企业数字化转型包括哪些方面 (企业数字化转型存在的问题)

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• 企业数字化转型包括哪些方面？
• 什么是常识图谱?
• 萨摩耶云：以常识图谱优化决策效率冲破增长桎梏

企业数字化转型包括哪些方面？

企业数字化转型包括：

1、 提高数字化认知水平：

在企业外部，树立从上至下的数字化转型认知体系，特意是企业指导层、治理层，要充沛意识到数字化转型的关键性、紧迫性和系统性，从思想上，深入认知数字化转型和企业开展是密无法分的一个全体，强化数字化转型和业务的融合思想，强化技术和业务协同开展的理念。

2、 制订数字化转型战略：

由企业指导层亲身担任，制订企业级的数字化转型战略，做好数字化转型的顶层设计，对企业数字化转型，启动片面、系统、全体的规划规划，明白企业数字化转型的战略定位、战略目的，确定数字化战略的详细内容，指明数字化转型战略的实施步骤和实施门路。

3、 树立数字化企业架构：

推进企业传统架构，向新一代的数字化企业架构转变，重构企业业务架构、数据架构和技术架构，树立以混合云为基础，以企业数字化云平台为载体，成功业务自在裁减、运行高效撑持、服务灵敏部署、数据融合运行的新一代企业架构。

4、 推进数字化组织革新：

片面展开企业的组织革新，树立数字化的组织革新指导小组，调整组织架构，树立顺应数字化转型的组织体系，构建起以业务为外围，灵敏机动、散布式、扁平化、网状化的组织体系，构成顺应数字经济条件下的新的组织体系。

5、 兼顾数字化系统树立：

兼顾企业数字化系统树立，重构企业IT基础设备，树立以企业智慧大脑为主体的数字化系统矩阵，构成企业系统服务总线、API服务平台，融合企业外部ERP、CRM、电商、小程序、会员系统、库存系统、数据剖析系统等各类系统，构成业务的片面感知、实时剖析、智能决策的数字化企业系统矩阵。

6、 再造数字化业务流程：

片面梳理企业业务流程，推进业务流程的数字化革新，强化数字技术对各个业务过程、业务形式、业务流程的革新和再造才干，构成愈加数字化、网络化、智能化的业务运转体系，系统化的再造企业的业务流程。

7、 重构数字化客户服务：

推进企业客户治理、客户服务的数字化重构，强化数字技术对客户价值发明、客户体验优化、客户旅程治理等畛域的片面革新，树立以客户为中心，与客户协同开展的全触点感知、全场景体验、全天候服务的数字化客户服务体系。

8、 推进数字化产品研发：

将新一代数据化、网络化、智能化的技术，融入到产品设计、研发中，强化数字技术对产品自身的革新，树立愈加智慧化的产品体系，推进产品设计、研发、试样的网络化、智能化技术运行，构建实时照应、矫捷迭代的产品研发体系。

9、 构成数字化技术体系：

树立企业数字化技术治理体系，将互联网、移动互联网、大数据、人工智能、区块链、云计算等各类技术，启动兼顾治理，融合企业内外部技术团队的才干，树立一个开明式的技术开发运行生态，推进各项技术在企业数字化转型中的实时照应、有力撑持、高效运行。

10、 构建智能化消费作业：

优化企业在消费作业、产品制作等过程的智能化、智能化水平，构建智能化作业流程、智能化制作产线，让前端客户订单、后端供应链和消费制作过程的数据成功无缝衔接，优化企业消费作业和智能制作的数字化、网络化、智能化水平。

11、 树立数字化运营机制：

树立企业数字化运营平台，强化企业运营、治理、财务、资产等各个方面的数据采集、融合、剖析才干，推进日常运营上班的智能化水平，推广以数据为外围智能运营机制树立，树立以一线运营人员为主体的微决策运转体系。

12、 构建数字化营销体系：

踊跃应用数字技术，对内搭建以CRM系统为基础的企业数字营销服务平台，对外经过API买通外部营销平台，成功内外营销无缝衔接，树立以客户旅程为外围的营销矩阵，构成从引流、转化、留存、促活的全域流量运转体系，强化CRM、小程序、红包、裂变等各类营销技术在营销体系的运行。

13、 重塑企业价值体系：

从新扫视企业价值发明体系，梳理企业价值链，推进企业全价值链的数字化革新，打造以客户为中心，以业务为主线的价值发明体系，强化数字化技术，对企业客户价值、产品价值、服务价值、业务价值等价值链的革新运行，推进企业价值发明优惠的继续灵活更新。

14、 树立数字化增长模型：

设立企业首席增长官职位，设计企业数字化增长模型，将数字技术宽泛运行到企业增长的各个流程、各个过程，特意是在流量运营、客户旅程、市场开售、消费制作等畛域，推广数字化的增长模型运行，树立模型数据监测目的体系，不时调整和优化各个畛域的增长模型。

15、 成功企业数据实时感知：

充沛应用消息系统、各类传感器、机器视觉、人工统计等多个数据采集方式，依托大数据平台，成功数据的实时采集、企业形态的片面感知，买通企业数据壁垒，树立数据服务平台，构成数据开明共享机制，优化数据智能化运行水平，充散施展数据价值。

16、 买通企业内外互联网络：

兼顾企业的网络化树立，买通企业内外部网络，推进企业商业BI、ERP、CRM等运营网络的互联互通，深化5G网络在企业消费制作过程的遍及运行，成功企业一切过程、一切因素的网络全贯串、系统全衔接、业务全在线。

17、 推进人工智能片面运行：

制订企业AI战略，树立企业AI服务平台，全业务推广AI化革新，将语音识别、图像识别、文本识别等AI技术，宽泛运行到产品研发、客户服务、市场营销、消费制作、运营治理等各个畛域，成功企业的智能化更新。

18、 组建数字化人才团队：

革新企业人才治理战略，着眼企业数字化转型需求，组建数字化人才队伍，引入数字化技术开发、数字化技术运行、数据剖析等畛域的人才，树立外包、外聘技术、运行专家团队，构成内外互补的数字化人才体系。

19、 树立常识智能体系：

高度注重企业常识智能体系树立，强化业务常识的收集、整顿、编写、测试、、订正、颁布、版本控制、迭代更新、存档治理等企业常识全流程管控，充沛应用常识计算引擎、常识图谱、常识库、文本识别、文本洞察、文本剖析等各类常识运行工具、系统，构建智能化的企业常识智能体系和常识运转治理机制。

20、 深化企业数字文明树立：

树立企业数字化转型的文明气氛，让数字化转型不得人心，成为企业的干流文明，用数字化转型，推进企业各个部门、各个小组、全体员工，学习数字化转型相关内容，了解数字化转型给企业、部门、小组、团体带来的价值，构成自上而下，自下而上双向驱动的数字化转型文明。

21、 树立企业数字化翻新机制：

推进企业翻新和数字技术的融合开展，树立处罚翻新、处罚翻新的机制，强化数字技术对企业运营、治理、消费、运营等畛域翻新的驱举措用，实时推进翻新成绩在企业内的共享，成功翻新价值的闭环。

22、 打造企业数字化生态体系：

树立企业数字化生态体系，树立企业级数字生态服务平台，以开明共享的理念，衔接企业客户和高低游协作同伴、第三方服务商等各类主体，构成以企业价值发明为外围的片面开明、协同共生、共建共享的企业级数字化生态独特体。

裁减资料：

数字化转型（Digital transformation）树立在数字化转换（Digitization）、数字化更新（Digitalization）基础上， 进一步波及公司外围业务，以新建一种商业形式为目的。

数字化转型开发数字化技术及允许才干以新建一个富裕生机的数字化商业形式。

数字化转型标明，只要企业对其业务启动系统性、彻底的（或严重和齐全的）从新定义——而不只仅是IT，而是对组织优惠、流程、业务形式和员工才干的方方面面启动从新定义的时刻，成功才会得以成功。

2020年5月13日下午，国度开展革新委官方颁布“数字化转型同伴执行”建议。

什么是常识图谱?

常识图谱，作为提醒实体之间相关的语义网络，是凑近“人工智能”心中所想的。

它的定义在于基于消息树立起实体之间的咨询，构成“常识”，实践上就是一系列的SPO三元组。

常识图谱的体系架构蕴含逻辑结构和体系架构两个档次，其中逻辑结构分为形式层与数据层，形式层构建于数据层之上，经过本体库规范理想表白，构成档次明晰、冗余水平较小的常识库。

常识抽取是从开明链接数据中智能提取实体、相关、属性等常识单元，构成高品质的理想表白，为形式层的构建奠定基础。

常识融合则消弭歧义，构成高品质常识库。

常识推理在已有常识库基础上开掘隐含常识，丰盛裁减常识库。

散布式常识示意经过综合向量对常识库构建、推理、融合及应用具有关键意义。

常识图谱运行宽泛，如智能搜查、深度问答、社交网络、垂直行业运行等。

在智能搜查中，搜查引擎了解查问语义，婚配常识库，前往完整常识体系。

深度问答系统以天然言语提供答案，与常识图谱相联合，成功更智能的交互。

社交网络如Facebook，经过常识图谱提供准确的天然言语查问允许。

垂直行业运行则带来更准确规范的行业数据和丰盛的表白，协助用户失掉行业常识。

常识图谱技术的难点在于天然言语处置（NLP），须要机器了解海量消息。

但是在工程上，常识失掉与融合的应战更多。

搜查畛域之所以做得越来越好，得益于用户的反应优化搜查结果。

常识图谱的用户行为运行能推进其更久远的开展。

常识图谱并非人工智能的最终答案，但它作为整合各项计算机技术的运行方向，是人工智能未来方式之一。

随着智能消息服务的不时开展，常识图谱在智能搜查、智能问答、共性化介绍等畛域施展着关键作用，为互联网大数据提供高效治理和应用方式，使得网络智能化水平提高，更凑近人类的认知思想。

萨摩耶云：以常识图谱优化决策效率冲破增长桎梏

人工智能（AI）席卷环球，但它的雏形可追溯至18世纪乃至更早，彼时苏格兰詹姆斯·瓦特为正在建造的蒸汽机设计了一个奇妙的智能控制系统——调速器，从而为现代控制实践奠定了基础；期间的指针拨向1956年，几位计算机迷信家相聚达特茅斯会议，热情宣告：让机器能够经常使用言语，构成形象概念，处置人类现存的各种疑问；之后的几十年，AI不时在两极反转，或被称作人类文明夺目未来的预言，或被当成技术疯子的狂想扔到渣滓堆里。

直至2012年以后，得益于数据量的飞涨、算力的优化和深度学习的出现，AI从概念走向兴盛。

如今，AI进入生存的速度，已超越咱们的构想。

在乡村，AI无人机帮农民收获、施肥、打药；在市区，AI工业机器人将车间变成黑灯工厂。

在试验室，AI算法助力迷信家研发新药。

不难构想，在未来的很多年里，AI都将是人类 社会 开展最关键的推进力气，它迸收回的能量或将逾越工业反派。

AI极大优化智能决策效率和水平

无论是学术界还是工业界，关于人工智能（AI）目前还并没有一致的定义。

但大体上构成了这样的共识：人工智能是计算机迷信的一个宽泛分支，试图让机器模拟人类的智能，运行畛域关键包括深度学习、天然言语处置、计算机视觉、智能机器人、智能程序设计、数据开掘等方面。

美国麻省理工学院温斯顿传授以为：人工智能就是钻研如何使计算机去做过去只要人才干做的智能上班。

作为人工智能的子集，机器学习由人类程序员设计的算法担任剖析、钻研数据，而后依据数据剖析和钻研作出决策。

举个繁难的例子，当咱们阅读网上商城时，经常会出现商品介绍的消息。

这是商城依据你往期的购物记载和简短的收藏清单，识别出其中你真正感兴味，并且情愿购置的产品。

这样的决策模型，可以协助商城为客户提供建议并处罚产品消费。

这就是基于机器学习作出的共性化介绍。

深度学习是机器学习的子畛域，经过天然神经网络来学习，最终目的是让机器人能够像人一样具有剖析学习才干，可以智能处置特色变量，从而使整个决策系统愈加智能。

当下，深度学习不堪一击般地成功了各种义务，使简直一切的机器辅佐配置都变为或者。

翻译、语音识别、商业智能决策、无人驾驶 汽车 都已在眼前。

而基于深度学习框架，企业可以依据自身行业特点和场景须要，灵敏方便地启动AI运行开发，不再须要从0到1地搭建地基，这极大优化了产业智能决策效率和水平。

智能决策驱动产业降本增效

人工智能的开展一日千里，从技术层面来看，业界宽泛以为，AI外围才干蕴含三个层面，即浅层运算智能、中层感知智能、深层认知智能。

认知智能，成功机器对人的“大脑判别和决策”的代替，使机器可以像人一样捕捉灵感、发现疑问、判别剖析、做出决策、付诸执行，是对机器的“人格化”，也是对人的神经网络的“机器化”，是人工智能的最尖端畛域，而其中关键的深层畛域之一即是智能决策。

智能决策身处AI赛道最前沿畛域被誉为“皇冠上的明珠”，目前局部商业化的智能决策产品已初步进入齐全决策智能阶段，系统可以自我驱动并间接做出决策和执行，成功了决策智能的“半人格化”。

其实，在人工智能技术成熟之前，大型企业就曾经开局经过数据剖析来做出商业决策和判别，例如沃尔玛“啤酒与尿布”的故事。

沃尔玛超市治理人员剖析开售数据时发现了一个令人难以了解的现象：“啤酒”与“尿布”两件看下来毫无相关的商品经常出如今同一个购物篮中，治理人员经过考查发现，这种现象经常出如往年轻的父亲身上。

原来，美国度庭中，普通去超市购置尿布的多是年轻的父亲。

这些父亲们在购置尿布的同时，往往会顺便为自己购置啤酒。

尔后沃尔玛尝试将啤酒与尿布摆放在相反的区域，繁难消费者极速找到商品的同时，销量清楚优化。

如今，以用户画像、常识治理、天然言语处置、机器学习为基础的人工智能不只仅为企业带来业务形式、业务流程、组织结构、产品运行等方面上的渺小变动。

更为企业的指导者们，在智能决策方面带来了数据导向的价值。

企业如何在短期间内做出少量决策？缩小试错老本？决策需求无处不在，但人们对智能决策并没有准确地定义。

在国际AI决策上游企业萨摩耶云首席迷信家王明明看来，智能决策就是基于大数据和机器学习、深度学习、联邦学习、常识图谱等技术与行业深度融合后，在数据间精准婚配用户需求或业务需求并发现潜在的逻辑和法令，实质是为带来效率的优化。

这种翻新化的决策方法，正是依托施展AI渺小的“算法”长处和“计算”才干，让企业的运营决策从阅历和流程驱动转向数据驱动、智能化决策，到达降本增效的目的。

如今，智能决策运行的身影早已深化实体畛域，例如在轨道交通初次成功检修方案和人工智能的联合；在 汽车 汽配，冲破供应、消费、开售、需求端壁垒，成功全价值链优化；在流程制作畛域，从前端供应到中段消费再到后段产销协同，智能决策价值空谷传声并正在用其特有的方式发明更多愈加间接的制作价值。

IDC预测，到2025年，超越60％的企业将把人类专业常识与人工智能、机器学习、NLP和形式识别相联合，做智能预测与决策，增强整个企业的真知灼见，并使员工的上班效率和消费劲提高25％。

常识图谱拓展决策才干边界

人工智能正在从“感知智能”走向“认知智能”，机器除了具有模拟人的视觉、听觉、触觉等感知才干之外，还须要具有认知才干，模拟人的思想方式和常识结构启动“思索”，因此须要一个弱小的底层常识网络作为撑持，常识图谱正是撑持机器成功认知智能的关键基石。

当你在搜查消息、看资讯、刷短视频、购物时，所看到的每条感动你的内容，面前就或者有常识图谱的作用。

繁难而言常识图谱就是把少量不同种类的消息衔接在一同而失掉一个可视化相关网络，为人们提供了从“相关”的角度剖析疑问的才干，已被宽泛运行于如智能搜查、决策剖析、金融反欺诈等畛域。

常识图谱宽泛运行目的就是让机器和软件取得“了解”和“解释”两种才干。

经常使用常识图谱，可以让人工智能“了解”人类的天然言语，不时整合现有数据、外部数据，让机器构成认知才干，降落人工智能的大样本依赖，提高学习的经济性和对先验常识的应用效率，从而做出最优的决策结果。

多年商业和技术沉淀，萨摩耶星散齐数据、算法、算力等AI三因素，并以“三因素”构建AI常识图谱，尤其是应用机器学习和深度学习等尖端人工智能技术，开发人工智能初级运行“智能决策综合系统”，以SaaS、aPaaS的产品方式提供规范化服务体系。

为最大水平地降落技术门槛，萨摩耶云针对不同行业和畛域提供常识驱动的复杂运行剖析及决策允许，将少量常识模块化封装，智能以最优的方式训练模型，自顺应生成方案。

企业可以依据自己的需求，自定义适宜业务场景的图谱运行轻松成功二次开发，极速失掉平面的图谱型结果，优化决策智能水平。

以服务金融产业为例，常识图谱技术从数据可视化、危险评价与反欺诈、危险预测到用户洞察，常识图谱的底层性撑持作用越来越清楚。

萨摩耶云运用常识图谱技术经过对用户数据剖析，以可视化的出现、交互式的查问，并启动关联目的和标签的输入，从而为有效识别、预防团伙欺诈的出现提供及时决策研判。

此外，萨摩耶云常识图谱在营销层面精准发力，它可基于客户树立社交网络常识图谱，在失掉用户授权后，对用户社交相关网（如亲属、好友、共事、同窗、生疏人等）启动全方位地开掘，精准、迅速地找到相关业务的潜在客户，从而制订针对性营销战略，协助企业成功精准获客。

截止目前，萨摩耶云沉淀的客户笼罩了从通讯运营商、互联网大厂、电商平台、影音传媒，到金融、仓储、商超在内的畛域。

曾经积攒了数千万客户的长周期、多维度样本量，所有衍生变量维度超百亿级，算法模型的精度、准度曾经到达较高水平，平滑应答特定场景下的不凡危险状况，构成较高的竞争壁垒。

科技 一日千里，但似乎商业治理的实质普通，决策治理的实质诉求并没有太大的变动：让对的人，在对的期间，以对的方式做出选择。

“真正的 科技 ，是让你感触不到 科技 的存在”，未来的人工智能不只能提高咱们的效率，更是无感的。

AI虽不完美，但咱们仍要感谢人工智能畛域的那些翻新者们，正是他们在寻求真谛的路上保持“虽千万人，吾往矣”，才更新了咱们对环球和自身的认知。

本文源自金融界