企業數字化大家講的比較多了，在數字化之后，則是數智化。從數字化到數智化的轉變，并不是玩弄概念，而是有其實質內涵。這篇文章，我們就來講講企業數智化升級。數智化升級的時代需求
中國企業數字化轉型已經進行較長時間了，中大型企業在業務和管理數字化過程中積累了大量的數據，但這些數據還沒有效的用起來。
數據已經成為一種新的生產要素，與資本、土地等要素并列。作為一種生產要素，數據目前只是被保存起來了，其價值還沒得到真正釋放。生產要素是在流動過程中產生價值的，靜止的生產要素就像一直存在銀行里的貨幣，只是看上去是一種資產，卻沒有實際效用。因此，在保存了大量數據之后，如何將這些數據用起來，讓數據能夠賦能業務，是接下來需要回答的問題。對于企業而言，在數字化轉型之后，還要進入數智化升級階段。
數智化的定義與三個核心要素
企業數智化升級是一個相對較新的概念，作為一個新概念，我們首先要界定這個概念的內涵和外延。在此，我們試圖給企業數智化一個定義。
數智化，是在企業數字化基礎上，用數據和智能化技術，賦能企業管理和業務。這個概念是數字化、AI和業務三個要素的交集，數字化是基礎，AI與業務的融合是核心。
下面，我們來具體討論下數智化與這三個方面的關系。
第一，數字化
數智化并不是憑空產生的，而是基于企業的數字化基礎，是對企業數字化的繼承和發展。企業在完成數字化轉型之后，進一步實現智能化升級。
企業的數智化與數字化既有區別也有聯系：
區別：數字化的核心是把企業經營行為數據化，主要內容是存數據、管數據。而數智化的核心在于用數據，把數字化過程中收集的數據用起來，賦能企業的經營管理和業務。
聯系：企業數智化也包含數字化的內容，數據采集、存儲、管理。并且，數據庫、數倉、數據中臺等數字化的平臺，是智能化的基礎。數據挖掘、可視分析等智能化應用，離不開數倉、數據中臺等打通底層數據，提供標準接口。
第二，AI
數智化與數字化的關鍵區別是在于“智能”，這需要借助一系列AI技術。這里的AI特指應用于企業管理和業務流程中的智能技術，包括數據挖掘、知識圖譜、自然語言理解、數據可視分析、圖像識別、語音識別等。其中，最核心的就是數據挖掘，從數據中提煉有效信息，用于賦能企業管理和業務開展。
第三，企業業務
數智化的核心是通過數據智能工具、平臺來賦能企業的經營管理和業務，發揮數據的價值。所以，企業數智化轉型升級成敗的關鍵，是數據智能產品是否能夠與企業的業務高度融合。如果不能融入企業業務流程中，再好的數據智能工具都只是一個擺設。
三類數據智能應用場景
在企業的哪些場景中，可以實現智能化升級呢？
大體上看，主要包括三大類：
1、數據挖掘，業務預測
用企業以往的業務數據來訓練AI模型，挖掘其中的規律，通過歷史數據來預測未來一段時間的經營數據，以此來制定管理和業務決策。比如，金融領域的智能風控，基于客戶信用數據，通過AI模型來預測其違約風險，給出信用評級，以此來決定是否放貸、放貸的金額、放貸利率、風控措施等；電信領域的智能營銷基于電話、流量、繳費數據，預測該客戶的偏好，有針對性地推薦電信套餐。評估該用戶流失的風險，針對性的提升用戶體驗，提高滿意度。
在管理方面，通過對企業經營數據的全面分析，進行可視化的展示，幫助管理者了解經營動態，及時發現風險點。基于歷史數據對未來一段時間的業績表現作出預測，管理層可以基于數據來進行經營決策，實現科學管理、精確管理。
2、業務流程自動化
企業的經營需要相關崗位人員的協同，這就會產生大量的管理流程，將這些流程中的某些環節“委托給”AI程序，實現流程在部分環節的自動運轉。在企業當中，有很多業務流程都是簡單重復性的，這些業務和流程耗費大量的人力，是對人力資源的一種浪費。并且，這些簡單重復的業務流程，經常會拖累整個體系的高效運轉。如果通過自動化程序來協助完成這些簡單重復的業務，不僅可以節約人力成本，還可以提升流程運轉的效率。
以發票報銷為例，出差的人員經常會需要找財務去報銷。這個時候，財務會提出一堆報銷的流程，給出貼發票的規范。相信很多人都有過發票報銷過程中，多次被財務打回來重新走流程或者重新貼發票的痛苦經歷。實際上，發票報銷是一個非常簡單的業務，無論是提交流程還是貼發票，技術含量都不高。但是，要全體員工都熟練掌握貼發票的規范卻沒有必要。這個環節由人來處理，對于業務人員來說，會常常面對財務部門的“事難辦、臉難看”。就整個公司的經營而言，這類重復、繁瑣的環節，也容易成為業務流程的一個“堵點”。如果通過電子發票、自動報銷，免去業務人員貼發票、走報銷流程的環節，則不僅可以減輕業務人員的工作量，也讓整個體系更高效的運轉。將業務人員從這些日常性的繁瑣流程中解放出來，有助于其專注于業務，為公司創造更多業績。
3、AI服務供給
企業服務當中，有大量重復、低價值的工作。如果將部分工作委托給AI程序，則可以在控制成本的情況下，大幅度提升企業的服務供給能力。這些AI程序相當于大量“實習生”，他們專注于某個細分領域，可以完成一些初級工作。這些“實習生”效率極高，卻幾乎不要“工資”。
以智能客服為例，企業往往會設置一些客服崗位，來解答客戶的疑問，幫助解答一些售前咨詢或售后服務問題。大量客戶的問題都是類似的，基本都有標準的話術。通過智能客服程序，可以應對大部分客戶問題。將智能客服系統與企業的業務流程系統進行銜接，針對AI程序不能回答的個性化問題，可以“轉接”到企業流程系統的相應環節，對接到具體的業務人員。
又比如，在企業營銷當中，往往需要依據不同場景設計大量的營銷創意海報。這些海報本質上是不同營銷要素的組合。將這些元素輸入AI程序，依據需求可以批量化“設計”出營銷海報。這些批量生產的海報雖然比不上專業設計師花大量時間設計的作品，但應付一般的營銷需求已經足夠。比較典型的如阿里巴巴的鹿班AI程序，可以每秒鐘生成上千張banner圖。每年雙十一期間，該程序生產了上億張banner圖。這樣的生產能力，抵得上數萬個設計師了。
無論是大型企業還是小型企業，都要參與市場競爭。數智化升級，并不是那些掌握了大量數據的中大型企業的專利。當其他企業在進行數智化升級時，如果不想被市場淘汰，即使是小企業也得進行智能化升級。否則，面對大量已經完成數智化升級的競爭對手，那些停留在原地的企業將變得不堪一擊。中國的大部分企業都還沒完成數字化，在這種情況下，就需要數字化和智能化同時并舉，在產生數據的同時就得想著怎么把這些數據用起來。只有這樣，才能成為一個合格的市場參與者，不至于被對手遠遠拋在后面。
文：凝視深空?/?數據猿
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