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    德勤、第四范式聯(lián)合發(fā)布數(shù)字化轉(zhuǎn)型新篇章:通往智能化的“道、法、術(shù)

    兩化融合服務(wù)聯(lián)盟 2019-09-10 14:17:28

    在8月30日舉辦的上海世界人工智能大會(huì)上,第四范式攜手德勤管理咨詢(以下簡(jiǎn)稱“德勤”)發(fā)布了雙方聯(lián)合研究撰寫(xiě)的《數(shù)字化轉(zhuǎn)型新篇章:通往智能化的“道法術(shù)”》白皮書(shū)(以下簡(jiǎn)稱《白皮書(shū)》)。

    企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型已是大勢(shì)所趨,企業(yè)同時(shí)也面臨智能化建設(shè)方向、方法與路徑不明晰的挑戰(zhàn)。在此背景下,第四范式與德勤基于在企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型方面的經(jīng)驗(yàn)與洞察,總結(jié)了當(dāng)下企業(yè)轉(zhuǎn)型過(guò)程中面臨的困惑與難題,并從“道、法、術(shù)”三個(gè)層面提出破解之道,為企業(yè)勾勒出堅(jiān)實(shí)可見(jiàn)的行動(dòng)方向與路徑。

    以下為報(bào)告部分內(nèi)容。

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    早在十多年前,一些具有前瞻視野的企業(yè)以實(shí)現(xiàn)“數(shù)字化”為目標(biāo)啟動(dòng)轉(zhuǎn)型實(shí)踐。但時(shí)至今日,可以說(shuō)尚無(wú)家企業(yè)能夠在真正意義上實(shí)現(xiàn)“數(shù)字化”。在實(shí)現(xiàn)“數(shù)字化”的征途上,人們發(fā)現(xiàn),努力愈進(jìn),仿佛終點(diǎn)愈遠(yuǎn)。究其原因,還在于轉(zhuǎn)型一直落后于技術(shù)邊界的拓展。在現(xiàn)實(shí)與“數(shù)字化”彼岸之間,橫亙著一片鮮有人涉足的荒海而“智能化”則是唯一的渡舟。本文力圖從“道、法、術(shù)”三大視角,探討企業(yè)“智能化”的愿景、方法與路徑。

    變局來(lái)臨,機(jī)遇涌現(xiàn)

    企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入智能化新階段后,將為企業(yè)帶來(lái)大量新機(jī)遇,并真實(shí)地創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)價(jià)值。

    整體而言,智能化技術(shù)的成熟將為企業(yè)帶來(lái)多重價(jià)值更敏撞的運(yùn)營(yíng)。企業(yè)可以通過(guò)更進(jìn)階的智能的感知與認(rèn)知技術(shù)來(lái)提高大多數(shù)常規(guī)流程的效率,降低成本,同時(shí)保持或改善用戶體驗(yàn)。更充分的定制化。允許企業(yè)提供真正的對(duì)一互動(dòng)以充分滿足客戶的獨(dú)特需求,提供更方便優(yōu)質(zhì)的服務(wù),同時(shí)保持服務(wù)的靈活性。無(wú)處不在,永遠(yuǎn)在線。以用戶期望的形式、時(shí)間和渠道向客戶提供產(chǎn)品和服務(wù),從地理位置、時(shí)間及客戶群三個(gè)維度擴(kuò)大企業(yè)的覆蓋范圍。更智能的決策支持。使用先進(jìn)的數(shù)據(jù)科學(xué)來(lái)提升企業(yè)的經(jīng)營(yíng)表現(xiàn),利用大數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)更有價(jià)值的商業(yè)洞察。全新價(jià)值主張。新的運(yùn)營(yíng)模式和工作方式使產(chǎn)品/服務(wù)脫穎而出,構(gòu)建以智能化技術(shù)為核心的全新產(chǎn)品、服務(wù)和商業(yè)模式。

    智能化所帶來(lái)的機(jī)遇切實(shí)存在,領(lǐng)先企業(yè)已經(jīng)在嘗試中初步實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值的提升。在末來(lái)一段時(shí)間,能否把握智能化機(jī)遇將成為企業(yè)能否獲得持續(xù)成功的核心影響因素。

    智能化實(shí)踐困境

    為探尋企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的發(fā)展?fàn)顟B(tài),德勤于2018年底通過(guò)調(diào)研對(duì)企業(yè)智能化部署情況進(jìn)行了評(píng)估。調(diào)查結(jié)果顯示,大量企業(yè)已經(jīng)啟動(dòng)了智能化轉(zhuǎn)型,有近30%走在智能化前列的企業(yè)已經(jīng)開(kāi)展了豐富的實(shí)踐且有所回報(bào);有部分企業(yè)(43%)采取了相對(duì)保守的跟隨策略;而其余企業(yè),尚處于起步階段。但無(wú)論哪一類企業(yè),均對(duì)智能化轉(zhuǎn)型抱有大量的擔(dān)憂與迷惑。這些擔(dān)憂與迷惑來(lái)自于以下因境:數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不足、技術(shù)能力港后、監(jiān)管壓力/組織形態(tài)落后、企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力重塑與人才文化困境等。

    智能化的道法術(shù)

    以方面是巨大的機(jī)遇與挑戰(zhàn),另一方面是對(duì)智能化建設(shè)方向、方法與路徑的不明斷,因此我們建議企業(yè)從“道法、術(shù)”三個(gè)層次來(lái)推動(dòng)智能化全面轉(zhuǎn)型。

    道:我們將“1+N”作為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心愿景。即對(duì)于企業(yè)最核心的場(chǎng)景,我們定義為“1”,通過(guò)不計(jì)代價(jià)的投入該場(chǎng)景的智能化轉(zhuǎn)型,以獲得極致的業(yè)務(wù)效果而對(duì)于企業(yè)大量的長(zhǎng)尾場(chǎng)景,我們定義為“N”通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)施快速見(jiàn)效的方式,以最高的效率推動(dòng)智能化的規(guī)模落地,加快企業(yè)的創(chuàng)新速度

    法:針對(duì)企業(yè)在通往“1+N”的轉(zhuǎn)型之道的過(guò)程中正在或即將面對(duì)各種挑戰(zhàn)與困境,我們制定出了企業(yè)智化轉(zhuǎn)型的具體之“法”即企業(yè)可通過(guò)構(gòu)建六大核心能力—智能化戰(zhàn)略、智能化人才體系、智能化運(yùn)營(yíng)、智能化需求、智能化技術(shù)與智能化數(shù)據(jù)快速實(shí)現(xiàn)企業(yè)智能化的終極目標(biāo)。

    術(shù):轉(zhuǎn)型有了“道”與“法”之后,企業(yè)如何形成具體的、可執(zhí)行的行動(dòng)舉播將愿最與方法轉(zhuǎn)化成企業(yè)的業(yè)務(wù)價(jià)值,實(shí)現(xiàn)智能化的終極目標(biāo)也是一個(gè)重要課題。我們以終為始,面向未來(lái)的發(fā)展目標(biāo),提出覆蓋戰(zhàn)略、人才、運(yùn)營(yíng)、需求,技術(shù)和數(shù)據(jù)的木大舉措以供企業(yè)在球適合自身發(fā)展的智能化轉(zhuǎn)型路徑上提方向性參考

    變局之際:數(shù)字化征途迎來(lái)新篇章

    數(shù)字化征途進(jìn)入智能化階段

    企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型征途已進(jìn)入智能化階段。大多數(shù)公司從互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開(kāi)始積極轉(zhuǎn)型,度過(guò)了數(shù)字化的許多關(guān)鍵階段,如核心系統(tǒng)改造、移動(dòng)技術(shù)應(yīng)用、分析認(rèn)知等,并初步進(jìn)入了自動(dòng)化與智能化錢(qián)。不少公司已經(jīng)開(kāi)始實(shí)施智能解決方案,如流程自動(dòng)化、機(jī)器人和自動(dòng)分析等。但企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型遠(yuǎn)不止這些。

    隨著數(shù)字化技術(shù)不斷發(fā)展,并走向普及化,智能化技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景將更加廣袤。

    智能化重塑發(fā)展格局

    智能化正在為企業(yè)帶來(lái)顛覆性的改變

    這一浪潮給企業(yè)帶來(lái)的變化是由表及里,逐步遞進(jìn)的。從推動(dòng)邊際效益,到轉(zhuǎn)變底層的業(yè)務(wù)邏輯,企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展的重心已經(jīng)悄然轉(zhuǎn)變。這些轉(zhuǎn)變包含企業(yè)的業(yè)務(wù)模式、外部的市場(chǎng)環(huán)境,乃至競(jìng)爭(zhēng)的核心規(guī)則。這些重大的轉(zhuǎn)變一方面為企業(yè)帶來(lái)前所未有的發(fā)展機(jī)遇,企業(yè)能夠獲得更低的成本更高的收入與為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的交互與體驗(yàn);另一方面,企業(yè)不得不面對(duì)來(lái)自人才、技術(shù)、藪據(jù)等領(lǐng)域的挑戰(zhàn)。變局已成,應(yīng)變是企業(yè)的唯一選擇。

    智能化將為企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)帶來(lái)極大程度的改善

    智能化技術(shù)的應(yīng)用可以精簡(jiǎn)不斷擴(kuò)張的業(yè)務(wù)流程,通過(guò)更進(jìn)階的自動(dòng)化來(lái)提高大多數(shù)常規(guī)流程的效率,從而降低成本、釋放產(chǎn)能,同時(shí)保持或改善用戶體驗(yàn),提供低利潤(rùn)、高度品化產(chǎn)品,客戶款量多但密單價(jià)低的機(jī)構(gòu)與企業(yè)將從中獲取最大價(jià)值;智能化允許企業(yè)通過(guò)更好的自助服務(wù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)更多數(shù)字化服務(wù),使得機(jī)構(gòu)可以在任何時(shí)候任何地點(diǎn)為客戶決策提供支持,幫助機(jī)構(gòu)擴(kuò)大其用戶蓋范圍,強(qiáng)化對(duì)客戶的競(jìng)爭(zhēng)能力。

    智能化將為企業(yè)帶來(lái)一系列順覆性的變化

    智能化技術(shù)的應(yīng)用將衍生出具備提供定制化服務(wù)的自動(dòng)服務(wù),這將有效權(quán)衡成本與定制服務(wù),使得機(jī)構(gòu)可以以極低的邊際成本提供定制產(chǎn)品,擁有大量不同客戶群的機(jī)構(gòu)會(huì)在大規(guī)樓定制產(chǎn)品的趨勢(shì)中成為主要受益者;智能化應(yīng)用能夠?yàn)闄C(jī)構(gòu)增強(qiáng)決策能力,提供富有業(yè)務(wù)價(jià)值的洞察,從而改善企業(yè)決策,提升經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)、降低風(fēng)險(xiǎn);人工智能使得機(jī)構(gòu)可以通過(guò)新的產(chǎn)品和服務(wù)重新定義其核心產(chǎn)品,推動(dòng)商業(yè)模式創(chuàng)新,機(jī)構(gòu)可以更好地應(yīng)對(duì)非傳統(tǒng)克爭(zhēng)者和商品化市場(chǎng),開(kāi)發(fā)尚未涉及的細(xì)分市場(chǎng)和盈利機(jī)會(huì)。

    智能化正在為企業(yè)源源不斷地輸出價(jià)值(見(jiàn)圖表2)

    通過(guò)德勤之前的一項(xiàng)調(diào)查,我們可以清晰的看到,對(duì)于那些智能化轉(zhuǎn)型程度較高的企業(yè),超過(guò)30%實(shí)現(xiàn)了減少成本與增強(qiáng)客戶交互的目標(biāo),而對(duì)于那些智能化轉(zhuǎn)型處于起步或尚未起步階段的企業(yè),這數(shù)字只有不到15%。在收入提升方面,智能化水平較高的一組企業(yè)中,在過(guò)去的一年中業(yè)務(wù)收入得到顯著提高的占比接近40%,而其他組別企業(yè)的表現(xiàn)則顯著低于這一數(shù)字。

    破局之惑:智能化轉(zhuǎn)型迷途險(xiǎn)阻

    部分企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型效果不佳

    雖然智能化轉(zhuǎn)型已經(jīng)不是新鮮事物,但真正找到智能化 轉(zhuǎn)型良性路徑的企業(yè)仍是鳳毛麟角,大部分企業(yè)受制于各種 因素,尚未進(jìn)入智能化轉(zhuǎn)型的正確軌道。根據(jù)德勤的一項(xiàng)調(diào)查,在進(jìn)智能化能力建設(shè)的企業(yè)中,有40%的企業(yè)處 于良性的建設(shè)階段。其中,僅有13%的企業(yè)處于領(lǐng)先者地 位,在建設(shè)規(guī)模和成效上取得可觀成就;其余為跟隨者,在 建設(shè)規(guī)模和收益方面雖有成果,但也有明顯的差距。

    受制于自身與外部的困境,有60%的企業(yè)尚未進(jìn)入智能化建設(shè)的良性路徑,這60%的企業(yè)中包括:損耗者、停滯者與落后者。對(duì)于占比為22%的落后者,其智能化建設(shè)相對(duì)緩慢,成效甚微;而停滯者則在某幾個(gè)項(xiàng)目取得成效后,無(wú)法將建設(shè)成果擴(kuò)大,智能化漢停留在企業(yè)的某些部門(mén)或業(yè)務(wù)環(huán)節(jié);最后,對(duì)于26%的損耗者,由于缺乏正確的建設(shè)方法與路徑,智能化建設(shè)則成為了一個(gè)吞噬企業(yè)資源與機(jī)會(huì)的陷阱,無(wú)法為企業(yè)帶來(lái)應(yīng)有的價(jià)值與貢獻(xiàn)。

    對(duì)于來(lái)來(lái)的憂慮普遍存在

    即便是對(duì)于那些處于良性建設(shè)路徑上的企業(yè),他們對(duì)于智能化建設(shè)依然存在若憂慮。如圖表4,我們可以發(fā)現(xiàn),絕大多數(shù)企業(yè)認(rèn)為自身與智能化之間存在差距,這反應(yīng)了企業(yè)在智能化建設(shè)上的憂慮,除了技術(shù)差距之外,企業(yè)還有如下?lián)鷳n·數(shù)據(jù)基礎(chǔ)題、智能化技術(shù)八知技術(shù)的安全問(wèn)、不合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)道因、人才與文化問(wèn)題,有虛的是,是在智能化轉(zhuǎn)起步階的企業(yè),對(duì)未來(lái)的評(píng)估往更樂(lè)觀,這是由于合業(yè)于智能化認(rèn)識(shí)不明斯,或者句運(yùn)說(shuō),無(wú)知者無(wú)畏。

    智能化建設(shè)的八重困境

    數(shù)據(jù):

    數(shù)據(jù)是智能化最重要的組成部分,智能技術(shù)的能力上限由輸入數(shù)據(jù)的廣度、深度和質(zhì)量來(lái)決定?,F(xiàn)有機(jī)構(gòu)擁有大量數(shù)據(jù)庫(kù)和系統(tǒng),仨往往難以在智能化應(yīng)用中有效部署,造成這一現(xiàn)象的原醫(yī)包括但不限于以下幾點(diǎn):一是數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題,如今機(jī)構(gòu)往往已經(jīng)擁有大量的藪據(jù),但其中大部分都沒(méi)有在整個(gè)組織中實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的格式化,并且可能包含錯(cuò)誤;二是碎片化問(wèn)題,企業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同系統(tǒng)中,建設(shè)智能化能力需要以不同方式提取并整理數(shù)據(jù);三是數(shù)據(jù)廣度與深度問(wèn)題,智能化應(yīng)用的最大價(jià)值需要以非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的輸入進(jìn)行激活。四是數(shù)據(jù)架構(gòu)問(wèn)題,大部分企業(yè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)架構(gòu)仍然停留在面向傳統(tǒng)商業(yè)智能的階段,從管理與技術(shù)上都無(wú)法滿足智能化時(shí)代下,海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)獲取與應(yīng)用的需求。

    技術(shù)基礎(chǔ):

    傳統(tǒng)的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施是部署智能化能力的又道障礙,智能技術(shù)必須與核心系統(tǒng)基設(shè)施緊密集成才能提升價(jià)值,但目前企業(yè)內(nèi)部一般存在以下問(wèn)題:一是傳統(tǒng)的系統(tǒng)與技術(shù)缺口,需要進(jìn)行大規(guī)模的調(diào)整才能部署智能化應(yīng)用(例如配置程序接口,并匹配實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流);二是缺乏靈活的、基于云的架構(gòu),為了最大限度地利用智能化技術(shù),機(jī)構(gòu)需要有效地存儲(chǔ)數(shù)據(jù),靈活化處理過(guò)程并輕松實(shí)現(xiàn)更新以基于敏捷和基于云的微服務(wù)結(jié)構(gòu)為核心的基礎(chǔ)架構(gòu)則一分必要。三是智能化技術(shù)能力構(gòu)建,相較于傳統(tǒng)IT技術(shù),智能化技術(shù)具有三大特征:領(lǐng)域新一企業(yè)需要構(gòu)建一套新的技 術(shù)體系以支撐智能化應(yīng)用實(shí)施;變化快一技術(shù)快速迭代,新 技術(shù)不斷從學(xué)術(shù)領(lǐng)域向工程領(lǐng)域轉(zhuǎn)化;范圍廣一智能化應(yīng)用 涉及到各類算法、工程化技術(shù)、硬件加速技術(shù)的整合,其領(lǐng) 域非常廠泛,導(dǎo)致企業(yè)在智能化技術(shù)能力的構(gòu)建過(guò)程中,往 往缺乏方向與戰(zhàn)略從而舉步維艱。

    業(yè)務(wù)流程:

    傳統(tǒng)業(yè)務(wù)是圍繞人建立的,但人工智能驅(qū)動(dòng) 的流程與前者難以匹配。如金融服務(wù)中的現(xiàn)有流程以人與人 之間的信息流動(dòng)為基礎(chǔ)。隨著人工智能的發(fā)展,新的流程 需要考慮新的步驟和結(jié)構(gòu),以支持機(jī)器和人類之間的交互。

    核心競(jìng)爭(zhēng)力:

    智能化將改變每一個(gè)過(guò)去企業(yè)成功的基本 要素,構(gòu)建高效運(yùn)營(yíng)并實(shí)現(xiàn)成功的決定因素將是技術(shù);資產(chǎn) 規(guī)模雖然仍很重要,但已經(jīng)不足以成為一個(gè)建立成功企業(yè)的 必要因素;數(shù)據(jù)規(guī)模方面的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)于維持成本優(yōu)勢(shì)將更為重 要。同時(shí),收入不是來(lái)自標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品服務(wù),而是來(lái)自高 度定制化的產(chǎn)品和通過(guò)人工智能所實(shí)現(xiàn)的個(gè)性化互動(dòng)。獨(dú) 特的產(chǎn)品供給也不是異化因素。在數(shù)字化的世界中,服務(wù)提 供者將因其創(chuàng)建高度契合的匹配鏈接能力而脫穎而出???戶不會(huì)因?yàn)楦鼡Q供應(yīng)商很困難而留存下來(lái),而是因?yàn)樗麄兊?供應(yīng)商所帶來(lái)的收益要優(yōu)于其他機(jī)構(gòu)。

    市場(chǎng)與監(jiān)管:

    現(xiàn)有的監(jiān)管制度難以跟上新興技術(shù)的步伐,從而給智能化的部著造成了障礙。監(jiān)管與技術(shù)達(dá)成一致存在較大的復(fù)雜性,向監(jiān)管解釋解決方案符合監(jiān)管要求的過(guò)程將非常痛苦,因?yàn)檫@些框架的設(shè)計(jì)并未考慮到智能化的技木。同時(shí),機(jī)構(gòu)在采用能化技術(shù)時(shí)也可能違規(guī)。

    組織:

    傳統(tǒng)企業(yè)組織架構(gòu)的各個(gè)方面在智能化面前顯得過(guò)時(shí)。組織架構(gòu)應(yīng)向智能化轉(zhuǎn)型,追求精簡(jiǎn)和靈活,并改變各個(gè)部門(mén)的價(jià)值定位以適應(yīng)智能化所帶來(lái)的變化。同時(shí),企業(yè)內(nèi)各個(gè)部門(mén)在本部門(mén)利益的驅(qū)動(dòng)下可能阻礙變革的推動(dòng)。

    人才:

    人才是推進(jìn)智能化建設(shè)的核心動(dòng)力,無(wú)論在企業(yè) 內(nèi)部還是市場(chǎng)中,符合智能化要求的人才都相當(dāng)匱乏。同時(shí) 企業(yè)受限于過(guò)往的招聘框架與薪酬體系而在人才競(jìng)爭(zhēng)中錯(cuò)失 補(bǔ)充關(guān)鍵人才的機(jī)會(huì)。

    文化:

    根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn),并結(jié)合該調(diào)查的驗(yàn)證,我們認(rèn) 為大部分企業(yè)并沒(méi)有構(gòu)建智能化轉(zhuǎn)型企業(yè)文化的主觀能動(dòng)性 和初步計(jì)劃。領(lǐng)導(dǎo)者能力與轉(zhuǎn)型定力不足,各層級(jí)組織未形 成統(tǒng)一認(rèn)識(shí),以數(shù)據(jù)、智能、敏捷為核心的工作文化無(wú)法建 立,企業(yè)內(nèi)部難以形成向智能化轉(zhuǎn)型的合力。

    轉(zhuǎn)型之道:定義企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型“1+N”新范式

    站在新舊時(shí)代切換的地平線上,許多企業(yè)整裝待發(fā),擁抱智能化所帶來(lái)機(jī)遇的同時(shí),也將面對(duì)前述的諸多挑戰(zhàn)。或許有些企業(yè)已經(jīng)先行一步,在智能化的各個(gè)領(lǐng)域上進(jìn)行艱苦而勇敢的嘗試。但對(duì)于絕大多數(shù)企業(yè)買(mǎi)說(shuō),它們即將面臨的是一片陌生且充滿未知的領(lǐng)域。對(duì)于所有企業(yè)來(lái)說(shuō),智能化轉(zhuǎn)型都是一個(gè)難以全面回答的命題。遠(yuǎn)方?jīng)]有明確的終點(diǎn),腳下沒(méi)有可見(jiàn)的路徑,企業(yè)只能從過(guò)往的實(shí)踐出發(fā),從前人經(jīng)驗(yàn)的切片中,窺得前進(jìn)的微光。鑒于此,我們希望基二過(guò)往的建設(shè)經(jīng)歷與前沿的研究,去盡可能全面地描繪企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的圖景。通過(guò)我們從過(guò)往實(shí)踐中抽離出的一些思考與經(jīng)驗(yàn)總結(jié),幫助企業(yè)塑造并形成符合自身特點(diǎn)的智能化轉(zhuǎn)型方向與愿景。

    智能化加速企業(yè)創(chuàng)新

    近些年,在企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中存在一個(gè)非常重要 的趨勢(shì),那就是對(duì)于企業(yè)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)正在悄悄發(fā)生變化。在過(guò)去評(píng)價(jià)一個(gè)企業(yè)時(shí),通常會(huì)用到一些財(cái)務(wù)類指標(biāo),如:資 產(chǎn)負(fù)債率、利潤(rùn)、凈資產(chǎn)的收益率等。但隨著智能化技術(shù)的 出現(xiàn),企業(yè)開(kāi)始越來(lái)越多的關(guān)注于一個(gè)新的非財(cái)務(wù)類指標(biāo) ———— 創(chuàng)新的速度。當(dāng)一個(gè)企業(yè)如果每天能比它的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手發(fā)現(xiàn) 更多的客戶需求、降低成本的新方法以及提升運(yùn)營(yíng)效率的新 思路,那它將更有機(jī)會(huì)在市場(chǎng)上具有強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)力。

    因此,企業(yè)需要能夠達(dá)到更快的創(chuàng)新速度,而且是通過(guò)機(jī)器取代人腦決策的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。這是因?yàn)槿绻揽咳四X來(lái)進(jìn)行決策,不斷堆積專家會(huì)帶來(lái)人員與管理成本的非線性提升,造成大量額外的支出。但機(jī)器及算力數(shù)量的增加,對(duì)于管理成本的提升影響卻極為有限,同時(shí)機(jī)器還可以從數(shù)據(jù)中總結(jié)出遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人腦能夠總結(jié)出的規(guī)律的數(shù)量。

    所以,企業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型的道路上的核心議題將是如何 結(jié)合智能化能力加快企業(yè)創(chuàng)新的速度,但由于不同企業(yè)的業(yè) 務(wù)側(cè)重點(diǎn)各有不同,進(jìn)而影響到不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行智能改造 時(shí)所能獲取到的資源也是不一致的。因此,企業(yè)需要通過(guò)差異化的方式來(lái)完成自身業(yè)務(wù)的全面智能化改造。

    智能化轉(zhuǎn)型“1+N新范式

    企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中,我們對(duì)于核心客戶采取“一對(duì)一”的 定制化服務(wù)模式,以期實(shí)現(xiàn)最大的業(yè)務(wù)效果;對(duì)于長(zhǎng)尾客戶,企業(yè)往往通過(guò)“流程工廠”、“銷售工廠”的標(biāo)準(zhǔn)化方 式提供服務(wù),以期實(shí)現(xiàn)快速的規(guī)?;?。

    這種方式也適用于企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。我們需要針對(duì)不 同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景采取差異化的實(shí)施策略。對(duì)于企業(yè)最核心的場(chǎng) 景,我們定義為“1”,通過(guò)不計(jì)代價(jià)的投入該場(chǎng)景的智能化轉(zhuǎn)型,以獲得極致的效果;對(duì)于企業(yè)的大量長(zhǎng)尾場(chǎng)景,我們定義為N",希望通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)施快速見(jiàn)效的方式,以最高的效率推動(dòng)智能化的規(guī)模落地,加快企業(yè)的創(chuàng)新速度。因此,我們將“1+N"作為企業(yè)智能化的愿景闡述。

    “1”一極致的核心場(chǎng)景

    每個(gè)企業(yè)都有1個(gè)或多個(gè)核心業(yè)務(wù),企業(yè)的業(yè)務(wù)一定是和企業(yè)的發(fā)展目標(biāo)相關(guān)的。這些業(yè)務(wù)提升會(huì)帶動(dòng)整個(gè)企業(yè) 的提升。面對(duì)這些核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景,我們需要將智能化做到 極致的效果”,因?yàn)檫@些領(lǐng)域每提升一個(gè)百分點(diǎn)的效果 對(duì)企業(yè)都至關(guān)重要。

    極致的智能決策能力對(duì)智能化系統(tǒng)提出了更高的要求與挑戰(zhàn),其中涉及到三個(gè)核心能力點(diǎn)一是高維,指的是通過(guò) 高維算法與海量特征的結(jié)合,可以幫助企業(yè)達(dá)到最細(xì)粒度的 業(yè)務(wù)洞察,進(jìn)而產(chǎn)生對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)優(yōu)化及重構(gòu)的可能。以個(gè)性 化推薦系統(tǒng)為例,假如企業(yè)需要研究一百萬(wàn)名用戶與一百個(gè) 產(chǎn)品之間的購(gòu)買(mǎi)興趣關(guān)聯(lián)關(guān)系,這里面會(huì)涉及到一億種產(chǎn)品 與月戶的關(guān)聯(lián)組合,采用傳統(tǒng)的低維建模方式,只能得到 “抓大放小”的業(yè)務(wù)結(jié)果。而采用高維算法與海量特征相結(jié) 合的方式,可以對(duì)這一億種組合逐一生成概率洞察,最終達(dá) 到針對(duì)每位客戶采取個(gè)性化精準(zhǔn)推薦的目的。二是實(shí)時(shí),意 味著從“事后分析”到“實(shí)時(shí)決策”的最大化業(yè)務(wù)效果。在企業(yè)的業(yè)務(wù)開(kāi)展過(guò)程中,如果能夠?qū)崟r(shí)采集客戶觸達(dá)時(shí)的行 為數(shù)據(jù),并基于實(shí)時(shí)決策分析立即反饋給客戶所需要的服 務(wù),企業(yè)將不僅能夠帶給客戶極致體驗(yàn),亦可以通過(guò)充分挖 擁客戶需求,幫助業(yè)務(wù)效果得到不斷提升。三是閉環(huán)(自學(xué) 習(xí)能力),任何系統(tǒng)都不可能完美,都可能會(huì)犯錯(cuò)。持續(xù)利 用業(yè)務(wù)應(yīng)用過(guò)程中的反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)自我更新與優(yōu)化的能 力,是未來(lái)智能化系統(tǒng)極其重要的核心能力。智能化能力的 最提升,往往是來(lái)自于上線以后經(jīng)年累月的自我迭代提升。

    “N”一規(guī)模化落地

    N追求的是規(guī)?;涞?很多企業(yè)都面臨著“全面智能化改造“的難題在面對(duì)1干個(gè)甚至1萬(wàn)個(gè)場(chǎng)景時(shí),如果每個(gè)都做到極致代價(jià)和效率是不夠的。而在大部分企業(yè)中,業(yè)務(wù)價(jià)值繼與可留能化的場(chǎng)景應(yīng)用也普遍非常分散這種情況下,智能化的規(guī)?;涞?往往比單場(chǎng)景的極致效果對(duì)企業(yè)更有價(jià)值。

    實(shí)現(xiàn)規(guī)?;涞睾桶逯滦Ч穆窂讲煌耆粯?。最優(yōu)先的是企業(yè)需要建立智能化應(yīng)用構(gòu)建的統(tǒng)一方法論作為企業(yè)轉(zhuǎn)型的行動(dòng)指導(dǎo),以整體降低智能化應(yīng)用構(gòu)建的認(rèn)知門(mén)檻,解放智能化轉(zhuǎn)型的生產(chǎn)力。其次是開(kāi)展面向智能化應(yīng)用的數(shù)據(jù)治理,通過(guò)數(shù)據(jù)采集訪問(wèn)雙實(shí)時(shí)、全量原始數(shù)據(jù)累積、線上線下數(shù)據(jù)一致性、利用回流數(shù)據(jù)自動(dòng)標(biāo)注等關(guān)鍵能力的落地,滿足數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、全量及閉環(huán)等需求。最后是通過(guò)自動(dòng)化建模技術(shù)與智能化應(yīng)用構(gòu)建統(tǒng)一方法論的緊密結(jié)合,打造規(guī)?;纳a(chǎn)流水線。在非核心場(chǎng)景中,通過(guò)機(jī)器換人力的方式進(jìn)行多場(chǎng)景的自動(dòng)化模型構(gòu)建,在保障快速規(guī)模化落地的同時(shí),也可以通過(guò)數(shù)據(jù)的持續(xù)積累與供給,保證決策能力的持續(xù)優(yōu)化演進(jìn),最終達(dá)到整體規(guī)?;?yīng)提升的目標(biāo)。

    轉(zhuǎn)型之法:企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型能力框架

    在上述“道”章節(jié),我們?cè)敿?xì)闡述了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的愿景、目標(biāo)和模式,在本章節(jié)中,我們會(huì)從相對(duì)更具有可操作性的轉(zhuǎn)型方法角度來(lái)指導(dǎo)企業(yè)的具體轉(zhuǎn)型之“法”。

    我們看到,當(dāng)前企業(yè)在朝著智能化轉(zhuǎn)型1N愿的前行過(guò)程中,普遍遇到了一些問(wèn)題與阻礙,例如:

    認(rèn)知問(wèn)題。當(dāng)前大多數(shù)企業(yè)在開(kāi)智能化應(yīng)用建設(shè)時(shí),并沒(méi)有形成的統(tǒng)一方法論,導(dǎo)致各方參與人員存在認(rèn)知差異進(jìn)而造成了技術(shù)人員經(jīng)增糾維于當(dāng)種雜的技術(shù)細(xì)節(jié),而忽路了智能化應(yīng)用構(gòu)建的統(tǒng)一及有序性。

    數(shù)據(jù)問(wèn)題。當(dāng)前企業(yè)在智能化酒地中有將近50%以上的時(shí)間花在數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)上,究其原因,不外企業(yè)通過(guò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理體系下積累的數(shù)據(jù)是無(wú)法滿定全實(shí)時(shí)閉環(huán)的數(shù)據(jù)求,進(jìn)而導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理耗時(shí)大的現(xiàn)象。

    人才問(wèn)題。優(yōu)秀數(shù)據(jù)科學(xué)家的素缺導(dǎo)致企業(yè)無(wú)法同時(shí)開(kāi)展多個(gè)智能化應(yīng)用場(chǎng)景的快速構(gòu)建,導(dǎo)致智能化項(xiàng)目排期緊張,影響落地效率。

    為了幫助企業(yè)更好的解決及規(guī)避智能化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的潛在問(wèn)題我們綜合過(guò)往案例及經(jīng)驗(yàn),以前擼性的視角與洞察,制定出了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)里的具體之“法“,企業(yè)可通過(guò)構(gòu)建大市而的核心能力,以快速實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的終極目標(biāo),其中六大核心能力包括:智能化戰(zhàn)略,智能化人才體系,智能化運(yùn)常智能化需求智能化技術(shù)與智能化數(shù)據(jù)。

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    智能化企業(yè)成熟度:五個(gè)階段

    聞道有先后,基礎(chǔ)有強(qiáng)弱,智能化企業(yè)的理設(shè)并非一蹴而就。為幫助企業(yè)精準(zhǔn)定位自身發(fā)展?fàn)顟B(tài),明確發(fā)展方向,我們制定了一標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)的忘體成熟度一智能化企業(yè)成熟度量表。在這一標(biāo)準(zhǔn)中,進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型的企業(yè)將被細(xì)分為智能化認(rèn)知、智能化探系,智能化應(yīng)用、系統(tǒng)化智能、全面智能五個(gè)階段,每個(gè)階段的企業(yè)在六大基能力的建設(shè)程度上都有其差異性。

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    轉(zhuǎn)型之術(shù):定義智能化轉(zhuǎn)型的前進(jìn)之路

    智能化轉(zhuǎn)型有了“道”與“法”之后,企業(yè)如何找到轉(zhuǎn)型之“術(shù)”,形成具體的、可執(zhí)行的智能化建設(shè)方案,將理論與方法轉(zhuǎn)化成切實(shí)的業(yè)務(wù)價(jià)值,從而幫助各行業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的終極目標(biāo)也是一個(gè)重要課題。本報(bào)告結(jié)合企業(yè)智能化發(fā)展現(xiàn)狀比對(duì)未來(lái)的發(fā)展目標(biāo),提出覆蓋戰(zhàn)略、需求、數(shù)據(jù)、技術(shù)、運(yùn)營(yíng)和人才的六大方面關(guān)鍵苧措,以供企業(yè)在尋求適合自身發(fā)展的智能化轉(zhuǎn)型路徑上提供方向性參考。

    舉措一:樹(shù)立“拓荒+耕耘式的智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略目標(biāo)

    企業(yè)智能化作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新篇章,將為企業(yè)帶 來(lái)大量新機(jī)遇,并真實(shí)地創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)價(jià)值。這里,企業(yè)應(yīng) 當(dāng)從認(rèn)知層面將對(duì)智能化的定位超出技術(shù)應(yīng)用的范疇,將其 作為企業(yè)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的重要支柱。因此,智能化轉(zhuǎn)型目標(biāo) 應(yīng)當(dāng)契合企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃,并且進(jìn)行前瞻性、貼合自身 發(fā)展的頂層智能化轉(zhuǎn)型規(guī)劃,以明確企業(yè)的短期、中期、長(zhǎng) 期目標(biāo)和轉(zhuǎn)型路徑。讓智能化更好的支撐企業(yè)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型發(fā) 展,保持企業(yè)發(fā)展的持續(xù)領(lǐng)先。

    絕大多數(shù)企業(yè)都處在對(duì)智能化轉(zhuǎn)型觀望或者進(jìn)行了初步 嘗試的狀態(tài),如何進(jìn)行拓荒”以贏在起跑線上,以及如何 進(jìn)行“耕耘”以保持持續(xù)領(lǐng)先,都是企業(yè)需要面對(duì)和思考的 課題。這是一局考驗(yàn)?zāi)土Φ拈L(zhǎng)跑,是對(duì)于賽道、配速、階段 補(bǔ)給的選擇題,也是拉開(kāi)與競(jìng)爭(zhēng)者差距的殘酷淘汰賽。從企 業(yè)頂層戰(zhàn)略層面重視智能化轉(zhuǎn)型的引領(lǐng)作用,將智能化融入 企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的DNA,梳理企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略,是企業(yè) 開(kāi)展體系化的智能化轉(zhuǎn)型工作的關(guān)鍵一步。

    舉措二:開(kāi)展大膽設(shè)想細(xì)致驗(yàn)證的智能化初步嘗試, 實(shí)現(xiàn)從優(yōu)化到創(chuàng)新的應(yīng)用價(jià)值

    企業(yè)應(yīng)用智能化技術(shù)時(shí),不僅僅需要考慮技術(shù)的匹配和 落地,首先是經(jīng)營(yíng)思路的轉(zhuǎn)變。機(jī)器去解決事情的思路和以往依靠人工完全不同。機(jī)器考慮問(wèn)題是“面面俱到”,通過(guò)高維的特征去進(jìn)行分析,即將事件刻畫(huà)進(jìn)行復(fù)雜化,以尋找細(xì)觀層面的事件之間的相似性。而人更擅長(zhǎng)于“抓大放小”,根據(jù)過(guò)往的事件總結(jié)成“規(guī)則”或者“定理”,后續(xù)執(zhí)行相似的事件是通過(guò)總結(jié)好的規(guī)則進(jìn)行對(duì)未來(lái)事件的預(yù)測(cè) 和指導(dǎo)。雖然人工智能技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用范圍及突出的應(yīng) 用效果,但解決業(yè)務(wù)問(wèn)題時(shí)也并非唯人工智能論,需中性客 觀地看待智能化對(duì)企業(yè)帶來(lái)的需求應(yīng)用。在企業(yè)進(jìn)行人工智 能初步嘗試的時(shí)候,應(yīng)當(dāng)避免太謹(jǐn)嗔而錯(cuò)失時(shí)機(jī),也當(dāng)避免 好大喜功而造成無(wú)功浪費(fèi)。結(jié)合智能化方案市場(chǎng)化成熟度 自身數(shù)據(jù)積累度及業(yè)務(wù)需求價(jià)值度,是尋求企業(yè)智能化初步 嘗試的可行路徑。這種嘗試不僅僅需要考慮模型的產(chǎn)出落 地,更應(yīng)當(dāng)從業(yè)務(wù)端視角進(jìn)行全方位思考,包括對(duì)于現(xiàn)有流 程的改造、效果的評(píng)估、未來(lái)運(yùn)營(yíng)的機(jī)制等。在完成初步嘗 試后,企業(yè)應(yīng)當(dāng)具備決心,進(jìn)行企業(yè)層級(jí)的規(guī)?;瘧?yīng)用落 地,并且構(gòu)建相適配的整體配套機(jī)制,真正實(shí)現(xiàn)多需求多場(chǎng) 景的“生產(chǎn)線”級(jí)別的實(shí)現(xiàn),而不是重復(fù)多個(gè)“手工作 業(yè)”。在技術(shù)、數(shù)據(jù)、人才等多方面要素成熟的情況下,應(yīng) 當(dāng)從對(duì)現(xiàn)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)的優(yōu)化,提升到對(duì)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng) 層面上,高屋建瓴的提出對(duì)于未來(lái)智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展的洞見(jiàn)并細(xì)化成一個(gè)個(gè)邊界清晰、依賴關(guān)系明確的智能化需求。

    舉措三:打造全面數(shù)據(jù)治理體系,夯實(shí)數(shù)據(jù)資產(chǎn)支撐

    數(shù)據(jù)是企業(yè)進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型的“新型石油”,加強(qiáng)對(duì)于 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理能力、定義面向傳統(tǒng)應(yīng)用+智能化應(yīng)用的數(shù)據(jù)治理能力框架及數(shù)據(jù)架構(gòu),是為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供持續(xù)動(dòng)力的根基?,F(xiàn)在企業(yè)普遍遇到數(shù)據(jù)積累不足、數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳、數(shù)據(jù)資產(chǎn)不清晰等問(wèn)題,嚴(yán)重阻礙了智能化落地的步伐,讓許多智能化應(yīng)用的探索只停留在實(shí)驗(yàn)室級(jí)的嘗試,而未能應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)中。建議可以通過(guò)數(shù)據(jù)流閉環(huán)持續(xù)更新、原始數(shù)據(jù)接入和存儲(chǔ)以及解決數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題,突破智能化落地?cái)?shù)據(jù)瓶頸。同時(shí),注重?cái)?shù)據(jù)服務(wù)能力,通過(guò)對(duì)服務(wù)的共享復(fù)用、以及開(kāi)發(fā)流程的閉環(huán)化、標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、規(guī)?;?對(duì)前臺(tái)業(yè)務(wù)提供智能化服務(wù)的快速構(gòu)建能力。在此過(guò)程中,逐漸完善數(shù)據(jù)治理、厘清數(shù)據(jù)架構(gòu)、沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)為企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

    舉措四:提前布局關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)技術(shù)的橫向覆蓋和縱向深入,夯實(shí)智能化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)

    數(shù)字化時(shí)代下的客戶需求快速變化并注重個(gè)性化體驗(yàn)智能化技術(shù)不斷推陳出新,市面上的算法及算力產(chǎn)品也不斷的更新?lián)Q代。如何更好、更快及更穩(wěn)定的提供智能化服務(wù)是企業(yè)打造核心的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力需要考慮的重點(diǎn)問(wèn)題。

    對(duì)“更好”的問(wèn)題,企業(yè)可以考慮具有智能化全棧提供能力的平臺(tái)級(jí)產(chǎn)品,提供智能應(yīng)用構(gòu)建與管理的全流程體系架構(gòu),打通數(shù)據(jù)、建模、部署、管理、監(jiān)控的端到端閉環(huán);同時(shí),在算法層面,應(yīng)該打破“越多越好”的迷思,在智能領(lǐng)域的“ No Free lunch "原則指導(dǎo)下,久經(jīng)驗(yàn)證且適用于企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的算法才是企業(yè)真正需要買(mǎi)單的算法,貴精不貴多。

    針對(duì)“更快”的問(wèn)題,可以理解成兩個(gè)層面,一個(gè)是智能化模型運(yùn)行更快,另一個(gè)是構(gòu)建模型的過(guò)程更快。對(duì)于前者,需要在模型層面上考慮對(duì)于實(shí)時(shí)性特征的支持,并且在功能層面上能將實(shí)時(shí)獲得和實(shí)時(shí)反饋的能力應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境中,以響應(yīng)客戶需要及時(shí)的、個(gè)性化的反饋的需求,這種能力同時(shí)也能帶來(lái)模型效果;對(duì)于后者,從成本角度考量,企 業(yè)去招聘數(shù)百個(gè)頂尖數(shù)據(jù)科學(xué)家的方式不太現(xiàn)實(shí),采用自動(dòng)化建模,即 Auto ML 技術(shù)是解決這個(gè)困境的一種可行的技術(shù)手段,該技術(shù)降低數(shù)據(jù)使用門(mén)檻、可實(shí)現(xiàn)快速與規(guī)?;涞亍?/p>

    針對(duì)“更穩(wěn)定的問(wèn)題,需要從軟件、硬件兩方面的魯 棒性進(jìn)行考量。在軟件平臺(tái)定義上,定義智能訓(xùn)練引擎、智 能掛理引擎和智能特征存儲(chǔ)引擎三大核心引擎,充分釋放算 力,為企業(yè)高效率、大規(guī)模構(gòu)建智能化應(yīng)用提供算力支持。 在軟件和硬件兩者的融合上,可以采用軟件定義算力的架 構(gòu),將硬件算力平臺(tái)與軟件及應(yīng)用結(jié)合為一體,為短期內(nèi)的算力負(fù)載選擇最適配的底層架構(gòu),為中長(zhǎng)期的算力負(fù)載做好 資源規(guī)劃,實(shí)現(xiàn)智能化算法和硬件的深度融合與優(yōu)化。

    舉措五:建立融合共生的智能適配性運(yùn)營(yíng)機(jī)制,逐漸 滲透智能化的創(chuàng)新思維和變革機(jī)制

    面對(duì)智能化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的對(duì)企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)和組織的沖擊 企業(yè)不應(yīng)該固步自封,同時(shí)也應(yīng)該避免陷入邯鄲學(xué)步的困 局。理解變化、擁抱變化,在審視現(xiàn)有運(yùn)營(yíng)機(jī)制的基礎(chǔ)上 加入新方法以應(yīng)對(duì)智能化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的新挑戰(zhàn),最終形成企業(yè) 自身特色的智能化專型之路。賦能業(yè)務(wù)并引領(lǐng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新變革 是智能化的特色,在企業(yè)實(shí)踐過(guò)程中應(yīng)當(dāng)避免分割條線的閉 門(mén)造車,構(gòu)建調(diào)度更靈活、連接更緊密的智能化與業(yè)務(wù)聯(lián)合 彈性組織是企業(yè)真正融入智能化DNA的關(guān)鍵舉措。培養(yǎng)企 業(yè)自上而下的全員“智能化”意識(shí),并將其作為工作中自然 考感的必要因素,需要構(gòu)建變革管理機(jī)制予以支撐,包括變 革計(jì)劃、執(zhí)行及反饋。此外,企業(yè)在打造智能化內(nèi)核的同 時(shí),也需要保持對(duì)于外部生態(tài)的協(xié)同合作,通過(guò)借勢(shì)借力實(shí) 現(xiàn)智能化的乘勢(shì)而上。

    舉措六:外引人才,內(nèi)煉道法,實(shí)現(xiàn)新舊血液的活力循環(huán),為智能化轉(zhuǎn)型持續(xù)積極供血

    人工智能這個(gè)專業(yè)賽道上的人才,尚屬于市場(chǎng)稀缺資源,為了實(shí)現(xiàn)智能化領(lǐng)域的突破和快速發(fā)展,首先需要注重外部輸血工作,根據(jù)自身發(fā)展需求引入高端領(lǐng)軍智能化人才,形成團(tuán)隊(duì)化規(guī)?;募夹g(shù)儲(chǔ)備,并通過(guò)高層的影響將智能化的意識(shí)從技術(shù)領(lǐng)域擴(kuò)展到企業(yè)管理層領(lǐng)域。此外,還需要注重企業(yè)內(nèi)部的智能化能力培養(yǎng),挑選有動(dòng)力、有潛質(zhì)的復(fù)合型人才進(jìn)行智能化能力的補(bǔ)全及提升,在給業(yè)務(wù)帶來(lái)發(fā)展的同時(shí)也給員工個(gè)人發(fā)展帶來(lái)益處。同時(shí),企業(yè)需要考慮通過(guò)設(shè)置合理的考核激勵(lì)以鼓勵(lì)創(chuàng)新,實(shí)現(xiàn)智能化人才的全面開(kāi)花。

    參考文獻(xiàn)

    1)Jeff Loucks, Tom Davenport, and David Schatsky, State of Al in the enterprise, 2nd edition, Deloitte Insights,October 2018.

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    6)德勤,洞察力驅(qū)動(dòng)型企業(yè)一在“融合時(shí)代”繼續(xù)成長(zhǎng):文化為基,2019

    來(lái)源:德勤、第四范式

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