《智能商业》是曾鸣教授的作品，试图勾勒未来商业大蓝图。未来是什么样的，会有什么变革？曾鸣教授的见解给了我们很好的启发，他认为智能商业本质上是对未来的前瞻性判断，所以最适合的读者是3.0模式下进行探索和创新的创业者。但是中国的市场发展周期被快速压缩，所以听一听概念给自己打个预防针。
什么是智能商业呢？它的本质是什么？为什么说现在的商业发生了大变革，未来会是什么样的趋势？我们要如何去构建这样呢？现在全球领先的企业，基本上是在线化、智能化和网络化三者中必定有二者有巨大突破。
智能商业就是由网络协同和数据智能组成的双螺旋结构，网络协同会推动数据智能的发展，数据智能反过来也会推动网络协同的扩张。我们现在常说的产品在线、员工在线、客户在线和供应商在线就是网络协同的表现形式。人类文明，最关键的并不是一个个个体，而是社会日益增强的协同能力，这才是我们这个时代最大的优势。数据智能并不仅仅是说利用数据分析数据，而是用机器直接取代人做决策。
我们一直说自己是一家数据公司，其实并不是，仅仅只是简单的根据数据分析来有针对的改进产品和服务，并没有利用大数据、云计算、算法等来让机器来给我们做决策，我们还是靠人工的经验和认知来调整我们的商业模式；网络协同也没有做到，仅仅是单方传递给用户，用户购买产品或者不购买立即离线，做不到双向或者多向沟通和连接。
未来，每一个企业都必须有一个和目标客户在线互动的界面。这个界面可以是APP，也可以是平台，最好的是社群，因为社群天然能聚集一批在某点上价值观一致的人。除此之外，任何一个硬件制造商未来可能都会是这个服务组合中的一部分。制造不再会成为一个独立企业，而是成为他人服务闭环里的一个承载者，或者自己建立一个2C（对消费者）的沟通渠道。对于绝大多数企业来说，今后10年，最难的其实是创造一种产品和服务方式，把原来离线的用户在线化，产生一个持续的互动，这样才能实时记录用户的反馈，也才能优化算法、优化服务。谁先完成这个闭环，谁就占据了最大的优势。
智能商业的特征是低成本，实时服务海量用户；满足每一个用户的个性化需求；服务自我更新与提升的速度。达成以上三点才是真正的智能商业。也就是在线化、智能化和协同网络的扩张。
我们说互联网，到底什么是互联网。联指的是连接，不仅仅是信息的连接，人的连接，更是物理世界的在线化，也就是我们现在所说的万物互联。互指的是互动，目前大部分都是单向的，互联网能够支持无数人同时互动，以后不仅仅是人与人的互动，而且包括人与物，物与物之间的互动。联和互就是结成了一个万物相连的网，网给商业社会带来了颠覆性改变，互联网的演化路径就是一个重新解构商业逻辑的进程，企业必须从与用户建立连续性关系、以追求极致的用户体验的视角出发，开始在线化。在线化以后，才能和用户互动，双向互动，使得企业和用户的关系不断循环往复，实时反馈才能快速迭代产品和服务。
说智能商业就是由网络协同和数据智能组成的双螺旋结构。那网络协同是通过大规模、多角色的实时互动来解决特定问题。农业时代自给自足、村社范围简单交换的经济范式可以用“点”来描述，那么“线”或许就是工业时代经济范式的典型意向——流水线、供应链、科层制。到了万物互联的时代，新经济范式最根本的特质就是“网”——开放的网络结构、自由的多元协同、分布式的自组织体系。边界开放+直连互动。真正意义上的网络协同需要直连互动、实时反应、异质角色和多元场景，只有互联网技术才能充分实现这些条件，也只有万物互联才能充分发挥出网络协同的价值。
数据智能指的是数据化、算法化和产品化。特定商业场景的数据化、忠实于商业逻辑的算法及其迭代优化，以及将数据智能与商业场景无缝融合的产品。数据智能的特征是商业决策会越来越多地依赖机器学习，依赖人工智能。机器将逐步取代人，在越来越多的商业决策上扮演非常重要的角色，它能取得的效果远远超过今天人工运作产生的效果。具体表现形式有文字数据化、地理方位数据化、情绪感受数据化，万物皆数据。
互联网技术使我们终于可以低成本、全方位地记录数据，而只有当我们拥有了足够大量、足够多维度的“大数据”时，才可能真正客观、真实而深刻地理解我们周遭的环境、事物的本原以及我们自己。
算法化是智能商业的引擎，而不仅仅是工具。是按照设定程序运行以获得理想结果的一套指令。
产品化是数据智能和商业场景的最终载体。第一产品设计直接影响用户体验，第二可以上传，将“端”的行为数据向“云”反馈；也可以 下传，将云的数据下传到端，实现数据闭环。比如可以植入各种芯片和传感器。
智能商业的成功，最关键的一步往往是一个极富想象力的创新产品：针对某个用户问题，定义了全新的用户体验方式，同时启动了数据智能的引擎，持续提升用户体验。
企业智能化=在线化+自动化，即核心业务在线化+业务环节自动化，最终我们的目标是精准升维，形成黑洞效应。
在智能商业的时代，想要让自己的企业获得成功，首先要问自己4个问题：
·第一个问题，我的企业能否最大限度地实现网络化？
·第二个问题，我的企业能否尽可能地引入机器的学习效应？
.第三个问题，我的企业能不能在网络扩张的过程中，尽可能地用机器决策取代人工决策？
·最后一个问题，我的企业能否让自己收集的数据与更多不同类型的数据产生交换？