2022年企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用十大趨勢

趙晨曦

近日，易觀分析發(fā)布了《數(shù)字經(jīng)濟全景白皮書》企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用趨勢預(yù)測篇，從技術(shù)和行業(yè)2個視角，預(yù)判了2022年企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用10大趨勢，幫助企業(yè)挖掘突破機會和增長空間，深耕立足于行業(yè)和業(yè)務(wù)場景的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，謀求長遠發(fā)展。

技術(shù)：業(yè)務(wù)重掌轉(zhuǎn)型話語權(quán)

技術(shù)側(cè)的突破和產(chǎn)品創(chuàng)新是過去幾年中國企業(yè)轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力。因為多數(shù)甲方企業(yè)的數(shù)字基建仍未完成，亟需依靠成熟的技術(shù)組織（包括技術(shù)供應(yīng)商、企業(yè)IT部門、研究院）發(fā)起創(chuàng)新，推動探索和實驗，經(jīng)歷反復(fù)試錯，才能在一些局部實現(xiàn)數(shù)字化升級。

但當數(shù)字化轉(zhuǎn)型進入深水區(qū)，越來越多技術(shù)購買者發(fā)現(xiàn)，單一的產(chǎn)品和技術(shù)創(chuàng)新已經(jīng)越來越難以滿足更加系統(tǒng)和復(fù)雜的轉(zhuǎn)型需求，而無論是產(chǎn)品技術(shù)型供應(yīng)商還是轉(zhuǎn)型咨詢服務(wù)商，都缺少足夠能力和意愿與客戶做更深層的聯(lián)合探索。

易觀分析認為，無論出于內(nèi)生需要還是外在形勢，業(yè)務(wù)部門都將再次走向前臺，擔負起引導(dǎo)技術(shù)組織共同實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化價值的責任，并被賦予更大的轉(zhuǎn)型話語權(quán)。

2022年，云原生、RPA、低代碼、微服務(wù)、自動化機器學習平臺等低門檻的數(shù)智化平臺和工具將加速被企業(yè)客戶所認可和采用，背后原因是企業(yè)必須顯著降低數(shù)字化賦能業(yè)務(wù)組織的技術(shù)門檻，才能讓掌舵轉(zhuǎn)型的業(yè)務(wù)團隊“武裝起來”，進而讓創(chuàng)新有機會由點及面，全面發(fā)生。

在這個過程中，技術(shù)創(chuàng)新回歸業(yè)務(wù)主線，技術(shù)應(yīng)用立足業(yè)務(wù)增長，是大勢所趨。中心化的技術(shù)團隊也會逐漸去中心化，打散在各個業(yè)務(wù)條線，成為業(yè)務(wù)端主導(dǎo)轉(zhuǎn)型的組成部分。

趨勢1：“RPA+低代碼+AI”武裝數(shù)字員工

中國市場技術(shù)供應(yīng)商正在快速推動技術(shù)民主化進程，其中“RPA+低代碼+AI”滿足了企業(yè)對數(shù)字化員工的渴望：RPA實現(xiàn)了流程型業(yè)務(wù)的自動化，低代碼開發(fā)平臺為業(yè)務(wù)人員賦予應(yīng)用開發(fā)和迭代的敏捷能力，而AI讓業(yè)務(wù)分析和決策變得更加高效和可解釋。

易觀分析認為，進入2022年，那些已經(jīng)具備“RPA+低代碼+AI”組合能力的企業(yè)將會涌現(xiàn)一批具備業(yè)務(wù)和科技復(fù)合能力的數(shù)字員工，通過人機協(xié)同的方式響應(yīng)更為復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求，甚至自主發(fā)起業(yè)務(wù)創(chuàng)新。同時，這些數(shù)字員工高業(yè)績的示范效應(yīng)，也會倒逼其他員工的復(fù)合型技能精進，加速組織升級，最終成為內(nèi)生性推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中堅力量。

趨勢2：云原生應(yīng)用連通云化業(yè)務(wù)閉環(huán)

云化的趨勢已被廣泛共識，容器、基于Serverless部署的應(yīng)用以及Service Mesh等云基建的不斷推進使得企業(yè)上云滲透率持續(xù)提升。當大供應(yīng)商主導(dǎo)完成了企業(yè)云原生第一階段———基礎(chǔ)設(shè)施云化，企業(yè)開始進入云原生第二階段———業(yè)務(wù)云化，比如通過API和微服務(wù)構(gòu)建可彈性擴展的云原生應(yīng)用，實現(xiàn)應(yīng)用同業(yè)務(wù)強耦合。

易觀分析認為，那些在2022年已經(jīng)完成云原生基礎(chǔ)設(shè)施部署的企業(yè)，將很快面臨云原生工具和產(chǎn)品同企業(yè)業(yè)務(wù)邏輯銜接帶來的新挑戰(zhàn)。對于技術(shù)供應(yīng)商來說，如何使云原生解決方案在保持足夠可復(fù)制性和擴張性的同時也提供適配客戶業(yè)務(wù)屬性的性能和功能，并內(nèi)化至DevOps的過程管理中，是決定云原生技術(shù)能否轉(zhuǎn)化出巨大商業(yè)價值的關(guān)鍵。對于行業(yè)客戶，也需要在搭建云原生平臺的同時，推動業(yè)務(wù)流程再造，甚至組織變革管理，盡快讓業(yè)務(wù)和技術(shù)實現(xiàn)新的耦合。

趨勢3：“新SLG”響應(yīng)技術(shù)采買新主張

企業(yè)服務(wù)賽道的增長答案一直頗具爭議，在經(jīng)歷了銷售驅(qū)動增長（Sales Lead Growth，SLG）和產(chǎn)品驅(qū)動增長（Product Lead Growth，PLG）階段之后，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)深入企業(yè)業(yè)務(wù)，技術(shù)購買者的核心關(guān)切從現(xiàn)有業(yè)務(wù)的數(shù)字化遷移，轉(zhuǎn)向構(gòu)建數(shù)字化原生業(yè)務(wù)，技術(shù)的定位正在被融入到業(yè)務(wù)內(nèi)部，重新審視。

易觀分析認為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)不是交付數(shù)字化產(chǎn)品，而是交付業(yè)務(wù)結(jié)果，即業(yè)績提升或降本增效。2022年，雖然PLG模式仍被供應(yīng)商和風險投資所向往，但在中國技術(shù)購買者視角，實現(xiàn)端到端的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功才是他們的終極訴求，這將驅(qū)動企業(yè)服務(wù)迎來一個新的增長范式———“新SLG”（Solution Lead Growth）階段。雖然很少有企業(yè)具備端到端的轉(zhuǎn)型能力，但市場需求現(xiàn)狀要求技術(shù)提供者不得不做出一個戰(zhàn)略選擇：或者產(chǎn)品和定制之間找到最佳平衡，或者夯實單點優(yōu)勢并聚攏合作伙伴，生態(tài)的構(gòu)建至關(guān)重要。

趨勢4：AI落地分化為“場景、轉(zhuǎn)型、工具”

中國市場對AI價值的期待達到空前的高度，這也使AI技術(shù)必須全面走出實驗室，落地到更多行業(yè)和場景?！癆I公司”的標簽已經(jīng)無法形容各個玩家做的事情：在零售、交通等行業(yè)，AI將系統(tǒng)性改造業(yè)務(wù)鏈，推動企業(yè)和行業(yè)級的智能轉(zhuǎn)型；在醫(yī)療、制造、能源、電信等行業(yè)，AI落地將體現(xiàn)在現(xiàn)有商業(yè)模式下的特定場景改造和精進；在銀行業(yè)，AI技術(shù)產(chǎn)品化的需求增強，成為IT和科學家的工具和平臺。

易觀分析認為，不同行業(yè)技術(shù)使用者業(yè)務(wù)訴求的顯著差異，將在2022年分化AI價值落地方式：“場景、轉(zhuǎn)型、工具”將分別承載AI價值。這有助于AI落地過程中快速實現(xiàn)商業(yè)正反饋，因為以業(yè)務(wù)需求驅(qū)動的AI落地方式將使得成本效益指數(shù)級優(yōu)化的用例快速增加，從而進一步提升行業(yè)推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信心與投入。

趨勢5：AI改造網(wǎng)絡(luò)安全攻防兩面

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型深化過程中，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全邊界持續(xù)瓦解。云化加速以及分布式企業(yè)經(jīng)營模式無形中擴大了可攻擊范圍，同時，網(wǎng)絡(luò)攻擊的多樣性、隱蔽性與持續(xù)性進一步加強，網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)安全環(huán)境更加惡劣。這對數(shù)字化技術(shù)帶來了巨大挑戰(zhàn)：不僅要滿足企業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的開放度和彈性，同時也要求安全架構(gòu)能夠確保企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全。

易觀分析認為，以傳統(tǒng)安全技術(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建的企業(yè)防御能力將愈加難以阻擋不斷向企業(yè)內(nèi)部滲透的威脅。對于技術(shù)的使用者，安全防控的思維需要由點到面，在攻防兩面利用多種組合人工智能技術(shù)來構(gòu)建面狀的安全管理能力。在攻擊面，通過特定AI算法實時掃描與檢測攻擊面，識別風險，預(yù)判潛在攻擊并快速響應(yīng)；在防御面，基于擬態(tài)防御等方式提升網(wǎng)絡(luò)空間的攻擊門檻，化風險于未然。

行業(yè)：行業(yè)屬性改造硬科技

企業(yè)數(shù)字化最終需要傳導(dǎo)至業(yè)務(wù)結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是手段，而科技是中立的，只有那些立足于行業(yè)和業(yè)務(wù)場景的轉(zhuǎn)型路線才有可能成功。對于技術(shù)供應(yīng)商和它的投資人來說，期望憑借高度標準化的技術(shù)和產(chǎn)品來快速賦能千行百業(yè)，實現(xiàn)產(chǎn)品驅(qū)動的增長，這固然有機會成就好的toB產(chǎn)品，但在服務(wù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，完全依賴產(chǎn)品本身的增長空間將會受限。

易觀分析認為，當企業(yè)數(shù)字化進入深水區(qū)，越來越多的技術(shù)供應(yīng)商將關(guān)注立足行業(yè)業(yè)務(wù)場景來改造自身的產(chǎn)品技術(shù)組合，憑借“具備行業(yè)屬性的硬科技”來提供解決方案或者、打磨工具、深耕場景或者驅(qū)動轉(zhuǎn)型以獲得細分市場的競爭優(yōu)勢。

而期待實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)購買者在采購技術(shù)產(chǎn)品時，應(yīng)當鮮明地提出自己的行業(yè)特征和業(yè)務(wù)需求，并選擇那些有能力提供必要的行業(yè)定制能力和咨詢服務(wù)以及兼具開放性和靈活性的供應(yīng)商。

趨勢6：銀行趨向自主構(gòu)建數(shù)智能力

銀行業(yè)在過去幾年的數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)由IT與科技供應(yīng)商的創(chuàng)新來驅(qū)動，這個過程很大程度上武裝了銀行自己的數(shù)字化、智能化團隊。而隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型深度的提升，銀行將面對技術(shù)民主化、場景規(guī)模化、安全合規(guī)、自主可控等方面更多待解問題，這些問題一方面來源于自身轉(zhuǎn)型深化過程中的內(nèi)在需求；另一方面是數(shù)智化能力的整合與輸出，這些問題的解法都指向銀行要基于對自身戰(zhàn)略目標和業(yè)務(wù)基礎(chǔ)的理解，自主推動轉(zhuǎn)型的深化和戰(zhàn)略目標實現(xiàn)

易觀分析認為，2022年銀行業(yè)將趨向于自主構(gòu)建數(shù)智能力，一方面，銀行業(yè)仍將加大對于外部智能工具的采購?fù)度?，包括AI中臺，機器學習平臺，隱私計算平臺等等，借助外部技術(shù)工具持續(xù)武裝數(shù)字科技團隊能力；另一方面，銀行將更傾向強化內(nèi)部數(shù)字化能力，內(nèi)生驅(qū)動轉(zhuǎn)型，而非依賴更多外部力量進入轉(zhuǎn)型深水區(qū)。比如，一些銀行在推動以往中心化的科學家和IT組織更多進入業(yè)務(wù)，形成虛擬化組織，依托自有組織完成業(yè)務(wù)抽象、數(shù)據(jù)和AI治理、模型訓(xùn)練優(yōu)化等數(shù)字化業(yè)務(wù)。

趨勢7：零售科技溢出誕生智能鏈主

新冠肺炎加速了零售全渠道整合和全鏈路數(shù)據(jù)的打通，這讓零售企業(yè)不僅實現(xiàn)自身鏈條的統(tǒng)一智能化運營，還將引領(lǐng)研、產(chǎn)、供、銷、服整個產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)的智能協(xié)同，成為行業(yè)數(shù)字化的“智能鏈主”。智能鏈主具備如下特征：其一，具備全渠道、全場景、全生命周期的數(shù)字化覆蓋能力；其二，具備利用技術(shù)和平臺實現(xiàn)研發(fā)、供應(yīng)鏈、生產(chǎn)制造、倉儲物流調(diào)度、銷售服務(wù)各環(huán)節(jié)協(xié)作的能力

易觀分析認為，2022年及未來，消費品和零售業(yè)頭部玩家在規(guī)劃數(shù)字化戰(zhàn)略時，將不僅僅滿足于自身業(yè)務(wù)的數(shù)智升級，而是將視角拓展至產(chǎn)業(yè)鏈，鏈接上下游生態(tài)伙伴共同使用數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，并將自身打造成為產(chǎn)業(yè)鏈的業(yè)務(wù)樞紐、數(shù)據(jù)樞紐、資源樞紐。這些即將批量涌現(xiàn)智能鏈主，將以平臺化的方式主導(dǎo)所處產(chǎn)業(yè)鏈的生長與進化。

趨勢8：醫(yī)藥數(shù)字化聚焦AI藥物研發(fā)

醫(yī)療數(shù)字化在醫(yī)療影像、精準醫(yī)療等輔助診斷場景均已經(jīng)從點狀試點向廣泛應(yīng)用鋪開，但是高專業(yè)壁壘和數(shù)據(jù)敏感性在中短期制約了醫(yī)藥行業(yè)的數(shù)字化進程。相比之下，AI+藥物研發(fā)成為想象空間巨大的場景重塑。相對傳統(tǒng)新藥研發(fā)管線，AI將有效解決藥物研發(fā)周期長、成本高、成功率低等難題，提升研發(fā)效率，通過深度學習、自然語言處理、特征抽取和表征學習等AI技術(shù)，可以作用于藥物研發(fā)中的藥物發(fā)現(xiàn)、臨床試驗、藥物合成與生產(chǎn)等環(huán)節(jié)，對傳統(tǒng)藥物研發(fā)范式可能帶來顛覆。

易觀分析認為，藥物研發(fā)場景是AI技術(shù)重塑醫(yī)療行業(yè)的關(guān)鍵突破口，也是生物體征數(shù)字化縱深的起點，對行業(yè)未來格局存在巨大沖擊效應(yīng)。藥物研發(fā)強依賴于藥物化學數(shù)據(jù)、臨床實驗數(shù)據(jù)以及文獻數(shù)據(jù)等，因此，致力于尋求研發(fā)突破的AI公司必須尋求與藥企的深度合作，而藥企也將在2022年開始通過自建團隊、戰(zhàn)略合作、并購等方式獲得AI藥物研發(fā)領(lǐng)域的關(guān)鍵能力。

趨勢9：“智能原生”定義財富管理新范式

當前的金融周期下，財富管理已經(jīng)成為銀行、保險、證券等金融機構(gòu)共識的新增長點。而金融科技對財富管理前中后臺的滲透是系統(tǒng)性的：包括前臺用戶側(cè)的財富管理場景需求洞察、個性化財富方案、智能投顧，以及對于財富管理顧問的技術(shù)賦能，中臺的金融產(chǎn)品開發(fā)與組合、風險合規(guī)管控，后臺的數(shù)字化管理考核體系、知識管理系統(tǒng)等。

易觀分析認為，2022年在財富管理領(lǐng)域的創(chuàng)新將是立足于智能化的，“智能原生”將定義行業(yè)新范式，它既體現(xiàn)在財富管理前中后臺全流程的金融科技運用，也體現(xiàn)不同財富管理場景和業(yè)務(wù)的智能化滲透，讓整個業(yè)務(wù)鏈條的作業(yè)流程和決策方式發(fā)生本質(zhì)變化。未來，“智能原生”能力可能成為決定金融機構(gòu)財富管理業(yè)務(wù)增長的分水嶺。

趨勢10：主題技術(shù)棧開啟模式創(chuàng)新2.0

與科技和投資界的“模式創(chuàng)新已死”的主流觀點不同，易觀分析認為，模式創(chuàng)新已經(jīng)進入了2.0時代，并仍孕育著巨大機會。與1.0時代最本質(zhì)的不同是，未來新模式的啟動因素并非源自單一技術(shù)驅(qū)動業(yè)務(wù)鏈路與協(xié)作方式的變化（比如電商、O20、社會化），而是源自更高階主題下多種組合技術(shù)的突破所引發(fā)的底層技術(shù)棧重構(gòu)，比如真實宇宙vs元宇宙，現(xiàn)實經(jīng)濟系統(tǒng)vs虛擬經(jīng)濟系統(tǒng)，傳統(tǒng)能源vs綜合能源系統(tǒng)等。