近年来,受全球化和“一带一路”带来的新机遇影响,中国企业纷纷加入探索出海之道的浪潮。今年3月中国贸促会研究院的报告显示,中国对外直接投资流量和存量连续四年稳居全球前三。此外,报告还显示,近八成中国企业将维持和扩大对外投资意向,看好对外投资前景。
从全球视角来看,企业出海将获得更大市场,意味着更多的市场份额与客户。在数字化需求方面,实现全面合规、保障信息安全是当下出海企业的首要挑战。出海企业如何进一步修炼内功?
企业出海的四大阶段
企业出海面临不同的状态,主要包括产品、功能、并购、融合这四大阶段。早期从产品出口开始,之后设立自己的销售团队、贸易公司,以满足就近服务客户的需求。随后,企业会进行一些跨行业或者跨地区的并购,向业务上下游扩展。并购之后,需要对全球各地区不同板块进行业务的协同与融合。
在出海的不同阶段,企业都面临来自法规和文化的双重挑战。在法规方面,不同的国家和地区有各自的财税政策和法律法规,而且一直在动态变化。在文化方面,不同地区的语言、文字、生活习惯以及宗教信仰千差万别,需要及时去了解、学习和遵守。
产品出海
在产品出海阶段,企业将面临来自产品、客户和法规的三方面挑战。
中国产品出海近40年来,每年都会在产品合规性方面付出巨大成本,出口商品大量被召回,原因并不是产品质量不合格,而是在标签、认证标准(如RoHS、REACH、CE等)方面出现问题。2021年,美国消费者安全委员会在全美对非食品类产品召回共计291个批次,其中来自中国的就有134个批次。
当前产品出口的发展趋势,已经从原来的大批量出口转向小批量定制,企业与合作伙伴、客户的生意模式也随之发生转变。如何做到准时交付、实现个性化定制非常重要。
此外,产品出海还需面对不同国家和地区的贸易壁垒、进出口配额问题,相关的贸易条款和关税都会带来风险。
针对以上挑战,Infor给出的数字化建议包括:首先应实现研发和制造的协同。从产品设计,到报价、生产、物料消耗,通过软件将各流程数据协同到一个标准/平台上来,保证产品符合产品标签定义以及申报文件资料的输出。其次,企业应将订单至现金的业务流程整合起来,以实现高精度的定制化加工和更实时、顺畅的客户交流。再次,实现全球贸易合规,面对贸易壁垒、黑名单、配额等挑战,实现与业务数据实时对应,有效控制。
功能出海
企业开始在全球建立办事处和贸易公司,面临的首要问题就是本地员工人才管理,包括学习本地化语言,遵守本地用工劳保规则或薪资标准,减少薪资纠纷。
在财税方面,企业需要解决税率和税种、法定报表等问题,如财务核算、会计准则、本地法定报表的输出,还需要与当地政府的税收系统平台整合。在资金结算方面,企业需要和银行集成,比如在欧盟区需要遵守欧盟区SCI协议。
Infor数字化方案可以为企业提供多语言支持,优化劳动力管理,帮助实现财务服务本地化和本地银行整合。
并购
随着企业业务的进一步发展,未来有可能通过各种并购进行产能扩张、贴近客户,向产业上下游进行拓展和跨界经营。
并购以后,要保证业务的正常运行。原有企业的业务系统,是否能够继续使用?或者需要在很短的时间做切换?原有的业务流程要能够根据需求进行调整,具备灵活性。
从财务控制角度,需要实现集团财务的预算管控,经营团队的绩效考核,挣值管理EVA。Infor在多层ERP部署方面有很多成熟案例,有灵活的业务流程管理平台,实现集团化财务管控,更贴近行业需求,可快速落地,满足企业出海跨行业的需求。
融合
在企业全球性的并购动作之后,随之而来的就是对全球各地区不同业务板块进行业务的协同与融合。其中包括数据安全问题,各地区业务板块如何应对不同地区的数据安全标准,比如欧盟通用数据保护条例(GDPR)。此外,新冠疫情等导致供应链中断,以及甚至随之而来的粮食危机,这些“黑天鹅”事件的发生,也需要企业必须具备灵活应对的能力。
企业的整个庞大业务网络的部署,将不再以大的业务模块为中心,而是分散性的,每一个地方都成为独立的体系,不同的据点、工厂、仓库之间需要实现协同和可视化。当供应链网络某个地方出现问题或中断时,能够动态快速调整到其他节点。
Infor在供应链领域可为企业提供行业专注的云方案,数据驱动的网络化供应链设计和计划,以及供应链网络协同和可视化。
企业出海正当时,面对重重挑战,找到更好的数字化合作伙伴,才能让踏出去的脚步更稳健,走得更长远。
好文章,需要你的鼓励
AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位,新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争,AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原因、为开发者提供更多计算资源控制权,以及支持本地IDE连接部署。这些更新主要源于客户需求,旨在解决AI模型开发中的实际问题。
南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架,首次让AI拥有真正的长期记忆能力,解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景,并使用智能检索机制,让AI能准确重现之前的场景和事件,即使间隔很长时间。实验显示在Minecraft和真实场景中都表现出色,为游戏、自动驾驶、机器人等领域带来广阔应用前景。
AI虽具备变革企业洞察力的潜力,但成功依赖于数据质量。大多数AI项目失败源于数据混乱分散而非算法局限。谷歌BigQuery云数据AI平台打破数据孤岛,简化治理,加速企业AI应用。通过AI自动化数据处理,实现实时分析,并与Vertex AI深度集成,使企业能够高效处理结构化和非结构化数据,将智能商业转型从愿景变为现实。
MTS AI研究团队提出RewardRanker系统,通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型,在多种编程语言上表现优异,甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化,系统能从多个代码候选中选出最优方案,为AI编程助手的实用化奠定基础。