德勤-数字化转型新篇章_26页_5mb

数字化转型新篇章：智能化转型的“道法术”分析

核心内容概览

本文探讨了企业在数字化转型进入智能化阶段后的转型路径与方法，提出“道、法、术”三位一体的转型框架，旨在帮助企业把握智能化机遇，应对转型挑战。文章分析了智能化转型带来的多重价值，如更敏捷的运营、更充分的定制化、更智能的决策支持、无处不在的服务等，同时揭示了企业在智能化建设中面临的诸多困境，如数据基础不足、技术能力滞后、监管压力、组织形态落后、核心竞争力重塑、人才文化困境等。

主要观点

• 智能化是数字化转型的新阶段，它不仅带来效率提升，还推动企业商业模式创新和价值主张重塑。
• 智能化转型存在八重困境，包括数据、技术基础、业务流程、核心竞争力、市场与监管、组织结构、人才和文化等方面。
• “1+N”新范式：企业应将最核心的业务场景（“1”）进行极致智能化改造，而对长尾场景（“N”）则通过标准化实施快速推进，以实现规模落地与创新加速。
• 智能化转型需要构建六大核心能力：智能化战略、智能化人才体系、智能化运营、智能化需求、智能化技术、智能化数据。
• 智能化转型应从“道、法、术”三层面推进，形成清晰的战略目标、可操作的方法论与具体的执行路径。

关键信息

一、智能化带来的价值

• 更敏捷的运营：通过智能感知与认知技术，提升效率，降低成本，保持用户体验。
• 更充分的定制化：提供个性化服务，满足客户独特需求。
• 无处不在的服务：以用户期望的方式、时间和渠道提供服务，扩大覆盖范围。
• 更智能的决策支持：利用数据科学与大数据挖掘，提升经营表现，降低风险。
• 全新价值主张：通过智能化技术构建新业务模式，形成差异化竞争优势。

二、智能化转型的现状与挑战

• 企业智能化转型阶段分布：
  • 领先者（13%）：在智能化建设规模和成效上有显著成果。
  • 跟随者（43%）：采取保守策略，成效有限。
  • 起步者（其余）：尚未深入智能化建设。
• 智能化建设的困境：
  • 数据基础不足：数据格式不统一、质量差、碎片化、架构落后。
  • 技术能力滞后：缺乏灵活云架构、技术迭代快、范围广。
  • 业务流程不匹配：人工智能驱动的流程与传统流程存在差异。
  • 核心竞争力重塑：技术成为决定性因素，数据规模成为关键。
  • 监管与组织问题：传统监管框架难以适应智能化，组织架构与文化滞后。
  • 人才短缺：智能化人才市场稀缺，企业难以吸引和培养。
  • 文化缺失：缺乏智能化转型的文化支持与统一认知。

三、“1+N”范式详解

• “1”：企业最核心的场景，需投入不计代价的智能化改造，以实现极致效果。
  • 高维：利用高维算法与海量特征进行业务洞察与优化。
  • 实时：从事后分析转向实时决策，提升响应速度。
  • 闭环：具备自我迭代能力，通过反馈数据持续优化系统。
• “N”：长尾场景通过标准化、规模化实施，实现快速见效。
  • 统一方法论：降低智能化应用的认知门槛，提升效率。
  • 数据治理：实现数据采集、存储、处理与反馈的闭环。
  • 自动化建模：利用AutoML技术加快模型构建与部署。
  • 算力支持：构建面向智能化的高性能算力体系。
  • 软硬一体：融合软件与硬件，实现算力的灵活配置与高效利用。

四、六大核心能力构建

五、智能化转型的关键举措

1. 树立“拓荒+耕耘”式的智能化转型战略目标

   • 从战略层面推动智能化建设，明确短期、中期、长期目标。
   • 以企业愿景为核心，提升智能化在业务中的地位。

2. 开展大胆设想细致验证的智能化初步尝试

   • 以中性客观的态度看待智能化技术，避免盲目投资。
   • 构建智能化应用场景，实现从优化到创新的转变。

3. 打造全面数据治理体系，夯实数据资产支撑

   • 建立统一的数据治理框架，提升数据质量与一致性。
   • 实现数据资产的沉淀与应用，为智能化提供坚实基础。

4. 提前布局关键技术，实现技术的横向覆盖和纵向深入

   • 建设全栈式智能化平台，支持数据、建模、部署、监控等环节。
   • 采用AutoML技术，降低模型构建门槛，提升效率。

5. 建立融合共生的智能适配性运营机制

   • 融合传统与智能化运营机制，构建弹性组织与闭环变革管理。
   • 强化与外部生态的协同，实现智能化的乘势而上。

6. 外引人才，内炼道法，实现新旧血液的活力循环

   • 引入高端智能化人才，构建团队化、规模化技术储备。
   • 通过培训与激励机制，提升内部人员智能化能力。
   • 建立考核与发展机制，推动智能化人才全面开花。

六、领先实践参考

七、转型之术与建议

• 精准定位：基于能力框架与评估量表，对企业智能化水平进行评估。
• 明确方向：结合企业愿景，设立中长期智能化目标，并坚定执行。
• 全力追赶：聚焦核心场景，推进极致智能化，加快转型步伐。
• 争取速赢：通过灵活项目组合实现早期成功，增强信心与动力。
• 文化催化：建立智能化文化，推动组织变革与员工适应。

结语

智能化转型是一项长期而复杂的任务，涉及企业战略、技术、数据、人才与文化的全面升级。企业应从“道、法、术”三层面出发，构建适合自身发展的智能化转型路径，把握智能化带来的机遇，实现业务价值的持续提升。

参考文献与作者信息

• 参考文献：

  1. Jeff Loucks, Tom Davenport, and David Schatsky, State of AI in the enterprise, 2nd edition, Deloitte Insights, October 2018.
  2. Nitin Mittal and Dave Kuder, Deloitte Tech Trends 2019: AI-fueled organizations, Deloitte Insights, December 2018.
  3. Deloitte, AI leaders in financial service: Common traits of frontrunners in artificial Intelligence race, 2019.
  4. 德勤，金融服务新格局：解读人工智能如何改变金融服务生态系统, 2018.
  5. 德勤，洞察力驱动型企业—在“融合时代”继续成长：文化为基, 2019.

• 作者信息：

  • 蒋仁皓：第四范式咨询总监，负责智能化转型战略设计。
  • 王凯：德勤管理咨询总监，专注数据分析与智能化转型。
  • 赵希宇：第四范式咨询副总监，推动智能化落地。
  • 王绿汀：德勤管理咨询经理，专注于智能化技术应用。
  • 刘宁：第四范式咨询经理，推动智能化项目落地。
  • 彭与时：德勤管理咨询顾问，提供智能化解决方案。
  • 专家指导委员会：
    • 裴汝思：第四范式总裁。
    • 张庆杰：德勤管理咨询主管合伙人。
    • 柴亦飞：第四范式咨询副总裁。
    • 尤忠彬：德勤管理咨询合伙人。

联系方式

• 第四范式：

  • 柴亦飞：chaiyifei@4paradigm.com | +86 18621568133
  • 蒋仁皓：jiangrenhao@4paradigm.com | +86 13918022169

• 德勤中国：

  • 张庆杰：qjzhang@deloitte.com.cn | +86 10 85207830
  • 尤忠彬：zhyou@deloitte.com.cn | +86 21 23166172

注：本文基于德勤与第四范式的调研与实践经验，为企业智能化转型提供了系统性指导。