企业数字化的另一种解读

一、什么是企业数字化转型？

组织两个核心能力：

• 其一是“业务数据化”，或者叫做量化业务；
• 其二是“数据业务化”，或者叫做渠道业务。

企业的数字化转型，其实就是在建设、增强“业务数据化”和“数据业务化”的能力；让企业从经验决策，走向数据驱动。

本质上就是构建业务模型，并且模型基于数据驱动。

二、如何落地企业数字化

麦肯锡给平安制定的“四化战略”，“四化”是指：电子化、线上化、自动化，以及智能化。

电子化：是指以前手工做的，现在电脑做，或者传感器做，把信息从物理记录变成电子记录。通俗来说，比如线下会议的签到表，换成二维码；问卷调研的纸质问卷，换成电子问卷。“电子化”是“线上化”的基础，核心解决的是数据从无到有的问题。

线上化：是指以前存储在本地电脑的信息，现在上传到系统中去；以前分散在各个子公司的、各个部门的信息，同步到云端去。线上化，可以让信息的分享和处理变得更容易、更快。通俗来说，就是把离线的Excel变成线上的数据表格，把Word上传到线上文档库。“线上化”是“自动化”的基础，核心解决的是数据可得性的问题。

自动化：当信息线上化之后，这些信息按照预先设定的规则，对业务自行进行处理和加工的过程，就是自动化。通俗的理解就是把Excel手工计算，替换成线上数据任务；需要人工填写的工作，由OCR技术来录入。核心解决的是工作效率、产出速率和正确率的问题。

智能化：则是更高程度的自动化。系统具备感知能力、学习能力和决策能力，可以根据预先设定的目标，对业务进行处理和加工。常见的应用有推荐算法、智能客服等。“智能化”核心解决的是系统复杂性的问题。再优秀的编辑，也没法根据每个人的喜好专门编排日报；再优秀的客服，也没办法同时弄懂所有的业务知识，或服务1万人。但智能化的系统可以做到。

前三个概念比较容易理解，重点看所谓的智能化。

三 、智能化

● 智能化前提条件

初级“自动化”最核心的工作：

1. 服务过程数据化：对于“服务过程透明度低”的问题，我们可以通过服务策略线上化、服务过程数字化来细化运营的颗粒度。
2. 执行质检全量化：对于“抽样主导运营”的问题，我们可以通过埋点追踪操作、捕捉关键词的方式来进行全量质检，甚至是实时质检。
3. 数据追踪自动化：对于“数据运营确定性低”的问题，我们可以通过织信低代码搭建预警能力、沉淀预警规则来提效。

最核心的工作就是“定规则”。无论是把服务策略具象为FAQ、SOP，还是服务过程的流程规则、操作的规范、关键词库、预警规则，这些工作的核心都是设计出各式各样的规则。借助于这些规则，我们把过去一些需要手工完成的工作，通过机器自动化的方式，实现了提效。

但规则也存在着其局限性，例如：

• 规则设定的滞后性较强；
• 规则的设定非常依赖经验；
• 随之时间的推移，规则之间可能无法相容，左右互驳。

一个系统的复杂程度越高，这些问题就表现的越严重。例如一家拥有超6000万的客户保有量的保险公司，在什么时候，如何给他们的客户，推荐什么样的产品，就是一个非常复杂的问题。如果简单的通过规则来运营这样体量的客户，会极大的影响运营效率，以及能够实现的客户价值。

● 智能化过程

将用户数据化、将产品数据化、将渠道（代理人）数据化，以及上述提及的展业过程的数据化。然后通过“智能化”的算法，根据实际的经营状况和需求，生成最高效的展业工单。“高效”是指在作业量可接受的范围内，以不过度打扰客户为前提，成交转化率高。

● 智能化价值

• 降本：原本由内勤同事手动生产的工单任务，可以由系统自动生成，审批后直接下发，极大的提高的工作效率。
• 增效：极大提升效率。无人是终极目标。

总结

1、企业的数字化转型，通过建设、增强“业务数据化”和“数据业务化”的能力，让企业从经验决策，走向数据驱动。

2、企业数字化转型的典型路径是：电子化 → 线上化 → 自动化 → 智能化。

• 电子化核心解决的是数据从无到有的问题。
• 线上化核心解决的是数据可得性的问题。
• 自动化核心解决的是工作效率、产出速率和正确率的问题。
• 智能化核心解决的是系统复杂性的问题。

3、数字化的目标是让，信息从“跟随”业务，到“陪伴”业务，再到“引领”业务。

保留我的观点

• 如果把把企业比作游戏升级，那么买装备可以作为数字化吗，基础是您的清楚买什么样的装备，另外您还得精通游戏规则，然后还得有钱。这个比拟不准确。
• 清楚游戏规则，更像数字化，上帝视角看清楚企业运行机制，这样的眼镜更像数字化。这个有点那个意思。
• 企业看清楚了这个机制，如果再买个外挂，您想想这是什么感觉！
• 数字化应该结合人性，应该适度，比如适当的少去人化问题。