企业数字化/数智化转型（二）：业务转型最佳实践

数智化转型技术上主要包含大数据、云计算、人工智能以及区块链技术【通常称之为ABCD：A——人工智能（Artificial
Intelligence)，B——区块链（BlockChain），C——云计算（Cloud），D——大数据（Big Data）】。业务上的数值化转型的最佳实践需要从四个方面入手，分别是员工数值化转型、客户数值化转型、产品数值化转型和运营数值化转型。

员工管理数智化

数智化转型对于员工来说有两个突破方向，一个是数智化员工一个是数智员工。所谓数智化员工，是指用数字技术结合人工智能技术赋能员工，比如我们为员工提供客户画像、提供智能化的产品推荐，关键时刻MOT的提醒，这些数字技术和AI结合能够更好的帮助员工展业。

所谓数智员工，就是通常我们所说的智能客服、智能投顾这类采用数字化人工智能技术的智能机器人，是存粹的虚拟员工，这类员工的存在可以有效分担企业员工的工作负荷，数智员工一般从两个角度切入到业务场景中去，一个角度是取代大量的生产密集型、低水平重复劳动的工作，另一个角度是需要复杂人工智能算法或者大数据处理要求的场景，人脑已经不能胜任，需要机器人辅助，比如智能投顾里面的资产配置模型就是典型的这类场景。

数智化员工和数智员工并不是割裂对立的关系，看上去很让人担心数智员工有一天会取代数智化员工，这点甚至是转型企业的管理团队很有顾虑的地方，其实不然，首先员工的数智化转型，是依托企业经营大数据的，这些经营大数据是员工工作过程的数据化的结晶，没有这部分数据（员工的工作），就无法对员工展业的场景做数据化处理，无法形成训练数据，无法提炼模型和算法，最终导致智能化沦为空谈，这是鸡生蛋蛋生鸡的相互依赖的问题。但当我们通过大数据分析，将一部分重复工作或者高复杂计算的工作提炼出来，将它们形成特定的业务处理模型，这个模型本身要么独立接触客户提供服务，形成类似智能客服智能投顾的数智员工的业务形态，要么用来赋能企业员工，将服务的最终判断和决策交给人来处理还是当下工业界比较普遍的务实做法。数智化员工相对于数智员工来说，更加容易形成效率与风险的最佳平衡。

客户管理数智化

数智化的客户管理变革，主要是建立数智化的客户360度信息视图。数智化客户视图跟信息化的客户视图有本质区别。数智化的客户视图引入大量的大数据技术和人工智能技术，而传统信息视图主要是数据的堆叠和人工的规则判断。举个例子，客户的性别，传统的信息化系统里面人的性别定义就是男女两个维度，而在一些大型电商里，一个账户的性别属性还会出现“白天女晚上男”，“平时女周末男”这类消费特征非常明显的泛性别标签，而这类标签不是人来定义的，而是通过大数据发现，存在一类客户，家庭消费特征如此，通过大数据发现，通过算法加工形成的一个AI标签。再举个例子：客户的分类分级，过去，基本上都是由业务专家根据展业经验进行主观定义，比如将客户按区域、按职业进行分类，将客户按照资产规模进行分级设定。分类分级是客户营销服务的核心，是为了提高客户服务效率和服务品质。但很显然人的主观分类难以穷举客户真实类别，也无法做到精准营销。而如果客户分类依托客户大数据采用AI聚类算法，同时对关注的某个运营指标，比如收入、比如pvuv，进行相关性分析，找出最大相关性的聚类结果，那么我们就会用大数据和人工智能的方法提升我们的客户分类分级的效率和提供精准营销服务。

数智化的客户画像kyc只是客户管理变革的起点，只有了解了你的客户，才能做多渠道的客户接触，做好客户全生命周期的运营管理，才能提供更加合适的产品和服务。

产品管理数智化

数智化产品管理需要做好三件事：1、产品的360度信息视图；2、产品全生命周期管理；3、产品组合管理。

产品的360度信息视图的数智化跟客户管理的数智化理念类同，不过产品信息视图，不只是产品本身，产品管理人信息也是要进行管理的。数智化的部分主要是加大大数据分析处理能力，增加机器学习标签、预测标签、知识图谱的关联标签等。

产品的全生命周期管理，拿金融产品为例包括产品的引入（代销）/发行、上架/成立、存续、终止几个关键环节。这里涉及到大量流程和风险管理、合规法务的工作。产品生命周期涉及到多个业务部门，业务流程复杂，特例化场景多样，单靠人力难以提升效率，一个头部金融机构产品引入的流程可能要走个大半年时间，可见这里面扯皮的工作有多少。好在数智化给出了一些全新的思路，比如大数据风险判断、法条法规的适用性ai辅助支持等等，大数据和人工智能能够答复提高产品运营的生产效率。

产品组合管理，对于大多数企业来说，就是差异化竞争、多样化服务、一站式服务的产品/服务的落地方案。可见其的重要地位。数智化这部分内容的出发点，主要就是从kyc（了解你的客户）获取客户需求，对一类客户需求的精准产品组合匹配，是企业竞争力的终极体现，这个工作做的越细，产品/服务越贴近客户需求。而传统企业限于人力物力的原因，无法给出精细化解决方案，数智化给出了一个全新的落地路径，值得期待。

运营管理数智化

有人把运营分为客户运营、产品运营和业务运营三个维度，客户运营解决客户的拉新促活的问题，产品运营解决的是产品引入/生产的一整套流程，业务运营解决的是开展某项业务将产品和客户最终撮合在一起所需要一整套流程。这套分类方法基本可以覆盖企业核心运营要解决的问题，但我更加倾向于另外一种分法，消费侧运营和供给侧运营，消费侧运营就是客户运营，供给侧运营则包括产品运营、业务运营，甚至包括员工运营、供应链运营等。消费侧运营其实已经看到了天花板，开放市场、充分竞争加上人工红利、国际化红利的消失，基本上是个红海的运营。这块的手段和方法也都差不多。基本上是烧钱（自己独立搞）和伴大款（引流）的模式；而供给侧的运营则是互联网下半场的主要目标，也是数智化转型的核心方向。

数智化转型的统一协作

数智化转型的员工数智化转型、客户数智化转型、产品数智化转型、运营数智化转型四个业务发力点，并不是割裂的，他们实际上统一协作的。从业务角度上看，员工数智化后，带动运营效率的提升，运营流程的优化，同时积极打造或者引入更加丰富和特色的产品和服务，从而推动客户的服务和管理。

员工、客户、产品、运营的数智化转型，他们都有一个公共的业务支撑——画像业务。

对员工的画像，主要从技能角度出发，最终要做到的是KYE(了解你的员工）。

对产品的画像，主要从产品信息和产品管理人的角度出发，我们称之为KYP（了解你的产品）

对客户的画像，主要从客户360度视图角度出发，要做到KYC(了解你的客户)

对运营的画像，主要从为客户提供合适的产品服务角度出发，起点是运营资源的画像，最终推动的其实是KYI（了解客户需求）。

画像最终的目标是匹配：给客户匹配最合适的服务人员，给产品匹配最合适技能的员工，给客户匹配最合适的产品。。。最终实现在适当的的时间，用适当的产品，通过适当的渠道提供给适当的客户。