企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已迫在眉睫，但企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略如何做？實現(xiàn)數(shù)字化的關(guān)鍵技術(shù)如何選擇和利用？適應(yīng)數(shù)字化運營的組織如何搭建？這三大問題已成為企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中的普遍痛點。

這篇文章是明略科技集團創(chuàng)始人、董事長兼CEO吳明輝以明略科技自身的數(shù)字化發(fā)展經(jīng)歷，以及為政府和大型企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的實踐經(jīng)驗為出發(fā)點提供的借鑒參考，幫助企業(yè)找到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略切入點。

從明略科技發(fā)展歷史看行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程

明略科技的成長歷程就是各行各業(yè)數(shù)字化進程的縮影。

明略科技的前身是秒針系統(tǒng)，主要幫助世界500強企業(yè)進行分析和優(yōu)化廣告投放表現(xiàn)，利用線上數(shù)據(jù)進行消費者洞察等。伴隨互聯(lián)網(wǎng)渠道的蓬勃發(fā)展，廣告主普遍對互聯(lián)網(wǎng)渠道的消費者洞察需求、廣告投放監(jiān)測等都有強烈需求，因此激發(fā)了秒針系統(tǒng)的爆發(fā)式增長，目前秒針系統(tǒng)已成為中國最大的第三方線上營銷智能技術(shù)平臺。

在2014年，在積累了豐富的大數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)中臺建設(shè)經(jīng)驗后，明略科技開始進行能力外延，將業(yè)務(wù)拓展到政府及公共安全行業(yè)。截止目前，我們已經(jīng)服務(wù)過超過60個省地市公安局，通過數(shù)據(jù)平臺助力一線警務(wù)人員進行研判、分析案情，提升辦案效率。同時，明略科技也利用大數(shù)據(jù)為很多金融機構(gòu)提供了反洗錢、反欺詐、數(shù)據(jù)挖掘、精準營銷等服務(wù)。

明略科技能將能力和技術(shù)復(fù)制到其他行業(yè)，這是由于公安部在近兩年提出了公安大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，著力打造數(shù)據(jù)警務(wù)、建設(shè)智慧公安，全面推動公安工作質(zhì)量變革、效率變革和動力變革；在金融行業(yè)，近幾年各大機構(gòu)都在通過技術(shù)賦能供給側(cè)改革，試水金融科技業(yè)務(wù)等。

此外在最近這四五年，隨著新零售概念的普及，廣大實體商業(yè)認可了線上線下業(yè)務(wù)鏈條融合的價值，明略科技從而又進軍了一個新的賽道，我們把原來線上數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)拓展到線下，通過AI和IoT技術(shù)，幫助實體商業(yè)從生產(chǎn)、運營到服務(wù)等環(huán)節(jié)進行數(shù)字化，促使實體商業(yè)能像電商平臺一樣實現(xiàn)全鏈路數(shù)字化的經(jīng)營管理。

從明略科技的發(fā)展歷程來看，最開始是從為企業(yè)提供線上數(shù)據(jù)整合、分析洞察和智能化應(yīng)用，后續(xù)又延展到了政府事務(wù)和線下實體行業(yè)，這從側(cè)面也反應(yīng)了我國各行各業(yè)對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的使用程度，對大數(shù)據(jù)技術(shù)的需求和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程。

明略科技實踐經(jīng)驗：數(shù)字化轉(zhuǎn)型需“三步走”

通過多年服務(wù)各行業(yè)客戶進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺，明略科技將實踐經(jīng)驗總結(jié)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型 “三步走”，幫助客戶更清晰的看到數(shù)字化投入的階段和成效。數(shù)字化轉(zhuǎn)型 “三步走”第一步是數(shù)據(jù)在線，第二步是分析洞察，第三步是閉環(huán)智能。

我們認為一個企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，最終目標是智能化轉(zhuǎn)型，但首先要把所有的數(shù)據(jù)全部都放到一個在線的平臺上去進行使用，第一步不僅要數(shù)字化，同時這些數(shù)據(jù)要集成到一個平臺。

第二步是當所有的數(shù)據(jù)集成到一個平臺上的時候，雖然我們沒有形成最終的人工智能的自動決策，但在這個階段，我們可以把這些數(shù)據(jù)按照一些維度去進行統(tǒng)計分析匯報給對應(yīng)的負責人，這個階段有點像傳統(tǒng)的BI，大家可以利用各種各樣的數(shù)據(jù)進行交叉分析、維度的比較，最后進行更好的決策，優(yōu)化各種各樣的生產(chǎn)的環(huán)節(jié)點，包括營銷等。

在數(shù)據(jù)達到一定規(guī)模時，最終將實現(xiàn)人工智能，它可以輔助企業(yè)重要的決策，甚至實現(xiàn)完全自動的決策、優(yōu)化，而且整個決策優(yōu)化也是一個閉環(huán)智能的過程，就是說通過決策產(chǎn)生的后續(xù)反饋數(shù)據(jù)，可進行自動的優(yōu)化和自我調(diào)節(jié)。

所以我們說，一個組織進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是可以分成這“三步走”的， “三步走”可以應(yīng)用到各行各業(yè)，也可以應(yīng)用到各職能部門, 無論是營銷還是生產(chǎn)制造，或者是運營，都可以通過這樣的“三步走”進行規(guī)劃，最終形成數(shù)據(jù)在線、分析洞察、和閉環(huán)智能。

此外，關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投資回報率問題，首先數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為全球各行各業(yè)認同的新動能，此外我們可以看到在數(shù)字化做的好的企業(yè)，整個資產(chǎn)收益率都得到了一定提高，如果是看股市表現(xiàn)會體現(xiàn)的更加明顯，凡是轉(zhuǎn)型成功的企業(yè)他們的股價也持續(xù)增長，為什么？因為投資者對企業(yè)未來的發(fā)展會更有信心。

人工智能對組織的價值究竟是什么？

今天很多企業(yè)今天都打著大數(shù)據(jù)、人工智能領(lǐng)域技術(shù)的旗號，幫一些企業(yè)做項目，但是很多公司并沒有盈利。很多公司其實技術(shù)不錯，可最終沒有創(chuàng)造好的價值，原因是什么呢？

我想在這里分享一個觀點，就是一定是要到分析和決策階段，人工智能技術(shù)才能在企業(yè)內(nèi)部最終產(chǎn)生價值。為什么呢，我們?nèi)绻ビ懻撘粋€機器智能的不斷的進化，它跟人的智能的進化的過程是一樣的，人或者所有的生命的智能進化是從最開始我們對外界有所感知、有識別的能力，到第二個階段有理解的能力，然后再有分析的能力到?jīng)Q策的能力，當你有決策能力的時候，這個決策指導行動，再進行下一次一個輪回的識別、理解分析，整個這樣的循環(huán)迭代的過程稱之為閉環(huán)智能的過程。

如果我們在一個組織里面只是引入了一些感知的應(yīng)用，比如說只是拿了一個圖像識別的能力，沒有把后面的理解、分析、決策到行動的閉環(huán)給它設(shè)計出來路徑的話，那實際上最后是無法創(chuàng)造價值的。因為我們有一句話叫“行動才創(chuàng)造價值”，有了分析決策到行動這個過程，我們才能創(chuàng)造最終的價值。

當然，如果我們要想在一個組織里面把人工智能用到一個最佳的狀態(tài)，實際上我們是要去思考創(chuàng)新的商業(yè)模式，就是到了第五個層次了，需要通過人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)去重構(gòu)企業(yè)甚至整個行業(yè)里面的生產(chǎn)要素的匹配，那具體應(yīng)該如何匹配呢？

舉例來說，營銷的過程中是消費者和對應(yīng)的商品之間的匹配，比如我們把商品推銷給消費者的時候，我們到底應(yīng)該給他推薦什么樣的廣告內(nèi)容等；在零售行業(yè)，線下的人、貨、場之間也是一個匹配的問題；在企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營管理層面也需要進行人崗匹配，甚至是企業(yè)內(nèi)訓，學習材料和員工發(fā)展也涉及到匹配問題。就像明略有3000人，我們自己內(nèi)部的大學，有大量的學習材料。坦白講，如果我是一個新員工一入職，我把所有的明略企業(yè)內(nèi)部大學的所有學習材料、課件全都學一遍，基本上不可能，所以一個好的培訓系統(tǒng)，實際上它應(yīng)該能因材施教，就像今日頭條一樣，應(yīng)該是由這個好的內(nèi)訓材料主動來去找到你的員工，讓他去學習。

同樣道理，對制造業(yè)的設(shè)備運維場景來說，針對潛在故障，我們可以提前去做分析、感知，最后再配備對應(yīng)的維修工程師和維修方案?？傊?，其實所有的智能都是在做類似這樣的一個又一個的決策，把問題和答案匹配起來，把需求和供給匹配出來。其實所謂的數(shù)字化轉(zhuǎn)型最核心的問題，就是如何把供需兩端都進行數(shù)字化，再通過人工智能的手段進行精準的匹配，千人千面的匹配，這樣的話它就一定可以在企業(yè)里面創(chuàng)造很大價值。

再舉一個真實場景。幾年前，很多餐廳里面都開始進行掃碼點餐，這一改變可以幫助每個餐廳節(jié)省一個點菜員，一個餐廳大概一年節(jié)省幾萬塊錢。雖然很多餐廳最后都上了這個掃碼點菜，但是后來又發(fā)現(xiàn)了一個問題，這個掃碼點菜上線之后，可能很多的餐廳的收入都會下降，為什么呢？就是因為由一個服務(wù)員來去推薦點菜，和真正的手機二維碼掃碼點菜最大的區(qū)別，是服務(wù)員點菜的時候可以幫你做推薦，可以賣的更多，客單價更多，而直接消費者掃碼點菜的時候，客單價往往會變低。

明略科技在幫助某大型國際餐飲企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，基于分析所有的消費者歷史的點菜行為數(shù)據(jù)和標簽數(shù)據(jù)，通過人工智能技術(shù)打造了千人千面的菜單，每個人也可以被推送不同的、最易轉(zhuǎn)化的優(yōu)惠券，通過這種方法，我客單價開始恢復(fù)到了人工點餐時期，甚至有時還能超過原來服務(wù)員點餐推薦帶來的收入。

這個案例就是通過千人千面的匹配，通過需求和供給之間的精準匹配，最終帶給企業(yè)更高的收益。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵：生產(chǎn)要素的數(shù)字化

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵是什么，一個企業(yè)內(nèi)部有各種各樣的生產(chǎn)要素，而這里面每一種生產(chǎn)要素其實都是可以數(shù)字化的，當然數(shù)字化也有成本。我們需要去思考，企業(yè)內(nèi)部的哪一種生產(chǎn)要素，哪些要素有機會實現(xiàn)千人千面的匹配，可以去因時因地去調(diào)整、優(yōu)化使用，這種要素我們要非常堅決的把它數(shù)字化。比如明略科技的3000位員工，是我們的核心資產(chǎn)，所以我們一定要把企業(yè)里的人進行數(shù)字化。所以數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，就是要把企業(yè)里面的最大的可變的生產(chǎn)要素進行數(shù)字化，最后進行各種各樣的匹配和調(diào)度。

所以為什么我們也說數(shù)字化轉(zhuǎn)型一定是企業(yè)的一把手工程，因為只有一把手才動得了這些蛋糕。

數(shù)字化推動每個行業(yè)的不斷發(fā)展，如果看過去這近一二十年，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展和傳統(tǒng)行業(yè)發(fā)展對比有很大的區(qū)別，它有冪律分布的特點?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)有一個721的市場格局，市場的第一名占70%的市場份額，第二名占20%，從第三名開始所有的競爭者加到一起占10%，這種分布我們稱之為冪律分布。為什么會出現(xiàn)冪律分布呢，因為一個行業(yè)開始徹底的進行數(shù)字化了，特別是它最核心的生產(chǎn)要素進行數(shù)字化的時候，這個行業(yè)就很容易出現(xiàn)馬太效應(yīng)。

我們可以看到，今天絕大多數(shù)的行業(yè)沒有完成數(shù)字化的轉(zhuǎn)型，所以沒有實現(xiàn)馬太效應(yīng)。比較鮮明的例子是，今日頭條在短短的六七年的時間里發(fā)展迅猛，2019年的收入有1300多億，而傳統(tǒng)電視臺經(jīng)營了這么多年，沒有實現(xiàn)最核心生產(chǎn)要素的數(shù)字化，所以發(fā)展就相對緩慢很多，最領(lǐng)先的電視臺大概去年也只有200多億的收入規(guī)模。

同時，每家企業(yè)要想推進自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這將是一個長期的進程，需要認真規(guī)劃。數(shù)字化是需要有很大成本投入的，為什么呢？因為可能需要安裝傳感器，攝像頭等硬件設(shè)備采集數(shù)據(jù)。企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，無論是數(shù)據(jù)采集還是數(shù)據(jù)存儲，還是數(shù)據(jù)背后的分析挖掘，以及到最后閉環(huán)智能過程中最終指揮調(diào)度的應(yīng)用，都需要很大成本。所以明略科技通常做企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目，一定會幫助企業(yè)分析和思考要從首先從哪一個流程上開始做起。

營銷是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最佳入口

我們有一個觀點，營銷是一個企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最佳入口。首先，營銷天然就具備數(shù)字化基因。營銷其實就是將消費者與廣告之間進行匹配，在這過程中，由于的互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，出現(xiàn)了大量的用戶畫像數(shù)據(jù)及其他維度的數(shù)據(jù)源，在保證數(shù)據(jù)隱私安全的前提下，這些數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)更了解顧客。此外，企業(yè)營銷的內(nèi)容就是信息，如果發(fā)布在線上平臺，它天然也是數(shù)字化的。因此我們可以看到互聯(lián)網(wǎng)公司出現(xiàn)了很強的冪律分布，出現(xiàn)了馬太效應(yīng)，這就是因為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)天然就是一個信息產(chǎn)業(yè)，它的供給側(cè)和需求側(cè)是數(shù)字化的。

如果到了線下的傳統(tǒng)行業(yè)，比如像寶潔、聯(lián)合利華這些世界500強的消費品品牌，他們有大量的互聯(lián)網(wǎng)廣告投放的經(jīng)驗，培養(yǎng)了大量的人才，這些人才不僅懂營銷，更重要的是他們懂數(shù)據(jù)，知道應(yīng)該怎么使用數(shù)據(jù)，所以數(shù)字化轉(zhuǎn)型從營銷入手，不僅是因為企業(yè)擁有數(shù)據(jù)資源，同時也具備數(shù)字化能力的人才儲備。

通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型最終一定會進展到智能化階段，而智能化就是要形成閉環(huán)，營銷的閉環(huán)是最容易做到的，因為營銷可以產(chǎn)生收益，這就可以作為企業(yè)各種數(shù)字化方案的迭代反饋。當智能系統(tǒng)迭代的效率越來越高時，成本就會越來越低。

在疫情期間，我們訪談了一些沒有做好數(shù)字化的餐飲企業(yè)，他們可能收入跌到了去年同期環(huán)比的20%至30%的水平。但是剛才我們提到的某大型國際餐飲企業(yè)，在疫情期間通過線上運營滿足消費需求，有很多店甚至比去年還多了收入。這是一個非常經(jīng)典的案例，我相信未來很多企業(yè)在營銷的數(shù)字化，運營的數(shù)字化上投入更多，這將抵御VUCA時代的這種黑天鵝事件帶來的風險。

明略科技企業(yè)智能管理系統(tǒng)—EIP(Enterprise Intelligence Planning)

如果一家企業(yè)通過營銷數(shù)字化產(chǎn)生的收益越多，企業(yè)內(nèi)部就會對數(shù)字化轉(zhuǎn)型有更強的信心。這將意味著企業(yè)內(nèi)部的人、財、物，包括供應(yīng)鏈的管理，逐漸的也都可以進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，就像企業(yè)上一套ERP系統(tǒng)，最開始只是去做物料需求的管理，后來ERP里面也開始去管人力資源，管庫存以外的像財務(wù)這樣的信息。

在明略科技看來，未來企業(yè)核心的資產(chǎn)，不僅僅是人、財、物，還有數(shù)據(jù)和知識，這是企業(yè)的第四大核心資產(chǎn)。數(shù)據(jù)和知識，需要真正的借助數(shù)字化、智能化手段，指導企業(yè)的經(jīng)營和生產(chǎn)，所以明略提出了企業(yè)智能管理系統(tǒng)EIP(Enterprise Intelligence Planning)。

EIP不僅僅是對企業(yè)人財物的智能管理，還包括對企業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和知識的智能管理。以前企業(yè)把數(shù)字和信息放到一個平臺上，由人來去做規(guī)劃做決策，而未來的決策更多的是由機器去輔助大家做，甚至由機器全自動運行，這就需要有數(shù)據(jù)和算法的積累。

在企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，人財物等運營管理的數(shù)據(jù)都將建立在Data Intelligence Platform上，DIP就是要把人財物都進行徹底的數(shù)字化。通過DIP將這些數(shù)據(jù)和AI算法進行沉淀，這些積累一定能把各核心生產(chǎn)要素按照最細顆粒度進行數(shù)字化，使得企業(yè)可進行EIP的規(guī)劃。這就是明略科技給大型企業(yè)建構(gòu)數(shù)據(jù)中臺的過程。

在這一過程中，最重要的就是企業(yè)核心生產(chǎn)要素的數(shù)字化。例如未來每家企業(yè)的人力資源系統(tǒng)不僅存儲員工的檔案、工資表和考勤等信息，還會會記錄整個企業(yè)的人效，這將可以協(xié)助企業(yè)經(jīng)營者思考人崗匹配未來應(yīng)該怎么做。那么，隨著我們在企業(yè)經(jīng)營的各環(huán)節(jié)，都可以開展數(shù)字化千人千面的匹配，就將使得企業(yè)得以進行徹底的數(shù)字化。我認為，未來各行各業(yè)一旦實現(xiàn)徹底的數(shù)字化之后，也會像互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)一樣，呈現(xiàn)出馬太效應(yīng)，呈現(xiàn)出冪律分布的結(jié)構(gòu)。

同時，當機器替代人工時，會產(chǎn)生出一些問題和價值。如果把一個組織比喻成一個人的話，組織里面的眼睛和耳朵很多都是一線人員來負責的，一線人員可能會將很多信息遮蔽，在零售和餐飲企業(yè)一直存在巡店造假的問題，如果未來我們通過AIoT收集數(shù)據(jù)，是很難被造假的。

所以我們看到一個組織里有越來越多的能力被人工智能替代時，將來會呈現(xiàn)一個新的協(xié)作模態(tài)，我們稱之為人機協(xié)同的組織經(jīng)營模式，明略科技也特別希望能夠跟企業(yè)家們一起去探討，不同行業(yè)的人機協(xié)同發(fā)展的歷程是什么樣子，數(shù)字化究竟是什么樣子的，我們一起去創(chuàng)造更高效的生產(chǎn)、管理方式，這也是明略科技的使命，希望能夠通過我們的智能技術(shù)讓組織高效運轉(zhuǎn)、加速創(chuàng)新。