企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型已是大勢所趨，企業(yè)同時也面臨智能化建設(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)驗與洞察，總結(jié)了當(dāng)下企業(yè)轉(zhuǎn)型過程中面臨的困惑與難題，并從“道、法、術(shù)”三個層面提出破解之道，為企業(yè)勾勒出堅實可見的行動方向與路徑。

以下為報告部分內(nèi)容。

早在十多年前，一些具有前瞻視野的企業(yè)以實現(xiàn)“數(shù)字化”為目標啟動轉(zhuǎn)型實踐。但時至今日，可以說尚無家企業(yè)能夠在真正意義上實現(xiàn)“數(shù)字化”。在實現(xiàn)“數(shù)字化”的征途上，人們發(fā)現(xiàn)，努力愈進，仿佛終點愈遠。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。

變局來臨，機遇涌現(xiàn)

企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進入智能化新階段后，將為企業(yè)帶來大量新機遇，并真實地創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)價值。

整體而言，智能化技術(shù)的成熟將為企業(yè)帶來多重價值更敏撞的運營。企業(yè)可以通過更進階的智能的感知與認知技術(shù)來提高大多數(shù)常規(guī)流程的效率，降低成本，同時保持或改善用戶體驗。更充分的定制化。允許企業(yè)提供真正的對一互動以充分滿足客戶的獨特需求，提供更方便優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，同時保持服務(wù)的靈活性。無處不在，永遠在線。以用戶期望的形式、時間和渠道向客戶提供產(chǎn)品和服務(wù)，從地理位置、時間及客戶群三個維度擴大企業(yè)的覆蓋范圍。更智能的決策支持。使用先進的數(shù)據(jù)科學(xué)來提升企業(yè)的經(jīng)營表現(xiàn)，利用大數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)更有價值的商業(yè)洞察。全新價值主張。新的運營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。

智能化所帶來的機遇切實存在，領(lǐng)先企業(yè)已經(jīng)在嘗試中初步實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值的提升。在末來一段時間，能否把握智能化機遇將成為企業(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年底通過調(diào)研對企業(yè)智能化部署情況進行了評估。調(diào)查結(jié)果顯示，大量企業(yè)已經(jīng)啟動了智能化轉(zhuǎn)型，有近30%走在智能化前列的企業(yè)已經(jīng)開展了豐富的實踐且有所回報;有部分企業(yè)（43%）采取了相對保守的跟隨策略;而其余企業(yè)，尚處于起步階段。但無論哪一類企業(yè)，均對智能化轉(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)核心競爭力重塑與人才文化困境等。

智能化的道法術(shù)

以方面是巨大的機遇與挑戰(zhàn)，另一方面是對智能化建設(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)”三個層次來推動智能化全面轉(zhuǎn)型。

●道：我們將“1+N”作為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心愿景。即對于企業(yè)最核心的場景，我們定義為“1”，通過不計代價的投入該場景的智能化轉(zhuǎn)型，以獲得極致的業(yè)務(wù)效果而對于企業(yè)大量的長尾場景，我們定義為“N”通過標準化實施快速見效的方式，以最高的效率推動智能化的規(guī)模落地，加快企業(yè)的創(chuàng)新速度

●法：針對企業(yè)在通往“1+N”的轉(zhuǎn)型之道的過程中正在或即將面對各種挑戰(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、智能化運營、智能化需求、智能化技術(shù)與智能化數(shù)據(jù)快速實現(xiàn)企業(yè)智能化的終極目標。

●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)行的行動舉播將愿最與方法轉(zhuǎn)化成企業(yè)的業(yè)務(wù)價值，實現(xiàn)智能化的終極目標也是一個重要課題。我們以終為始，面向未來的發(fā)展目標，提出覆蓋戰(zhàn)略、人才、運營、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)字化征途迎來新篇章

數(shù)字化征途進入智能化階段

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

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)帶來顛覆性的改變

這一浪潮給企業(yè)帶來的變化是由表及里，逐步遞進的。從推動邊際效益，到轉(zhuǎn)變底層的業(yè)務(wù)邏輯，企業(yè)經(jīng)營發(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、外部的市場環(huán)境，乃至競爭的核心規(guī)則。這些重大的轉(zhuǎn)變一方面為企業(yè)帶來前所未有的發(fā)展機遇，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；另一方面，企業(yè)不得不面對來自人才、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)帶來極大程度的改善

智能化技術(shù)的應(yīng)用可以精簡不斷擴張的業(yè)務(wù)流程，通過更進階的自動化來提高大多數(shù)常規(guī)流程的效率，從而降低成本、釋放產(chǎn)能，同時保持或改善用戶體驗，提供低利潤、高度品化產(chǎn)品，客戶款量多但密單價低的機構(gòu)與企業(yè)將從中獲取最大價值;智能化允許企業(yè)通過更好的自助服務(wù)應(yīng)用實現(xiàn)更多數(shù)字化服務(wù)，使得機構(gòu)可以在任何時候任何地點為客戶決策提供支持，幫助機構(gòu)擴大其用戶蓋范圍，強化對客戶的競爭能力。

智能化將為企業(yè)帶來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)的自動服務(wù)，這將有效權(quán)衡成本與定制服務(wù)，使得機構(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構(gòu)會在大規(guī)樓定制產(chǎn)品的趨勢中成為主要受益者;智能化應(yīng)用能夠為機構(gòu)增強決策能力，提供富有業(yè)務(wù)價值的洞察，從而改善企業(yè)決策，提升經(jīng)營業(yè)績、降低風(fēng)險;人工智能使得機構(gòu)可以通過新的產(chǎn)品和服務(wù)重新定義其核心產(chǎn)品，推動商業(yè)模式創(chuàng)新，機構(gòu)可以更好地應(yīng)對非傳統(tǒng)克爭者和商品化市場，開發(fā)尚未涉及的細分市場和盈利機會。

智能化正在為企業(yè)源源不斷地輸出價值

通過德勤之前的一項調(diào)查，我們可以清晰的看到，對于那些智能化轉(zhuǎn)型程度較高的企業(yè)，超過30%實現(xiàn)了減少成本與增強客戶交互的目標，而對于那些智能化轉(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，尚未進入智能化轉(zhuǎn)型的正確軌道。根據(jù)德勤的一項調(diào)查，在進智能化能力建設(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。對于占比為22%的落后者，其智能化建設(shè)相對緩慢，成效甚微;而停滯者則在某幾個項目取得成效后，無法將建設(shè)成果擴大，智能化漢停留在企業(yè)的某些部門或業(yè)務(wù)環(huán)節(jié);最后，對于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)則成為了一個吞噬企業(yè)資源與機會的陷阱，無法為企業(yè)帶來應(yīng)有的價值與貢獻。

對于來來的憂慮普遍存在

即便是對于那些處于良性建設(shè)路徑上的企業(yè)，他們對于智能化建設(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、不合規(guī)風(fēng)險道因、人才與文化問題，有虛的是，是在智能化轉(zhuǎn)起步階的企業(yè)，對未來的評估往更樂觀，這是由于合業(yè)于智能化認識不明斯，或者句運說，無知者無畏。

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)量來決定?，F(xiàn)有機構(gòu)擁有大量數(shù)據(jù)庫和系統(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：一是數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，如今機構(gòu)往往已經(jīng)擁有大量的藪據(jù)，但其中大部分都沒有在整個組織中實現(xiàn)統(tǒng)一的格式化，并且可能包含錯誤;二是碎片化問題，企業(yè)數(shù)據(jù)存儲在不同系統(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)廣度與深度問題，智能化應(yīng)用的最大價值需要以非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的輸入進行激活。四是數(shù)據(jù)架構(gòu)問題，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)上都無法滿足智能化時代下，海量數(shù)據(jù)的實時獲取與應(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值，但目前企業(yè)內(nèi)部一般存在以下問題：一是傳統(tǒng)的系統(tǒng)與技術(shù)缺口，需要進行大規(guī)模的調(diào)整才能部署智能化應(yīng)用（例如配置程序接口，并匹配實時數(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)，機構(gòu)需要有效地存儲數(shù)據(jù)，靈活化處理過程并輕松實現(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 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)，以支持機器和人類之間的交互。

核心競爭力：

智能化將改變每一個過去企業(yè)成功的基本 要素，構(gòu)建高效運營并實現(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)不足以成為一個建立成功企業(yè)的 必要因素;數(shù)據(jù)規(guī)模方面的競爭對于維持成本優(yōu)勢將更為重 要。同時，收入不是來自標準化的產(chǎn)品服務(wù)，而是來自高 度定制化的產(chǎn)品和通過人工智能所實現(xiàn)的個性化互動。獨 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。客 戶不會因為更換供應(yīng)商很困難而留存下來，而是因為他們的 供應(yīng)商所帶來的收益要優(yōu)于其他機構(gòu)。

市場與監(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)管要求的過程將非常痛苦，因為這些框架的設(shè)計并未考慮到智能化的技木。同時，機構(gòu)在采用能化技術(shù)時也可能違規(guī)。

組織：

傳統(tǒng)企業(yè)組織架構(gòu)的各個方面在智能化面前顯得過時。組織架構(gòu)應(yīng)向智能化轉(zhuǎn)型，追求精簡和靈活，并改變各個部門的價值定位以適應(yīng)智能化所帶來的變化。同時，企業(yè)內(nèi)各個部門在本部門利益的驅(qū)動下可能阻礙變革的推動。

人才：

人才是推進智能化建設(shè)的核心動力，無論在企業(yè) 內(nèi)部還是市場中，符合智能化要求的人才都相當(dāng)匱乏。同時 企業(yè)受限于過往的招聘框架與薪酬體系而在人才競爭中錯失 補充關(guān)鍵人才的機會。

文化：

根據(jù)我們的經(jīng)驗，并結(jié)合該調(diào)查的驗證，我們認 為大部分企業(yè)并沒有構(gòu)建智能化轉(zhuǎn)型企業(yè)文化的主觀能動性 和初步計劃。領(lǐng)導(dǎo)者能力與轉(zhuǎn)型定力不足，各層級組織未形 成統(tǒng)一認識，以數(shù)據(jù)、智能、敏捷為核心的工作文化無法建 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)，擁抱智能化所帶來機遇的同時，也將面對前述的諸多挑戰(zhàn)?；蛟S有些企業(yè)已經(jīng)先行一步，在智能化的各個領(lǐng)域上進行艱苦而勇敢的嘗試。但對于絕大多數(shù)企業(yè)買說，它們即將面臨的是一片陌生且充滿未知的領(lǐng)域。對于所有企業(yè)來說，智能化轉(zhuǎn)型都是一個難以全面回答的命題。遠方?jīng)]有明確的終點，腳下沒有可見的路徑，企業(yè)只能從過往的實踐出發(fā)，從前人經(jīng)驗的切片中，窺得前進的微光。鑒于此，我們希望基二過往的建設(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。通過我們從過往實踐中抽離出的一些思考與經(jīng)驗總結(jié)，幫助企業(yè)塑造并形成符合自身特點的智能化轉(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)型的過程中存在一個非常重要 的趨勢，那就是對于企業(yè)的評價標準正在悄悄發(fā)生變化。在過去評價一個企業(yè)時，通常會用到一些財務(wù)類指標，如：資 產(chǎn)負債率、利潤、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)開始越來越多的關(guān)注于一個新的非財務(wù)類指標 ———— 創(chuàng)新的速度。當(dāng)一個企業(yè)如果每天能比它的競爭對手發(fā)現(xiàn) 更多的客戶需求、降低成本的新方法以及提升運營效率的新 思路，那它將更有機會在市場上具有強大競爭力。

因此，企業(yè)需要能夠達到更快的創(chuàng)新速度，而且是通過機器取代人腦決策的方式來實現(xiàn)。這是因為如果依靠人腦來進行決策，不斷堆積專家會帶來人員與管理成本的非線性提升，造成大量額外的支出。但機器及算力數(shù)量的增加，對于管理成本的提升影響卻極為有限，同時機器還可以從數(shù)據(jù)中總結(jié)出遠遠超過人腦能夠總結(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)重點各有不同，進而影響到不同業(yè)務(wù)場景進行智能改造 時所能獲取到的資源也是不一致的。因此，企業(yè)需要通過差異化的方式來完成自身業(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)營過程中，我們對于核心客戶采取“一對一”的 定制化服務(wù)模式，以期實現(xiàn)最大的業(yè)務(wù)效果;對于長尾客戶，企業(yè)往往通過“流程工廠”、“銷售工廠”的標準化方 式提供服務(wù)，以期實現(xiàn)快速的規(guī)?；?。

這種方式也適用于企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。我們需要針對不 同的業(yè)務(wù)場景采取差異化的實施策略。對于企業(yè)最核心的場 景，我們定義為“1”，通過不計代價的投入該場景的智能化轉(zhuǎn)型，以獲得極致的效果；對于企業(yè)的大量長尾場景，我們定義為N“，希望通過標準化實施快速見效的方式，以最高的效率推動智能化的規(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”一極致的核心場景

每個企業(yè)都有1個或多個核心業(yè)務(wù)，企業(yè)的業(yè)務(wù)一定是和企業(yè)的發(fā)展目標相關(guān)的。這些業(yè)務(wù)提升會帶動整個企業(yè) 的提升。面對這些核心業(yè)務(wù)場景，我們需要將智能化做到 極致的效果”，因為這些領(lǐng)域每提升一個百分點的效果 對企業(yè)都至關(guān)重要。

極致的智能決策能力對智能化系統(tǒng)提出了更高的要求與挑戰(zhàn)，其中涉及到三個核心能力點一是高維，指的是通過 高維算法與海量特征的結(jié)合，可以幫助企業(yè)達到最細粒度的 業(yè)務(wù)洞察，進而產(chǎn)生對現(xiàn)有業(yè)務(wù)優(yōu)化及重構(gòu)的可能。以個性 化推薦系統(tǒng)為例，假如企業(yè)需要研究一百萬名用戶與一百個 產(chǎn)品之間的購買興趣關(guān)聯(lián)關(guān)系，這里面會涉及到一億種產(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，可以對這一億種組合逐一生成概率洞察，最終達 到針對每位客戶采取個性化精準推薦的目的。二是實時，意 味著從“事后分析”到“實時決策”的最大化業(yè)務(wù)效果。在企業(yè)的業(yè)務(wù)開展過程中，如果能夠?qū)崟r采集客戶觸達時的行 為數(shù)據(jù)，并基于實時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，亦可以通過充分挖 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，都可能會犯錯。持續(xù)利 用業(yè)務(wù)應(yīng)用過程中的反饋數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)自我更新與優(yōu)化的能 力，是未來智能化系統(tǒng)極其重要的核心能力。智能化能力的 最提升，往往是來自于上線以后經(jīng)年累月的自我迭代提升。

“N”一規(guī)?；涞?/p>

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1干個甚至1萬個場景時，如果每個都做到極致代價和效率是不夠的。而在大部分企業(yè)中，業(yè)務(wù)價值繼與可留能化的場景應(yīng)用也普遍非常分散這種情況下，智能化的規(guī)?；涞?，往往比單場景的極致效果對企業(yè)更有價值。

實現(xiàn)規(guī)?；涞睾桶逯滦Ч穆窂讲煌耆粯印Ｗ顑?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)型的行動指導(dǎo)，以整體降低智能化應(yīng)用構(gòu)建的認知門檻，解放智能化轉(zhuǎn)型的生產(chǎn)力。其次是開展面向智能化應(yīng)用的數(shù)據(jù)治理，通過數(shù)據(jù)采集訪問雙實時、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)自動標注等關(guān)鍵能力的落地，滿足數(shù)據(jù)的實時性、全量及閉環(huán)等需求。最后是通過自動化建模技術(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。在非核心場景中，通過機器換人力的方式進行多場景的自動化模型構(gòu)建，在保障快速規(guī)模化落地的同時，也可以通過數(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，最終達到整體規(guī)模化效應(yīng)提升的目標。

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)，我們詳細闡述了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的愿景、目標和模式，在本章節(jié)中，我們會從相對更具有可操作性的轉(zhuǎn)型方法角度來指導(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愿的前行過程中，普遍遇到了一些問題與阻礙，例如：

●認知問題。當(dāng)前大多數(shù)企業(yè)在開智能化應(yīng)用建設(shè)時，并沒有形成的統(tǒng)一方法論，導(dǎo)致各方參與人員存在認知差異進而造成了技術(shù)人員經(jīng)增糾維于當(dāng)種雜的技術(shù)細節(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)問題。當(dāng)前企業(yè)在智能化酒地中有將近50%以上的時間花在數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)上，究其原因，不外企業(yè)通過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理體系下積累的數(shù)據(jù)是無法滿定全實時閉環(huán)的數(shù)據(jù)求，進而導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理耗時大的現(xiàn)象。

●人才問題。優(yōu)秀數(shù)據(jù)科學(xué)家的素缺導(dǎo)致企業(yè)無法同時開展多個智能化應(yīng)用場景的快速構(gòu)建，導(dǎo)致智能化項目排期緊張，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)型過程中的潛在問題我們綜合過往案例及經(jīng)驗，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)可通過構(gòu)建大市而的核心能力，以快速實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的終極目標，其中六大核心能力包括：智能化戰(zhàn)略，智能化人才體系，智能化運常智能化需求智能化技術(shù)與智能化數(shù)據(jù)。

智能化企業(yè)成熟度：五個階段

聞道有先后，基礎(chǔ)有強弱，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，我們制定了一標準來衡量企業(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。在這一標準中，進行智能化轉(zhuǎn)型的企業(yè)將被細分為智能化認知、智能化探系，智能化應(yīng)用、系統(tǒng)化智能、全面智能五個階段，每個階段的企業(yè)在六大基能力的建設(shè)程度上都有其差異性。

轉(zhuǎn)型之術(shù)：定義智能化轉(zhuǎn)型的前進之路

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)化成切實的業(yè)務(wù)價值，從而幫助各行業(yè)企業(yè)實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的終極目標也是一個重要課題。本報告結(jié)合企業(yè)智能化發(fā)展現(xiàn)狀比對未來的發(fā)展目標，提出覆蓋戰(zhàn)略、需求、數(shù)據(jù)、技術(shù)、運營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：樹立“拓荒+耕耘式的智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略目標

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 來大量新機遇，并真實地創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)價值。這里，企業(yè)應(yīng) 當(dāng)從認知層面將對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 應(yīng)當(dāng)契合企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃，并且進行前瞻性、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 期目標和轉(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)都處在對智能化轉(zhuǎn)型觀望或者進行了初步 嘗試的狀態(tài)，如何進行拓荒”以贏在起跑線上，以及如何 進行“耕耘”以保持持續(xù)領(lǐng)先，都是企業(yè)需要面對和思考的 課題。這是一局考驗?zāi)土Φ拈L跑，是對于賽道、配速、階段 補給的選擇題，也是拉開與競爭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) 開展體系化的智能化轉(zhuǎn)型工作的關(guān)鍵一步。

舉措二：開展大膽設(shè)想細致驗證的智能化初步嘗試， 實現(xiàn)從優(yōu)化到創(chuàng)新的應(yīng)用價值

企業(yè)應(yīng)用智能化技術(shù)時，不僅僅需要考慮技術(shù)的匹配和 落地，首先是經(jīng)營思路的轉(zhuǎn)變。機器去解決事情的思路和以往依靠人工完全不同。機器考慮問題是“面面俱到”，通過高維的特征去進行分析，即將事件刻畫進行復(fù)雜化，以尋找細觀層面的事件之間的相似性。而人更擅長于“抓大放小”，根據(jù)過往的事件總結(jié)成“規(guī)則”或者“定理”，后續(xù)執(zhí)行相似的事件是通過總結(jié)好的規(guī)則進行對未來事件的預(yù)測 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)問題時也并非唯人工智能論，需中性客 觀地看待智能化對企業(yè)帶來的需求應(yīng)用。在企業(yè)進行人工智 能初步嘗試的時候，應(yīng)當(dāng)避免太謹嗔而錯失時機，也當(dāng)避免 好大喜功而造成無功浪費。結(jié)合智能化方案市場化成熟度 自身數(shù)據(jù)積累度及業(yè)務(wù)需求價值度，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)端視角進行全方位思考，包括對于現(xiàn)有流 程的改造、效果的評估、未來運營的機制等。在完成初步嘗 試后，企業(yè)應(yīng)當(dāng)具備決心，進行企業(yè)層級的規(guī)模化應(yīng)用落 地，并且構(gòu)建相適配的整體配套機制，真正實現(xiàn)多需求多場 景的“生產(chǎn)線”級別的實現(xiàn)，而不是重復(fù)多個“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)從對現(xiàn)有企業(yè)經(jīng)營的優(yōu)化，提升到對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新驅(qū)動 層面上，高屋建瓴的提出對于未來智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展的洞見并細化成一個個邊界清晰、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，夯實數(shù)據(jù)資產(chǎn)支撐

數(shù)據(jù)是企業(yè)進行智能化轉(zhuǎn)型的“新型石油”，加強對于 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)不清晰等問題，嚴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驗室級的嘗試，而未能應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)中。建議可以通過數(shù)據(jù)流閉環(huán)持續(xù)更新、原始數(shù)據(jù)接入和存儲以及解決數(shù)據(jù)一致性問題，突破智能化落地數(shù)據(jù)瓶頸。同時，注重數(shù)據(jù)服務(wù)能力，通過對服務(wù)的共享復(fù)用、以及開發(fā)流程的閉環(huán)化、標準化、自動化、規(guī)?；?，對前臺業(yè)務(wù)提供智能化服務(wù)的快速構(gòu)建能力。在此過程中，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)型提供堅實的基礎(chǔ)。

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

數(shù)字化時代下的客戶需求快速變化并注重個性化體驗智能化技術(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)競爭力需要考慮的重點問題。

對“更好”的問題，企業(yè)可以考慮具有智能化全棧提供能力的平臺級產(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，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)驗證且適用于企業(yè)業(yè)務(wù)場景的算法才是企業(yè)真正需要買單的算法，貴精不貴多。

針對“更快”的問題，可以理解成兩個層面，一個是智能化模型運行更快，另一個是構(gòu)建模型的過程更快。對于前者，需要在模型層面上考慮對于實時性特征的支持，并且在功能層面上能將實時獲得和實時反饋的能力應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境中，以響應(yīng)客戶需要及時的、個性化的反饋的需求，這種能力同時也能帶來模型效果;對于后者，從成本角度考量，企 業(yè)去招聘數(shù)百個頂尖數(shù)據(jù)科學(xué)家的方式不太現(xiàn)實，采用自動化建模，即 Auto ML 技術(shù)是解決這個困境的一種可行的技術(shù)手段，該技術(shù)降低數(shù)據(jù)使用門檻、可實現(xiàn)快速與規(guī)?；涞?。

針對“更穩(wěn)定的問題，需要從軟件、硬件兩方面的魯 棒性進行考量。在軟件平臺定義上，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)，將硬件算力平臺與軟件及應(yīng)用結(jié)合為一體，為短期內(nèi)的算力負載選擇最適配的底層架構(gòu)，為中長期的算力負載做好 資源規(guī)劃，實現(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營機制，逐漸 滲透智能化的創(chuàng)新思維和變革機制

面對智能化轉(zhuǎn)型帶來的對企業(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)有運營機制的基礎(chǔ)上 加入新方法以應(yīng)對智能化轉(zhuǎn)型帶來的新挑戰(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)實踐過程中應(yīng)當(dāng)避免分割條線的閉 門造車，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，并將其作為工作中自然 考感的必要因素，需要構(gòu)建變革管理機制予以支撐，包括變 革計劃、執(zhí)行及反饋。此外，企業(yè)在打造智能化內(nèi)核的同 時，也需要保持對于外部生態(tài)的協(xié)同合作，通過借勢借力實 現(xiàn)智能化的乘勢而上。

舉措六：外引人才，內(nèi)煉道法，實現(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

人工智能這個專業(yè)賽道上的人才，尚屬于市場稀缺資源，為了實現(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，形成團隊化規(guī)?；募夹g(shù)儲備，并通過高層的影響將智能化的意識從技術(shù)領(lǐng)域擴展到企業(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)，挑選有動力、有潛質(zhì)的復(fù)合型人才進行智能化能力的補全及提升，在給業(yè)務(wù)帶來發(fā)展的同時也給員工個人發(fā)展帶來益處。同時，企業(yè)需要考慮通過設(shè)置合理的考核激勵以鼓勵創(chuàng)新，實現(xiàn)智能化人才的全面開花。