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很多數(shù)字化的思想、理念，盡管聽起來“高大上”，但是卻很難讓人提起興趣，原因就在于價(jià)值實(shí)現(xiàn)路徑不清晰。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是產(chǎn)業(yè)變革的大趨勢， 數(shù)據(jù)要素 是企業(yè)不可忽視的核心資產(chǎn)，這些觀點(diǎn)已經(jīng)是大眾的常識(shí)！

數(shù)字化的目標(biāo)很明確，到底如何落地，怎么樣才能抓住 企業(yè)的核心問題 。換句話來說，能不能給出具體的，讓人們看到數(shù)據(jù)價(jià)值的業(yè)務(wù)場景，才是數(shù)字化的“說服力”關(guān)鍵。

與其他生產(chǎn)要素不同，數(shù)據(jù)要素，不能獨(dú)立工作，必須依賴于其他生產(chǎn)要素，互相有機(jī)協(xié)調(diào)，才能實(shí)現(xiàn)價(jià)值的釋放。

永遠(yuǎn)不能脫離業(yè)務(wù)，脫離場景來談“數(shù)據(jù)”。

每一個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，都具有其其固有的、獨(dú)特的產(chǎn)業(yè)特征和知識(shí)體系，因此數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)揮的模式也大為不同。

通過研究上百個(gè)數(shù)字化價(jià)值實(shí)現(xiàn)的案例，往往也能端倪出一些套路和規(guī)律，但具體實(shí)現(xiàn)仍要基于特定產(chǎn)業(yè)背景適配，迭代嘗試，這里僅提供一些具有普適推廣潛力的業(yè)務(wù)思路，以供諸君品評(píng) ...

典型場景一：拓展客戶來源

“訂單”問題，幾乎是所有客戶最關(guān)心的問題。開源和節(jié)流相比，開源往往更具誘惑力。

通過構(gòu)建線上化渠道與客戶群體建立 更加廣泛，同時(shí)有效的業(yè)務(wù)鏈接 ，無疑是數(shù)字化技術(shù)非常有潛力的應(yīng)用場景！

一方面，通過移動(dòng)端應(yīng)用完成部分 業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的“線上化” ，降低客戶或用戶的觸達(dá)門檻，提升客戶 服務(wù)粘性 。

同時(shí)，通過軟件系統(tǒng)可以更加高效地采集客戶的基本信息，實(shí)施分類管理和差異化營銷策略，提升 業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率 。

典型場景二：降低業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)敏感性產(chǎn)業(yè)，降低業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是非常明確的數(shù)字化應(yīng)用"剛需‘’，典型的行業(yè)包括能源行業(yè)、交通行業(yè)、金融信貸行業(yè)、醫(yī)療行業(yè)等。

一般具有類似需求的組織機(jī)構(gòu)為大型國央企或政府部門。

在類似的行業(yè)中，一旦出現(xiàn)業(yè)務(wù)問題可能帶來不可估計(jì)的“損失”，對(duì)企業(yè)的長期發(fā)展來說，產(chǎn)生極大的負(fù)面影響。

數(shù)字化技術(shù)可以提供對(duì)特定領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)事件的 關(guān)鍵信息采集、感知、監(jiān)測、分析全鏈路 能力。

此外，對(duì)于 復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)事件的研判 ，需要利用數(shù)字技術(shù)對(duì)多維大數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，提高分析效率和精準(zhǔn)度，減少人為判斷的“誤差”，提供更加客觀、可靠、及時(shí)的結(jié)論。

典型場景三：節(jié)約不必要開支

對(duì)于很多大型企業(yè)傳統(tǒng)，很多看似不可避免的成本項(xiàng)，實(shí)際上通常隱藏在不清晰的業(yè)務(wù)流程中。

數(shù)字化技術(shù)可以提高企業(yè)經(jīng)營管理的“透明化”水平，讓 業(yè)務(wù)價(jià)值鏈通過重塑優(yōu)化 ，變得更加精簡、高效。

一方面，對(duì)企業(yè)固有的 業(yè)務(wù)流程進(jìn)行“顯化”治理 ，識(shí)別無效或冗余的環(huán)節(jié)，通過機(jī)器替代或流程合并提高效率，減少業(yè)務(wù)資源投入。

當(dāng)前，人力投入并不是最剛需的“節(jié)約項(xiàng)”，企業(yè)最敏感的是“財(cái)”或“物”投入方面的“降本”，畢竟這部分的成本節(jié)約相對(duì)更容易進(jìn)行測算和解釋。

在生產(chǎn)制造領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以用于產(chǎn)品質(zhì)量管理，幫助工廠發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量缺陷的原因并根除，降低“參差品”率。

同時(shí)，通過對(duì)特定數(shù)據(jù)集的 量化建模、復(fù)盤分析、仿真模擬 ，還可以定向優(yōu)化制造環(huán)節(jié)中，生產(chǎn)“物料”的投放方式，提高投入產(chǎn)出效益，減少物料資源的浪費(fèi)。

典型場景四：提高交付效率

對(duì)于訂單比較穩(wěn)定、充足的大型企業(yè)來說，提高交付效率是數(shù)字化核心痛點(diǎn)，即通過引入數(shù)字技術(shù)來推動(dòng)生產(chǎn)力的變革。

這類數(shù)字化需求中，人工智能技術(shù)在項(xiàng)目成果中占比較高。通過"機(jī)器"實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)規(guī)則的 自動(dòng)化表示和推理 ，代替人完成原有業(yè)務(wù)操作或內(nèi)容加工處理。

以 AIGC技術(shù) 為代表的前沿智能技術(shù)，已經(jīng)在影視、文娛、傳媒等內(nèi)容生產(chǎn)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)活動(dòng)中“大放異彩”，知識(shí)生產(chǎn)、知識(shí)創(chuàng)造能力極大地提升。

原先很多企業(yè)級(jí)組織完成的交付任務(wù)，通過新型工作室，甚至超級(jí)個(gè)體的方式，也能快速完成項(xiàng)目交付，運(yùn)營成本顯著降低。

典型場景五：獲取業(yè)務(wù)信息

獲取業(yè)務(wù)信息的目的， 是提高決策準(zhǔn)確率 ，保障企業(yè)行動(dòng)力的可靠性。

這類數(shù)字化需求，對(duì)很多受外部市場環(huán)境、政策環(huán)境影響比較大的行業(yè)比較關(guān)鍵，例如：金融行業(yè)、咨詢行業(yè)、快速消費(fèi)品、對(duì)外貿(mào)易等。

為了滿足這類需求，需要用現(xiàn)代數(shù)字化技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)多源大數(shù)據(jù)的采集和規(guī)整，構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫或中臺(tái)，建立完善的從物聯(lián)網(wǎng)、開源互聯(lián)網(wǎng)、以及內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)ETL鏈路和數(shù)據(jù)加工層。

數(shù)據(jù)本身即產(chǎn)品！

幫助企業(yè)建立可靠的 數(shù)據(jù)資源池 ，是這類場景的一般交付形態(tài)。

當(dāng)然，值得一提的是，這類場景的實(shí)施落地對(duì)企業(yè)的數(shù)字化認(rèn)知要求很高。

企業(yè)不僅要了解自身業(yè)務(wù)的影響關(guān)鍵因素，同時(shí)也要知道準(zhǔn)確反映這些因素的數(shù)據(jù)到底“在哪兒”...