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农信互联总裁薛素文:有着六千多年历史的养猪行业,如何用数字来重组

“如果说我们是一家互联网企业,那一定要加一个定语,是充满泥土味的或者是充满了猪粪味道的互联网企业。”

农信互联董事长&总裁薛素文

农信互联董事长&总裁薛素文在2017钛媒体T-EDGE年度国际盛典

养猪这个有着6000多年历史的传统行业,如今也在人工智能、物联网、大数据的加持下悄然变革。

把2300万头猪连接上网,服务1.3万家规模猪场,760亿生猪及投入品交易流量,凭借着一张连接起养猪产业链上各方的猪联网,农信互联这家公司做成了养猪领域最大的独角兽,作为钛媒体在传统产业互联网化中挖掘到的第一个隐性独角兽,农信互联董事长&总裁薛素文在2017钛媒体 T-EDGE 年度国际盛典上,分享了养猪与互联网两个产业相互碰撞、融合的故事。

看起来不起眼的猪肉市场,却比我们想象中更为巨大,薛素文此前在接受钛媒体采访时,曾给我们算过一笔账,“中国每年的生猪出栏率为7亿头,一头猪的价格按1500块钱去算,就是超过1万亿的市场;生猪产业链还涉及饲料、屠宰和加工等领域,这里有大概七、八千亿的市场;流通环节卖猪还有1万多亿,加起来就是近3万亿的市场。”

而这样一个3万亿的广阔市场前面,却一直横着三座难以跨过的大山。薛素文表示,过去养猪业一直存在生产效率低下、交易流程过长、金融资源匮乏的三大痛点。

为了在生猪养殖行业提高生产效率、缩短交易链条、促进产融结合,农信互联在两年前做了这样一件事,把所有跟养猪相关的人、猪、厂商连在一起,打造一个猪联网,通过猪服务、猪交易、猪金融三大业务板块,来分别解决养猪行业的三大痛点。

通过SaaS服务来积累用户生产过程数据,并利用大数据来指导养殖户养好猪、管好猪;通过电商为产业链上各方提供交易平台,连接投入品厂商、养殖户、屠宰场等多方企业;然后再以金融来解决生产者的资金问题。

同时,为了落地这一套体系,农信互联还组建了一个运营中心,来解决了猪与人之间最后一公里的服务问题。通过“3+1模式”,即猪服务、猪交易、猪金融,再加地面服务,来形成一个以猪为圆心的猪联网。

而这一套模式,也是薛素文一次次下到猪场,深入了解农户痛点后逐渐建立起来的。在薛素文看来,农信互联并不是一家互联网企业,“如果说我们是一家互联网企业,那一定要加一个定语,是充满泥土味的或者是充满了猪粪味道的互联网企业,纯互联网企业他们服务是到家,我们是到猪场去,我们可以待在猪场十几天不出来,这是我们与他们不一样的地方。”

以下是薛素文在钛媒体T-EDGE国际年度盛典上的演讲全文,略经钛媒体编辑:

很高兴有这个机会跟大家共同分享一个话题,我认为人类历史以来作为古老的产业——养猪产业,和最近几年最为先进的技术,比如说今天大家谈论人工智能、物联网、大数据,这两个产业如何碰撞、融合的故事。

说是古老,据我可查养猪的历史,中国第一个发掘养猪的遗址是河姆渡遗址,也就是浙江余姚桐乡考察出来的,最近应该是有6000多年的历史。这个养猪人一代一代过来的,大致经历了三个阶段:

1、家畜阶段。以家庭养猪为主。

2、工业化养殖。

3、智能化和数字化养猪。

目前中国的养猪业有三大痛点或者是三座大山:

1、生产效率很低。

一头母猪一年能够出栏的仔猪头数(我们把它叫做PSY),中国目前大概是15-17头左右,先进的国家比如说像美国、加拿大、丹麦应该是30头左右,几乎是人家二分之一的效率。

2、交易流程过长。

从猪的生产者到屠宰企业,再到我们吃到嘴边的肉,大概需要5-7个环节,在这个环节里面层层加价,这还不是最重要的,最重要的是我们吃的品质能不能得到保障?

3、金融资源匮乏。

我感觉这个行业是一个重资产的行业,可是从来没有太多的资金青睐它,养猪产业遇到了资金、金融的饥渴症,因为有一句话:家有万贯,带毛儿的不算。所以在这个过程中,金融资源非常匮乏。

基于这样的情况,农信互联我们对生猪产业有三大思考:

1、怎么样提高生产效率。

2、怎么样缩短交易链条,提高交易效率。

3、如何促进产融结合。

对于这个,我们最近通过一段时间的思考,两年以前我们做了这样的一件事情,就是把所有的跟养猪相关的人、猪、厂商连在一起,我们叫猪联网,就是把与猪相关的资源连在一起的网。这个猪联网目前大概有三个部分:

1、提高生产效率,就是猪服务。

2、提高交易效率,就是猪交易。

3、解决生猪产融结合问题,也就是猪金融

首先猪服务是用大数据来养好猪,同时要管好猪,这是我们希望做到的一个目标。

大家看到的这些就是猪联网的很重要的界面。在这个界面里,大家看到针对猪场,很多物联网的操作环节我们可以通过远程控制,过去是人畜见面,现在是远程操作,过程中有大量的数据产生。

最右边大家看到,有点儿像是消息互通,是在全国大概3000多个职业的兽医师和养猪人进行远程互动。过去人与猪之间必须见面,到现在人和猪之间不用见面了。

养猪人是不会操作电脑的,但是可能会爱打游戏。我们用了一个类似于开心猪场这样的模式,来解决他们指令的发出,以及他们收到终端的信息。

大家知道养猪人都是属于非常孤单的养殖,或者是大家都是低头养殖的,可是我们希望让他们左看、右看、上看、下看,看别人是怎么养的,看全球是怎么养的,看职业的养猪人是怎么养的,其实养猪是一个大学问。

所以,我们通过数据的分析,会根据他的问题把最牛的兽医师、养猪的专家告诉他,把全球最前沿的养猪技术,把我们认为重要的视频等相关资料推送给他。

当然这里更多的是通过手机端,能够知道每天养一头猪大概你能赚多少钱,而且是每公斤大概赚了多少钱,每天每头猪长了多少公斤,让你每天都有赚钱的感觉。

这是猪的服务。

猪交易我们是希望打通两端,以猪为核心,左边是投入品厂商,也就是饲料、疫苗、猪苗等企业,右边是屠宰场(我们不做猪肉,猪肉是C端的,我们只做到食品企业)。左端是通过我们的智能分析,把最好的料药苗推给这家企业、养猪场,等猪长大之后,我们又把猪以最快速度地卖给屠宰企业,这就是我们所干的事情。

去年到现在,光猪相关的交易额做到了760多个亿,想想看这个产业是多么可怕的事情。

这个是我们称作猪的交易。

猪的金融我们是怎么做的呢?有几个特征:

1、围绕生猪产业链。

2、猪服务、猪交易的场景。

3、这个必须是闭环的。大家看到这个图就是闭环的,在我们的平台上养猪,你可以不用掏钱,农信互联有一个农信金融的产品,为他们提供服务。

最近我们做了生猪价格保险、生猪小贷、生猪理财。

我们为什么敢做呢?因为我们有大量生猪的数据。在我们的平台上养猪,数据能够实时获取,甚至交易。去年到现在交易了这么多生猪,全国生猪的交易数据我们是最清楚的,因为只有我们知道买方和卖方,在这个情况,我们当然可以做。

但是以上这三个(猪服务、猪交易、猪金融)都是线上的。但养猪这个产业是非常地面性的、非常落地的,所以我必须有线下的服务与之配套。

所以我们做了一个农信的运营中心,这个运营中心解决了猪与人之间的最后一公里的服务问题。这些人是围绕猪场的,依托猪联网提供的零距离、全品类的一站式服务,想把它打造成一个农村的供销社、信息服务站、合作社、信用社,跟猪相关的,你想得到的我都有。

所以,通过刚才的“3+1模式”,“3”就是猪服务、猪交易、猪金融,再加上一个地面服务,形成了猪联网,是以猪为圆心,构筑养猪生态圈。

我们是把跟猪相关的资源或者是主体联结在一起,这里面第一件事情就是供应,用数据的方法,把最牛的生产资料推荐给企业(当然也可以通过集采方式),然后把产品卖出去,再是落地到猪场的服务。

这个跟一般的传统互联网企业不一样,一般的传统互联网企业服务是到家,我们是到猪场去提供服务,我们可以待在猪场十几天不出来,这是我们与他们不一样的地方,当然我们还有一些金融的支持。

每一个品类和服务对象都有一个SaaS或者是DaaS的平台与它连接,形成一个圈子,通过数据重组整个生猪产业链。

比如说最底层的,我们是把很多不管是饲料企业、食品企业全部连在一起,底层都在我们这边打通。有了数据之后,资金流就很快,有了资金之后,物流就很快。

所以,我们通过数据重组生猪的信息流、资金流和物流,这就是我们目前管的生猪、猪场,他们的生产水平、每天流动。我们还能做到价格走势,目前全国只有我们在做这个事情,而且被很多其他场景所利用。

因为养猪人最大的问题就是猪价,所以他们在关注自己猪场的时候,会把我们这个屏幕接到自家的电脑上去,你关注什么地区?大到一个省、小到一个县,甚至到一个村,这个价格是怎么来的,我们都会给他。

这是我们今年以来(累计两年)760亿的交易流量。

农信互联我并不认为它是一个纯互联网的企业,如果是纯互联网的企业,一定要加一个定语,是充满泥土味的或者是充满了猪粪味道的互联网企业,它有700多人,里面大概有一半是传统企业出来的,有一半的人来自于像BAT这样的互联网企业,还有一些人是来自于金融类的企业。

去年以来累计交易额是760亿。目前管理2300万头生猪,这是什么概念呢?应该是中国最大的,因为中国最牛的一个养猪公司,它去年出栏量是1800万头,但是我们没有一头猪,却管了2300万头。

还有520亿的金融流量,这里面包括定制化理财产品农富宝(类似余额宝)、以及给所有养猪者包括养猪的上游企业提供贷款

我们为1.3万家养猪企业提供服务,同时还为3500个跟养猪相配套的中间商或者是饲料厂提供服务。

目前农信地面服务网络有18个省级区域事业部、92个运营中心。

所以,我们对养猪企业是四项赋能:数据、交易、金融、服务。

养猪产业做完以后,我们希望未来可复制到从猪到服务猪的上下游企业。以及种植业、渔、蛋等领域;沉淀下来就是三件事情:农业的大数据、农业电商、农业金融。

谢谢大家!

(本文首发钛媒体,作者/谢康玉)

本文系作者 谢康玉 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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