数字化，“抓住”这几点就够了

很多企业轰轰烈烈在搞数字化转型，那么数字化到底在做什么？哪些工作和数字化产生了密切的联系呢。

一些企业定了数字化的战略目标，要求进行全面的“转型”。但是数字化这个概念很抽象，导致很多企业或部门，根本无法找到“响应”的抓手，很难专门针对数字化开展有序的转型活动。最后，只得在事后随意把一些看似相关的工作内容“揉”到数字化的“成绩”里来核算 ...

数字化的目标是“业务转型”，业务完成转型的标准因企业、因行业，因业务而异。为了达到业务的转型，需要开展一系列具体的工作，背后必须有一个标准化的管理框架来指导目标的分解，根据实际情况来明确每个被分解的任务如何定义。一种有效的分解方式是，把数字化拆解为：数据、流程、技术、人，等几个环节来开展具体的工作内容。

1 . “流程”是基础，是数字化的底图

首先要梳理流程，通过梳理流程了解业务现状，同时可以明确数字化的目标和指标。

比如，通过对流程进行分析，确定目标将对某项业务的投诉工单的处理时效性由原来的两周时间压缩到2个小时以内；把周报数据的获取从线下统计处理变成线上自助抽取...

对流程优化的目标一般分为几种情况：删减、替代、合并 ..

删减，是指删除掉冗余或不必要的业务环节；替代，一般是用某个新环节替代旧的环节，或者通过数字技术实现机器替代人工实现环节的加速；合并，通常是把某些类似的环节进行融合，使其更加精简 ...

2. “数据”是载体，是数字化的子弹

支撑业务流程的本质是对信息流和数据流的处理，因此数据是流程优化的抓手。通过数据的变化来理解业务活动产生了什么影响。

从业务流的视角看，数据的变化既可以作用于点，也可以作用于线。作用于“点”，就是在业务流程的某个环节进行数据分析，挖掘业务风险或业务价值，提高业务流程的总体价值属性。作用于“线”，就是在业务流程的各个环节之间，利用数据的流转来加速业务的流转，提高业务流程的价值转化速度。

因此，在数字化工作中，需要梳理、治理、开发相关的数据资源，使其满足对业务流程提升改进的内容和形式要求。

3. 技术是手段，是数字化的动能

数字化转型离不开数字技术。无论是构建人机交互系统工具，还是对数据进行加工处理的算法或服务，本质都是数字技术的具体呈现形式。技术能力的提升可以有效地构建满足业务要求的数据集，将数据资源定向转变为数据资产，以达到预期的转型业务目标。

在数字化项目中，需要构建一系列的数据管理平台、应用工具、技术插件等，部署相应的模型、算法，以及服务。数字技术是数字化转型的动能，是让数据发挥信息价值效果的工具和手段。同时，数字技术的发展程度也制约数字化项目的实施策略选择。

近年来，随着AGI大模型等新兴AI技术的出现，越来越多的“新颖”数字化场景涌现出来，为企业进一步利用数据资源提升业务能力开拓更多实践思路。

4. “人”-是核心，是数字化的舵手

人是一切业务的核心，自然业务是数字化转型中的业务流程中的核心。即便数字化替代了绝大多数“人”的工作，但数字化后的业务活动仍然无法完全脱离人的监督而存在。

数字化，总体是一个人机协同，人机交互的过程。人为机器进行知识强化，机器为人进行信息强化，二者配合完成任务。在数字化活动中，人起到舵手的作用，告诉机器应该如何做，来完成业务提升的目标。

这种职能既发生在系统建设阶段，也发生在系统运行阶段。在系统建设阶段，人需要参与应用架构和数据架构的设计；在系统运行阶段，人需要在特定的条件使用系统来完成改造后业务“节点”中规定的任务环节。人是转型方向的保障，同时也是转型效果的实际责任人，执行者。机器替代人的基础行为活动，但是不能替代人的运营和决策。直到完成人的改造，才算真正完成数字化转型的“使命”。