當前大咱，越來越多的企業(yè)以科技公司自稱恬涧，而不是金融公司、電商公司碴巾、社交網(wǎng)絡公司或者物流公司溯捆。可見厦瓢，在不久的將來提揍，無論在制造業(yè)還是服務業(yè)啤月，企業(yè)都將轉變?yōu)橐詳?shù)據(jù)和算法為支撐，以用戶為中心的技術型組織劳跃。
但數(shù)字化轉型并不單純是用前沿科技打造數(shù)字化產品的問題顽冶，而是涉及到以科技為支撐的智能管理、智能決策售碳，乃至于組織結構和文化建設等一系列更加宏觀和本質的范疇强重。
數(shù)字化轉型也不是拍腦袋決定的用戶數(shù)據(jù)收集、以大量積累用戶信息為指標的為了數(shù)據(jù)而數(shù)據(jù)贸人，因為『死』數(shù)據(jù)沒有意義和價值间景。以當前有些中小型銀行為例，雖然積累了大量的運營數(shù)據(jù)艺智，卻幾乎鮮有應用倘要。而開發(fā)和項目人員卻疲于應付日常的客服反饋、產品設計十拣、運營活動和風險控制封拧。實際上，依托于數(shù)據(jù)和算法的智能決策可以完成大部分管理和日常決策工作夭问。
數(shù)字化轉型的特點
未來將是數(shù)字化的世界泽西，所有工作都需要數(shù)據(jù)支持，都需要“智能決策”缰趋。這種智能決策捧杉，是指利用各種技術手段，在動態(tài)和多維信息收集的基礎上秘血，對復雜問題自主識別味抖、判斷、推理灰粮，并做出前瞻性和實時性決策的過程仔涩，同時具備自優(yōu)化和自適應的能力。
在人工智能時代粘舟，數(shù)據(jù)和算法具有無法比擬的效率優(yōu)勢熔脂。以亞馬遜為例，其日常管理和戰(zhàn)術決策蓖乘，以及日常運營都可以有數(shù)據(jù)統(tǒng)計和算法來完成锤悄，從而釋放出大量的宏觀決策精力和戰(zhàn)略能力，讓管理者的目光聚焦于長遠的戰(zhàn)略意義和更加重要的方向性思考嘉抒。
數(shù)字化轉型使企業(yè)能在問題識別零聚、方案生成、信息收集、結果預測和行動反饋等決策步驟中得到全方位的幫助隶症，提升企業(yè)決策的能力政模。智能決策是數(shù)據(jù)化轉型的必然趨勢。
如何開展基于數(shù)字化的智能決策蚂会、智能管理和智能運營
要進行數(shù)字化轉型淋样，實現(xiàn)智能決策，首要條件就是相信數(shù)據(jù)是有價值的胁住，數(shù)據(jù)可以幫助我們感知世界趁猴、認識世界、理解世界乃至做出合理決策彪见。
一儡司、 具有數(shù)字思維和理念
數(shù)據(jù)不是冷冰冰的記錄，不是可有可無的業(yè)務附件余指。從本質上來講捕犬，數(shù)據(jù)是人類感受和認識世界的一種手段。業(yè)務場景中的一切酵镜，包括用戶碉碉、產品、交易淮韭、運營等等都可以用數(shù)據(jù)來描述垢粮。企業(yè)可以通過這些數(shù)據(jù)來理解和分析業(yè)務，做出決策而后再應用到現(xiàn)實中缸濒。例如足丢，在亞馬遜粱腻，人人都知道的一句話就是：『凡事要有數(shù)據(jù)支撐』庇配。
二、 與數(shù)字化思維相匹配的組織架構
數(shù)字化組織中必須有專門的人員為數(shù)據(jù)事務負責绍些，包括數(shù)據(jù)資源的構建捞慌、核心數(shù)據(jù)的整合、數(shù)據(jù)模型的建設柬批，以及數(shù)據(jù)的使用啸澡。組織結構設計上可以參考AirBnb的數(shù)據(jù)基礎架構部和數(shù)據(jù)科學團隊。
在組織中數(shù)據(jù)資產一定要充分流動氮帐，數(shù)據(jù)技術要充分開放嗅虏。同時需要確保數(shù)據(jù)團隊和業(yè)務團隊不能分離割裂。組織中要形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)“大中臺”上沐，它是成本中心皮服，負責管理數(shù)據(jù)資產；同時要在業(yè)務部門形成一系列的數(shù)據(jù)應用“小前臺”，它們是利潤中心龄广，業(yè)務部門要快速基于數(shù)據(jù)開展業(yè)務硫眯，尋求價值。
三择同、 數(shù)字化軟硬件基礎設施
在數(shù)據(jù)處理技術中两入，涉及到數(shù)據(jù)的產生、采集敲才、存儲裹纳、加工、計算紧武、挖掘痊夭、分析、展現(xiàn)脏里、應用和管控全流程的技術她我。而其中的數(shù)據(jù)加工、計算迫横、挖掘和分析部分番舆，常常會涉及到人工智能（AI）方面的技術。再通過數(shù)據(jù)可視化應用矾踱，讓人可以理解數(shù)據(jù)恨狈、使用數(shù)據(jù)。
其中呛讲，尤其以人工智能算法更為重要禾怠。以底層的智能芯片和計算框架為基礎，人工智能算法在智能語音贝搁、視覺圖像吗氏、自然語言以及智能決策等領域都有了較好的成果和廣泛的應用。在這些智能算法之上雷逆，可以在應用層構建眾多場景的產品和服務弦讽。
四、 對外的產品服務
在一個數(shù)字化的『指數(shù)型組織』中膀哲，友好而智能的用戶界面是其中的重要屬性往产，可以理解為企業(yè)對外提供的產品和服務。而以數(shù)據(jù)和算法為基礎的數(shù)字化技術某宪，可以更好的為構建高品質產品和服務提供有力的支撐仿村。
在貝佐斯2010年致股東的信中有這樣的句子： “隨機森林（random forests）算法、貝葉斯估計方法（Bayesianestimation）兴喂、RESTful服務（RESTful services）蔼囊、Gossip協(xié)議（Gossip protocols）包颁、最終一致性（eventual consistency）、數(shù)據(jù)分片（data sharding）压真、反熵（anti-entropy）娩嚼、拜占庭容錯機制（byzantine quorum）、抹除碼（erasure coding）滴肿、向量時鐘（vectorclock）算法……走進亞馬遜的某個會議室岳悟，你可能一瞬間會以為闖進了一個計算機科學講座。翻一翻目前有關軟件架構的教科書泼差，你會發(fā)現(xiàn)幾乎沒有什么架構模式未被亞馬遜所用贵少。我們使用高性能交易系統(tǒng)、復雜渲染與對象緩存堆缘、工作流與隊列系統(tǒng)滔灶、商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析、機器學習與模式識別吼肥、神經(jīng)網(wǎng)絡和概率決策录平，以及其他各種技術。雖然我們的很多系統(tǒng)來自最新的計算機科學研究成果缀皱，但常常還不能完全滿足需要斗这，因此我們的架構師和工程師不得不深入學術研究尚未觸及的領域展開研究。正是因為我們面對的很多問題啤斗，在教科書上還無法找到現(xiàn)成的解決方法表箭，所以我們只好自己動手，發(fā)明新的解決辦法钮莲∶庾辏”
這是亞馬遜在十年前做的事情，當前的國內很多人工智能獨角獸公司崔拥，對智能算法也有著深厚的積累和廣泛的應用极舔。可見握童，在企業(yè)數(shù)字化轉型中姆怪，需要充分利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡、深度強化學習等智能算法澡绩，利用無處不在的網(wǎng)絡連通性和隨處可達的客戶界面，通過產品服務的自主計算和各項衡量指標俺附，對自身的產品和服務以及用戶反饋進行實時追蹤肥卡，核實求證，從而推動進一步的智能化的極致體驗的產品建設事镣。
例如步鉴，通過多維度數(shù)據(jù)，在保護用戶數(shù)據(jù)隱私的情況下，為每個用戶個性化地從海量的商品中篩選和定制產品和服務氛琢；通過語音識別和自然語言處理等智能算法構建友好而便捷的客服系統(tǒng)喊递；使用深度學習結合強化學習算法為用戶提供最優(yōu)的決策選擇建議等等。
此外阳似，在提供極致體驗的產品和服務的同時骚勘，還需要利用數(shù)據(jù)流通和智能算法，打通對外的產品服務和對內的信息傳遞以及內部智能決策的通道撮奏。
五 內部的快速信息流轉和信息共享
在很多企業(yè)俏讹，內部信息流動是不暢的，往往是條塊割據(jù)畜吊、層級不通泽疆，除了具體負責此事的人知道，其他人能否了解玲献，主要得看關系殉疼、看利益。一個很簡單的信息流轉捌年，往往需要通過多個節(jié)點中轉才能得以處理株依，其效率之低就可想而知了。
正是因為存在這樣的問題延窜，傳統(tǒng)企業(yè)在啟動數(shù)字化轉型時恋腕，需要把數(shù)據(jù)打通、信息透明作為重點工作之一逆瑞。在數(shù)字化時代荠藤，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)新的核心資產。從這個意義上說获高，應當把數(shù)據(jù)視為企業(yè)整體的重要資源哈肖，而絕非任何人或任何部門的私人財產。因此念秧，需要大力投入淤井，建設企業(yè)內部信息共享和流轉系統(tǒng)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)打通摊趾、信息透明币狠、以及全面的數(shù)據(jù)支撐，確保組織高效運轉砾层。
通過整理內部和外部的數(shù)據(jù)以及信息共享漩绵、優(yōu)化信息處理的流程實現(xiàn)從數(shù)據(jù)的獲取、處理和展示以及決策的全系列自動化配置肛炮，可以在實際的運營中止吐，實現(xiàn)基于算法的自動決策宝踪。
六 智能決策，智能運營
充分利用機器學習碍扔、神經(jīng)網(wǎng)絡等智能算法瘩燥，開發(fā)更多功能強大的智能管理工具，在常規(guī)性的日常經(jīng)營問題上不同，可以實現(xiàn)自動分析厉膀、自動決策、智能推薦套鹅、智能定價站蝠，以釋放組織精力，推動產品能力的持續(xù)提升卓鹿。
例如在亞馬遜菱魔，數(shù)據(jù)的收集和分析是實時的。如果有需要吟孙，團隊成員可以看到每天澜倦、每小時、每分杰妓、每秒的數(shù)據(jù)藻治。如果出現(xiàn)異動，系統(tǒng)會自動提示相關人員巷挥。這樣就可以做到第一時間發(fā)現(xiàn)問題桩卵，第一時間解決問題。
可見倍宾，要從根本上實現(xiàn)傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化轉型雏节，最重要的是需要利用網(wǎng)絡和數(shù)字化技術，持續(xù)地創(chuàng)造價值高职。在內部要建立高效的協(xié)同和溝通機制钩乍，實現(xiàn)內部信息的高度共享。并且建立起以長期價值理念為基礎的企業(yè)文化和價值觀怔锌，弱化任何的短期利益寥粹、KPI。因為在整個數(shù)字化轉型的實施過程過埃元，需要投入巨大的資源去整合涝涤、梳理和建設服務系統(tǒng)，前期卻不會有立竿見影的收效亚情，只有目光長遠妄痪，才能看到其后期所產生的巨大收益和幾乎可以忽略不記的邊際成本。
目前楞件，人工智能技術已經(jīng)發(fā)揮著巨大的效率和準確性優(yōu)勢衫生，以至于到了讓人思考人與算法之間的對立和互補等問題的程度。在企業(yè)的數(shù)字化過程中土浸，也需要正確認識和對待數(shù)字化及智能算法的優(yōu)勢和特點罪针，不應盲目的全部去依靠人工智能，也不需要對即將到來的數(shù)字化智能時代心懷恐慌黄伊。
