似，都是有一個資料層，一個模型層，上面有應用層，但是這一代跟上一代有什麼不一樣的地方呢？
首先它不再是一個企業內部的局部優化，它要考慮自己在供應鏈直接的上下游的情況，也要考慮不同供應鏈之間的關係，也就是要考慮一個完整的產業生態網狀結構的關係。
其次從資料層面，處於現在這樣一個大資料的時代，企業所能接觸到的資料的豐富程度是空前的。以前更多的是挑戰打通內部的資料孤島，現在除了內部資料，還有供應鏈上下游企業之間點對點的資料交互，還有更大的雲化的外部資料。在傳統的決策支援系統裡，因為沒有明確的相關性，這些外部資料的利用率很低。但是外部環境是對企業經營可能有更大的影響，外部資料隱含著很多相關性。利用現在的大資料技術，可以為企業決策帶來更多的資料資訊，通過AI的方式把裡面有用的資訊挖掘出來，應用到整個決策支援系統裡面去。
第三個層面就是就是利用回饋和閉環能夠對模型進行自動的優化。
最後有人會問，一家企業成為成功的智慧企業的三個核心因素是什麼：我認為是首先要有與用戶和市場充分交互的服務載體，其次是充分的資訊化和資料化，後要有自動進化的演算法。西方有句諺語“Don't reinvent the wheel”，意思是說如果有成熟的、免費的解決方案，自己就不要再花時間去重新發明它。天馬致力於提供智慧企業三個核心要素的解決方案。
這是我今天的演講，謝謝大家。