通往智能化的“道、法、術(shù)”

德勤中國 第四范式

早在十多年前，一些具有前瞻視野的企業(yè)以實(shí)現(xiàn)“數(shù)字化”為目標(biāo)啟動轉(zhuǎn)型實(shí)踐。但時(shí)至今日，可以說尚無一家企業(yè)能夠在真正意義上實(shí)現(xiàn)“數(shù)字化”。在實(shí)現(xiàn)“數(shù)字化”的征途上，人們發(fā)現(xiàn)，努力愈向前，仿佛終點(diǎn)愈遠(yuǎn)。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(shí)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。

變局之際：數(shù)字化征途迎來新篇章

數(shù)字化征途進(jìn)入智能化階段

企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型征途已進(jìn)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，渡過了數(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(rèn)知等，并初步進(jìn)入了自動化與智能化階段。不少公司已經(jīng)開始實(shí)施智能解決方案，如流程自動化、機(jī)器人和自動分析等。但企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型遠(yuǎn)不止這些。

隨著數(shù)字化技術(shù)的不斷發(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(jìn)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(jī)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(yàn);另一方面，企業(yè)不得不面對來自人才、技術(shù)、數(shù)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(kuò)張的業(yè)務(wù)流程，通過更進(jìn)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(shí)保持或改善用戶體驗(yàn)，提供低利潤、高度商品化產(chǎn)品，客戶數(shù)量多但客單價(jià)低的機(jī)構(gòu)與企業(yè)將從中獲取最大價(jià)值;智能化允許企業(yè)通過更好的自助服務(wù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)更多數(shù)字化服務(wù)，使得機(jī)構(gòu)可以在任何時(shí)候、任何地點(diǎn)為客戶決策提供支持，幫助機(jī)構(gòu)擴(kuò)大其用戶覆蓋范圍，強(qiáng)化對客戶的競爭能力。

智能化將為企業(yè)帶來一系列顛覆性的變化

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(jī)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(jī)構(gòu)會在大規(guī)模定制產(chǎn)品的趨勢中成為主要受益者;智能化應(yīng)用能夠?yàn)闄C(jī)構(gòu)增強(qiáng)決策能力，提供富有業(yè)務(wù)價(jià)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(xiǎn);人工智能使得機(jī)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(jī)構(gòu)可以更好地應(yīng)對非傳統(tǒng)競爭者和商品化市場，開發(fā)尚未涉及的細(xì)分市場和盈利機(jī)會。

智能化正在為企業(yè)源源不斷地輸出價(jià)值

通過德勤之前的一項(xiàng)調(diào)查，我們可以清晰地看到，對于那些智能化轉(zhuǎn)型程度較高的企業(yè)，超過30%實(shí)現(xiàn)了減少成本與增強(qiáng)客戶交互的目標(biāo)，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)，這一數(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(xiǎn)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(jìn)入智能化轉(zhuǎn)型的正確軌道。根據(jù)德勤的一項(xiàng)調(diào)查，在進(jìn)行智能化能力建設(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(jìn)入智能化建設(shè)的良性路徑，這60%的企業(yè)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(gè)項(xiàng)目取得成效后，無法將建設(shè)成果擴(kuò)大，智能化僅停留在企業(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(gè)吞噬企業(yè)資源與機(jī)會的陷阱，無法為企業(yè)帶來應(yīng)有的價(jià)值與貢獻(xiàn)。

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)依然存在著憂慮。如圖4，我們可以發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)企業(yè)認(rèn)為自身與智能化之間存在差距，這反映了企業(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)問題、智能化技術(shù)/認(rèn)知技術(shù)的安全問題、不合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)、道德困境、人才與文化問題。有趣的是，越是在智能化轉(zhuǎn)型起步階段的企業(yè)，對未來的評估往往更樂觀。這是由于企業(yè)對于智能化轉(zhuǎn)型認(rèn)識不明晰，或者換句話說，無知者無畏。

智能化建設(shè)的八重困局

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(jī)構(gòu)擁有大量數(shù)據(jù)庫和系統(tǒng)，但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(diǎn)：一是數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，如今機(jī)構(gòu)往往已經(jīng)擁有大量的數(shù)據(jù)，但其中大部分都沒有在整個(gè)組織中實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的格式化，并且可能包含錯(cuò)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(jià)值需要以非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的輸入進(jìn)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(shí)代下，海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)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一道障礙，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(jià)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(jìn)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(shí)時(shí)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(jī)構(gòu)需要有效地存儲數(shù)據(jù)，靈活化處理過程并輕松實(shí)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)則十分必要;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——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(shí)施;變化快——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——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)域非常廣泛，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(jī)器和人類之間的交互。

核心競爭力：智能化將改變每一個(gè)過去企業(yè)成功的基本要素，構(gòu)建高效運(yùn)營并實(shí)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(gè)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(shí)，收入不是來自標(biāo)準(zhǔn)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(shí)現(xiàn)的個(gè)性化互動。獨(dú)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?？蛻舨粫?yàn)楦鼡Q供應(yīng)商很困難而留存下來，而是因?yàn)樗麄兊墓?yīng)商所帶來的收益要優(yōu)于其他機(jī)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，從而給智能化的部署造成了障礙。監(jiān)管與技術(shù)達(dá)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?yàn)檫@些框架的設(shè)計(jì)并未考慮到智能化的技術(shù)。同時(shí)，機(jī)構(gòu)在采用智能化技術(shù)時(shí)也可能違規(guī)。

組織：傳統(tǒng)企業(yè)組織架構(gòu)的各個(gè)方面在智能化面前顯得過時(shí)。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(gè)部門的價(jià)值定位以適應(yīng)智能化所帶來的變化。同時(shí)，企業(yè)內(nèi)各個(gè)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(jìn)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(shí)，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(cuò)失補(bǔ)充關(guān)鍵人才的機(jī)會。

文化：根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合該調(diào)查的驗(yàn)證，我們認(rèn)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(jì)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(rèn)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(shí)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(jī)遇的同時(shí)，也將面對前述的諸多挑戰(zhàn)。或許有些企業(yè)已經(jīng)先行一步，在智能化的各個(gè)領(lǐng)域上進(jìn)行艱苦而勇敢的嘗試。但對于絕大多數(shù)企業(yè)來說，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(gè)難以全面回答的命題。遠(yuǎn)方?jīng)]有明確的終點(diǎn)，腳下沒有可見的路徑，企業(yè)只能從過往的實(shí)踐出發(fā)，從前人經(jīng)驗(yàn)的切片中，窺得前進(jìn)的微光。鑒于此，我們希望基于過往的建設(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(shí)踐中抽離出的一些思考與經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，幫助企業(yè)塑造并形成符合自身特點(diǎn)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(gè)非常重要的趨勢，那就是對于企業(yè)的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)正在悄悄發(fā)生變化。在過去評價(jià)一個(gè)企業(yè)時(shí)，通常會用到一些財(cái)務(wù)類指標(biāo)，如資產(chǎn)負(fù)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)開始越來越多地關(guān)注于一個(gè)新的非財(cái)務(wù)類指標(biāo)——?jiǎng)?chuàng)新的速度。當(dāng)一個(gè)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(yùn)營效率的新思路，那它將更有機(jī)會在市場上具有強(qiáng)大競爭力。

因此，企業(yè)需要能夠達(dá)到更快的創(chuàng)新速度，而且是通過機(jī)器取代人腦決策的方式來實(shí)現(xiàn)。這是因?yàn)槿绻揽咳四X來進(jìn)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(jī)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(shí)機(jī)器還可以從數(shù)據(jù)中總結(jié)出遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(diǎn)各有不同，進(jìn)而影響到不同業(yè)務(wù)場景進(jìn)行智能改造時(shí)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(shí)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(biāo)準(zhǔn)化方式提供服務(wù)，以期實(shí)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(shí)施策略。對于企業(yè)最核心的場景，我們定義為“1”，通過不計(jì)代價(jià)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(biāo)準(zhǔn)化實(shí)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”—極致的核心場景

每個(gè)企業(yè)都有1個(gè)或多個(gè)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(biāo)相關(guān)的。這些業(yè)務(wù)提升會帶動整個(gè)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?yàn)檫@些領(lǐng)域每提升一個(gè)百分點(diǎn)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(gè)核心能力點(diǎn)：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(dá)到最細(xì)粒度的業(yè)務(wù)洞察，進(jìn)而產(chǎn)生對現(xiàn)有業(yè)務(wù)優(yōu)化及重構(gòu)的可能。以個(gè)性化推薦系統(tǒng)為例，假如企業(yè)需要研究100萬名用戶與100個(gè)產(chǎn)品之間的購買興趣關(guān)聯(lián)關(guān)系，這里面會涉及到1億種產(chǎn)品與用戶的關(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1億種組合逐一生成概率洞察，最終達(dá)到針對每位客戶采取個(gè)性化精準(zhǔn)推薦的目的。二是實(shí)時(shí)，意味著從“事后分析”到“實(shí)時(shí)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(shí)采集客戶觸達(dá)時(shí)的行為數(shù)據(jù)，并基于實(shí)時(shí)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(yàn)，亦可以通過充分挖掘客戶需求，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，都可能犯錯(cuò)。持續(xù)利用業(yè)務(wù)應(yīng)用過程中的反饋數(shù)據(jù)進(jìn)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。智能化能力的最大提升，往往是來自于上線以后經(jīng)年累月的自我迭代提升。

“N”—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1000個(gè)甚至1萬個(gè)場景時(shí)，如果每個(gè)都做到極致，代價(jià)和效率是不夠的。而在大部分企業(yè)中，業(yè)務(wù)價(jià)值鏈與可智能化的場景應(yīng)用也普遍非常分散。在這種情況下，智能化的規(guī)?；涞兀葐螆鼍暗臉O致效果對企業(yè)更有價(jià)值。

實(shí)現(xiàn)規(guī)?；涞睾蜆O致效果的路徑不完全一樣。最優(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(rèn)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(shí)時(shí)、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(biāo)注等關(guān)鍵能力的落地，滿足數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)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(jī)器換人力的方式進(jìn)行多場景的自動化模型構(gòu)建，在保障快速規(guī)?；涞氐耐瑫r(shí)，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(jìn)，最終達(dá)到整體規(guī)?；?yīng)提升的目標(biāo)。

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(xì)闡述了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的愿景、目標(biāo)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“1+N”愿景的前行過程中，普遍遇到了一些問題與阻礙，例如：

認(rèn)知問題。當(dāng)前大多數(shù)企業(yè)在開始智能化應(yīng)用建設(shè)時(shí)，并沒有形成的統(tǒng)一方法論，導(dǎo)致各方參與人員存在認(rèn)知差異進(jìn)而造成了技術(shù)人員經(jīng)常糾纏于各種繁雜的技術(shù)細(xì)節(jié)，而忽略了智能化應(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)在智能化落地中有將近50%以上的時(shí)間花在數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)上，究其原因，不外乎企業(yè)通過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理體系下積累的數(shù)據(jù)是無法滿足全量、實(shí)時(shí)、閉環(huán)的數(shù)據(jù)需求，進(jìn)而導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理耗時(shí)大的現(xiàn)象。

人才問題。優(yōu)秀數(shù)據(jù)科學(xué)家的緊缺導(dǎo)致企業(yè)無法同時(shí)開展多個(gè)智能化應(yīng)用場景的快速構(gòu)建，導(dǎo)致智能化項(xiàng)目排期緊張，影響落地效率。

為了幫助企業(yè)更好地解決及規(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(yàn)，以前瞻性的視角與洞察，制定出了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的具體之“法“，企業(yè)可通過構(gòu)建六大方面的核心能力，以快速實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的終極目標(biāo)。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(yùn)營、智能化需求、智能化技術(shù)與智能化數(shù)據(jù)。

智能化戰(zhàn)略：智能化戰(zhàn)略這一能力包含四重含義。一是新技術(shù)驅(qū)動，企業(yè)具備能夠主動識別對企業(yè)自身發(fā)展有利的新技術(shù)的能力，并進(jìn)行提早布局，將前言技術(shù)與企業(yè)自身業(yè)務(wù)深度融合，達(dá)到引領(lǐng)業(yè)務(wù)發(fā)展的目的。二是創(chuàng)新機(jī)制，企業(yè)內(nèi)形成全員的創(chuàng)新意識，積極將創(chuàng)新融入日常工作。企業(yè)為員工提供充分的創(chuàng)新資源支持，并且從量變到質(zhì)變，基于創(chuàng)新成果產(chǎn)生出的新的商業(yè)模式。三是變革驅(qū)動力，企業(yè)管理層對智能化轉(zhuǎn)型所需要完成的變革形成決議，全方位推動和深化變革，將智能化轉(zhuǎn)型真正變成一把手工程，在組織、治理結(jié)構(gòu)和制度流程等方面就變革目標(biāo)達(dá)成一致。四是商業(yè)模式，企業(yè)基本完成商業(yè)模式的轉(zhuǎn)型，將以智能化能力驅(qū)動的商業(yè)模式成為最主要的業(yè)務(wù)組成部分，企業(yè)自身的市場定位和形象完成相應(yīng)的轉(zhuǎn)變。

智能化需求：企業(yè)能夠成體系化地對數(shù)據(jù)、技術(shù)進(jìn)行匹配，識別和目標(biāo)之間的差距，能夠了解彌補(bǔ)差距所需要的工作，如數(shù)據(jù)探查、需求分類等。

智能化數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)能力包含四重含義。一是數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，將企業(yè)含非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在內(nèi)的全部數(shù)據(jù)整合優(yōu)化，達(dá)到服務(wù)智能化應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)，形成面向各業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，建設(shè)基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)資產(chǎn)服務(wù)目錄，形成面向各領(lǐng)域的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。二是數(shù)據(jù)質(zhì)量，具備貼源數(shù)據(jù)質(zhì)量管理制度、標(biāo)準(zhǔn)及管理政策，可定期推進(jìn)相關(guān)數(shù)據(jù)質(zhì)量的診斷和治理。三是數(shù)據(jù)服務(wù)，形成完善的數(shù)據(jù)安全、脫敏、共享機(jī)制，具備體系化的數(shù)據(jù)共享接口，數(shù)據(jù)使用流暢高效。四是數(shù)據(jù)架構(gòu)，大數(shù)據(jù)平臺與數(shù)據(jù)湖符合智能化應(yīng)用需求，具備對于海量數(shù)據(jù)的存儲、計(jì)算及處理能力。

智能化技術(shù)：智能化技術(shù)這一能力包含四重含義。一是面向智能化的算力，由于智能化應(yīng)用通常需要對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理，傳統(tǒng)服務(wù)器性能已難以支撐呈指數(shù)級增長的計(jì)算需求。因此，企業(yè)迫切需要搭建面向智能化的高性能算力，為智能化應(yīng)用提供充沛的算力保障。二是智能化技術(shù)架構(gòu)，企業(yè)各類IT系統(tǒng)和設(shè)施需要共同完成面向智能化的企業(yè)架構(gòu)轉(zhuǎn)型，引入智能應(yīng)用編排/發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)、中間件、產(chǎn)品，為企業(yè)智能化應(yīng)用提供架構(gòu)基礎(chǔ)能力，同時(shí)形成內(nèi)部職能平臺。三是技術(shù)治理，完成智能化應(yīng)用的統(tǒng)一治理，包括服務(wù)資產(chǎn)、業(yè)務(wù)指標(biāo)收集展示、業(yè)務(wù)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)等，使企業(yè)智能化能力資產(chǎn)化。四是智能化算法，搭建企業(yè)統(tǒng)一智能平臺工程化系統(tǒng)和架構(gòu)支撐，使得智能化算法生產(chǎn)可用，在企業(yè)內(nèi)部沉淀算法使用場景、數(shù)據(jù)、使用方法、性能、工程化架構(gòu)等相關(guān)知識和最佳實(shí)踐，形成企業(yè)內(nèi)部算法知識庫。

智能化運(yùn)營：智能化運(yùn)營這一能力包含四重含義。一是變革管理，企業(yè)應(yīng)形成包含變革潛在問題識別，變革推動規(guī)劃、變革追蹤與優(yōu)化等環(huán)節(jié)在內(nèi)的變革管理。二是高效流程，在運(yùn)營流程中廣泛應(yīng)用智能化技術(shù)，形成適配企業(yè)經(jīng)營管理及業(yè)務(wù)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的標(biāo)準(zhǔn)流程，輸出流程圖和對應(yīng)流程的管理規(guī)范，明確責(zé)權(quán)，保證新技術(shù)實(shí)驗(yàn)空間;同時(shí)，在能力基礎(chǔ)較強(qiáng)的情況下向外輸出。三是彈性組織，成立技術(shù)實(shí)踐探索與落地團(tuán)隊(duì)，保證團(tuán)隊(duì)試錯(cuò)空間，對組織的管理理念、工作方式、組織結(jié)構(gòu)、人員配備、組織文化進(jìn)行革新，實(shí)現(xiàn)對智能化轉(zhuǎn)型各項(xiàng)工作的適配，所有員工完成智能化轉(zhuǎn)型的方法論和執(zhí)行路徑同步，確保企業(yè)內(nèi)的所有人對智能化轉(zhuǎn)型有統(tǒng)一的認(rèn)識。四是先進(jìn)的治理結(jié)構(gòu)，企業(yè)經(jīng)營管理和智能化轉(zhuǎn)型工作的決策權(quán)進(jìn)行分離，針對創(chuàng)新業(yè)務(wù)領(lǐng)域或創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用有更靈活的決策機(jī)制支持，企業(yè)管理層、中層干部充分理解智能化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)和執(zhí)行路徑，引導(dǎo)和激發(fā)員工積極主動地參與智能化轉(zhuǎn)型的工作，在取得初步進(jìn)展后，將智能化轉(zhuǎn)型決策權(quán)限下放。

智能化人才體系：智能化人才體系這一能力包含兩重含義。一是人才體系規(guī)劃，規(guī)劃建設(shè)匹配公司發(fā)展戰(zhàn)略的人才隊(duì)伍，設(shè)計(jì)新型人才崗位的績效考核。二是人才體系構(gòu)建能力，可以通過培訓(xùn)、招聘等措施，幫助企業(yè)構(gòu)建支撐智能化轉(zhuǎn)型所需的人才技能及能力。

智能化企業(yè)成熟度：五個(gè)階段

聞道有先后、基礎(chǔ)有強(qiáng)弱，智能化企業(yè)的建設(shè)并非一蹴而就。為幫助企業(yè)精準(zhǔn)定位自身發(fā)展?fàn)顟B(tài)，明確發(fā)展方向，我們制定了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的總體成熟度——智能化企業(yè)成熟度量表。在這一標(biāo)準(zhǔn)中，進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型的企業(yè)將被細(xì)分為智能化認(rèn)知、智能化探索、智能化應(yīng)用、系統(tǒng)化智能、全面智能五個(gè)階段，每個(gè)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(jìn)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(shí)的業(yè)務(wù)價(jià)值，從而幫助各行業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的終極目標(biāo)也是一個(gè)重要課題。本報(bào)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(biāo)，提出覆蓋戰(zhàn)略、需求、數(shù)據(jù)、技術(shù)、運(yùn)營和人才的六大方面關(guān)鍵舉措，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(biāo)

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(jī)遇，并真實(shí)地創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)價(jià)值。這里，企業(yè)應(yīng)當(dāng)從認(rèn)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(biāo)應(yīng)當(dāng)契合企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃，并且進(jìn)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(biāo)和轉(zhuǎn)型路徑。讓智能化更好地支撐企業(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(jìn)行了初步嘗試的狀態(tài)，如何進(jìn)行“拓荒”以贏在起跑線上，以及如何進(jìn)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(yàn)?zāi)土Φ拈L跑，是對于賽道、配速、階段補(bǔ)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(xì)致驗(yàn)證的智能化初步嘗試，實(shí)現(xiàn)從優(yōu)化到創(chuàng)新的應(yīng)用價(jià)值

企業(yè)應(yīng)用智能化技術(shù)時(shí)，不僅僅需要考慮技術(shù)的匹配和落地，首先要考慮經(jīng)營思路的轉(zhuǎn)變。機(jī)器去解決事情的思路和以往依靠人工完全不同。機(jī)器考慮問題是“面面俱到”，通過高維的特征去進(jìn)行分析，即將事件刻畫進(jìn)行復(fù)雜化，以尋找細(xì)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(jìn)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(shí)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(jìn)行人工智能初步嘗試的時(shí)候，應(yīng)當(dāng)避免太謹(jǐn)慎而錯(cuò)失時(shí)機(jī)，也應(yīng)當(dāng)避免好大喜功而造成無功浪費(fèi)。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(jià)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(jìn)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(yùn)營的機(jī)制等。在完成初步嘗試后，企業(yè)應(yīng)當(dāng)具備決心，進(jìn)行企業(yè)層級的規(guī)?；瘧?yīng)用落地，并且構(gòu)建相適配的整體配套機(jī)制，真正實(shí)現(xiàn)多需求多場景的“生產(chǎn)線”級別的實(shí)現(xiàn)，而不是重復(fù)多個(gè)“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，高屋建瓴地提出對于未來智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展的洞見，并細(xì)化成一個(gè)個(gè)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(shí)數(shù)據(jù)資產(chǎn)支撐

數(shù)據(jù)是企業(yè)進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型的“新型石油”，加強(qiáng)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(yán)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(shí)驗(yàn)室級的嘗試，而未能應(yīng)用于實(shí)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?cái)?shù)據(jù)瓶頸。同時(shí)，注重?cái)?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(biāo)準(zhǔn)化、自動化、規(guī)模化，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(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

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

數(shù)字化時(shí)代下的客戶需求快速變化并注重個(gè)性化體驗(yàn)，智能化技術(shù)不斷推陳出新，市面上的算法及算力產(chǎn)品也不斷地更新?lián)Q代。如何更好、更快及更穩(wěn)定地提供智能化服務(wù)是企業(yè)打造核心的技術(shù)競爭力需要考慮的重點(diǎn)問題。

針對“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(shí)，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(yàn)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(gè)層面，一個(gè)是智能化模型運(yùn)行更快;另一個(gè)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(shí)時(shí)性特征的支持，并且在功能層面上能將實(shí)時(shí)獲得和實(shí)時(shí)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(shí)的、個(gè)性化的反饋的需求，這種能力同時(shí)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(gè)頂尖數(shù)據(jù)科學(xué)家的方式不太現(xiàn)實(shí)，采用自動化建模，即Auto ML 技術(shù)是解決這個(gè)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(shí)現(xiàn)快速與規(guī)?；涞亍?/p>

針對“更穩(wěn)定”的問題，需要從軟件、硬件兩方面的魯棒性進(jìn)行考量。在軟件平臺定義上，定義智能訓(xùn)練引擎、智能推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(fù)載選擇最適配的底層架構(gòu)，為中長期的算力負(fù)載做好資源規(guī)劃，實(shí)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(yùn)營機(jī)制，逐漸滲透智能化的創(chuàng)新思維和變革機(jī)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(shí)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(yùn)營機(jī)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)自身特色的智能化轉(zhuǎn)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(shí)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慮的必要因素，需要構(gòu)建變革管理機(jī)制予以支撐，包括變革計(jì)劃、執(zhí)行及反饋。此外，企業(yè)在打造智能化內(nèi)核的同時(shí)，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(shí)現(xiàn)智能化的乘勢而上。

舉措六：外引人才，內(nèi)煉道法，實(shí)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(gè)專業(yè)賽道上的人才，尚屬于市場稀缺資源，為了實(shí)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(tuán)隊(duì)化規(guī)模化的技術(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(kuò)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(jìn)行智能化能力的補(bǔ)全及提升，在給業(yè)務(wù)帶來發(fā)展的同時(shí)也給員工個(gè)人發(fā)展帶來益處。同時(shí)，企業(yè)需要考慮通過設(shè)置合理的考核激勵(lì)以鼓勵(lì)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)智能化人才的全面開花。