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深高速的思考範式 Nainital的碎片哥

來源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a54e96a0102w38c.html

130億回購四條高速公路。

這個要如何思考 我提出兩個路徑
1.收益算法2.重估算法

收益算法 130億4條公路 3條屬於深高速 也就是100億回購三條。
賬面大概是40億 那麽等於當期損益是60億人民幣 對應180億市值。。。。
當然加完稅也就48億這樣。。。當期PE3倍不到。。。

當然不能每年賣
這樣就是重估法計算。
三條高速被回購。
那麽剩下什麽呢?

有一條最牛的是機荷高速 

如果三條回購130億 機荷高速回購200億不過分
換句話說 如果都回購那麽 凈現金超過市值了。
這個。。。情何以堪!

從上海的例子可以看到 00年開始回購收費大橋和隧道是問中信泰富回購的。
到02年機場高速取消。
這個過程可以看見,取消市區的收費 一定帶來足夠社會效益。

那麽從深高速的案例也可以觀察到去年 深高速就有一條公路被政府回購
今年10月28 政府又通過預算回購三條。
這個角度看,可以猜測到政府的行為模板,回購收費高速公路的社會效益大於經濟效益。
提高通行速度,甚至可以提高地價! 
那麽假設今年回購了三條。
深高速剩下的幾條 被回購也指日可待
這樣計算深高速的價值就只能用重估法。
資產重估。

賣掉深圳市區所有高速公路過後 還有好多高速公路。凈現金 這個是免除債務的現金超過當期市值。這個屬於匪夷所思的套利機會。

A股從來沒發生過 凈現金超過市值的。
港股也沒有 極端情況下 08年 3828是現金超過市值 不是凈現金 因為凈現金以為這去掉債務。
所以這個機會會留給有準備會算賬的人。


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【商超】德國超市巨頭ALDI:與Walmart大不同的另一種連鎖商超範式

來源: http://www.ikuyu.cn/indexinfo?type=1&id=9589&summary=

【商超】德國超市巨頭ALDI:與Walmart大不同的另一種連鎖商超範式

司概覽:德國折扣超市巨頭


阿爾迪(ALDI)是世界最大的折扣超市和私營企業之一,成立於 1913 年,最初為阿爾布雷希特夫婦在德國埃森市(Essen)開設的食品雜貨店。1946 年,卡爾和西奧·阿爾布雷希特(Karl and Theo Albrecht)接手店鋪並開始連鎖經營;1960 年,公司 300 家門店分拆為南、北兩部分;1962 年正式起用名稱 ALDI,來源於德語單詞“阿爾布雷希特”Albrecht 和“折扣”Diskont 頭兩個字母的縮寫,意為由阿爾布萊希特家族經營的廉價折扣超市,第一家以ALDI 命名的門店誕生於多特蒙德。南北兩大商業集團分別獲名阿爾迪南方集團(ALDI Süd)及阿爾迪北方集團(ALDI Nord),前者由卡爾·阿爾布雷希特持有,總部位於魯爾河畔米爾海姆市(Mülheim an der Ruhr),後者由西奧·阿爾布雷希特持有,總部位於埃森市(Essen)。



截至 2015 年底,阿爾迪在全球 17 個國家共有 10,133 家門店,較 2014 年凈增 203 家,2015 年營業額約 673 億歐元,同比+10.7%,我們估算毛利率在 20%左右,凈利率約 2%,存貨周轉在 25 天/次左右。阿爾迪南方集團主要負責拓展國際市場,經營區域涵蓋德國(南部)、美國、英國、澳大利亞等 9 個國家,2015 年營業收入 455 億歐元,門店總數 5,304家,在職員工 104,401 名;阿爾迪北方集團側重滲透西歐市場,經營區域包括德國(北部)、法國、西班牙、葡萄牙、荷蘭、波蘭等 9 個國家,2015 年營業收入 218 億元,門店總數 4,829家,在職員工 58,179 名,此外阿爾迪北方集團通過收購品牌 Trader Joe’s 在美國市場開展業務。



歐洲折扣超市行業: 規模增長,龍頭分化


行業維持增長,份額穩步提升


歐洲是折扣超市的發源地,聚集了行業內幾乎所有龍頭,包括德國 ALDI、LIDL、Kaufland、Netto Marken-Discount、Penny,波蘭 Biedronka,西班牙 Dia,挪威 REMA 1000,丹麥Netto 等。折扣超市可細分為兩類:硬折扣商和軟折扣商。區別在於:1.硬折扣商商品標價即最低價,所有低價信息均顯著標出;軟折扣商通過優惠券形式降低售價。2.硬折扣商盡量壓縮品牌、品類,貨架擺放、店內裝飾推崇極簡主義,生鮮類產品較少;軟折扣商品牌相對豐富,生鮮品類增加,門店裝修更為美觀。



2014 年,9 大折扣超市(包括 ALDI、LIDL、Kaufland、Netto-Marken Discount、Penny、Biedronka、Dia、REMA 1000 和 Trader Joe’s)總銷售額 1,940 億歐元,占歐洲超市行業整體收入的 12.5%,占歐美超市收入總值的 8.5%,2010-2014 年 CAGR 5.8%;其中,德國 Schwarz Group(旗下有 LIDL、Kaufland)和 ALDI 合計貢獻 1400 億歐元,2010-2014年 CAGR 6.5%,收入規模遙遙領先。根據 FBIC Global Retail & Technology 預測,9 大折扣超市2015-2020年收入複合增速將與2009-2014年持平,預計2020年總銷售額可達2,730億歐元,較 2014 年增加 790 億歐元,占比歐洲超市行業整體收入上升 1.4pcts 至 13.9%,占比歐美超市收入總值上升 1pct 至 9.5%;Schwarz Group 和 ALDI 營收合計增長約 630 億歐元,占增量的 79.7%。



折扣超市子行業增速高於整體超市行業, 近年來增速有所放緩 。2013 年,以 9 大折扣超市為樣本的行業增速為 7.4%,高於歐美超市全行業 2.7%的增速水平;2014 年,9 大折扣超市增速回落至 4.3%,歐美超市全行業增速下滑至 2.1%,差距縮小為 2.2pcts。增速降低的主要原因是歐洲經濟增長放緩,通貨膨脹率持續下行,多個國家面臨通貨緊縮。



龍頭分化,“ 軟硬兼施”乃成功之道


硬折扣商增速普遍優於軟折扣商。2012-2014 年銷售額 CAGR,排名前列的 Biedronka(11.9%)、LIDL (9.8%)、Trader Joe’s (7.7%)和 ALDI (4.8%)均采用硬折扣經營模式,而軟折扣品牌 Penny (0.9%)和 Dia (-0.3%)增速墊底。



“ 軟硬兼施” 經營模式是行業未來發展趨勢。ALDI 作為世界最大的硬折扣超市,2013/2014 年收入增速分別為 5.1%/4.5%,均落後其最大競爭對手 LIDL(11.0%/8.7%),因為 LIDL 開創了軟硬結合的經營新模式。LIDL 基於傳統硬折扣模式實施一系列“軟性”措施,比如增加品牌數量、商品 SKU 數目、擴大門店面積、提高生鮮銷售規模等,加強門店聚客能力、推動坪效提升,銷售額維持高增長。



模式核心 :優質低價,簡單高效


精簡 SKU 集約規模 ,自有品牌保證低價


精簡 SKU+ 自有品牌,打造低價優勢。1.精簡 SKU:阿爾迪只經營顧客最需要的食品及日常用品,美國阿爾迪超市中,食品酒類占比 85%;每種商品僅提供 1-2 個品牌,“爆款”頻出。2015 年阿爾迪南方集團單店 SKU 數 1200-1500,僅為沃爾瑪的 1/100(沃爾瑪 SKU數約 150,000)。2.自有品牌:據阿爾迪北方集團 2015 年可持續發展報告,自有品牌占比達93%,多數為一線品牌商代加工,質量良好,但價格遠低於同生產商自身產品。3.最低價格:阿爾迪的產品售價始終處於行業最低水平,據 Business Insider 統計,2015 年 11-12 月美國市場 34 件商品組合售價 ALDI 較 Walmart 低 22.8%。



精選商品+ 規模采購,降低供應成本。阿爾迪 70%+的銷售來自食品,美國分公司每年實施 2500 次取樣,評估 30,000 種食品,員工全程參與,確保質量同時,優選美味產品。公司 2015 年銷售額 673 億歐元,未及沃爾瑪 4,395 億歐元的 1/6,卻是全球最大的單品批發商。每年采購的單件商品價值約 5000 萬歐元,沃爾瑪 150 萬歐元(聯商網數據),僅為阿爾迪的 1/33;與供應商簽訂的每份合同金額均不少於 50 萬歐元,期限多為 10 年(界面新聞數據),對上遊議價能力和品質控制處於絕對優勢。



質量監測+貼心售後,保證商品品質。1.質量監測:阿爾迪嚴把產品質量關,供貨商在供貨前須提交權威調查機構出具的達標證明,並通過獨立實驗室的產品檢測;新品接受訂貨後,首先要在部分超市進行至少 3 個月試銷,得到顧客認可才能放開銷售;門店隨時對上架商品做常規檢查,貨品出現瑕疵立馬下架,產品保質期得到嚴格監控,例如面包過期 5 天前,就會進行打折處理,過期日期特別加大加粗,確保顧客一目了然。2.售後服務:阿爾迪提供無條件退貨服務,簡化退貨手續降低投訴處理成本;售出商品一旦發現安全問題,立即啟動召回程序。



硬件簡單,高效運營


硬件簡單化 ,提升效率。1.門店布局:2014 年阿爾迪平均單店面積約 830 平米,遠小於沃爾瑪等綜合性超市;店內布局合理,入口處放置零食、飲料等高選購率品類,結賬臺周邊放置冷凍產品及非食促銷商品,刺激最後消費。2.條形碼:自有商品外包裝多面印上條形碼,提高結帳速度。3.購物車:使用購物車需投幣 25 美分,結束後將其退還原位,即可取回硬幣,因此不需專人管理。4.墻式保鮮櫃:超市底部或兩側安置墻式保鮮櫃,店員可從墻後直接補貨。5.商品陳列:店內貨架較少,大部分商品陳列於原包裝紙箱,有效節約上貨擺放時間和開箱人力成本。



員工多面手, 精簡組織架構 。阿爾迪門店員工無固定崗位,往往身兼數職,平均單店配備 10-16 名店員;公司極為重視人才,普通收銀員時薪達 13 美元,遠高於超市行業平均水平(沃爾瑪為 9 美元),所有員工享有充分醫療保險和職業培訓;2014 年內部調查顯示,80%+的員工認可“阿爾迪是傑出雇主”,平均在職時間超過 6 年。阿爾迪組織架構精簡,實行分權管理制度,區域經理向總部匯報,負責各連鎖店日常經營,擁有進貨、配送、財務、人事等的直接管理權。



無公關,廣告投入僅占總營業額的 0.3% 。阿爾迪相信優質低價的產品足以吸引顧客,因此不設公關部門,憑借強大的產品性價比贏得口碑。阿爾迪在德國少打廣告,唯一的宣傳手段是店里供消費者隨手取閱的小彩頁"Aldi informs",發布下期優惠商品信息。不過,阿爾迪在美國大規模擴張時遇到沃爾瑪的阻擊,在此地區開始做戶外廣告和 DM 海報。



速遞式分銷體系,大幅縮減倉儲/ 物流成本。阿爾迪的物流部門由多個分銷中心組成,每個分銷中心負責 60-80 家店的貨物供應;南北兩大集團在德國分別擁有 31/35 家區域子公司,每家子公司至少配備 1 個分銷中心,這個結構反映了阿爾迪追求簡單、反對集中的訴求。分銷中心采用中心輻射型(hub-and-spoke)分配系統,為方圓 40 千米(德國境內)或 90千米(全球平均)範圍內門店供應貨物。供應商承擔通往分銷中心的貨物運輸,但約 5%的商品會直接送往門店,其中一部分甚至用不封口的盒子裝運,以便立即出售; 分銷中心與門店之間的配送由阿爾迪自有物流團隊(包括 1620 輛卡車)完成。快速的響應模式加上較少商品種類使得物流、倉儲成本大幅縮減。



深入社區,試水線上


深入社區,密集布點,客戶粘性高。阿爾迪不在繁華商圈設店,一般選址於居民區、大學校區附近或城區邊緣,這些地段房租便宜、客流充足;2015 年公司在德國共有門店 4,197家,平均每 2 萬人口就配有 1 家阿爾迪超市,99%的德國居民知曉 ALDI 品牌。優質低價帶來的口碑傳播形成消費粘性,在比利時,80%的消費者每年至少光顧一次阿爾迪;在德國,10 年以上老客戶占比 91%,根據市場調查公司 GFK 統計,公司固定顧客比例高達 37%,為食品零售行業最高,德國人 1/4 的食品消費在阿爾迪完成。



切入電商,暫未進軍中國市場。1.移動端:阿爾迪已推出購物 APP,實時更新價格、品類、門店等信息,可在線生成購物清單,但暫不支持下單功能。2.電商:2016 年 1 月,阿爾迪斥資 3500 萬英鎊建立新網站,正式進入英國電商領域,最初以優勢品類紅酒切入,2016Q2 每周“Specialbuys”(特賣活動)上線運營,之後預計食品也將上線銷售。線上平臺采取自營模式,支持免費送貨上門和定點取貨兩種服務。據英國每日電訊報,阿爾迪客單價約 19 英鎊,結合我們對其毛利率 20%的預測,考慮快遞費用帶來的額外成本(官方數據 3英鎊/件),我們判斷線上業務盈利空間有限,短期內不會大規模推進。目前,阿爾迪已經建立了南、北集團聯合全球官網和 17 個國家的子網站。3.中國市場:阿爾迪早在 2014 年就考慮進軍中國市場,南方集團將執行進入中國市場的計劃,但考慮到全球超市巨頭和折扣超市在中國競爭激烈,咨詢公司 Planet Retail 預計 2018 年之前阿爾迪不會在中國啟動業務。



相關上市公司 Jerónimo Martins 、Dia  估值分析


由於 ALDI 並未上市,我們選取了硬折扣商 Biedronka 的母公司 Jerónimo Martins 對此模式上市公司的估值做以研究。 Jerónimo Martins 於 1989 年上市,截至 2016 年 9 月 26日,最新市值 97.1 億歐元,近 1 年來市值區間 68.7-97.4 億歐元;折扣商超 Dia 於 2011 年登陸馬德里證券交易所,最新市值 34.9 億歐元,近 1 年來市值區間 27.2-38.7 億歐元。



Jerónimo Martins 最新 TTM P/E 27x,近 1 年來 P/E 區間 21-27x,中位數 25x;Dia 最新 TTM P/E 12x,近 1 年來 P/E 區間 9-22x,中位數 11x。



Jerónimo Martins 最新 TTM P/S 0.7x,近 1 年來 P/S 區間 0.5-0.7x,中位數 0.6x;Dia最新 TTM P/S 0.4x,近 1 年來 P/S 區間 0.3-0.5x,中位數 0.4x。



(完)

股市有風險,投資需謹慎。本文僅供受眾參考,不代表任何投資建議,任何參考本文所作的投資決策皆為受眾自行獨立作出,造成的經濟、財務或其他風險均由受眾自擔。


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第四範式CEO戴文淵:AI的門檻真正降低,行業才能爆發

柯潔對決AlphaGo的人機大戰又一次燃起公眾對人工智能的關註。過去的一年,正是因為人機大戰讓人工智能概念從陌生變得耳熟能詳。

“人機大戰最大的意義在於讓公眾認識到技術的力量,雖然它沒有很明顯的商業價值,但向AI傾斜的資源更多會加速整個行業的發展。”在2017年第一財經技術與創新大會會後專訪中,第四範式創始人兼CEO戴文淵告訴第一財經記者。

“AlphaGo下圍棋已經無敵,但幹別的還不行。”香港科技大學計算機系主任楊強表示。對於以楊強、戴文淵為代表的人工智能科學家而言,人機大戰雖然燃起公眾對人工智能的熱情,但AI仍未變成大多數人的工具。

如何降低人工智能領域的門檻,讓更多的“外行人”有機會開發出屬於自己的人工智能服務,是人工智能真正發揮商業價值的關鍵。

各大科技公司也意識到這一問題,包括IBM、谷歌、Facebook、微軟在內都在開源自己的人工智能框架,其中不乏一些擁有認知功能的算法,例如神經網絡、深度學習、圖像識別等。

在戴文淵看來,這類框架只是將人工智能科學家的門檻降低,而並非讓更多人使用,即會做的人更會做,不會的人依舊不會。

“無論是PC時代還是移動互聯網時代,都不是科學家做應用,當下的人工智能主要是科學家在做應用,科學家是小眾人群,需要從科學家做研究變為開發者做研究,讓AI的門檻真正降低,行業才能爆發。”戴文淵說道。

通過封裝人工智能算法,降低建模過程中數據科學家的工作量,將人工智能數據清洗、特征變換和選擇、特征組合、算法或者參數調優等變為更易用的產品,供普通人使用,第四範式機器學習平臺“先知”應運而生。

今年上半年第四範式舉行一場特殊的建模比賽,參賽選手均為工程師、商務、售前甚至是離業務比較遠的行政等非專業人士。比賽利用真實業務數據建立模型,比拼模型對業務關註目標的預測能力。最終在沒有任何專業培訓的情況下,超過70%的參賽組合ACU成績(ACU是衡量模型效果的專業指標,取值在0到1之間)跨過0.8大關,達到工業水準。

戴文淵希望將“先知”打造成為人工智能時代的“Windows95”。在90年代,人們需要受過訓練才能使用計算機,但很多人並沒有這樣的天賦。直到20年前的今天,微軟發布Windows 95,普通人都可以操作計算機。

如果說DeepMind將端到端的深度學習應用在了強化學習上,使得強化學習能夠應付大數據,讓人工智能在圍棋上將人類擊敗,但在解決新問題上,像DeepMind這樣的人工神經網絡卻面臨“遺忘性災難”,這也使得遷移學習成為人工智能熱門話題。

“深度學習和強化學習,沒有積累,只能學習掌握單一任務,面臨新的場景需要抹掉記憶從頭學習,而遷移學習則是讓機器具備舉一反三、觸類旁通的功能,是終身學習。”戴文淵解釋道。

“遷移學習能夠讓人工智能得以擺脫對大數據的嚴重依賴,從而讓人工智能不再只是‘富人的遊戲’”。在此前的采訪中香港科技大學計算機系主任及大數據研究院院長、第四範式首席科學家楊強告訴記者。

在富人遊戲向大多數人遊戲遷移過程中,數據場景的變化也在發生作用。“以往數據集中於類似BAT這樣的大公司,現如今銀行、保險公司、零售企業、醫院也都在搭建自己的大數據系統,數據場景在發生遷移,在這種情況下BAT變成整個人工智能大版圖中的萌芽,人工智能未來會進行更大面積的推廣。”

目前楊強所在的實驗室正在進行一些遷移學習的研究,例如教計算機去讀一些文章,使得計算機在識別圖像方面也變得更簡單。一個有趣的是實驗成果是,機器曾識別一張香港科技大學的圖片,基於這個圖片計算機寫了一首詩,“草堂山水下、漁艇鳥花邊。”

正如柯潔在微博中所言,“人工智能始終都是冷冰冰的機器,與人類相比,我感覺不到它對圍棋的熱情和熱愛。”人工智能科學家們正在試圖讓機器更富“感情”、更聰明,“AlphaGo雖然很厲害,但並不會取悅你,希望未來的計算機並不僅僅是替你做一些工作,還能夠取悅你,讓你變得更開心。”戴文淵說道。

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第四範式戴文淵:從落地痛點構建AI商業化能力

2018年被稱為人工智能落地年,依靠算法所帶來的紅利期即將結束,獨角獸們開始與更多行業場景深度結合進行落地。

在2018年CES Asia 第一財經“奇點舞臺”上,剛獲得三大國有銀行共同投資的人工智能公司第四範式創始人、首席執行官戴文淵,從現實應用層面出發,分享了人工智能在金融領域的探索,以及如何拓展產業布局,打開人工智能更多的商業想象空間。

金融是人工智能最有望實現規模化應用的行業之一,與以往銀行大多按需購買這樣的垂直技術不同,現如今銀行越來越多地開始從整體采購AI技術,伴隨行業的深度融合,人工智能給銀行傳統業務所帶來的改變也在深化。

在戴文淵看來,人工智能不僅能夠解決策略執行的問題,甚至已經可以扮演中間層的策略制定者。

例如在反欺詐方面,以往銀行制定反欺詐方案,需要業務專家總結經驗,而通常頂尖的專家團隊最多能制定出一千條專家規則,僅僅能夠覆蓋重點區域的典型欺詐場景。

但是在某全國性股份制商業銀行與第四範式的合作中,僅基於一年的交易數據,銀行就通過機器學習制定出了25億條反欺詐規則,不僅涵蓋“非典型區域”的“非典型特征”,對於犯罪團夥不斷更新中的欺詐方式也都一網打盡。最終,第四範式反欺詐解決方案的實際上線效果較傳統專家規則提升7.6倍。

金融行業受限於其自身特性,對場景安全等級要求很高,同時與之匹配的AI技術標準也更高,作為人工智能創業公司如何應對安全和技術標準問題?

對此戴文淵表示,在對企業服務的過程中,除了一定要遵守國家關於金融數據的法律法規,符合各種流程之外,更重要的是將技術以一種內核的方式附能給能夠接觸到涉密數據的人,由他們進行操作。而對於平臺型公司而言,要想構建完善的生態圈,一方面要看究竟能否幫助他們進行業務轉型,第二就是能否創造更多利潤。

人工智能的商業模式究竟從哪里開啟,to B還是to C?第四範式選擇了從B端開始。在戴文淵看來,科技發展會經歷不成熟到成熟階段,在科技非常不成熟的時候,一些超大型企業為了提前享受科技紅利,付出更多成本。

伴隨AI使用成本的不斷下降,人工智能產業化成本從幾億、幾十個億,降到了幾萬元的量級,對於C端而言仍然比較貴,更多局限於B端,未來成本降到幾十塊錢,人工智能C端市場機會也將打開。

人工智能產品的落地正改變著公司的競爭格局,也在倒逼公司延伸到產業鏈上下遊拓展自身業務。自我定位人工智能操作系統層之外,第四範式也開始計劃走向服務器層面。

“現在我們所能夠使用的服務器很多都很不適配於人工智能的計算要求,因此需要我們再往下探一層,如何搭建新的體系架構,產出新的更適合人工智能服務器。當服務器層比較完善的時候,可能會進一步解決芯片層的痛點。”戴文淵告訴第一財經。

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