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重新認(rèn)識(shí)企業(yè)數(shù)智化!

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 企業(yè)數(shù)字化大家講的比較多了,在數(shù)字化之后,則是數(shù)智化。從數(shù)字化到數(shù)智化的轉(zhuǎn)變,并不是玩弄概念,而是有其實(shí)質(zhì)內(nèi)涵。這篇文章,我們就來講講企業(yè)數(shù)智化升級(jí)。

重新認(rèn)識(shí)企業(yè)數(shù)智化!

企業(yè)數(shù)字化大家講的比較多了,在數(shù)字化之后,則是數(shù)智化。從數(shù)字化到數(shù)智化的轉(zhuǎn)變,并不是玩弄概念,而是有其實(shí)質(zhì)內(nèi)涵。這篇文章,我們就來講講企業(yè)數(shù)智化升級(jí)。

數(shù)智化升級(jí)的時(shí)代需求

中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)進(jìn)行較長(zhǎng)時(shí)間了,中大型企業(yè)在業(yè)務(wù)和管理數(shù)字化過程中積累了大量的數(shù)據(jù),但這些數(shù)據(jù)還沒有效的用起來。

數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種新的生產(chǎn)要素,與資本、土地等要素并列。作為一種生產(chǎn)要素,數(shù)據(jù)目前只是被保存起來了,其價(jià)值還沒得到真正釋放。生產(chǎn)要素是在流動(dòng)過程中產(chǎn)生價(jià)值的,靜止的生產(chǎn)要素就像一直存在銀行里的貨幣,只是看上去是一種資產(chǎn),卻沒有實(shí)際效用。因此,在保存了大量數(shù)據(jù)之后,如何將這些數(shù)據(jù)用起來,讓數(shù)據(jù)能夠賦能業(yè)務(wù),是接下來需要回答的問題。對(duì)于企業(yè)而言,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之后,還要進(jìn)入數(shù)智化升級(jí)階段。

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數(shù)智化的定義與三個(gè)核心要素

企業(yè)數(shù)智化升級(jí)是一個(gè)相對(duì)較新的概念,作為一個(gè)新概念,我們首先要界定這個(gè)概念的內(nèi)涵和外延。在此,我們?cè)噲D給企業(yè)數(shù)智化一個(gè)定義。

數(shù)智化,是在企業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)上,用數(shù)據(jù)和智能化技術(shù),賦能企業(yè)管理和業(yè)務(wù)。這個(gè)概念是數(shù)字化、AI和業(yè)務(wù)三個(gè)要素的交集,數(shù)字化是基礎(chǔ),AI與業(yè)務(wù)的融合是核心。

企業(yè)_數(shù)智化_數(shù)據(jù)猿-2

下面,我們來具體討論下數(shù)智化與這三個(gè)方面的關(guān)系。

第一,數(shù)字化

數(shù)智化并不是憑空產(chǎn)生的,而是基于企業(yè)的數(shù)字化基礎(chǔ),是對(duì)企業(yè)數(shù)字化的繼承和發(fā)展。企業(yè)在完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型之后,進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)。

企業(yè)的數(shù)智化與數(shù)字化既有區(qū)別也有聯(lián)系:

區(qū)別:數(shù)字化的核心是把企業(yè)經(jīng)營(yíng)行為數(shù)據(jù)化,主要內(nèi)容是存數(shù)據(jù)、管數(shù)據(jù)。而數(shù)智化的核心在于用數(shù)據(jù),把數(shù)字化過程中收集的數(shù)據(jù)用起來,賦能企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理和業(yè)務(wù)。

聯(lián)系:企業(yè)數(shù)智化也包含數(shù)字化的內(nèi)容,數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、管理。并且,數(shù)據(jù)庫、數(shù)倉、數(shù)據(jù)中臺(tái)等數(shù)字化的平臺(tái),是智能化的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘、可視分析等智能化應(yīng)用,離不開數(shù)倉、數(shù)據(jù)中臺(tái)等打通底層數(shù)據(jù),提供標(biāo)準(zhǔn)接口。

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第二,AI

數(shù)智化與數(shù)字化的關(guān)鍵區(qū)別是在于“智能”,這需要借助一系列AI技術(shù)。這里的AI特指應(yīng)用于企業(yè)管理和業(yè)務(wù)流程中的智能技術(shù),包括數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)圖譜、自然語言理解、數(shù)據(jù)可視分析、圖像識(shí)別、語音識(shí)別等。其中,最核心的就是數(shù)據(jù)挖掘,從數(shù)據(jù)中提煉有效信息,用于賦能企業(yè)管理和業(yè)務(wù)開展。

第三,企業(yè)業(yè)務(wù)

數(shù)智化的核心是通過數(shù)據(jù)智能工具、平臺(tái)來賦能企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理和業(yè)務(wù),發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。所以,企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)成敗的關(guān)鍵,是數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品是否能夠與企業(yè)的業(yè)務(wù)高度融合。如果不能融入企業(yè)業(yè)務(wù)流程中,再好的數(shù)據(jù)智能工具都只是一個(gè)擺設(shè)。

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三類數(shù)據(jù)智能應(yīng)用場(chǎng)景

在企業(yè)的哪些場(chǎng)景中,可以實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)呢?

大體上看,主要包括三大類:

1、數(shù)據(jù)挖掘,業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)

用企業(yè)以往的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練AI模型,挖掘其中的規(guī)律,通過歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù),以此來制定管理和業(yè)務(wù)決策。比如,金融領(lǐng)域的智能風(fēng)控,基于客戶信用數(shù)據(jù),通過AI模型來預(yù)測(cè)其違約風(fēng)險(xiǎn),給出信用評(píng)級(jí),以此來決定是否放貸、放貸的金額、放貸利率、風(fēng)控措施等;電信領(lǐng)域的智能營(yíng)銷基于電話、流量、繳費(fèi)數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)該客戶的偏好,有針對(duì)性地推薦電信套餐。評(píng)估該用戶流失的風(fēng)險(xiǎn),針對(duì)性的提升用戶體驗(yàn),提高滿意度。

在管理方面,通過對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的全面分析,進(jìn)行可視化的展示,幫助管理者了解經(jīng)營(yíng)動(dòng)態(tài),及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)?;跉v史數(shù)據(jù)對(duì)未來一段時(shí)間的業(yè)績(jī)表現(xiàn)作出預(yù)測(cè),管理層可以基于數(shù)據(jù)來進(jìn)行經(jīng)營(yíng)決策,實(shí)現(xiàn)科學(xué)管理、精確管理。

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2、業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化

企業(yè)的經(jīng)營(yíng)需要相關(guān)崗位人員的協(xié)同,這就會(huì)產(chǎn)生大量的管理流程,將這些流程中的某些環(huán)節(jié)“委托給”AI程序,實(shí)現(xiàn)流程在部分環(huán)節(jié)的自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)。在企業(yè)當(dāng)中,有很多業(yè)務(wù)流程都是簡(jiǎn)單重復(fù)性的,這些業(yè)務(wù)和流程耗費(fèi)大量的人力,是對(duì)人力資源的一種浪費(fèi)。并且,這些簡(jiǎn)單重復(fù)的業(yè)務(wù)流程,經(jīng)常會(huì)拖累整個(gè)體系的高效運(yùn)轉(zhuǎn)。如果通過自動(dòng)化程序來協(xié)助完成這些簡(jiǎn)單重復(fù)的業(yè)務(wù),不僅可以節(jié)約人力成本,還可以提升流程運(yùn)轉(zhuǎn)的效率。

以發(fā)票報(bào)銷為例,出差的人員經(jīng)常會(huì)需要找財(cái)務(wù)去報(bào)銷。這個(gè)時(shí)候,財(cái)務(wù)會(huì)提出一堆報(bào)銷的流程,給出貼發(fā)票的規(guī)范。相信很多人都有過發(fā)票報(bào)銷過程中,多次被財(cái)務(wù)打回來重新走流程或者重新貼發(fā)票的痛苦經(jīng)歷。實(shí)際上,發(fā)票報(bào)銷是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù),無論是提交流程還是貼發(fā)票,技術(shù)含量都不高。但是,要全體員工都熟練掌握貼發(fā)票的規(guī)范卻沒有必要。這個(gè)環(huán)節(jié)由人來處理,對(duì)于業(yè)務(wù)人員來說,會(huì)常常面對(duì)財(cái)務(wù)部門的“事難辦、臉難看”。就整個(gè)公司的經(jīng)營(yíng)而言,這類重復(fù)、繁瑣的環(huán)節(jié),也容易成為業(yè)務(wù)流程的一個(gè)“堵點(diǎn)”。如果通過電子發(fā)票、自動(dòng)報(bào)銷,免去業(yè)務(wù)人員貼發(fā)票、走報(bào)銷流程的環(huán)節(jié),則不僅可以減輕業(yè)務(wù)人員的工作量,也讓整個(gè)體系更高效的運(yùn)轉(zhuǎn)。將業(yè)務(wù)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(yè)務(wù),為公司創(chuàng)造更多業(yè)績(jī)。

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3、AI服務(wù)供給

企業(yè)服務(wù)當(dāng)中,有大量重復(fù)、低價(jià)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(yè)的服務(wù)供給能力。這些AI程序相當(dāng)于大量“實(shí)習(xí)生”,他們專注于某個(gè)細(xì)分領(lǐng)域,可以完成一些初級(jí)工作。這些“實(shí)習(xí)生”效率極高,卻幾乎不要“工資”。

以智能客服為例,企業(yè)往往會(huì)設(shè)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(wù)問題。大量客戶的問題都是類似的,基本都有標(biāo)準(zhǔn)的話術(shù)。通過智能客服程序,可以應(yīng)對(duì)大部分客戶問題。將智能客服系統(tǒng)與企業(yè)的業(yè)務(wù)流程系統(tǒng)進(jìn)行銜接,針對(duì)AI程序不能回答的個(gè)性化問題,可以“轉(zhuǎn)接”到企業(yè)流程系統(tǒng)的相應(yīng)環(huán)節(jié),對(duì)接到具體的業(yè)務(wù)人員。

又比如,在企業(yè)營(yíng)銷當(dāng)中,往往需要依據(jù)不同場(chǎng)景設(shè)計(jì)大量的營(yíng)銷創(chuàng)意海報(bào)。這些海報(bào)本質(zhì)上是不同營(yíng)銷要素的組合。將這些元素輸入AI程序,依據(jù)需求可以批量化“設(shè)計(jì)”出營(yíng)銷海報(bào)。這些批量生產(chǎn)的海報(bào)雖然比不上專業(yè)設(shè)計(jì)師花大量時(shí)間設(shè)計(jì)的作品,但應(yīng)付一般的營(yíng)銷需求已經(jīng)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(chǎn)了上億張banner圖。這樣的生產(chǎn)能力,抵得上數(shù)萬個(gè)設(shè)計(jì)師了。

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無論是大型企業(yè)還是小型企業(yè),都要參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。數(shù)智化升級(jí),并不是那些掌握了大量數(shù)據(jù)的中大型企業(yè)的專利。當(dāng)其他企業(yè)在進(jìn)行數(shù)智化升級(jí)時(shí),如果不想被市場(chǎng)淘汰,即使是小企業(yè)也得進(jìn)行智能化升級(jí)。否則,面對(duì)大量已經(jīng)完成數(shù)智化升級(jí)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,那些停留在原地的企業(yè)將變得不堪一擊。中國(guó)的大部分企業(yè)都還沒完成數(shù)字化,在這種情況下,就需要數(shù)字化和智能化同時(shí)并舉,在產(chǎn)生數(shù)據(jù)的同時(shí)就得想著怎么把這些數(shù)據(jù)用起來。只有這樣,才能成為一個(gè)合格的市場(chǎng)參與者,不至于被對(duì)手遠(yuǎn)遠(yuǎn)拋在后面。


來源:數(shù)據(jù)猿

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