企业服务并非新兴领域，早在上世纪70年代，国外已出现SAP、微软、Oracle这样的企业服务公司，如今已成长为行业巨擘。在国内，2012年起GDP增速放缓，人力成本增长问题凸显，2013年棱镜门事件后国内加大了去IOE力度，为企业级服务提供了较好的发展土壤。华映资本是较早布局企业服务领域的投资机构之一。2013年华映领投的WeMedia，如今已挂牌新三板，估值8亿人民币。2014年华映投资的微盟，目前已成长为国内最大的微信第三方公众智能服务平台，估值超30亿人民币。从致力于版权保护的冠勇科技到专注于财务服务的轻松财税，再到提供人力资源服务的BOSS直聘，华映被投企业已初露锋芒。在华映资本2017年度大会上，华映资本合伙人章高男分享了企业服务领域的投资逻辑，谈谈如何征服中国企业服务这片星辰大海。
华映资本合伙人 章高男
企业服务，一个未见天花板的赛道
华映资本成立8年以来，已经形成覆盖消费升级、文化娱乐、互联网金融、企业服务四大板块的投资矩阵，今天我重点介绍一下华映对于企业服务领域投资的思考以及未来重点关注的方向。
2016年统计数据显示，中国有7000万家企业，真正经过工商注册的企业1200万家；在美国企业总数为3000万，经过工商注册的有1500万家。这一数据对比说明，在中国真正的企业数量并不多，如果再考虑到中美13亿：3亿的人口基数比，可以预见中国企业数目仍有非常大的上升空间。同时，根据过去5年企业数量每年10%的增速来看，我个人比较坚信未来5到10年，企业服务领域机遇可期。
中美企业数量对比 数据来源：云天使研究院(以下同)
除了从数量规模维度分析之外，企业服务在国内的发展还有一些特有优势：
1、人口红利消失、劳动力成本上升、企业办公成本上涨带动共享经济形态下的企业服务需求；
2、云计算、大数据以及人工智能等领域的技术进步大大降低了企业级服务提供商进入门槛；
3、移动办公为企业信息化行业带来变革与新机遇。
中国的人口红利在2015年、2016年已经见顶，如今的企业越来越明显感觉到招人难、招人贵，而节省成本是企业发展的原始驱动力，这对企业服务领域来说是一个好消息。在准入门槛上，与十年前相比企业相关的基础配套设施已经完善，支付端有支付宝、微信等，快递有四通一达等，如今的企业服务公司只要侧重于对企业做一些业务上、专业上的支持就有机会进入这一赛道，门槛降低。第三，移动互联网带来的变革不仅影响到C端大众的生活，对于企业的经营方式、生产方式、企业内外部供应链的沟通与管理也带来冲击，同样也带来机遇。
企业服务的星辰大海，资本方怎么看？
1、融资金额快速增长，风口初现；
2、B轮之后的投资增长迅猛，部分企业初步成功，释放良好信号 ；
3、行业种类繁多，没有统治者；人力资源和数据是刚需。
过去三年，全球在企业服务上的投资增速较快。2016年全球企业服务领域的投资已经超过1400亿人民币，相较于2015年，增长超过两倍。另外，在2016年总1469万的投资金额中，超60%以上的资本在A轮阶段，说明企业服务仍然处在一个以布局为主的阶段，有很大的发展空间。另外一个比较明显的现象是：在C轮的投资金额已达20%，这意味在企业服务领域，有一些创业公司已初露头角，取得一定的成绩，这是一个可喜的现象。
2014年至2016年，企业服务领域投资数据
2016企业服务领域投资金额分布(按轮次)
纵观整个企业服务投资金额的行业分布，可以看到在这个赛道资金涵盖各个垂直领域，人力资源占到14%，数据服务占到13%，这两个是刚需，市场规模较大，具有海量的投资机会。
2016企业服务领域投资金额分布(按行业)
对比中美在企业服务领域的投资，有助于我们进一步了解中国市场。从投资金额来看，美国投资机构40%的钱都投在了企业服务上，而在中国这一数值仅有10%，但形势正在逐渐转变。从去年开始国内投资机构纷纷加大在企业服务领域的投资比重，华映资本也正在迎头赶上。
从企业服务项目的成长路径来看，海外并购如火如荼，美国企业服务市场早在11、12年前就有了统治者，突围壁垒高。有一个比较明显的数据：全球IT支出的90%来自财富前2000强，9%来自2000到20000强，剩下的企业占1%。像微软、SAP、Oracle这样的巨头，它们的服务已经渗透到前2000家甚至前20000家公司，并且渗透程度很深，所以当入局者发展到一定阶段时，发现海外市场已被这些巨无霸企业把持，突围难度大。但在中国并没有这样的现象，目前中国企业服务领域的公司无论从体量上还是从统治力上都无法跟国际巨头相比，并没有出现巨无霸企业垄断，而这恰恰是机遇，对创业公司来说仍有较高的成长空间。
两个模型，看透企业服务的投资逻辑
如此巨大的一个市场，对于一个投资人来讲，第一个问题是如何衡量企业服务的价值。我个人总结四个要素，供大家参考：
企业服务投资价值模型
我个人认为，一般企业服务都可以把价值模型概括为这四个简单要素，根据这样一个模型可以从不同维度去解读，先从企业服务广度和深度来解读：
企业用户数实际上是服务的广度，也就是用户规模；另外三个要素服务单元数、单元价格以及年使用时长是服务的深度。深度就是给企业提供的服务跟企业耦合的程度、关联紧密的程度。
另外一个维度，企业用户数、单元用户平均服务单元数、服务单元价格可以看做企业的市场规模，即提供的服务在市场上能赚多少钱。服务单元年均使用时长体现用户黏度。用户黏度是一种潜在的价值，未来它可能会变现，但有较多的影响因素，比如服务的不可替代性、服务门槛都影响用户黏度和忠诚度。此处有根号，是因为用户的粘度并非体现当下的变现价值，未来有很多可能，所以这里用根号做降维的影响因子，让价值模型相对客观一些。
根据所提供的服务场景，可以塑造出四大企业服务细分种类：广而浅的黄金场景、广而深的钻石场景、窄而浅白银场景以及窄而深的白金场景，根据每个场景的特点，可以做企业服务的针对性布局：
场景视角看企业服务
首先广而深的场景，有广度说明提供的服务一定是企业基本面的刚需，这一类型的公司平台属性强，具备整合其他服务的能力，用户黏度高。在这一场景里，企业服务公司发展路径应该是一家独大或者形成寡头，比如在人力资源领域国外的Linkedin，国内有智联、猎聘、BOSS直聘等；在云计算领域，国外有AWS一统江山，国内有阿里云，腾讯云等；在营销层面，国外有Salesforce，国内有分众传媒、包括华映投资的微盟，微盟是中小企业的营销入口，这些都是企业基本面刚需。
作为投资机构，可以把这些企业作为投资项目生态布局链的基石项目，结合外围产业链布局，而非单点投资，这是一个策略。第二，投资类似这样标的时，最好的投资时机是已经看到明显的趋势，但又没有形成寡头，在快速上升的趋势中去找到一两个最优企业，性价比不是我们追求的，成功率是我们追求的。
1、作为投资生态的基石项目布局；
2、相关领域没有超强寡头；
3、整体机会较高，变数多；
4、投资阶段不宜太早，看准头部果断下手。
第二，所谓窄而深的场景它的特点通常是跟企业的主营业务结合，解决能不能做的问题。这一类型企业通常技术要求和技术门槛比较高，服务单价高，自然而然利润率也会比较高。比如数据库类的SQL Server、MySQL，企业一旦用上它，丢掉它代价会很大。另外是PaaS服务，如果以IaaS、PaaS、SaaS这样的维度去区分，大多数PaaS服务是具备这样窄而深的特性。
在投资这样企业的时候，对技术壁垒一定要有清晰的判断，它未必是一个充分条件，但却是非常重要的必要条件。第二，这些服务跟企业的营收相关，大客户对于这些服务的贡献远高于中小客户，所以获得大客户的能力是成功的关键因素，团队有没有获得大客户的基因，是很重要的考察指标。另外，这类投资标的几乎都在PaaS里，如果能找到合适的项目，要在早期阶段果断下手，因为这类项目先发优势明显，以上是比较好的投资策略。
1、技术门槛较高；
2、大客户服务能力强；
3、PaaS服务有大量机会；
4、尽可能早期布局，抓住先发优势。
再看所谓的广而浅，它也是企业基本面的服务，但这些服务解决的是成本效率问题，帮企业省钱或者帮企业提高效率。这些服务通常竞争会比较激烈，拼的是实打实的服务能力，很多SaaS服务具备这样的属性(当然SaaS里也有窄而深的类型)。
对于这一类型的公司，产品标准化的考核非常重要。如果服务成本比别人低很多，产品标准化能力强、快速复制能力强对广而深的企业服务来说是优势。另外考虑估值模型的时候，因为市场竞争激烈，未来利润率有可能降低。随着竞争加剧，也要考虑价值模型的因素，它跟之前窄而深有明显区别，对于窄而深的服务，产品标准化要求并不高，更重要是门槛。
1、SaaS服务有大量机会；
2、中小客户获客能力强；
3、标准化能力强，服务成本和效率优势很重要；
4、靠量取胜，考虑行业竞争对利润率的影响。
最后，窄而浅是小市场，有一定的逆市属性，又不是刚需高频，这种投资机会相对少一些，但也不是完全没有。比如企业已经有整体布局，但在一两个环节薄弱，因此也需要这方面的服务。比如华映投的冠勇科技，在版权保护方面是国内绝对的领先者，版权保护在国内十几亿市场并不大，但是现在市场上有那么多IP急需保护版权，它所做的就是一个补充。当然冠勇已经从版权保护逐步过度到版权交易这个百亿大市场，从一这点上看，企业服务不怕切入点小，重要的是把一个业务做扎实，然后逐步延伸出新的企业服务机会，发展是动态的，要在变化中找机会。
作为已有生态的补充，与已有生态形成协同互补作用。
技术驱动型企业的投资窗口期
以上谈了一些投资场景，最后谈一下市面上比较流行的技术型企业。技术型企业有投资窗口期，中国从一个制造大国变成一个创新大国，未来我们能看到很多技术创新带来的机会。这些机会里第一个能够看到的是人工智能。人工智能本质是统计学、概率论以及神经网络，这些理论的基础已经非常成熟。以前人工智能没有火起来最重要的原因是计算能力不足，现在计算能力大大提高，瓶颈解除。但人工智能的问题在于现在只能做到50分，这是一个工程问题，做到90分以后应用场景会大大提高，所以我认为未来五年人工智能会有大量的投资机会，这是一个工程逐渐优化的过程。
在云计算领域，系统架构以及商业化已经非常成熟，未来在中国是万亿的市场，这是大刚需。中国现在有将近50到100家云计算公司，未来如何洗牌很关键，在我看来，极有可能并购形成寡头，所以这两年是最后投资窗口期。
去年，大数据在企业服务领域投资金额占比13%，这是非常大的领域。我个人一直认为数据就是财富。数据可以从两个维度讲，一类是提供数据，这叫服务产生数据；另外一类标的是创业团队对数据的处理能力。前两天马云与李彦宏之争就是基于数据的争论：马云说数据很重要，李彦宏说数据不重要，数据处理才重要。其实两个都很重要，支付宝有大量的数据，百度在做人工智能所以要做数据处理。本质上这是一个事物的两个方面，结合度很紧密。
再来看自动驾驶，毫无疑问一定是趋势，自动驾驶本身涉及传感器技术、电子地图、路径规划等。它最重要一个特点在于：对错误的容忍性几乎是零，这是一个极大的挑战。另外一个挑战是自动驾驶要在高速中完成控制，这是对于机械、控制以及计算都有非常高的综合性要求，是个庞大的系统工程。抛开自动驾驶本身的不定因素来看，如果要商业化离不开来道路规划、交通信号的控制，关系到政府、相关行业以及大众各方对于这样一个趋势的共性认识，一旦这个条件确立后，我认为未来就有大量的投资机会。
再来看物联网。讲物联网之前谈一下“人的互联”。Iphone带动智能机的发展，但真正的移动互联网，真正“人的互联”是靠3G、4G的发展才得以普及，是通道的建立。有了通道，才能在此之上去发展IOS，安卓，才能发展出来“人的互联”的服务。物联网比人稍微复杂一些，它有很多种：比如家用电器、机器人、工业控制、供应链等都可以作为物联网，但是每一领域都有巨头割据一方，他们互通其实非常麻烦。但去年10月份出现了一个标志性事件：NBioT协议建立，NBLT协议是全球所有主流运营商以及所有主流的电信设备的运营商，包括高通、爱立信、思科等等共同创立低速物联网的通信协议，这个通道已经开始建立，所以我们说从明年开始物联网会有真正的投资机会，这是一个趋势。
接下来谈谈量子计算。现在我们处在数据大爆炸阶段，关于神经网络计算、量子计算机都有一个很重要的前提，就是计算本身。但计算所需的芯片等受限于材料学发展，离成熟商用还有一定距离，所以我认为量子计算的爆发必须等待时机。如果我们未来一台机器能够做到一千台机器做的事情，就会产生新的算法、产生新的分布式结构、产生大数据洗牌，这里面会诞生新的、大量的投资机会，所以我们要等，要有耐心。
最后讲讲区块链四个技术：点对点、分布式存储、核心共识机制以及安全，区块链的目的是为了去中心化以及安全。假设以后钱不存银行，而是分布在世界各地不同的人通过供应链机制去实现，那银行可能因此消失。所以区块链核心问题在于它所服务的行业怎样看待去中心化的问题，如果认可它的好处，愿意改变思路，去做一些颠覆性的布局，那么投资布局机会就来了，否则永远在探索阶段，这是场景化的约束而非技术性的约束。
这几年，华映在踏踏实实做企业服务的布局，三年内MOC(资本回报倍数)已达2.65，这是我们取得的成绩。未来，华映也将持续加深在企业服务领域的布局：
首先，我们认为人力资源与营销是永远的刚需，这也是华映所擅长的，所以我们在这里还会做大量布局；第二方面是数据，数据是企业基本面的刚需，在技术以及业务层面的数据公司我们都会重点关注；第三，关于物联网，通道的建立带来直接商业化的机会，这是我们未来关注的核心方向；最后是安全服务，现在数据的发展、业务的发展、数据计算能力的发展远远超过监管的发展，政府也意识到这些问题，去年颁布了网络安全信息法，这是国家战略，未来信息的监管也会涉及到国计民生、涉及到国家安全，这也是我们要持续关注的。
在与企业服务市场一起成长的过程中，华映自身在人员建设、内部管理、决策机制以及内部数据信息化等方面也都更加专业，我们已经成为了为数不多拥有专业管理信息系统的投资机构。未来，我们也有信心能够越来越好地帮助创业者，征服的企业服务这片星辰大海。
