摘要：中金易云出版發行大數據平臺正是以數字化轉型為核心思路，以大數據中臺與智能算法為基礎的出版業供給側結構性改革的成果。

摘要： 以供給側結構性改革的角度來看，出版社即是最直接的供給側，出版高質量、暢銷度高的圖書，建立出產高質量圖書及圖書IP的體系，即是提高供給體系質量。中金易云出版發行大數據平臺正是以數字化轉型為核心思路，以大數據中臺與智能算法為基礎的出版業供給側結構性改革的成果。

2016年，全國出版、印刷和發行服務實現營業收入23 595.8億元，較2015年增長9.0%，利潤總額1 792.0億元，增長7.8%，在圖書出版方面，2016年，全國共出版圖書50.0萬種，較2015年增長5.1%，總印數90.4億冊（張），增長4.3%，定價總金額1 581.0億元，增長7.1%。全年圖書出版實現營業收入832.3億元，增長1.2%，利潤總額134.3億元，增長7.2%。

總體來說，全國圖書出版努力實現社會效益與經濟效益相統一，圖書出版、總印數和銷售營業收入呈現穩步增長，經濟效益維持在穩定水平上，確保了行業的持續發展，但圖書出版業同樣面臨著嚴峻的挑戰和實際的壓力，在出版、發行、營銷三大業務區劃中，僅出版端就已經存在四大難題：

一、圖書庫存量居高不下，圖書出版質量亟待提高：

圖書出版業“新暢銷書”一書難求，以虛構類暢銷書榜單為例，2014年出版的《解憂雜貨店》在2016年和2017年兩度成為最暢銷的虛構類圖書。不僅如此，緊隨其后的《追風箏的人》和《擺渡人》也都是暢銷多年的熱門小說。此外，“新暢銷書”一書難求的現象，也折射出優秀作者難尋的行業普遍問題。也正是因為暢銷書一書難求，“舊書新出”與“公版書泛濫”的情況在國內圖書出版業很明顯，《三國演義》《紅樓夢》《水滸傳》《安徒生童話》等中外經典圖書的出版品種都在數百種以上。庫存增速大于生產增速，總庫存占年度出版圖書定價金額的比例也從71.1%增至72.3%，形成了行業內“每出版2本圖書就要庫存1本”的行業共識。

二、“新暢銷書”一書難求，難尋優秀作者：

圖書出版業“新暢銷書”一書難求，以虛構類暢銷書榜單為例，2014年出版的《解憂雜貨店》在2016年和2017年兩度成為最暢銷的虛構類圖書，此外，“新暢銷書”一書難求的現象，也折射出優秀作者難尋的行業普遍問題。

三、大眾圖書出版利潤率低，盈利手段單一

由于圖書出版業盈利模式單一，出版社基本上只是一次售賣圖書內容，大眾圖書出版的普遍利潤率僅為3~5%，與國際出版業同行有著顯著差距，以美國著名出版集團企鵝蘭登書屋為例，其利潤率已經多年保持在14%的水平線上；

四、圖書銷量數據預測難、反饋慢、視野窄，市場響應遲滯

目前，傳統圖書銷量預測準確率不高，出版社-發行渠道-書店-讀者之間的數據反饋機制不準確且效率低下，出版社很難及時有效的得到出版圖書的全盤數據，這造成出版社對市場需求的響應猶豫、謹慎且存在長時間的遲滯。

出版業數字化轉型三大共識

近年來，圖書出版業者近年來不斷積極探索解決辦法與發展路徑，逐漸形成了圖書出版業在出版端的數字化轉型的三大共識：

1、瞄準圖書IP化機遇，精準定位讀者需求，尋找優秀作者（特別是暢銷書作者），出版新暢銷書，形成圖書出版業的“爆款”，并向影視制作、文化消費等領域進行二次、三次售賣；

2、積極貼近市場，實時、全量的了解圖書出版、發行、營銷及評價數據，提高圖書銷量預測準確性，加快市場響應速度，做到“暢銷書早備貨，滯銷品種早預警”；

3、以新暢銷書為核心，以圖書IP化為手段，結合準確的市場預測和及時的市場反饋能力，提高圖書出版業利潤率。

為什么是中金易云？

中金易云是2017年由浙江省新華書店集團（以下簡稱浙江新華）和中金數據系統兩家公司共同成立的圖書行業大數據科技公司，得益于浙江新華和中金數據的注入，中金易云擁有圖書出版業數字化轉型的四大基礎支柱：

1、強健的信息系統：中金數據與浙江新華在ERP平臺上的積累和能力，為中金易云收集真實的、細顆粒化、及時的業務數據進行數據分析與洞察提供了堅實的基礎；

2、領先的物流及合作網絡：在浙江新華的支持下，中金易云與超過1000家出版機構擁有深度供應鏈合作，與15家發行集團建立了戰略聯盟；

3、全量書目數據與真實業務數據：浙江新華自上世紀90年代起陸續投資建設ERP、產品庫系統，擁有國內首屈一指的全量書目數據庫，同時，通過行業深度合作，中金易云擁有20個省以上的真實業務數據基礎，將全國三分之一市場盤面數據囊括其中。

4、行業理解：浙江新華與中金數據皆是圖書出版業的“老字號”，有著對行業發展、行業創新深刻的理解，早在2016年，浙江新華就已經開始了行業調研。

成立之后，中金易云以開放互補的發展思路，希望尋找具有優勢互補效應的外部合作伙伴共同構建“中金易云出版發行大數據平臺”，在調研了行業內多家潛在合作伙伴之后，最終中金易云選擇與阿里云合作。

中金易云副總裁朱英認為，此次合作花落阿里云有兩點主要的原因：

1、阿里云在云計算、大數據領域有著強大、廣泛的影響力，同時提供了功能完善、服務多樣、地域廣闊、技術完備的云計算服務，與阿里云合作為中金易云在全國范圍內提供服務提供了可靠的支撐；

2、阿里云在人工智能領域積累深厚，擁有先進的數據智能算法，可以快速實現業務應用，確保圖書銷量預測、圖書選題及作者推薦等項目關鍵功能的有效性；

此外，中金易云創新應用中心總經理俞國忠表示，阿里云為中金易云提供了寶貴的市場及運營經驗的分享，同時，在運維保障上做出了2小時響應的承諾，“無論是對中金易云出版發行大數據平臺還是出版社，都是值得信任的保障。”

經過中金易云與阿里云的緊密協調和深度溝通，雙方制定了“（出版發行）大數據中臺 + 數據智能（人工智能算法）”的技術實施方案：

出版發行大數據中臺

1、數據上云：將來自浙江新華書店ERP系統、中金ERP系統以及其他中盤提供的數據，與來自爬蟲系統的數據，統一匯總到阿里云數加MaxCompute的企業大數據倉庫，實現數據上云；

2、爬蟲系統：開發互聯網數據爬蟲系統，爬取圖書銷售、書評、商品評價、類目交互、作家相關信息、輿情等側重領域的數據，形成對中金易云內部數據的有效補充；

3、云上大數據架構建設：對從ERP和爬取的數據進行數據倉庫建設，并通過該數據倉庫，通過算法和模型建設相應的標簽體系，打造不同層次用戶、客戶的畫像，最終對數據應用層提供數據訪問；

此外，阿里云為中金易云提供了大數據應用產品和應用系統web端和H5頁面的開發。

人工智能算法開發：

1、標簽生產算法模型：使用fasttext等深度學習算法，根據空白分類書本的相關描述屬性，例如，簡介，讀者分類，題材等，自動分析推薦出書本標簽；

2、圖書銷量預測模型：通過圖書多維度信息，設計更適合特定品種類別的預測誤差評定標準，最后根據圖書品種歷史銷量數據、網絡輿情數據、電商平臺銷售及評論數據，綜合利用統計優化模型、機器學習模型、時間序列預測模型等多種不同算法模型對不同圖書品種類別的銷量進行圖書銷量預測模型建模；

3、個性化推薦系統模型：基于個性化推薦系統原理，根據不同的應用場景，利用基于用戶／商品的協同過濾、矩陣分解、有監督學習方法進行推薦系統建模，如針對出版端智能選題場景建立選題推薦模型；

4、庫存優化模型：基于大數據策略和庫存優化算法計算出最優的中盤圖書庫存各品種備貨數量，提供有針對性的庫存優化解決方案，同時根據海量的歷史庫存數據，建立庫存分析預警的機器學習模型。

大數據中臺+數據智能，用數據解答出版社編輯“暢銷書從何而來？”的疑問

在I期項目中，中金易云與阿里云重點完成了針對出版端的技術開發與方案實施，在產品服務角度上達成三大階段性成果：

1、出版社數據上云及數據標準化：截止目前完成10個省的圖書發行數據上云，計劃到今年底覆蓋20+省份，并且以數據中臺思路方法論幫助出版社高效數據上云工作，并完成行業數據規范化與標準化工作，大大提升圖書行業數據收集與整合效率；

2、數據智能化：基于400萬書目數據，過億條銷售數據，千萬級爬取數據，百萬作者庫數據，定制研發超過8種智能算法，構建了“提煉標簽-建立模型-確立關系-生成洞察”的核心能力：

2.1 建立出版社多維度畫像模型、出版物標簽體系及畫像模型、作者多維度畫像、讀者畫像模型；

2.2利用人工智能算法，進行作者畫像與出版物暢銷指數、讀者畫像與出版物標簽特征的交叉比對，打通“作者-出版物-出版社-讀者”四維關系圖譜；

3、消除信息孤島：覆蓋全國1000+出版社，形成出版社與中盤發行的連接，打通營銷上行路線、訂貨下行路線，并整合網絡電商渠道，形成可分層可對比可互動的出版發行網絡；

出版社業務戰略朝“以技術+IP為中心”轉向

近年來，出版社已經從以出版人為中心，轉向了以管理為中心，出版社入駐中金易云出版發行大數據平臺之后，“以技術+IP為中心”的戰略轉型，將隨著出版社對平臺的深度使用而逐漸發生。

首先，大數據中臺 + 數據智能為出版社賦能，讓出版社認識到技術能力在圖書出版業的重要作用，并將技術能力的提升和對中金易云出版發行大數據平臺等第三方平臺技術能力的吸收，作為業務戰略的重要組成部分。面向出版社的技術賦能將從如下三方面展開：

全面直觀展現數據 洞悉經營情況：深度整合出版社全維度經營和行業市場數據，通過精細設計的GUI，出版社管理人員可以通過圖形界面直接的獲知行業趨勢與本機構經營概況；

及時獲悉脫銷、滯銷風險 及時響應市場需求：出版社及發行渠道將及時獲得暢銷書備貨不足品種的預警（暢銷預警）和備貨過量的滯銷品種預警（滯銷預警），避免發行渠道類型的錯配，做到“暢銷書早備貨，滯銷品種早預警”，實現動態、準確的庫存優化。

脫銷告警，及時發現暢銷書銷售熱點，避免斷貨

選題助手精準輔助 選好題 選好作者 做好選題：

1、找到暢銷書：以選題多維參數為依據，智能匹配品種，生成圖書出版暢銷書潛力、銷售預測等報告，找到最有可能成為暢銷書的選題，快速完成“多題選做（對多個選題做出取舍）”的工作；

編輯人員將擁有大量數據洞察支撐和數字化手段輔助，投入大力度進行“專題精做（大力支持暢銷書）”，做出比肩《解憂雜貨鋪》的“新暢銷書”；

2、發現好作者：以結合出版歷史、銷量走勢、網絡輿情以及作者綜合能力畫像等信息，綜合判定作者是否具有優秀作者（及暢銷書）的潛力，從而達成選題合作或在作者成名前建立關系緊密的作者儲備；

洞悉作者情況，并進一步生成作者畫像，找到好作者

3、做好“選題多賣”：出版發行的選題資源形成多次延伸開發、多媒體協同的綜合效應，以暢銷書內容打造“文化IP、故事IP”，實現圖書IP化，向影視制作、文化消費等領域進行二次、三次售賣，做到“一題多做”。

進一步的轉變將隨著出版社以大數據中臺 + 數據智能為基礎的圖書IP化支撐和加速逐漸展開，大數據中臺 + 數據智能 將顯著改善出版社圖書IP化工作的投入準確率，為出版社帶來更高的投資收益，出版社系統、可見、批量的實踐圖書IP化成為可能，隨著出版社在圖書IP化上獲得遠超以往的收益，圖書IP化及圖書內容的二次、三次售賣將成為出版社的重要收入來源。

最終，出版社將實現“以技術+IP為中心”的業務戰略轉向：以技術賦能業務，創造和挖掘新的暢銷圖書IP，繼而通過圖書IP的銷售，獲得遠超以往傳統圖書碼洋數十乃至數百倍的收入，而這些收入還將進一步提高出版社對技術的投入水平，形成圖書出版業發展的良性循環。

目前，隨著平臺I期項目的上線，中金易云“以大數據思維方法論重構出版發行行業”的戰略愿景獲得了堅實的大數據中臺與智能算法基礎，磨鐵圖書和中國地圖出版社兩家出版社已經進行業務測試，并取得了良好的效果，預計在今年6月會向全國圖書出版業進行推廣。

出版社組織戰略的轉變：成數據驅動型組織

大數據中臺 + 數據智能 的圖書出版業數字化轉型趨勢將對出版社的組織架構產生影響：

老編輯將大幅度減少原本需要經手的無效、低暢銷度選題，逐漸成為出版社的“暢銷書”把關人，將工作重心轉移到圖書的專題精做、一題多做上，集中精力進行圖書IP化的工作，變身“圖書IP化”的“操盤手”；

新編輯除快速提升專業技能之外，將有大量的時間、精力進行暢銷書選題、優秀作者的篩選，將挖掘選題和作者的視野逐漸放大，逐漸成為出版社的“星探”；

在可預測的未來3-5年，有技術、有想法、有積累的出版社，如浙江新華，將依托中金易云出版發行大數據平臺，成長為“數據驅動型組織”，構建以輸出圖書IP為核心的高盈利知識服務體系。

需要指出的是，數據智能，即人工智能算法（數據智能算法），是“數據驅動型組織”有效、高效利用數據的必要條件。阿里云擁有強大的人工智能技術儲備和研發力量，不僅在算法方面擁有深厚積累，更可以從具體的場景和問題出發，研發算法系統，為客戶提供定制化的數據智能算法及配套的云平臺構建、數據集成與數據治理、可視化大屏展現等解決方案。

新一期項目即將開始 中金易云要讓“天下買書和賣書都沒有困難”

中金易云出版發行大數據平臺的II期工程即將開始，新的一期項目將針對圖書出版業的發行端、零售端、運營端提供大數據平臺和數據智能，中金易云副總裁朱英表示：“新一期項目將打通‘內容（生產端）與讀者（C端）’，做到‘讓讀者選擇內容IP’，并最終在圖書零售市場打造出智慧書城，形成從出版、發行，到零售、營銷的全流通文化供應鏈。”

在發行端，支持構建全國范圍內的數據驅動的結合智能算法的發行端大數據中臺，協助打造發行集團“服務中心”智能；在零售端，針對圖書門店選品困難、服務不對位、圖書擺放粗狂的問題，致力于打造極致單店零售網點。

后記 中金易云要為圖書出版業做事情 實踐供給側改革

在案例調研的深度訪談中，中金易云副總裁朱英不斷強調，中金易云的目標不是僅僅搞業務、搞銷售，而是要認認真真的為圖書出版業做點事情，他談到，浙江新華原董事長周立偉早在90年代構建浙江新華的ERP系統、產品庫及全量書目數據時就有一個夢想，那就是“浙江新華積累的業務數據，遲早要服務于整個行業。”因此，朱英表示：“中金易云的目標，不只是為浙江新華解決問題，而是要為整個行業解決問題。”

以供給側結構性改革的角度來看，出版社即是最直接的供給側，出版高質量、暢銷度高的圖書，建立出產高質量圖書及圖書IP的體系，即是提高供給體系質量。中金易云出版發行大數據平臺正是以數字化轉型為核心思路，以大數據中臺與智能算法為基礎的出版業供給側結構性改革的成果。

在供給側的“終端”——書店，在中金易云正在為浙江新華的智慧書城提供數據支撐，并參與到方案設計當中：浙江新華正在嘉興投資5.5億建設8萬平米的文化綜合體，包括影院、培訓中心、酒店和一萬多平米的智慧書城，作為未來書店領域的標桿，浙江新華正致力于將其打造為具備科技時尚特征，“融合了線上書店業態的2.0版線下書店”，不僅為圖書行業理清“人、貨、場”的關系提供樣板，更以大數據技術賦能，幫助書店做好選品；以大數據和人工智能技術賦予各種設備以“智能”，搭建起讀者和圖書互動體驗的全新橋梁。

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