关键词：

如今，企业都在谈数字化转型，可喊口号者甚多，实践者寥寥，究其原因，乃思想与认识未到位，方法与措施不明确，我们先看看外面的世界，为你来一次真正的大洗脑。

谷歌和TikTok给Meta上的一堂AI课说到，扎克伯格可能梦想着遥远的元宇宙，但TikTok的人工智能正在改变当下。它的算法寻找显示每个视频有多受欢迎的信息，然后测试这些信息在增加用户返回应用程序的次数或让他们在应用程序上花费更多时间方面的效果。拥有足够的数据并应用于大众市场的数字服务，像这样的人工智能已经产生了广泛的影响。

在Facebook对TikTok威胁发出不祥警告的前一天，谷歌提供了这项技术最有力的演示之一。该公司声称，其广告收入在最近一个季度意外飙升，这在很大程度上是应用人工智能的结果。

与TikTok一样，它是关于增强一项已经在特定客户群中非常流行的服务，使其更有价值。谷歌的人工智能分析广告活动是如何运作的，并帮助客户设计出最有效的竞价策略，用于实时拍卖。它还浏览了广告商可以使用的所有不同的文本、图像和视频，并建议如何将它们组合成对每个受众最有效的信息。

与TikTok一样，这种功能之所以强大，是因为算法可以训练的数据量太大。去年，谷歌广告系统的广告收入超过2500亿美元，占全球广告业总收入的2021，约占总收入的7000亿美元。

数据驱动+知识引导+人工智能将是数字化转型的核心与推动力。

1. 关于数字化转型

1.1. 业务转型概述

数字化转型是整体业务转型战略的关键组成部分，虽然不是唯一因素，但也是决定转型工作成败的关键因素。借助适当的技术，再配备合适的人员、流程和运营，企业不仅能够快速适应变革和把握机遇，满足新的和不断变化的客户需求，还能以意想不到的方式推动未来的增长和创新。

在第一次工业革命中，蒸汽机作为一项颠覆性技术改变了世界；第二次工业革命是由装配线技术驱动；第三次工业革命是由计算机技术驱动。如今，我们正在经历以数字技术为主导的第四次工业革命。人工智能、机器学习、物联网、高级分析、机器人技术等智能化数字技术将彻底改变我们的工作方式、业务运营方式以及企业与客户和世界的交互方式。

1.2. 数字化转型定义

数字化转型是指将数字技术和解决方案集成到业务的各个领域。这既是一种文化变革，也是一种技术变革，因为它要求企业在运营方式以及提供客户体验和收益的方式上做出根本性转变。数字化解决方案还有助于赋能员工队伍，并推动业务流程和业务模式转型。

• 数码化：将信息和文档从模拟格式转换为数字格式。
• 数字化：将数字技术集成到现有业务流程中。
• 数字化转型：彻底重构客户体验、业务模式和运营模式。采用全新的方式交付价值、创造收入并提高效率。

1.3. 数字化转型在当今商业环境中的重要性

随着我们进入 2020 年代，日趋明显的是，企业要想实现发展和开展竞争，就必须采取措施提高韧性、竞争力和响应能力。企业必须发展和革新数字化架构，从原材料和最初的供应链体系，到满足不断变化的客户需求，提供更个性化的服务和订单履行，以及革新和创新传统业务模式。

麦肯锡 (McKinsey) 对企业高管的最新调查发现，自疫情爆发以来，企业领导者迫切需要实现流程和旧系统的数字化和现代化。根据调查，许多受访者都认识到企业的业务模式已经过时。仅 11% 的受访者认为，他们当前的业务模式到 2023 年在经济上依然可行，而另外 64% 的受访者表示，他们企业需要构建新的数字化业务来帮助他们实现这一目标。

对于当今的企业而言，问题不再是他们是否需要实施数字化转型才能在当今的商业环境中立足，而是如何尽快开启数字化转型之旅。

1.4. 业务创新和数字化转型的三个方面

如今，企业正处于竞争不断加剧、客户需求快速增长的时代。数字化转型计划的一个主要目标是帮助企业领导者和团队简化运营，提高竞争力。新技术（在下文讨论）在推动转型方面发挥着核心作用，而业务流程、业务模式、组织文化以及对转型的接受度也同样重要。任何转型计划都应考虑以下三个方面：

1.4.1. 业务流程转型：

这涉及改变和调整企业长期以来一直采用的核心流程和工作流，来满足不断变化的业务目标、竞争和客户需求。尽管这两个术语经常互换使用，但数字化转型是业务转型的一部分，旨在构建互联的技术框架，为流程变革提供支撑和支持。

通过优化工作流管理，企业可以在整个业务运营中实现端到端的业务流程转型。例如，通过实施基于云的数字化供应链管理系统，企业能够减少停机时间、简化生产并提高盈利能力。

1.4.2. 业务模式转型：

业务流程转型侧重于业务的工作流和任务相关领域，而业务模式转型则着眼于基础要素，即特定行业中的价值交付方式。实质上，企业正在利用数字化转型来改变传统的业务模式。

在汽车行业，借助数字技术，企业能够集中管理基于订阅的业务模式和计费流程，并实现自动化。而且，随着客户需求的快速变化和大众文化观念的转变，传统的汽车购买模式正在转变为基于订阅的模式。

1.4.3. 组织和文化转型：

成功的数字化转型应与企业的文化和价值观保持一致。如果组织内部对企业文化失去信心，员工的工作效率、主动性和幸福感就会受到影响。如果企业无法快速、积极地采用新的数字技术，就会导致无法实现目标、丧失竞争力，造成收入损失和品牌价值受损。

组织转型最好通过自上而下的协作和公开讨论的方式实现，即领导层和员工一起探讨数字化转型将如何影响岗位职责和工作流，以及为什么领导团队认为从长远来看，尽管数字化转型面临挑战，但这些风险和努力是值得的。

“客户偏好不断变化，例如他们对拥有实体产品的兴趣减弱，这也一直在加速向基于订阅的产品和服务的转变，而不仅仅限于软件和数字服务。”
波士顿咨询公司 (Boston Consulting Group)，2021 年

1.5. 数字化转型的最大挑战

麦肯锡和哈佛商业评论 (Harvard Business Review) 等思想领袖机构的研究表明，多达 70% 的业务和数字化转型计划未能取得成功。但是，经过深入探究之后会发现，失败的原因其实并不是新技术或业务创新存在缺陷，而是企业存在诸多薄弱环节，包括规划不力、沟通不畅和变革战略不当，以及领导者和项目经理未能让受变革影响的所有团队参与到转型中并获得他们的认同和支持。换言之，上述数字化转型的三个主要领域中，“文化转型”往往最少被谈及，但实际上可能最重要。

2020 年，牛津经济研究院 (Oxford Economics) 对全球 10 大行业领域的 3,000 多名高管进行了广泛的调查。他们发现，企业必须满足以下条件才能成功实现业务转型。“实现全面的互联互通，包括与外部合作伙伴及客户保持互联互通，并保持敏捷性；高管必须确保高质量的信息在整个业务生态系统中顺畅流动，让所有参与者都能高效互动，推进企业目标的实现。”

数字化转型的最大挑战是什么？
数字化转型既是业务转型项目，也是企业级的变革管理项目。数字化转型项目失败或停滞不前，很少是因为技术问题导致的，几乎总逃不开文化问题。在麦肯锡及其他来源的报告和文章中，我们了解到，计划不周全、目标不一致以及战略不明确是企业转型受挫的主要原因。

2. 技术转型推动业务转型

利用人工智能、大数据、云计算、区块链、5G等新技术，目的是要建立一种全新的、以数字技术为核心的、富有活力和创新性的新商业模式，帮助客户达到开源节流、降本增效、控制风险、提升口碑、走向国际化的效果，从而根本上提升企业的竞争力。

2.1. 数据驱动——九层之台，起于垒⼟

在过去的⼏年间，很多企业被誉为数字时代诞生的企业。比如大家耳熟能详的“滴滴出行”，就是通过大数据以及算法驱动业务模式的典型案例。滴滴能通过智能算法，在用户发出行程需求的⼏十毫秒之前，已经能判断出用户可能常去的地方，并依据此计算出调配那些范围内的车辆可能是最经济性的，而且用户可以最短的时间叫到车辆从⽽享受便捷优质的出⾏。

滴滴就是⼀家生长在数字化时代的企业，如果还在几十年前，那我们看到的只可能是滴滴出租车了。因此，数字化的发展不仅对企业，也催生着更多更加方便的企业业务。
数字化转型的推动力——消费者的升级与变化而数字时代的到来，催⽣了消费精细化。⽐如：消费者更加青睐的可能是个性定制的⽅式，更贴近自身的实际需求，从而带来更加愉悦的消费体验。

基于数据驱动的数字化转型，在企业内部落地的四个层次：

• 企业对数据做简单的数据治理，并已实现数据在线，数据在线是企业数字化的基础，也是企业数字化的开端。这⼀步的开始首先是企业建立多维的数字触点。

• 在数据在线的基础上，通过数据分析驱动业务精益运营，高级数据分析是企业数字化应用的第⼆部分，企业在数据应用中，开始考虑引入数据分析工具，可视化展示工具等。以提升对于数据不同纬度的拆分以及分析，但更多的还是体现在业务层面的分析。

比如：企业发现销售数据分析，可以更好的配置销售资源。又比如：企业发现某个商品的销售额不断下降，则很快将产品进行了下线，但说不定背后还有更多其他层面的原因，值得更深一步再做探究。

2.2. 数据驱动+知识引导——新一代人工智能将是数字化转型的核心与推动力。

通过知识图谱等先验的知识去赋能机器学习，来降低机器学习对于样本的依赖，增强机器学习的能力。

知识将显著增强机器学习能力。传统的机器学习都是通过大量的样本习得知识，在大数据红利渐渐消失的情况下，逐渐遇到发展瓶颈。而通过知识图谱等先验的知识去赋能机器学习，来降低机器学习对于样本的依赖，增强机器学习的能力，或许是连接主义和符号主义在新时代下的共生发展。

除了上述的种种优势，知识图谱在一系列实际应用上也非常有用，比如搜索、精准推荐、风险识别、深化行业数据的理解与洞察等，将在各种各样的应用场景发挥作用。

2.3. 超自动化

2.3.1. 什么是超自动化

Hyperautomation也用了Hyper这个单词，是否也意味着超自动化是一项重要技术?正是如此。超自动化最早出现于2019年10月发布的《2020十大战略科技发展趋势》报告中，Gartner将其放在了十大技术之首。

但Gartner所定义的超自动化，不只是一个技术名词，更是一个为了交付工作、涵盖了多种机器学习、套装软件和自动化工具的集合体。

超自动化既包含了丰富的工具组合，也包含了自动化本身的所有步骤(发现、分析、设计、自动化、测量、监控和再评估)。超自动化的主要重点在于理解自动化步骤的作用范围、它们彼此之间的关联以及它们的组合与协调方式。

事实上，超自动化更像一套解决方案，目的是让使用它的企业能够快速高效低成本最大化的实现企业经营自动化。而想要实现“无处不在的自动化”，通过AI技术转化非结构化数据以及通过机器学习持续挖掘并优化业务流程等操作必不可少。

因此，超自动化的两大核心主要在于业务流程自动化工具与人工智能技术。

2.3.2. 超自动化的四大组成部分

Gartner定义的超自动化，将RPA、智能业务管理(IBMPS)、人工智能(AI)及高级分析(AA：Advanced analytics)集合到一起。

• 机器人流程自动化（RPA）是一种流程自动化解决方案，主要承担超自动化的自动化部分。RPA可以使员工团队中的业务用户，将平时需要人工进行的系列重复且基于规则的操作任务实现自动化。

• 智能业务管理，可算是业务流程管理(BPM)的智能升级版。融合AI技术的智能业务管理，主要用于在策略层构建系统的整体自动化架构方案，并承担一定的业务流程自动化任务。它通过调度包括RPA在内的各种自动化组件，以及端到端工作流程的整套方案，保证业务流程自动化的最佳实践。

• 人工智能，大家已然了解很多。在超自动化体系中，AI代表了企业技术堆栈中可用的一系列智能过程，包括机器学习(ML)，自然语言处理(NLP)和智能光学字符识别(OCR)。
  这些技术，可以让超自动化识别更多的数据模式，持续发现并优化更多的业务流程自动化应用场景，也是保证非结构化数据业务场景使用RPA的基础，可以说AI让超自动化的应用与推广具备了更多可能性。

• 对于高级分析，大家接触的可能并不多。高级分析强调使用技术和工具检查数据，以评估对业务流程的更深刻见解，预测业务成果并围绕决策制定建议，从而实现最大价值和ROI。

事实上，超自动化过程高级分析可通过组织孪生化实现，通过软件模型可以构建并分析可能影响公司数字业务的任一场景，便于组织针对某种优势或者缺陷进行超自动化实施进程的各种决策。

3. 企业数字化转型简明架构

3.1. 简明架构概述

随着国际、国内数字化社会环境、数字经济的快速发展，在科技发展、技术进步驱动下，逐步步入数字化社会，未来数字化生活势必要求企业创新发展，企业数字化转型战略结合技术驱动，进行组织变更，适应数字化转型需求。

在信息化、大数据基础上，数据驱动+知识引导，引领新一代人工智能发展，超自动化为企业战略和组织变革提供有力支撑。

3.2. 数字化转型推动业务转型

数字化转型依托以下核心技术和新技术，推动业务转型：

3.2.1. 现代 ERP 和数据库技术

卓越的 ERP 云解决方案采用内存数据库技术，具有高度的适应性和扩展性。这一点非常重要，因为从根本上来说，ERP 云系统就是数字化业务转型背后的“大脑”。ERP 系统能够管理企业运营涉及的所有核心流程（如财务、HR、制造和供应链流程），并将其整合到一个系统中。有人工智能技术加持的现代 ERP 系统不仅能够管理和处理大数据，还能够分析大数据并从中学习。

3.2.2. 高级分析

要发挥数据的价值，就必须充分利用和理解数据。高级分析技术使用人工智能和机器学习算法，能够为企业提供深入、准确且切实可行的洞察和报告。企业还可以根据需要对数据分析的配置进行定制。这样，企业领导者就能够快速、果断地采取行动，抓住机遇，应对风险。

3.2.3. 云连接

要成功实现数字化转型，并建立物联网网络和互联业务系统，基于云的基础架构必不可少。通过按需集中访问所有系统、资产和数据，企业能够根据需要扩展基础架构，并快速更改工作流或实现工作流自动化。这有助于支持快速变化的业务优先事项和运营模式。Forrester 的报告显示，截至 2021 年，北美近 60% 的企业都依赖云平台，这相当于五年前水平的五倍。

3.2.4. 人工智能和机器学习解决方案

随着人工智能和机器学习的发展，大数据的规模越来越大。为了高效处理和充分利用大数据，企业必须采用先进的人工智能和机器学习技术。而要利用人工智能和机器学习技术来交付准确且有意义的结果，企业必须具备足够大的数据集来支持学习和分析流程。大数据、人工智能和商业分析三者协同工作是业务和数字化转型的核心，有助于推动预测性计划和响应式自动化。

3.2.5. 物联网

物联网网络中的设备和机器能够发送和接收数字化数据。通过分析机器工作日志和维护报表，企业可以提升机器性能和效率。人工智能驱动的业务系统可以持续分析这些信息，从中发现模式、趋势和相关性。随着机器学习应用从物联网数据中不断“学习”，这些洞察有助于推动预测性维护和自动化工作流，不断提高效率和生产力。

3.2.6. 机器人与机器人流程自动化 (RPA)

超自动化以机器人流程自动化（RPA）为核心，添加人工智能（AI）、流程挖掘、分析和其他高级工具，全面扩展自动化组合能力。借助超自动化，组织可以为越来越多的知识型工作实现自动化，让每个人都能有机会参与全面数字化转型。

超自动化涉及多种技术、工具或平台，包括但不限于人工智能、机器学习、事件驱动的软件架构、RPA、智能 BPM 套件 (iBPMS)、集成平台即服务 (iPaaS)、低代码工具以及其他类型的决策、流程和任务自动化工具。

例如制造业中的ERP系统，迈进了企业数字化之路的大门。如今的制造业通过将人工智能、信息技术、资源效率管理和人因工程学等相结合，逐步推动智能工厂和工业4.0的早日实现。

然而，实际工作是大量规则性强、重复度高的繁琐人工操作正消耗着企业的人力资源，损害企业的生产效率和资源效率。

RPA机器人流程自动化技术，不仅能够自动执行大量的重复工作，还能无缝衔接各种不同系统，成为驱动数据在各系统之间的“叉车"和“搬运工”。通过RPA技术和其化技术的结合，“超自动化”yperautomation)可以帮助制造业企业在数字化之路上不再受制于信息系统中的繁琐人工操作，让智能工厂实现真正智能。

4. 为数字化业务转型做好准备

在充满挑战的商业环境中，企业需要抓住每一个竞争优势，而且这些优势的数字化趋势越来越明显。但是，转型势必遇到或多或少困难，许多数字化转型项目因沟通不畅和计划不力而停滞不前。

4.1. 前期步骤

在开启数字化转型之旅之前，先考虑以下四个前期步骤，然后与软件供应商沟通，帮助你着手制定转型战略和路线图，了解哪些解决方案最适合自己企业独特的业务需求。

• 确定你的起点。 审查现有系统和资产。哪些机器已经实现数字化？哪些机器需要物联网网关？企业的 ERP 系统是现代化和可扩展的，还是仍然基于磁盘数据库内存运行？为了尽早启动项目，应该首先查找企业内部运营优先级高且转型路径最简单的流程。
• 确定优先级。在跑完第一个街区之前，不要妄想跑马拉松。数字化转型的魅力在于，无需一次性完成。如同构件块一样，智能技术可升级、可扩展和可集成。咨询你的软件提供商，了解业务转型服务（也称为转型即服务）以及这些服务如何助力企业开启数字化转型之旅。
• 构建路线图。 智能技术的一大优势在于其巨大的可扩展性及快速适应和重新配置的能力。卓越的转型路线图应能够助力企业提高敏捷性和实现业务增长，但企业首先需要制定若干可实现的宏伟目标。此外，企业需要将可靠的变革管理和迁移战略纳入计划中，因为数字化转型既是一场技术之旅，也是一场以人为本的旅程。这些都是重要的前期步骤。此外，企业还需要寻求专业人员的支持，因为他们了解企业的独特需求，能够帮助制定最合适的路线。
• 做好团队准备工作。著名哲学家亨利·戴维·梭罗有一句名言：“万事万物没有变，是我们在变。”智能技术的应用有助于减少重复和繁琐的任务，提高员工敬业度，并支持协作。但这些收益实现的前提是得到所有人的全力支持，不要一味地向团队灌输各种信息。企业需要听取团队的建议和想法，公开回应他们的顾虑，给他们时间去改变。

4.2. 关键点

4.2.1. 数字化转型从员工开始

根据佳能的研究，78% 的企业表示他们愿意通过采用数字化转型来改善管理和员工体验，而55% 的企业则选择专注于客户体验。

员工是数字化转型过程的重要组成部分——如果员工不在，则无可否认地不可能改变企业的做法和流程。绝大多数企业都认为管理层变动是数字化转型的巨大障碍。此外，成功的变革取决于员工的经验。

观察到的对员工体验的影响是由于企业意识到数字化转型的必要性。如果他们打算保留和吸引年轻的专业知识，他们了解转变工作流程和流程的必要性。

与传统的管理方法不同，数字化转型的企业需要使用各种先进的平台来优化业务增长。与其根据安全问题等原因开发定制解决方案，或者相信这些解决方案将有助于确保竞争优势，不如重新考虑您的选择并创新地利用现代流程。与数字解决方案提供商建立稳固的关系，帮助您的企业保持稳定的业务增长。

4.2.2. 自上而下的数字化转型

Teamface企典表示：“只是进行技术计划的公司与领导基于技术的转型的公司之间的最大区别在于他们如何将领导框架落实到位。”

尽管员工在企业的数字化转型中扮演着重要角色，但 CEO 在成功转变和推动这一变革方面扮演着同样的角色。然而，根据麻省理工学院的调查，只有一半的企业创造了促进数字投资的案例。因此，转型在企业结构中自上而下进行，并作为综合业务战略的一部分。

搭建创新平台，对技术保持全局观

数字化转型的前景确实处于起步阶段。无论我们如何蔑视当前的做法，认为它也是最适合明天的做法，但事实并非如此。以持续的发展和变化来建立您的转型项目，并根除落后于现代世界的流程。

由于数字化转型将接管业务增长和成功的方方面面，因此管理层在前端领导以培养基于持续变革和创新的数字文化是正确的。

5. 小结

5.1. 如何衡量数字化转型项目的投资回报率？

从简单的任务入手，选择对你的企业和所在行业最重要的一些关键指标，比如销售线索获取、制造生产力和预测性计划。对照这些指标确定企业目前的水平，设定切合实际的目标，并定期重新进行评估。

5.2. 低投入数字化转型

新技术驱动数字化转型需要大量资金投入，很多企业难以承受资金压力和系统性风险。为了加快企业快速、高效、高价值的决策，渐进式开展数字化转型，首先，为企业建立数据驱动+知识引导平台，快速为企业赋能、员工赋能，自顶向下开展数字化转型，通过超自动化快速进行业务创新发展。

• 建设知识图谱，挖掘企业分散的技术、经验、知识、客户，实现企业业务高效传承；
• 建设数据驱动平台，挖掘现有信息化及其数据成果，改进、优化现有业务，提高辅助决策能力，具备预见性、精准能力；
• 提高业务流程、生产流程自动化、智能化。

参考：

[1]. 如水先锋. 传统企业如何实现数字化转型？. 人人都是产品经理. 2018.12

[2]. Richard Waters. Google and TikTok give Meta an AI lesson. Financial Times. 2022.2.4

[3]. sap. 什么是数字化转型？

[4]. 白剑. 数字化时代的组织变革 . 信息化软件服务网. 2020-01-10

[5]. Teamface. 数字化转型：如何确保您的企业为数字化转型做好准备了？. 2022-01-05

[6]. 肖永威. Gartner2021新兴技术成熟度曲线，AI与超自动化支撑数字化变革.CSDN博客. 2021.11

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