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阿里巴巴集團副總裁、阿里云通用事業部總經理任庚

目前,以數字技術為主導的新一輪科技革命加速演進,數字企業、數字經濟和數字社會將成為發展中不確定因素中的確定引擎。這其中,企業如何進行數字化轉型升級成為行業共同關注的焦點。

這些年,我們或多或少、或深或淺參與了全國各行各業數百家知名企業數字化轉型過程,如果梳理其中的心得,可以總結出企業數字化轉型“一點兩面三三制”的實踐路徑。

所謂“一點”,指的是建立“科學數據發展觀”的共同認知;所謂“兩面”,意指企業數字化轉型需要行業經驗封裝+數字化技術的雙向結合;所謂“三三制”,遵循三個指導原則:先醫后藥、先軟后硬、先點及面。

1.“一點”很重要

縱觀人類歷史,人類社會發展和生產變革的核心來源于對關鍵生產要素的變革。過去主要是對土地、勞動力、資本等生產要素的爭奪;到了數字時代,數據成為了社會的核心生產要素。

企業數字化轉型首先要建立數字化認知,數字化認知的核心是建立“科學數據發展觀”,形成尊數、愛數、用數的數據文化。

阿里巴巴技術團隊有一種內部文化叫做“有數據,講數據;沒數據,講案例;沒案例,去調研”。大家都盡可能的用數據來溝通和討論,從而保證溝通的科學性,而不僅僅是根據一些個人的主觀經驗、歷史經驗做判斷。

我們曾經做過一個案例,某省會城市的市內交通運行協調中心建設過程中,建設前,相關單位根據經驗值來判斷每天從郊區到市區公交地鐵通行的市民少、空置多、成本高,準備提高從郊區到市區的公共交通價格。

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但是當整個城市的全量數字交通中樞系統建設完畢之后,通過對全市各個公交、出租、地鐵、網約車的軌跡分析并結合智能技術對實時人流、車流的建模分析,發現之前根據經驗值一刀切從郊區到市區漲價的決策和客觀現狀有較大出入,最后主管部門以大數據和智能算法為依托,制定出了根據不同線路精準制定漲價和降價并舉的科學決策,解決了問題。這是數據的力量。

過去互聯網的大發展,更多的是消費互聯網的大發展,關注的是用戶體驗,本質是基于人的感知的數字化,沉淀的更多是消費者相關的數據;未來是產業的數字化,關注的是效率提升和成本降低,本質是基于萬物互聯的數字化,產生的數據將遠超消費互聯網時代。

根據IDC預測,到2025年,地球一年產生的數據如果存在光盤中,那么光盤疊加起來的高度將是地球和月球距離的23倍(月地最近距離約39.3萬公里),或者繞地球222圈(一圈約為四萬公里)。

這個數據量確實是驚人的。不過,結合現實,今天企業的數字化轉型剛剛開始,現在我們看起來龐大的數據量在未來可能是很小的開始,所以企業要著眼于以后制定面向未來的數據策略。

2.如何做好“兩面”?

在長期的實戰中,我觀察到,多企業的數字化轉型容易陷入兩個誤區:一種過度強調企業的業務流程和歷史經驗,不重視新的數字化技術,認為它們不具可行性;第二種是唯技術論,忽視了對現有企業現狀和行業沿革的尊重。

其實,既不能一味的唯行業經驗論,也不能簡單的唯數字化技術論。不同的行業有大量的基礎原理、行業知識、應用工具、業務流程以及老專家沉淀在腦子里幾十年的行業經驗,這些寶貴的知識和經驗都應通過數字化模型的封裝沉淀在數字化平臺上,與新技術深度融合才能產生強大的化學作用。

先來說說行業經驗封裝。產業數字化的本質不是數字技術+產業,而是產業+數字技術。

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以工業制造為例,服飾行業傳統的業務流程涵蓋從設計打樣、面料采購到生產物流等四十多個環節,這些環節原來沒有全線貫通,很多部分各自為政、標準不同,導致生產效率低、不良率高、庫存高等問題。

阿里云在服飾行業的工業互聯網平臺上,將傳統流程拆分成118個標準動作并打上標簽,融合服裝中訂單環節、采購環節、裁剪環節、吊掛生產環節、后道流水環節及質量控制環節等各作業流程中的實時數據,將傳統業務以數字化方式呈現和連接,最后實現生產效率平均提高40%,零不良和零庫存。

擁有這種能力后,就能實現小微訂單無縫切換的柔性生產能力,這就是傳統行業經驗與數字化技術結合后帶來的成本降低、效率提升。

這樣的案例在各行各業有很多,我就不一一贅述了。我們大部分的企業所運營的核心業務流程還是依賴于傳統的流程和經驗的,這種情況下就要充分利用數字化技術的紅利,將線下業務線上化、傳統業務數據化。

再來說說數字化技術。結合阿里巴巴服務9.7億消費者,4000多萬家企業的自身實踐經驗和試錯,我們總結了數字化技術的四大引擎:基礎設施云化、整體架構數據化、協同辦公移動化、應用場景智能化。

◎ 基礎設施云化:避免在非戰略機會中消耗戰略技術資源

基礎IT設施云化大趨勢已經沒有爭議。企業技術資源投入的整體策略可以是:公共技術“云上用”,應用技術“業務定”,核心技術“自主控”。

企業涉及IT基礎資源的技術應“拿來主義”地使用云計算;涉及企業自身業務發展的應用開發系統,可由企業自主謀劃聯合生態伙伴來共同打建,鼓勵在貼近行業應用場景上企業自身能有高水平的創新想法;涉及企業自身獨特價值的核心技術應用的領域,集中優勢資源、力出一孔、重點聚焦,構筑行業競爭壁壘。

◎ 整體架構數據化:中臺是最簡單、也最難實現的理念

數據化技術架構的本質是為了支撐“一切業務數據化、一切數據業務化”的目標。其中,“一切業務數據化”是為了活在當下;“一切數據業務化”是為了發展未來。

數據化架構的核心之一是阿里巴巴在業內首創和定義的中臺理念,中臺既是一個構建數據和業務體系的方法論;也包括一組確保數據資產化、價值化的產品工具集;同時中臺還是一種構建以用戶運營為導向的組織新模式。

每個企業都應該搭建中臺,但中臺不是依葫蘆畫瓢搭建。

中臺需要與企業自身的業務特點、數字化水平、資金狀況和人力現狀以及企業上下游的行業特征、國家宏觀經濟政策、全球發展狀況相匹配。中臺必須是符合自身能力特點的、不斷優化與迭代的、能夠產生預期業務效果的,否則就會出現簡單粗暴的“拿來主義”,連最基本的企業數字化現狀評估與次第發展路徑都缺乏的脫節現象,這種脫節現象是靠任何的先進的“中臺”都解決不了的。

◎ 重新定義組織:新組織基于舊地圖無法駛向新大陸

一個組織是否高效,取決于三個能力:是否實時在線并具備準確、及時、全面地觸達全員,來應對內外部變化的能力;是否具備跨部門、跨地域、跨供應商、跨合作伙伴、跨客戶之間的溝通鏈接能力;是否具備移動化、場景化、實時化的協同辦公能力。

大量企業借助釘釘來實現組織的升級再造。疫情期間,浙江省政府通過釘釘在線會議系統召集千人以上的會議是平時的十倍以上,超出過往想象地提升了辦公效率和節省成本。

越來越多的業務需求遠遠超過IT開發能力,Gartner的數據顯示,2021年對應用開發的需求將達到所有IT公司開發能力的5倍。釘釘為此開放了宜搭等低代碼開發工具,HR、財務等不懂編程的人員也能開發業務應用,大幅降低開發門檻,讓企業擁有數字化轉型的主動權。

阿里巴巴在釘釘上通過宜搭已構建了1.27萬個應用,包括HR、財務、法務、行政等多場景。比如經理級別員工的出差、考勤、報銷等全部釘免審批,事后通過數據結合智能算法來甄別各種事項的合理性。

企業內部的溝通形式未來一定是基于移動場景、基于業務需求、基于人員角色三者融為一體的協同辦公新平臺,基于過去的舊地圖是無法到達新大陸,誰先掌握數字化時代的新工具、新協作、新管理,誰就能率先重新定義組織,成為創新發展的驅動力,高質量增長的“內燃機”。

◎ 應用場景智能化:企業第二曲線的新動能

我發現一個現象:不少企業一提智能要么過度焦慮、要么極度迷信,不是擔心被別人的智能化顛覆,要不就是寄予過大的期望想象。

當下智能化應用好的企業,基本都是充分結合自身應用場景能清晰提出問題和定義問題的企業,企業使用智能化的過程一定是企業自身和數字化技術領先企業的共創、共建、甚至是共享的過程。

淘寶上面有一個智能小應用拍立淘,用戶看見喜歡的商品只要拍下照片,或者插入你想要的任何明星使用的商品照片,就能通過視覺智能技術瞬間在淘寶的億萬商品中搜索出來,這些小場景都是由阿里巴巴的淘寶業務方提出需求,負責數據智能的達摩院來技術實現。

又如國家電網在運檢側的人工坐席調度和維修排查場景中引入智能客服和知識圖譜技術,大大降低了人工成本和提高維修準確率。

智能必須應用到合適的場景,所以提出問題往往比解決問題更重要。這決定了數據智能技術能否在企業數字化轉型中最大化地發揮生產力。

我判斷,目前應用場景智能化對企業的價值呈現還主要體現在提效降本上面,未來應用場景的智能化還需要通過創新找到新商業模式,真正讓數據智能技術成為企業增長的核聚變,成為企業第二曲線發展的新動能。

3.三三制精髓

◎ 先醫后藥:

“先醫后藥”本質是頂層設計優先,做好問題發現、做好價值實現、做好藍圖規劃。

它的具體表現形式是“咨詢先行”。大部分成功的數字化轉型案例中,首先做的是借助有成功實踐的“外腦”做數字化轉型的咨詢設計、評估企業現狀、問題需求調研、業務流程理解、具體場景分析、技術融合分析以及轉型價值發現,再按病下藥。

因地制宜制定出適合企業自身的切實可行的轉型目標、藍圖、架構設計、技術路線選擇、制定轉型舉措和組織文化變革等。

只有做到這一點,才能真正通過業務和技術的雙輪驅動對傳統管理模式、業務模式、商業模式進行創新和重塑,實現業務成功。

◎ 先軟再硬:

過去,大量企業習慣硬件投資先行的發展模式,但硬件投資一經確定后就很難動態適配和柔性調節,一旦規劃有誤就會造成大量浪費。

而且,在沒有數據沒有打通的時候,越多的硬件投資可能造成越多的信息不流通和不匹配,形成更多的數據孤島。

因此,基于已有的硬件基礎設施通過軟件打通數據,通過算法產生商業價值,先“由軟及硬”、再“由硬及軟”,是比較科學和合理的循環建設模式。

在四川智慧高速公路的打造上面,正是通過“先軟后硬”,利用已有的交通卡口等前端設備視頻數據,和高德互聯網數據融合,結合人工智能技術發布分流誘導預案與調度,大大降低和緩解了高峰擁堵。

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同時,通過感知設備監測路面狀況,主動發現道路上各類異常,快速處置消除隱患,降低事故及二次事故比例,安全事故降低15%。

后期的運行過程中,我們又發現,在部分的路段如果能增加和智能算法精確適配的硬件設備,可以更進一步提升智能化水平,于是重新定義硬件的規格實現了由軟及硬的進化。

在基于智能化軟硬一體的規劃和建設前提下,硬件和數據,算法的價值也將得到進一步的快速釋放,在新的起點上實現價值創造。

◎ 先點及面:

數字化轉型的挑戰來自方方面面:文化觀念沖突、組織人才適配、技術的駕馭、體制的束縛等。因此企業數字化轉型切忌短期主義和盲目主義,切忌孤注一擲或全線出擊。

在通過先醫后藥確定下來頂層設計以后,在具體的實現路徑上要從場景、問題和需求出發,找到具體的場景做破局點,由點及面、以小見大,小步快跑。

鋼鐵企業的數字化轉型中正是選中冷軋板的表面檢測、煉鋼工藝優化兩個場景作為切入點,通過智能化的配優參數模型和人工智能檢測為企業帶來一年幾千萬的直接收益,大大增強了企業擁抱數字轉型的信心和決心,打破了原有的體制束縛和變革阻力。

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國有企業轉型尤其要充分處理好遠期與近期、總體與局部、宏觀與微觀等各方面關系,做到既敢于轉型,也善于轉型。

總而言之,企業的數字化轉型是一個復雜問題,需要體系化的解決方案。通過以數據為一個中心點,借助四大數字化技術引擎,咨詢先行,先用軟件應用跑通模式,再進行大規模硬件投資;先找關鍵場景落地業務價值,再全面推廣,這樣的策略能夠最大限度上提升轉型效率。

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