数字化转型发展路径研究论文

全球数字业务转型中心表示，“组织变革是数字业务转型的基础”。那是因为改变组织的性质意味着改变人们的工作方式，挑战他们的思维方式以及他们所依赖的日常工作流程和策略。

现在真的是万物都数字化转型的时代，就连普通生活都有了数字化生活的概念。其实数字化转型的根本就和科技创新是同一个理念——通过科技让人类（公司）的生活（发展）更美好。 对于企业而言数字化的最终目的就是降本增效（老生常谈了），通过这种方式加速自身的发展，最理想的计划就是可以通过数字化转型的方式从企业运营的各个角度将竞争对手远远地甩在身后，用最少的成本收获最大的效益，并在对手都还没有意识到行业危险来临时，通过数字化工具提前布局未来，优化运营，助力创新，帮助企业安全又出彩地度过每一个发展过程中遇到的困难，最终实现长久不衰的百年企业的伟大目标。

谈到数字化转型，我们首先要清楚的认识数字化转型能为企业或业务条线带来什么？并且能够上下一心达成共识。如有必要，甚至从文化上也要同步调整。 业界比较认可的看法是通过用新技术、新架构、新方法对传统业务进行解构与重塑，从而达到降本增效、提升体验，挖掘现有业务价值的效果，甚至带来颠覆性的业务创新和管理理念。 所以转型是真正目的，数字化仅是一种手段，我们所有的出发点都要围绕创造业务价值、解决业务痛点出发，所以在符合企业或业务条线当前阶段的背景下，如何规划数字化转型的实施路径可谓是重点之一。 当今提出较多的是数字化转型三阶段理论，概括来讲，就是从线下到线上，从信息化迈向数字化，从数字化提升到智能化，这个过程基本上在业界达成了共识，而一些成功的案例，比如大部分电商企业的发展史，还比如一些知名高端制造业的企业，几乎无一例外沿着这个轨迹发展。但过程中势必存在不同的用户群体，他们具备不同的视角，那么他们对各阶段的诉求重心也会存在差异，但每个阶段都是下一个阶段的基础，很难跳跃两个阶段，直接进入下一个阶段，或者完全反向发展，这可以说是数字化转型三阶段的根本。 所以说不同的企业或业务条线所处的阶段不同，那么就要根据自身的情况，对侧重点有所倾斜，而不是与大多数企业或业务条线的工作保持一致。发力的时机不对，那自然就无法达到预计的效果了。 那么我们首先来看第一阶段的线上化，他能给我们带来什么？我们又该如何去做呢？ 从开展业务角度来看，线上化可以将制度、流程在系统上以标准化的方式呈现，如何按业务场景将各功能模块各业务分支串联起来，同时提供自动化的监控和规则判断，提高业务开展的效率，帮助流程上不同的用户协同办公，加强过程监控和合规化管理。统一业务条线的管理风格和制度流程，为各业务主管赋能。 从采集数据的角度来看，线上化丰富和完善了数据采集的方式和维度，标准线上流程的单一来源保障了数据唯一性，通过流程的限定和数据标准的约束，保障了数据的准确性，同时又能对所有节点的数据进行留痕和存储，无论是静态的客观数据，还是大量的用户行为数据以及管控数据。另外，还能建立各数据源接入的接口，为接入大量外部数据源做好准备。以上这些都将是开展数据分析挖掘，以数据驱动业务的重要基础。 从接入渠道的角度来看，线上化拓宽了业务开展渠道，从原来的中后台客户端、前台展现网页端的分离，到前中后一体化，统一在网页端上操作，再到大量的移动场景和应用，为用户提供了更为宽广和便捷的接入途径。既方便了用户使用、提升了满意度，也提高了系统的使用频度，从而采集到了更多的数据，也提高了数据更新的时效性。 而想合理地达成以上目标，线上化至少需要做到以下四点：业务流程化、数据标准化、权责明确化、操作高效化。 业务流程化，通俗来讲，就是要完成一个工作，一共分几步，每步有什么输入和产出，产生什么结果，最后如何响应形成业务闭环等等。其中每个环节都要设计通知机制，串联起整个流程。另外，除了常规流程外也要考虑到各种特殊情况的处理，给予管理上一定的弹性。 数据标准化，在线上化的伊始，就应该将数据标准作为设计的指导标准，从而为将来的数据分析打下良好基础。简单来说大致可以分为定义标准术语、统一数据类型、定义码值（枚举值），尤其是消除码值的二义性，制定关键数据的编码规则，校验规则，建立主外键和实体间的关联关系、设计主数据，融入企业数据标准的整体规划等等。 权责明确化，无论是从功能还是权限上，都应该做到最小授权原则，岗变权变，除了对数据安全的保障外，也能对业务开展带来方便，职责内的用户做该做的事，不用担心避嫌。而说到数据安全，近几年全社会已经愈发重视，远到国外facebook、雅虎个人信息泄密带来的不良影响，近到我国多家科技公司由于数据安全隐患问题关停。而很多传统企业前几年为了快速开展系统建设和信息化的进程，这块也是相当薄弱和疏于管理。而数据安全中灵活多变的权限管理可谓重点之一，而这块也是线上化的重要组成部分。 操作高效化，可以分成几块来看，一是如何通过业务流程的重构，将原先冗长的工作开展简化，减少中间节点。甚至对哪些工作线上开展，哪些工作回到线下也是可以根据实际情况调整，而非一概而论。二是借助一些规则，对一些工作节点通过系统自动化处理来提高效率和准确度。三是如何借助一些智能化的设备来替代人工操作。这些都是提效的可行方案。 通过对线上化的层层剖析，我们也发现线上化、数据化、智能化三个阶段并非完全独立，也不是说完成了某个阶段就再也不需要去迭代和优化了。他们除了是后者的基础外，之间也存在了指导、支撑和执行的关系。 比如上文中提到的数据标准化，就是数据治理体系的重要部分，可以说他是贯穿了整个数字化转型的工作，是各阶段的基础工作。 而通过线上化带来的操作高效化，也将进一步释放业务条线的操作型工作量和精力，能将条线员工更多的精力放在业务分析和数据挖掘上，不断丰富业务条线的数据维度，而数据分析的不断深入，通过数据发掘问题，也能进一步反过来对线上化进行迭代优化。通过数据驱动，来进一步优化我行的管理制度，提升用户体验。 那么要实现三阶段间的互相帮衬和快速迭代，显然平台的配置能力（灵活性）和扩展水平将是基础中的基础，没有这个基础，三阶段间的指导、支撑和执行将很难闭环，无法循环迭代。没有这个基础，无法支撑灵活多变的业务场景，提高应对未来不确定性、快速响应各类变革需求的能力。而这也是在线上化建设阶段要解决的重点问题之一。 我们可以再来回顾下下图，对于数字化转型的目的、三阶段的关系以及始终贯穿三阶段的工作开展是否就更为清晰了呢。如果需要的话，我们还可以对数据化、智能化两个阶段同样进行深度的剖析，从而对他们所能带来的价值以及实施前提具有更深入的认识。 我们再来看看某业务系统，经过若干年的不断迭代和优化，确实具备了一定的线上化和数据化程度，但受限于当年的技术框架以及管理理念。从当前的业务现状和需求看，要快速跟上业务变化，满足业务需求，达到降本增效、提升体验，挖掘业务价值的目标越来越难。 我们通过上文中的剖析来对现有系统做个比较，发现现有系统确实存在了不少问题，比如通知机制、规则监控的缺失导致的协同办公能力较弱，比如流程节点设计问题，以及技术框架的约束，导致数据采集维度缺失和不同步问题，比如渠道单薄带来的易用性问题。比如数据标准不完善带来的数据质量问题，比如权限管理的粗放带来的权限放大和数据安全问题，比如规则引擎、智能化设备欠缺导致的操作型事务依然无法完全释放和低效问题。最后，不够先进的技术框架在配置能力和扩展水平以及系统性能上已经落后，无法支撑未来的快速迭代和扩展，很多业务在无法流程化的搬到线上，只能通过线下开展业务线上台账补录的方式，也是数据质量下降的因素之一。同时目前这套技术框架，也不符合软件国产化、开源及去IOE的大方向。 综上，人力系统目前虽然具备一定的线上化和数据化程度，但显然线上化的基础还没有打好，人力条线无论是从业务和技术上看都还处在线上化的阶段，那将数字化转型的地基“线上化”作为人力条线现阶段的重点工作则更为合适，投入产出比也将更大。当然在这个阶段，适当的开展一些数据化工作，进行一些数据探索，来指导线上化工作的开展也是大有裨益的。 最后，大家要意识到，数字化转型其实并非一条康庄大道，所以我们既要有自己的目标和规划，同时也要看到风险并考虑如何规避，最后，我们来看一个不怎么成功的案例来给大家一点提示和启发。 某非银行抵押贷款提供商，前几年大力开展数字化转型，尤其是人工智能项目。但公司投入了大量成本和时间，最后却并未带来任何正向的收益。经过公司管理层和咨询公司的深入剖析，发现数据问题是人工智能项目达不到预期目标的主要原因。根据麦肯锡公司去年秋天发布的一份调查报告，限制人工智能技术应用的两大挑战与数据有关。 许多公司很难获得全面及标准的数据来训练他们的机器学习算法。如果数据没有通过线上流程采集，并通过系统约束标准化、结构化，工作人员就必须花费大量时间进行数据清洗，这可能反而会延迟项目或导致项目失败。可以说用不完善的数据形成的数据分析不会给决策带来帮助，反而会带来误导。而如何采集和标准化、结构化数据也正是线上化阶段的重点。 其他导致项目失败的还有诸如数据集成问题、未处理的非结构化数据等则体现的就是数据化阶段需要解决的问题了。 从这个例子我们也可以看到，在数字化转型的持久战中，如果步子迈太大或者跟随市场热度跳跃式发展，非但无法达到预期效果，还有可能给企业带来损失。 数字化转型，为我们的企业发展带来了更宽广的想象空间和指导方针，但同时也是荆棘丛生，充满了艰难险阻和未知风险，可谓任重而道远。

随着计算机、网络通讯技术的发展和世界经济一体化、全球化进程的加快，信息技术越来越广泛地应用到商贸领域，电子商务在商贸活动中占据着重要的地位。在电子商务发展的进程中才出现了很多制约其发展的问题，其中物流的配送在我国占据着企业单位成本的25%--30%，但在发达国家只占10%左右。也就是说，我们的物流成本是发达国家的2－3倍。这种状况严重制约了我国电子商务发展的进程，而对于那些几乎不需要依赖于人力、物力来实施物流配送的产品――数字化产品的网上销售，应该说是有其独特性的优势。也就是说，在现有的条件下，数字化产品最适宜于网上电子商务。在营销理论中，价格策略直接决定着企业的销售量和销售收入以及市场份额的大小和盈利率的高低。同时价格也是营销经理们所能控制的最敏感的一个变量。由于在网络环境下数字化产品有其自身的特征，导致定价方法有别与传统的营销策略。因此价格策略也必然是网上数字化产品营销的一个重要内容。许多公司特别是经营信息密集型产品或服务的公司仓促拥入网络领域，新的业务为消费者提供了新的数字化产品(包括服务)。但是，许多企业未能认真考虑电子市场区别于有形物理市场的本质，将因特网上的商务看作传统商务的延伸或新增加的分销渠道。他们在新的环境下应用老的商务规则和传统的营销策略，这也是目前这样的公司很少有赚钱的原因之一。此现象意味着传统的商务和营销规则至少在数字化产品方面是不适用的。考虑新的营销策略是十分有必要的。数字化产品是指可以经过数字化并能够通过如因特网这样的数字网络传输的产品。在目前的电子市场上，数字化产品主要是信息产品。普遍的分类方法是将数字化产品划分为工具类、内容类和在线服务类。工具类比如计算机软件等；内容类如股票行情和金融信息、新闻、搜索、书籍、杂志、音乐影像、电视节目、在线学习和虚拟主机的服务等；在线服务类有FAQ（常见问题解答）和在线技术支持、售后的客户关系管理等。越来越多的ISP（互联网服务提供商）、ICP（互联网内容提供商）等新的商业运作方式成为我国因特网普及的推动力量，如何使其有积极性生产数字化产品或提供更好的数字化服务，是促进其加速发展的重要因素。本文试图通过对数字化产品的基本经济特征的分析，来寻求对数字化产品的定价策略.二、数字化产品的经济特征数字化产品具有与众不同的经济特征，正是这些经济特征导致了与传统的有形物理商品截然不同的营销与定价策略。1．特殊的成本结构 数字化产品的特殊的成本结构表现在，生产第一份拷贝非常昂贵，但是制造后继拷贝则极其廉价。例如一本书的出版商可能花费成千上万元征集、编辑和设计初稿，一旦书牡谝环菘奖从∷⒊隼矗�∷⒘硪槐镜某杀局挥屑甘��Ａ硗馊缫徊客度爰赴偻蛟�牡缬埃�人�嫌昂蠼鼋鲂枰徽湃�⑽逶�墓馀坛杀尽４庸芾砭�醚У慕嵌壤纯矗����只��返墓潭ǔ杀痉浅８撸��偕��谋涠�杀痉浅５汀?/SPAN>固定成本和可变成本的巨大差异还不是数字化产品成本结构特殊的唯一原因。数字化产品的固定成本和可变成本还有各自的特殊性。其固定成本的主要部分是沉淀成本(sunk cost)，即一旦第一份拷贝的制造过程因故中止就不能收回的成本。比如你投资兴建一幢办公楼中途决定放弃的话，只能将其转卖出去收回部分成本。如果你正在拍的一部电影突然停下来的话，你可能根本卖不出去电影脚本，自然不可能收回本钱。可变成本也有不同于传统的物理商品的独特性。譬如，如果市场上对Intel的CPU需求增加，而且超出了Intel的生产能力，这时，为了满足更大的需求和获取更多的利润，Intel就需要组织各种资源建立新的工厂。即当传统商品制造商达到其现有的能力时，生产的边际成本将增加。与此相反，数字化产品的生产没有容量限制，即无论生产多少个复本，其成本也不会增加。更有甚者，是将数字化产品放到自己的网站上，供消费者有偿下载，就像许多数字化专业期刊一样。此时，由于生产没有物理形式，制造没有成本，不需要包装，也无须运输，可变成本几乎趋近于零。换句话说，数字化产品一旦生产出来，便具有了几乎无限的库存。2．对个人偏好的依赖性 数字化产品极低的边际成本使得传统的定价策略在数字化产品市场上几近失效。例如，你无法应用成本定价法，也不能根据竞争程度定价。最可行的策略是根据数字化产品对消费者的价值来定价。显然，同样的数字化产品对于不同的消费者的价值可能相去甚远。股票的即时行情对股票投机者比对长期的投资者有更高的价值。在信息完全的市场中，数字化产品的制造商可以将其产品以不同的价格卖给不同的消费者，这些不同的价格反映了其对不同消费者的价值。然而，在现实当中，这种个人化定价(差别定价)是难以行得通的。在目前的计算能力下，收集、存储和发布每个消费者的偏好资料也难办到。另外，传统的营销渠道如零售商店给同一商品标示不同的价格也是不现实的。而且，数字化产品制造商也会因此而疏远客户。 数字化产品的价值对消费者偏好的依赖性，也导致了数字化产品在传统观念下的“不可消费”性。即数字化产品的价值，对于不同消费者来说差异较大。虽然根据消费者偏好产生的异质性而对各种商品的需求有所不同，但这种差异对数字化产品更甚。所以，数字化产品的制造商为了根据客户偏好进行分类，就要更加依赖客户所传达的信号。这样，产品的定制和以消费者类型为基础的差别定价，对于数字化产品来说更加重要，因为消费者的使用与价值具有异质性。对于差异化产品，定价策略是以消费者评价或他们的边际付款意愿为基础，而不是生产的边际成本。3．网络外部性根据梅特卡夫法则，网络的价值与联网的用户数的平方成正比。梅特卡夫法则是基于每一个新上网的用户都因为别人的联网而获得了更多的信息交流机会。指出了网络具有极强的外部性和正反馈性：联网的用户越多，网络的价值越大，联网的需求也就越大。这样，我们可以看出梅特卡夫定律指出了从总体上看消费方面存在效用递增---需求创造了新的需求。网络的外部性有正反馈性和负的外部性。当趋向于正性时能发挥更大的价值， 例如传真机和电话，如果只有很少人拥有电话或传真机，其价值就很低；如果你的朋友或同事都有电话或传真机的话，其价值就很高，当形成一个通讯网络后他的价值才发挥的最好。网络拥挤具有负的外部性；很多人都有电话对你有利，但如果他们使用极为频繁的话以至于你常碰到忙音，那就令人丧气了。软件产业是网络外部性的另一个例子，有很多软件公司在为常见的操作系统如Windows的用户开发应用程序，而不是为那些不常见的操作系统。其它数字化产品也有网络外部性，如有些电脑游戏玩的人越多就越受欢迎。与传统经济观点的基本原则(物以稀为贵)相反，具有正的网络外部性的数字化产品则是物以多为贵。例如Web浏览器，用Netscape Communicator的人越多，其价值就越大。对于Internet Explorer也是如此。显然，这类产品具有如下特征：以此为诱饵吸引客户(如IR或Netscape)，刚开发出的产品或其测试版(如各种软件的Beta测试版)。4．无磨损性 由于缺乏通常的损耗和磨损，数字化产品一旦制造出来就永久地维持它的形式与品质。汽车或建筑物这样的耐久产品可能有较长的寿命，它们仍然因使用而磨损，损坏以至于报废。然而，数字化产品不管使用多长时间或是否经常使用，质量都不会因此而降低。如同任何耐久商品一样，消费者在数字化产品的生命周期中只购买一次，因此，数字化产品的制造商其实是在与他过去的销售来竞争。结果是，即使没有竞争者，制造商经常被迫对产品收取一个具有竞争力的价格——最低可能价格。否则，相当多的消费者就会等待下去。更重要的是，无磨损性使得数字化产品的制造商不得不进行产品创新，而竞争的加剧又迫使制造商加快新(版本)产品推出的步伐。这正是摩尔定律和达维多定律的理论根据。数字化产品的无磨损性使其没有耐久与非耐久产品之分。而且销售商所卖的“新的”数字化产品与在二手市场所提供的“旧的”数字化产品毫无二致。所以，数字化产品也必须与和它没差别的“已用过”产品来竞争。如何抑制数字化产品在二手市场上的转售，对数字化产品的制造商是一个严峻的挑战。5．易变性 由于数字化产品由0和1的数字序列组成，其制造商在售后会失去对产品真确性的控制，即消费者在购买了数字化产品后，可以对其进行修改、组合等，从而改变了产品的原样，在法律上侵犯了原著作者的版权。虽然在因特网上多数的免费文件说明仅允许未修改复本的传播，但在0与 1的世界里，这只是一个约定而在事实上是不能强制的。在这种情况下，数字化产品的制造商不得不利用各种机制，企图抑制这些行为。例如使用特定技术防止简单的修改。像用PDF格式的文件尽管可用Adobe的Acrobat Reader来阅读或打印，但用户不能以数字化形式来储存和修改。一般情况下，要在用户层次控制下载内容的真确性的确很困难，有些机制可用以验证文件是否被修改。利用密钥技术如DES与RSA可保护隐私和防止修改，但此措施仅在文件传输时有效。若买方关心复本的篡改，这些技术是有用的，但并不能使销售商有效控制客户对未授权复本的修改。6．可复制性数字化产品的优点集中在它们能轻易地复制、储存或传输，从而达到共享的目的。然而，可复制性是一把双刃剑。在一开始的固定资本投入之后，生产的边际成本几乎为零。若制造商无法从市场中收回固定成本，那么或者产品的质量势必降低，或者产品会在市场上消失的无影无踪。制造商绝对不会免费为消费者提供产品或服务的。可复制性导致了世界范围尤其是发展中国家和地区盗版猖獗。通过技术来防止复制仍不能肯定。“道高一尺，魔高一丈”，目前还不存在不能破解的防止复制的方法或技术。