海康威视调研纪要
选对股买对时
中线波段的公社达人
2021-12-09 23:42:36
Q：关于 PBG 的增长情况，可能目前财政支出增速不高，对业务的开展是个约束条件，从需求的角度，公司怎么看目前市场的状态？有没有一些好的模式和方法，在客户预算有限的情况下提升占比？A：目前看政府投资不强，受到多方面的影响，比如大量的地方政府换届，税收的来源也不算强劲。但市场是个整体，有人发烧就有人感冒，在这个大环境下，不会说只有一个行业不好，别的行业都没问题。回头看我们在经历宏观挑战的时候，依然有做得好的企业和个体。这些企业是谁？应该是有良好的基础和积累的公司。这个过程换个角度想，也是大浪淘沙的过程。从公司角度来讲，我们还是坚守为用户扎扎实实的提供好的技术和产品、好的系统和服务，这是排在首位的，而不是有什么捷径可以去找。尤其对政府用户这个群体，因为他们都是比较长期的客户，所以升级迭代我们的产品和服务的水平，这个要求是一以贯之的。在整体市场的投入不足的情况下，政府更会把钱花在刀刃上，它对于服务提供者的选择会更谨慎，会更综合的考量各方面的能力。海康的综合能力在业界最强，对我们来说这个时期是发展的机会。我们甚至可以判断，明年后年，整体市场的集中度会更高。我们要做的就是真正的把能力成长壮大起来，扎扎实实的做好每一件具体的事情，我们也不会牺牲掉毛利和账期这些指标去换取短期的业绩。有句话叫不要浪费每一次危机，从事后看来，海康经历历次宏观的波动之后都在变得更强，对我们来说要做的事情是什么其实很简单，还是聚焦自己的能力成长。Q：请问一下海外市场发展情况，我们看到有些地区，比如发展中国家，东南亚区域也受到疫情的影响比较多，今年公司对海外的增速的预期是怎样？运费和交期对业务来说会不会有很大的压力？A: 海外市场整体看，在当下这样的环境中，前三季度的增长还是很不错的。今年与去年同期相比，虽然疫情还在持续，但世界上大部分国家应对疫情的节奏不再慌乱了，基本上也都从疫情的冲击中走出来了。环境好转之后，经济在复苏，就会有比较多的投资信心。今年我们的海外业务和整个中国的出口市场都面临类似的情况，因为中国的生产保障能力更强，出口整体更好，尤其是海康这种大公司，在原材料的采购和生产组织方面更稳健， 所以海外增长保持不错的水平。相信在当前甚至明年疫情持续的情况下，这种生产保障能力依然会帮助海外有比较好的增长。运费的波动和运力的紧张是持续存在的，我们在世界的主要地区有四个大的物流中心， 在海外还有 66 个分支机构，会提前储备需要的产品，在行业内保持最佳的交付能力。这是公司综合实力的体现。Q：在智慧化业务大幅增加之后，公司对销售人员的 KPI 现在是如何确定的，主要会参考哪些因素？ A：海康现在的绩效体系主要还是以 OKR 作为框架设计，灵活性会比较强。我们对于销售体系的考核，会以数字为比较刚性的牵引指标，通过对数字的不断 review 来看业绩达成情况， 也会对我们关心的内容比如软件收入的增长做考核。除了数字牵引之外，还会有很多围绕客户维度、产品维度的细分数据考核，这些数据有助于去牵引一些专项的目标。我们通过三年滚动的 SP 和年度 BP 设定公司级目标，其中年度 BP 会从部门分解到团队， 再细分到每一个人来对目标进行承接。另外，产品、行业、区域各个团队之间还要相互比对目标，在部门之间做目标的打通对其，由此让牵引指标相互制衡，公司更准确的做资源部署的计划。Q：以往我们原材料和产成品的占比一直比较均衡，今年三季度新增了 40 亿存货，其中比例有没有什么变化，存货增长的背后是一种怎样的考虑和安排？A：总体来看我们的原材料和产成品大致的比例没有太显著的变化。原材料方面比较容易理解，现在的上游供应紧张问题仍然在持续，我们在手的原材料数量越多，应对原材料紧缺就更游刃有余。在产成品方面也有增加，海外的增加是因为运费和海运交期的不确定性，我们把产品放在自己的物流中心和分支机构，保障快速响应订单。创新业务的产成品也有所增加，还是为了应对需求快速增加带来的供应压力。增加的存货会动态消耗，根据生产能力、交期、需求的情况再做合理的调节。Q：数据安全其实也是比较被重视的，现在像海外这种 AI 应用，对于人脸的识别是有一定限制，不知道未来在国内会有这样的一个技术上的问题吗？现在在个人信息安全保护法监管变得越来越严格的情况下，AI 的应用如何去在应用的过程中去保护用户的隐私？ A：数据安全是一个重要的议题，在我们的管理上，有一整套的流程来进行合规性的审核。首先我们在整个产品和方案的设计过程中，都会有关于个人信息保护及技术伦理的评估过程，公司也成立了技术伦理委员会，管理层、合规团队和各个业务条线负责人都在其中。因此我们对于各项技术在各种方案和产品中的应用，会严格评估它是否符合各个国家地区和各类的政策法规。在评估之后，我们也有很多对个人隐私保护的技术手段，例如对人工智能所提取的特征做加密保护，对使用用户的数据进行训练时，无论是私有化的训练还是我们与用户联合的训练，都会在对大数据的进行隐私保护的前提下做计算等等，都做了各种技术上的保护。
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