重新认识企业数智化!

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企业数字化大家讲的比较多了,在数字化之后,则是数智化。从数字化到数智化的转变,并不是玩弄概念,而是有其实质内涵。这篇文章,我们就来讲讲企业数智化升级。
数智化升级的时代需求

中国企业数字化转型已经进行较长时间了,中大型企业在业务和管理数字化过程中积累了大量的数据,但这些数据还没有效的用起来。

数据已经成为一种新的生产要素,与资本、土地等要素并列。作为一种生产要素,数据目前只是被保存起来了,其价值还没得到真正释放。生产要素是在流动过程中产生价值的,静止的生产要素就像一直存在银行里的货币,只是看上去是一种资产,却没有实际效用。因此,在保存了大量数据之后,如何将这些数据用起来,让数据能够赋能业务,是接下来需要回答的问题。对于企业而言,在数字化转型之后,还要进入数智化升级阶段。

数智化的定义与三个核心要素

企业数智化升级是一个相对较新的概念,作为一个新概念,我们首先要界定这个概念的内涵和外延。在此,我们试图给企业数智化一个定义。

数智化,是在企业数字化基础上,用数据和智能化技术,赋能企业管理和业务。这个概念是数字化、AI和业务三个要素的交集,数字化是基础,AI与业务的融合是核心。

下面,我们来具体讨论下数智化与这三个方面的关系。

第一,数字化

数智化并不是凭空产生的,而是基于企业的数字化基础,是对企业数字化的继承和发展。企业在完成数字化转型之后,进一步实现智能化升级。

企业的数智化与数字化既有区别也有联系:

区别:数字化的核心是把企业经营行为数据化,主要内容是存数据、管数据。而数智化的核心在于用数据,把数字化过程中收集的数据用起来,赋能企业的经营管理和业务。

联系:企业数智化也包含数字化的内容,数据采集、存储、管理。并且,数据库、数仓、数据中台等数字化的平台,是智能化的基础。数据挖掘、可视分析等智能化应用,离不开数仓、数据中台等打通底层数据,提供标准接口。

第二,AI

数智化与数字化的关键区别是在于“智能”,这需要借助一系列AI技术。这里的AI特指应用于企业管理和业务流程中的智能技术,包括数据挖掘、知识图谱、自然语言理解、数据可视分析、图像识别、语音识别等。其中,最核心的就是数据挖掘,从数据中提炼有效信息,用于赋能企业管理和业务开展。

第三,企业业务

数智化的核心是通过数据智能工具、平台来赋能企业的经营管理和业务,发挥数据的价值。所以,企业数智化转型升级成败的关键,是数据智能产品是否能够与企业的业务高度融合。如果不能融入企业业务流程中,再好的数据智能工具都只是一个摆设。

三类数据智能应用场景

在企业的哪些场景中,可以实现智能化升级呢?

大体上看,主要包括三大类:

1、数据挖掘,业务预测

用企业以往的业务数据来训练AI模型,挖掘其中的规律,通过历史数据来预测未来一段时间的经营数据,以此来制定管理和业务决策。比如,金融领域的智能风控,基于客户信用数据,通过AI模型来预测其违约风险,给出信用评级,以此来决定是否放贷、放贷的金额、放贷利率、风控措施等;电信领域的智能营销基于电话、流量、缴费数据,预测该客户的偏好,有针对性地推荐电信套餐。评估该用户流失的风险,针对性的提升用户体验,提高满意度。

在管理方面,通过对企业经营数据的全面分析,进行可视化的展示,帮助管理者了解经营动态,及时发现风险点。基于历史数据对未来一段时间的业绩表现作出预测,管理层可以基于数据来进行经营决策,实现科学管理、精确管理。

2、业务流程自动化

企业的经营需要相关岗位人员的协同,这就会产生大量的管理流程,将这些流程中的某些环节“委托给”AI程序,实现流程在部分环节的自动运转。在企业当中,有很多业务流程都是简单重复性的,这些业务和流程耗费大量的人力,是对人力资源的一种浪费。并且,这些简单重复的业务流程,经常会拖累整个体系的高效运转。如果通过自动化程序来协助完成这些简单重复的业务,不仅可以节约人力成本,还可以提升流程运转的效率。

以发票报销为例,出差的人员经常会需要找财务去报销。这个时候,财务会提出一堆报销的流程,给出贴发票的规范。相信很多人都有过发票报销过程中,多次被财务打回来重新走流程或者重新贴发票的痛苦经历。实际上,发票报销是一个非常简单的业务,无论是提交流程还是贴发票,技术含量都不高。但是,要全体员工都熟练掌握贴发票的规范却没有必要。这个环节由人来处理,对于业务人员来说,会常常面对财务部门的“事难办、脸难看”。就整个公司的经营而言,这类重复、繁琐的环节,也容易成为业务流程的一个“堵点”。如果通过电子发票、自动报销,免去业务人员贴发票、走报销流程的环节,则不仅可以减轻业务人员的工作量,也让整个体系更高效的运转。将业务人员从这些日常性的繁琐流程中解放出来,有助于其专注于业务,为公司创造更多业绩。

3、AI服务供给

企业服务当中,有大量重复、低价值的工作。如果将部分工作委托给AI程序,则可以在控制成本的情况下,大幅度提升企业的服务供给能力。这些AI程序相当于大量“实习生”,他们专注于某个细分领域,可以完成一些初级工作。这些“实习生”效率极高,却几乎不要“工资”。

以智能客服为例,企业往往会设置一些客服岗位,来解答客户的疑问,帮助解答一些售前咨询或售后服务问题。大量客户的问题都是类似的,基本都有标准的话术。通过智能客服程序,可以应对大部分客户问题。将智能客服系统与企业的业务流程系统进行衔接,针对AI程序不能回答的个性化问题,可以“转接”到企业流程系统的相应环节,对接到具体的业务人员。

又比如,在企业营销当中,往往需要依据不同场景设计大量的营销创意海报。这些海报本质上是不同营销要素的组合。将这些元素输入AI程序,依据需求可以批量化“设计”出营销海报。这些批量生产的海报虽然比不上专业设计师花大量时间设计的作品,但应付一般的营销需求已经足够。比较典型的如阿里巴巴的鹿班AI程序,可以每秒钟生成上千张banner图。每年双十一期间,该程序生产了上亿张banner图。这样的生产能力,抵得上数万个设计师了。

无论是大型企业还是小型企业,都要参与市场竞争。数智化升级,并不是那些掌握了大量数据的中大型企业的专利。当其他企业在进行数智化升级时,如果不想被市场淘汰,即使是小企业也得进行智能化升级。否则,面对大量已经完成数智化升级的竞争对手,那些停留在原地的企业将变得不堪一击。中国的大部分企业都还没完成数字化,在这种情况下,就需要数字化和智能化同时并举,在产生数据的同时就得想着怎么把这些数据用起来。只有这样,才能成为一个合格的市场参与者,不至于被对手远远抛在后面。

文:凝视深空 / 数据猿

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