休闲服务行业有哪些趋势？深圳市三人行管理咨询有限公司著名品牌营销专家、首席咨询李桉华老师认为：从毛利率扩张逻辑布局消费赛道。强预期弱复苏风险下，建议关注毛利率。对于消费板块，市场担心强预期弱复苏的风险，即前期市场已经将国内消费预期部分纳入股价，若后续复苏速度不及预期则有可能出现大幅回调。

　　认为要重点关注消费细分子赛道与标的，短期关注可以兑现经营数据的行业和标的，长期从毛利率角度推进消费细分赛道配置。疫情以来A股整体成本承压，休闲服务板块毛利降幅较大。受疫情影响、上游原材料、能源价格上涨等多重因素影响。

　　A股上市公司成本承压，整体毛利率从2019年底的19.35%，下降至2022Q3的17.90%。许多行业受到疫情冲击，例如航空、旅游、餐饮等行业。休闲服务、房地产和农林渔牧等三大行业毛利率下滑最为显著。

　　后疫情时代毛利率有望修复，下游消费毛利有望进入扩张周期。首先，当前社会面全面恢复，多项促消费刺激政策出台，消费复苏的确定性较高，消费类标的毛利率有望进入新一轮扩张周期。

　　从政策角度出发，PPI-CPI剪刀差转负，意味着终端消费品价格上涨能弥补原材料成本价格上涨，上游利润将向中下游传导，中下游企业盈利有望改善。剪刀差转负阶段，利润由上游转向中下游，历史数据证明消费板块或有超额收益。

　　认为精选消费细分赛道配置，从行业供给侧逻辑出发，通过毛利率视角进行选股或许是重要参考标准。因为无论是企业提高生产效率、降低生产成本，还是从产业链议价能力增强角度降低原材料成本/提高产品附加值，这些优势都将直接体现在企业的毛利率上。

　　事实上，我们也整理了中国过去四次剪刀差为负时期和美国过去两次剪刀差为负时期消费子行业毛利率变化与板块超额收益率的数据，发现比较显著的正相关关系，即毛利率处于扩张期的消费子板块超额收益率更高。此外，我们也统计了过去20年A股所有上市公司的数据。

　　发现当年毛利率改善幅度越大的标的，其超额收益率越明显。以消费板块为例，当年毛利率提升幅度在前20%的标的，其平均超额收益率达16.4%，明显高于毛利率提升幅度排名靠后的标的。因此，在疫后国内消费复苏的大背景下，消费类标的毛利率有望进入新一轮扩张周期，消费板块也有望迎来一波显著的超额收益行情。

　　毛利率是公司盈利的起点，也是基本、最稳定的利润来源。由于公司盈利来源包括主营业务、投资收益、营业外收支等，因此毛利率不能全面反映公司整体盈利能力。

　　但是毛利率是公司核心业务盈利能力的直接体现，其高低直接体现公司主营业务竞争力的强弱。毛利率由销售收入和销售成本计算得来，与大多数变量相比，销售收入稳定性更高，多数企业长期经营的历史表明，当企业由巨大盈利转向微小或大额损失时, 销售收入却在经历多年的增长后趋于平稳。

　　其次，销售成本被人为操控、刻意降低或虚抬的可能性较低；此外，由毛利率到营业利润率、净利率涉及科目较多，操作空间大，更容易被粉饰。因此，毛利率指标客观性较强。

　　2022年是人工智能（AI）的一个分水岭，ChatGPT，DALL.E和 Lensa等几个面向消费者的应用程序发布了，它们的共同主题是使用生成式人工智能-这是人工智能领域的一次范式转换。

　　当前的人工智能使用模式检测或遵循规则来帮助分析数据和做出预测，而Transformer架构的出现则开启了一个新领域：生成式人工智能。生成式人工智能可以通过创建类似于其所训练的数据的新颖数据来模仿人类的创造过程，将人工智能从“赋能者”提升为（潜在的）“协作者”。

　　实际上，Gartner估计，到2025年，超10％的数据将是由人工智能生成的，预示着一个新时代—人类与（WithTM）机器协作的时代到来。虽然目前生成式人工智能主要应用于面向消费者的产品，但它也有潜力为企业工作流程增加情景感知和类似于人类的决策能力，并彻底改变我们的商业模式。

　　例如，谷歌的客服中心人工智能（CCAI）旨在帮助实现采用自然语言进行客户服务交互， 而NVIDIA的BioNeMo则可以加速新药的研发。

　　这些解决方案可能只是刚刚开始产生影响，我们将看到更多基于生成式人工智能的解决方案应用到企业中，改变我们的商业模式。生成式人工智能已经引起了传统风险投资、并购等方面以及新 兴生态系统合作伙伴关系的兴趣。

　　仅在2022年，风险投资公司就投资了超过20亿美元，而技术领先企业也进行了重大投资，例如微软对OpenAI的100亿美元投资和谷歌对Anthropic的3亿美元投资。这显示出生成式人工智能作为一个新兴领域的巨大潜力。随着生成式人工智能的不断推广和应用，其产生的深远影响和潜在价值正在加速推动从实验到消费者领域再很快进入企业领域的应用。

　　尽管媒体关注的大多数是消费者应用，但这种技术的应用机会是广泛的，并且已经有一些应用案例。尽管如此，人们仍然存在疑问，即个人和企业如何利用生成式人工智能来实现效率提升、产品改进、新体验或业务变革。我们同样只是刚刚开始探究生成式人工智能如何商业化以及如何建立可持续的商业模式。

　　生成式人工智能可能会创造出一种更为深刻的人机关系，甚至比云计算、智能 手机和互联网所带来的影响还要大。根据相关数据估计，到2032年，生成式人工智能市场规模将达到2,000亿美元，占据人工智能支出总额的约20%，比目前的5%高出许多。换言之，未来十年市场规模可能每两年就会翻一番。除了数字之外，认为这种技术的经济影响潜力巨大。

　　人们对生成式人工智能寄予的高度期望，取决于硬件、软件和数据提供商生态系统相互关联的领域中持续不断地取得进步和创新。 生成式人工智能背后的技术栈在某些方面与之前的技术栈类似，它由三层组成：基础设施、平台和应用程序。

　　左一：著名品牌营销专家 李桉华老师 左二：著名咨询专家 许元德老师 右一：著名咨询专家 王海兵老师

　　基础设施层通常被认为是最成熟、稳定和商业化的。现有的龙头企业提供计算、网络和存储等基础设施，包括使用专门为人工智能工作负载优化的芯片（如 NVIDIA的GPU和Google的TPU）。与此同时，应用层正在快速发展，其中包括利用和扩展基础模型，这相当于生成式人工智能的平台。

　　由于变化的速度太快，使得预测变得极富挑战性，但至2023年初，我们预计具有以下特点的消费者用例将拥有持久的影响力：

　　消费者的认知度，越来越多地通过社交媒体提高，可以降低企业的获客成本，使其能够利用覆盖率，解决产品问题，并通过积极和高贡献的用户群体高效地扩大规模。

　　像写作助手这类能够为职场创造价值的产品，更容易在可持续的商业模式中被适当运用，与之相反的是那些被捆绑在“炒作周期”上的产品，比如社交媒体上的“滤镜”。

　　能够整合到平台中的解决方案可以通过现有的工作流程被发现，从而促进更多用户采用并形成更强的“黏性”。Grammarly (语法检查工具)在PC上早早采用了这种策略，而最近，OpenAI与Bing的合作也实现了这种平台整合的策略。

　　消费者应用案例也可以预示着企业中存在的可能性。然而，与消费者不同，企业需要先进的功能、经过验证的投资回报率、定制化、组织内容、安全性和技术支持。在生成式人工智能的形成时期，最受欢迎的企业应用案例。

　　将是用于推动内部或B2B产出的，通用的或适用于跨行业跨职能（“横向”）的用例。然而，与之前出现的技术一样，通常在特定行业的“垂直”应用案例存在着更可持续的价值创造机会。

　　虽然横向使用案例可能会首先提供价值，但垂直特定的使用案例可能会因对专有数据的依赖而获得高价值。因此，数据将成为一种货币，创造出新的经济体系，以获取专有和人工合成的数据。

　　所有行业都可以从生成式人工智能中受益。然而，数据丰富的行业（例如银行、 零售、酒店业）或那些产品利用数据的行业（例如信息 服务）可能会也应该更快地采用该技术。相反，那些基于判断的行业（例如法律、医学）可能会更加谨慎地采用，但仍然可以通过加速综合先验知识来获益。

　　随着利率下降的趋势转变，成本将会上升，这将促使企业投资于具有明确投资回报率的用例。因此，那些直接影响成本（例如聊天机器人）、生产力（例如搜索）或收入（例如市场营销文案）的用例可能比那些消除人力的用例更容易被采纳。

　　首先，文本相关的应用将会最先商业化。但是，商业化更高级别的任务可能会带来更大的成本和生产力收益，因为这些技能的招募成本更高、培训时间更长，而且这些任务通常需要右脑（创造性）而非左脑（逻辑）的能力，因此其成功往往 更具主观性。

　　随着不同市场的监管行动变化，监管的速度、范围、监督和报告要求可能意昂2注册会有所不同，例如美国的《AI权利法案》，欧盟的《AI法案》和中国的《网络安全管理条例》。因此，供应商和企业需要采取积极措施，确保数据质量、透明度、公平性、安全性，这将是建立值得信赖的AI（ Trustworthy AITM）的关键因素。

　　管理改善不一定能让企业盈利，但以盈利为导向的经营改善，一定可以让企业盈利。企业只有持续盈利，才能持续发展永续经营。

　　《100%盈利模式控制系统》及《量化授权经营模式控制系统》可有效解决企业在初创期、成长期、发展期、转型期等各个阶段所面临盈利性的管理问题，帮助您的企业长足发展，蓬勃兴旺。

　　德不配位，必有灾殃。德行天下，以信而致远。我是您的思考源，著名咨询专家，曾服务于世界顶尖咨询公司，现深圳市三人行管理咨询有限公司首席咨询李桉华老师，三人行管理咨询《100%盈利模式落地专家》，才是您身边真正的盈利模式深层落地专家。正确的选择决定正确的方向，更早的选择决定更早的成功，三人行管理咨询愿与您一同启航圆梦。