企业如何进行数字化战略转型

正确评估数字化成熟度

企业推进数字化转型的过程中，业务应用、IT 架构、组织机制建设等工作环环相扣。企业要分清哪是因、哪是果，建立多维度的企业数字化成熟度评估体系，用于判断企业所处的数字化阶段，找出推进不利的可能原因，以及相应需要采取的措施。普华永道企业数字化成熟度评估框架从数字化战略引领、业务应用结果、技术支撑能力、数据支撑能力、组织支撑能力，以及数字化变革六个维度对企业的数字化成熟度进行评估（见图1）。其中引领性指标是第一点“数字化战略”，业务应用结果性指标是第二点“数字化业务应用”，其余四个维度（3~6）是支撑性要素，每个维度又可以细分为若干子维度。

图1：企业数字化成熟度评估架构

根据企业的数字化成熟度不同，可以将企业数字化转型所处的阶段分为在线化、集成化、数字化、智能化四个阶段。目前中国大部分传统企业处于在线化和集成化阶段，少数企业进入数字化阶段。智能化的局部应用已经出现，大规模成体系地应用在传统企业的情况尚不多见。处于在线化和集成化阶段的企业，当前数字化转型的两项任务是：

建立数字化转型的蓝图，可以参考下述数字化企业的七大特征；

加快完成企业运营的在线化和集成化，为真正实现企业的数字化分析和洞察打下坚实基础。

数字化企业的七大特征

与传统企业相比，数字化企业在业务、组织、IT 等方面展现出七点不同（见图2），其核心是构建“以客户为中心”的能力体系。

图2：数字化企业与传统企业的主要不同特征

一、以客户为中心的组织能力体系

以客户为中心是企业数字化转型的目标，其含义是打造多层次体系的以客户为中心的组织能力，包括围绕客户设计组织结构、基于客户场景的创新能力、设计满足客户体验的互动方式，并在数据、IT 以及考核机制等各方面体现“以客户为中心”的理念。

1) 组织结构：从以产品为中心向以客户为中心转变

传统模式下，企业以“我”为中心，不同产品的营销服务通常自成体系。数字经济下，以客户为中心，对同一目标客户群体，采用同样渠道触点，通过统一平台进行数据分析并推荐最优产品，采用统一的服务体系。基于这样的理念设计的组织结构（见图3），有利于客户数据打通和洞察，统一客户体验，提高企业资源利用效率。如果企业顾虑组织结构调整牵扯利益方较多时，可以先通过关键流程控制点以及数据的打通实现以客户为中心的能力建设，等时机成熟再做组织调整。

图3：以产品为中心向以客户为中心的转变

2) 业务创新：从流程驱动向场景驱动转变

从客户在特定场景下的需求出发，挖掘客户需求，设计整体解决方案，带给客户完整感受。这个方法解决了传统企业业务战略和业务流程之间缺少衔接，注重单个流程的效率，而忽略了客户整体需求的弊端。围绕客户需求，通过多流程、多功能配合实现创新（见图4）。

图4：场景驱动，多用户服务结构

3) 客户互动：从注重功能到注重体验

客户体验主要指沿着客户全互动旅程带给客户的便利性和感受舒适度，包括线上线下。线上通过 UI/UX 设计，线下通过特定场景/店面的全流程互动设计，打造无缝综合客户体验。实践中，要注重从整合、客户洞察视角打造优质客户体验，避免聚焦于单点的客户体验设计。

二、多元化能力

面对内外部日益复杂多变的运营管理环境，企业需要具备四种能力：敏捷、精益、智慧、柔性。支撑这四种能力的是先进的 IT 架构以及相应的组织能力体系（见图5）。每个域的能力特点如下：

客户互动：以客户为中心，全渠道、全价值链，强调敏捷、用户体验

资源管理：以流程为中心，围绕传统 ERP 系统，强调稳定、精益、高效

智慧洞察：以数据为中心，全域、全形式，强调智慧洞察

智能生产：以机器为中心，围绕 IoT 和企业生产制造系统，强调成本、效率、质量、柔性

图5：数字化企业的四个核心能力

三、智慧大脑

以数据价值为基础，人工智能分析为引领，搭建企业全局数据平台和智能分析系统，为企业运营管理的所有环节提供分析洞察，并从分析运营结果向预测未来发展转化（见图6）。妨碍企业整合数据分析平台建设的因素包括技术和部门墙带来的数据隔离，后者是目前更主要的障碍。智慧大脑在数据来源、数据分析能力、数据服务企业的方式几个方面都与传统方式有明显差异。

图6：“智慧大脑”的概念架构示意

四、敏捷能力

数字化时代企业需要具备敏捷的反应能力，对外应把握客户和市场的迅速变化，对内满足企业管理要求。敏捷能力的建设需要业务模式、IT 架构、产品开发方式同时实现敏捷。业务模式上采用“一线尖兵”+“后方资源平台”的方式，产品开发方式上采用设计思维和敏捷迭代方式（见图7）

传统用户产品需求，需要系统化分析论证、形成产品定义后再上线部署。设计思维和敏捷迭代方式下，通过用户角色模拟、聚焦小组分析、最小原型产品设计，可在最短时间内上线产品，迭代优化。

图7：敏捷迭代法

五、AI加持

企业应用 AI 分为两个阶段：应用场景较少时，AI 应用作为一个工具嵌入某个信息系统，常见的是互动型 AI，比如语音识别、机器人客服；企业的 AI 应用场景很多时，与 AI 的开发环境、常用 AI 数据模型，以及数据库整合在一起，形成企业 AI 中台，将各种AI能力汇聚在一起，对不同业务提供 AI 能力，并形成具备AI服务能力的中台（见图8）。

图8：AI赋能的IT架构

六、云+5G延伸运营空间

基于云+5G 的端边云架构，将企业的运营管理空间从依赖于有线网络环境的空间，延伸到更广阔物理区域（见图9）。“云”上实现业务中台赋能，“边”可以通过 5G 网络的边缘计算功能实现，增强终端控制的实时性，减少云端处理的数据量；“端”是 5G 终端实现与物理环境/机器的直接交互和控制。这样的架构将在工业领域、智慧城市、医疗、金融、快消行业得到广泛应用。

图9：企业应用的云+5G架构