過去幾年里，有很多關于數字化轉型的文章和討論。人們普遍認為，它能使企業拓寬線上業務，在現有和新興市場中變得更具顛覆性。然而，作為實踐領域的數字化轉型究竟是什么，人們在認識上還有很大的模糊性，而且也不一致。對于在數字化轉型環境中，什么樣的技術創新是它和自動化解決方案的主要區別，人們也還沒有一個清晰的認識。

如果實踐、模式和技術架構都沒有具體的定義，組織就很難確定他們正在計劃或正在進行的到底是不是真正的數字化轉型。

這一點很重要，因為數字化轉型舉措通常成本高昂、影響深遠，需要在自動化、基礎設施、培訓、通信及業務流程重組和優化方面進行投資和變革。在進行這些投資時，利益相關者對數字化轉型工作應帶來的好處和改進會有一定的期望。

這些期望可能源于媒體的炒作、供應商的宣傳或對組織業務需求及其市場和可實現目標的合理分析和評估。通常情況下，期望來自這些因素及其他因素的綜合作用。問題是，如果對如何進行或應該如何進行數字化轉型存在一定程度的不確定性，那么達到預期效果的概率就會很低。

好消息是，數字化轉型領域已經成熟。現在，已經有了明確的目標、標準和模型，準確地指出了“平常”的數字化轉型是什么以及不是什么。這就設定了一個起點，讓我們可以據此確定總體目標、標準和模型的哪些部分和我們有關，可以適用于自己企業獨有的業務目標、約束條件和發展潛力。

1數字化轉型不僅僅是業務和技術的轉型

已經有充分的證據表明，數字化轉型引入的新技術，使我們能夠改善和優化業務運營自動化的方式。這是許多此類舉措的主要關注點，尋求業務改進時通常會強調：

擴大和改善組織的線上版圖

增強客戶體驗

精簡運營流程，更快速地提供更便宜的產品和服務

人們往往忽視的是，其他形式的內部轉型對于實現這些目標的必要性。

改善和發展公司在現有數字市場上的在線業務，在很大程度上依賴于優質數據智能的創建和數據科學系統的成功應用（下文有解釋）。這些改善要求我們大幅改變使用、獲取、管理和存儲數據的方式。

通常，為了真正地提高客戶體驗，使我們在已處于高度競爭狀態的數字市場中更具競爭力，我們內部需要實現從以產品為中心向以客戶為中心的過渡。這可能會推動企業走出舒適區，改變內部組織結構和等級制度，打破以產品為中心的部門孤島，以便在新的業務和自動化流程中真正達到以客戶為中心所需的協同合作水平。

例如，一家擁有一系列金融產品的銀行提供了其中幾個相互獨立的產品。客戶可以登錄他們的網上銀行門戶，查看自己的賬戶信息以及相關的信用卡活動。這很好，因為一目了然，客戶可以看到什么時候需要從賬戶中轉移資金來支付信用卡欠賬。

然而，他們從銀行獲得的另一款產品是退休儲蓄計劃，他們需要全年都向里面存錢。他們還可以從銀行購買的另一款產品是面向有可支配收入群體的投資產品。這些產品都不能通過他們的儲蓄賬戶門戶訪問，甚至都看不到。

這是因為銀行要求客戶為這些產品中的每一種創建單獨的在線賬戶，并使用單獨的登錄憑證。此外，這些門戶網站是由不同（以產品為中心的）部門設計的，它們各自提供的在線體驗也不同于儲蓄賬戶門戶網站。這對客戶來說是一種負擔，同時也浪費了銀行提高客戶中心化能力和產品交叉營銷的機會。

正如采用以客戶為中心的理念可能需要組織文化和思維方式的轉變一樣，隨數字化轉型舉措而來的技術提升也是如此。因為它們可以極大地提高組織的業務自動化程度，那些已經成為既定操作流程一部分的人類工作者會發現，他們的角色受到了影響甚至被淘汰了。

行動項：組織轉型通常是數字化轉型中最被低估的部分。一個關鍵的成功因素是仔細規劃如何將組織文化轉變為支持數字化的文化。這是領導層的責任。它需要人力資源部門的預先規劃和強有力的溝通活動，以獲得員工的早期認同，以及一個可靠的計劃，將受影響的員工重新分配到更有意義的角色上。對于組織結構需要向什么方向轉變，它也要有明確的預期。

2數字化轉型依賴于新舊技術的結合

通常，有一些特定的自動化技術與數字化轉型相關，包括云計算、機器人流程自動化（RPA）、物聯網（IoT）和區塊鏈。還有三個核心的數據科學系統（常用于數據處理、分析）會被納入數字轉型解決方案。這包括大數據分析、機器學習和人工智能（AI）系統。

其中，有幾項技術是在數字化轉型成為主流話題之前就已經在使用的成熟技術。這是件好事，因為它們已經發展成為強大的、功能豐富的平臺，現在可以為支持數字化轉型目標的解決方案打下堅實的基礎。

在構建數字化轉型解決方案時，實際上只需要那些與企業業務需求相關的技術。數字化轉型解決方案的不同之處，不在于它采用了哪些技術，而在于如何將它所需要的技術組合起來，形成一個能夠實現既定業務目標的解決方案架構，其中許多目標將與強化以客戶為中心有關。

例如，組織決定通過使用 RPA 將更多的業務任務自動化。它還希望將一些低風險的決策責任委托給人工智能系統，優化關鍵業務流程，從而提高面向客戶的在線環境的客戶中心化水平。然而，這引發了安全方面的擔憂，即我們是否已經清楚地了解了與人工智能相關的所有潛在風險，特別是大部分決策將是對（可能無法預測的）客戶互動的反應，其中還有一些可能是欺詐性的。商業收益似乎仍然超過了安全風險，但需要考慮到不恰當的決策可能造成的損失。

除了采取其他網絡安全措施外，該組織還建立了一個不可變的分布式賬本，作為私有區塊鏈實現的一部分，目的是記錄涉及人工智能決策邏輯的每個客戶互動和交易。然后定期對該記錄日志進行審計，為評估過去的人工智能決策提供輸入（以確定人工智能系統是否因決策不當而造成不合理的損失），并幫助識別和評估可能發生的潛在欺詐行為（同時確定這些行為對人工智能決策邏輯造成的損失）。

行動項：作為數字化轉型舉措的一部分，技術采用的規模和影響通常比大多數人所習慣的要大，主要是因為我們不僅要改造 IT 企業的某些部分，而且還要引入由重型系統組合而成的全新技術架構環境。除了在規劃和引入新技術創新時做好調查之外，對于數字化轉型舉措，我們需要格外小心，不要被過度自動化所誘惑。為了提高生產力和客戶中心化水平，在對業務流程進行重新設計和優化時，要考慮實際問題，并且要抓住機會首先證明某項改進對客戶確實有效，然后再在此基礎上進行改進。如果我們過早地實現了自動化，那么無論從財務上還是從組織上來說，回退都將非常痛苦。制定一個分階段的方法可以避免這種情況。

3成功的數字化轉型對數據科學有多大的依賴

也許，數字化轉型最突出的特點是，與之前的任何業務運營和 IT 企業實體相比，我們構建的解決方案和環境更加以數據為中心，更加依賴于數據驅動。

我們使用的數據范圍也不再局限于內部存儲庫。大量的數據是從外部數據源收集的，有的單獨處理，有的和我們自己的數據一起處理，為的是生成非常有洞察力而又容易理解的分析結果。有了適當的技能組合，在加上對數據科學技術的合理整合，我們最終會得到一種新型的企業資產，即數據智能。

我們生成的數據智能可能會被提供給決策者，不僅提供事實和選項，而且還提供基于深度分析的準確預測和建議。數據智能進一步為我們提供了將更多業務決策委托給數據科學邏輯的機會。具體來說，我們可以授權人工智能系統自主執行決策，從而將由最新數據智能生成的指令實時發送到我們的自動化解決方案中。

我們的解決方案能夠獨立做的決策更多了，而且，有高質量的數據智能提供保障，損失風險也在合理范圍內，這就提供了超越他人的機會。數據智能為人類決策者提供指導，如果能正確地生成并恰當地解釋，就會成為數字化組織管理的無價之寶。

例如，一家傳統上只向零售商店銷售玩具的玩具公司現在瞄準了教育領域。該公司相信，得益于其在數字化轉型方面的投資，他們不僅可以在網上向學校銷售搭建玩具，而且還計劃推出一款在線應用，讓孩子們利用他們的玩具分享和合作搭建。

傳統上，教育市場對該公司來說是很難進入的，因為這個市場由較大的組織主導，與學術界有著長期的關系。然而，這家玩具公司新成立的數據科學部門從數據智能報告中獲得了深刻的見解，他們看到了自己公司可以填補的關鍵市場缺口，以及現有教育供應商在明年會繼續忽視這一缺口的預測。這些信息給了玩具公司信心，當它帶著自己的產品進入市場時，不僅會取得初步的成功，而且競爭對手也沒做好回應準備，這將給玩具公司進軍這一市場提供良好的開端。

行動項：數據科學增強極具吸引力。我們可能形成對數據智能的深度依賴，因為它改變了我們管理和運營企業的方式，并進一步改變了客戶體驗及與我們互動的方式。這種依賴源于我們將數據科學技術作為業務自動化技術架構的核心部分，并進一步作出長期承諾，保證我們現在構建的東西可以成功地治理和發展。如若不然，這種依賴會將我們的業務引向錯誤的方向。因此，一個關鍵的成功因素是確保團隊具有適當的技能，可以恰當、成功地集成（和維護）數據科學技術，并生成（和演進）準確的數據智能。

4數字業務市場的客戶中心化是什么

最終，我們在數據科學方面的大部分投資可能會集中在客戶數據智能上。關于客戶喜歡什么、做了什么、他們的行為方式以及趨勢、他們的興趣以及全球性事件可能對他們產生什么影響。雖然我們投入了大量的精力，轉變我們的組織結構，設計自動化解決方案以實現更高程度的客戶中心化，但所有這一切都將依賴于成功地收集和維護以客戶為中心的數據。

我們從客戶數據智能獲得的洞察力會影響業務的許多方面。我們專注于增強業務流程，減少交易類步驟，增加關系價值行為，有助于促進客戶的長期忠誠。我們希望在每次客戶互動中加入不同類型的“溫暖”，從而進一步確保關系的長期保持。溝通式溫暖、主動式溫暖、獎勵式溫暖以及超越式溫暖，這些都是精心設計的客戶互動工作流的特色，而依據是數據科學系統以及它們持續生成的客戶數據智能。

5數字化轉型要實現什么

本節談下期望。很多關于數字化轉型的宣傳其實都是有道理的。它能真正改變我們的業務、我們的組織、我們的文化以及我們的客戶關系。本文只涉及了那些具體而合理的構建塊，我們現在可以組裝這些模塊來發展和維護由這些轉換產生的數字賦能環境。

但是，我們能做什么，不能做什么，在很大程度上取決于時機。成功實現數字化轉型的組織主要有兩類。

在所在行業中率先進行數字化轉型的公司——在這種情況下，數字化轉型可以使該公司的市場表現優于其他公司，并以自己的方式打入新市場。無論是哪種情況，這樣的公司都是在成功地顛覆現狀。這就是數字化轉型的標志。

在已經存在活躍的、具有數字化能力的競爭對手的市場上進行數字化轉型的公司——如果一家處于追趕者地位的公司找到了比其他公司更成功的數字化轉型和創新方法，它仍然可以具有顛覆性。然而，更常見的情況是，它趕上了競爭對手，或至少有能力保留足夠的客戶以保持活力。

數字化市場的嚴酷現實是，那些在轉型方面做得比較好的企業將勝過其他沒有轉型的企業。這表明，不僅要通過數字化轉型變成顛覆性組織，而且還要通過持續的轉型來保持甚至隨著時間推移獲得更多的市場份額。

6數字化轉型前路漫漫

盡管我們現在知道，數字化轉型已經成熟，但毫無疑問，它還會繼續發展，我們要為此做好準備。這是一個涉及面非常廣的領域，包括許多實踐、策略和技術，而且，所有這些都將繼續得到加強和優化。

那些數字化轉型的先鋒企業要繼續進行數字創新，挖掘利用數據智能的機會，以保持他們的地位和市場。那些后進的企業現在可以成為更積極的開拓者，在那些可能已經自滿的企業面前大步前進。

商業市場的競爭并不新鮮。但我們現在知道，在數字商業市場中，我們可以變得更有競爭力。對許多人來說，這是一種非常具有建設性的認識。