從數字化到數智化：中小企業彎道超車的機會來了？
2021年，中國企業數字化轉型的動力依舊非常強勁。但在產業互聯網的推進中，企業轉型的重心正在從“數字化”轉向“數智化”。特別在企服行業，圍繞數智化轉型的新需求，廠商已經開始提供并布局更加豐富、多元的產品和服務。
圍繞中小企業如何從數字化到數智化轉型的變革，我們采訪了企業微信協同CRM服務商衛瓴科技創始人兼 CEO楊炯緯，以下內容通過整理編輯后呈現。
總體而言，中國企業的數字化歷史可以分為三個階段——信息化、數字化、數智化。
最早的信息化實際上是從會計行業開始的，因此也被稱為會計電算化，從2001年2010年，持續了十年。從企業的角度來說，這一過程就是將所有企業的人財物等信息從線下轉移到線上計算機系統中的過程。
2010年開始，中國開始進入數字化轉型。這一階段的主要特征是移動互聯網帶來的數據爆炸，用戶流量成為企業爭奪的資源。到2016年，消費端已經實現了對龐大C端用戶群體的在線化/數字化滲透。C端數字化開始倒逼B端——也就是企業內部數字化轉型，推動數字化轉型從傳統的IT業務拓展到了企業的所有部門。
2016年，以AlphaGo戰勝李世石為標志事件，人工智能走出了實驗室，加速落地商化場景。由此開啟了企業數字化的第三個階段——數智化轉型。在中國，2016年也是十三五的開局之年，政府大力推動5G、智能制造和工業互聯網，頻發利好政策，直接催化了產業互聯網的數據爆發。
從數字化到數智化，已經不再是單純的應用新技術來獲取數據，而是將數據作為一種基礎的生產要素，利用人工智能技術優化數據資源配置，實現生產力和生產效率提升，從而驅動市場發展的新經濟形式。
采訪中，楊炯緯尤其強調了“數據要在協同的過程當中產生價值”。對于企業而言，這意味著數字化不再是單個系統/單個業務部門的應用，而是打通內和外部的數據接口，利用AI模型，賦能員工，在研發、制造、營銷、運營、銷售、服務等各個環節之間，構建更加高效的協同網絡，實現對市場動態的高效響應和智能決策。
“先有協同網絡，再有數據智能。而且，數據要流動，不是說生成了報表就算是智能，報表要應用起來才有價值，比如改造了你的流程，改造了獲客的手段，優化了線索管理的方式等等，但數據要跨部門，跨組織，跨角色去流轉，從而產生迭代和優化，那么組織才能成長，達成飛輪的效應。”
在中國，不同規模的企業數智化轉型的方式也不一樣。用友董事長兼CEO王文京曾分享過一些看法。他認為，大型企業推進數智化，首先要以規劃作為指引，在指引下統一數據治理，并以此為基礎，統一數智底座。而中型及小型企業的數智化推進，主流路徑則是采用公有云服務，選擇領先的跨領域云服務平臺，在此基礎上加入1~n個產業互聯網平臺來拓展市場。
因為成本有限，缺乏高端技術、數字人才的支持，中小企業確實更愿意使用標準化軟件產品。相對應地，在企服行業，數智化的產品和服務近兩年來也更加豐富，為中小企業的數智化轉型，提供了彎道超車的機會——或者說工具。
確實，在新興的中小企業創業者中，千禧一代和Z世代正在成為最具活力的市場主體。在36氪發布的《2021數字化創新研報》曾提出，數字化創新有四大推動因素——即資金可用度、需求標準化程度、數字原生度、業務復雜度。對照這一標準，我們發現年輕化的中小企業數字原生度更高，需求標準化更高，在未來數字創新的過程中，具有更強的競爭優勢。
“現在很多SaaS軟件，已經把從數據采集到處理、分析再到可視化、決策的復雜邏輯，用智能化的手段封裝起來。即使不是數據專業的員工，也可以直接拿來就用。最重要的是，現在很多中小企業從創始人+核心管理層都非常年輕，他們有很強的學習意愿，很愿意去使用和探索——甚至是自己去推動工具的優化。這些企業從第一天開始就是云原生/數字原生的企業，他們可以直接跳過前一個階段，在數智化轉型中實現彎道超車。”楊炯緯在接受36氪企服點評采訪時表示。
在36氪企服點評此前發布的《中小企業營銷數智化轉型指南》中，重點分析了營銷景下的數智化轉型工具。并結合工具，提出了企業數智化轉型四步曲。
第一步 盤點并梳理數據資產
數據存儲：根據數據存儲的需求，選擇公有云/私有云/混合云的方式。
數據采集：全面整合內部和外部數據，在全渠道進行數據埋點，或無埋點進行采集，獲取相關數據。
數據預處理：對數據進行過濾、清洗、分類、統一用戶ID。
數據建模：根據目標和場景，建立數據分析的合適指標，建立科學的分析模型。
數據可視化：結合業務需求，呈現數據分析的可視化結果。
數據監測：持續對所有數據進行實時監測和更新，迭代自身數據分析的模型。
第二步 明確數智化轉型的關鍵問題
和數字化轉型一樣，數智化轉型的關鍵在“理解技術”基礎之上，清晰定位自己的目標，設計落地的計劃。在開始之前，企業可以利用簡單的5W1H來梳理。
What：什么是數智化？
Why：為什么要進行數智化轉型？
When：何時開始轉型？
Where：從哪里開始轉型？
Who：誰來領導轉型？
How：如何落地？
第三步 根據自身需求，選擇廠商/軟件
在市場營銷的典型場景下，數智化應用正在成為營銷主要驅動力。目前，集中在這一領域SaaS廠商，既有來自數據賽道的綜合性廠商，也有來營銷領域的新興競爭對手。這些廠商擁有各自的優勢，都是基于過去對不同行業、不同規模、不同特點的企業群體進行服務后，將對業務的深度洞察和最佳實踐標準沉淀下來，從而服務更多企業的規模化的需求。
他們或是提供綜合性的解決方案，或是提供標準化、模塊化的應用集成，從客觀條件上降低了中小企業數智化轉型的門檻和成本。在具體場景中，企業可以選擇一家供應商進行深度合作，也可以選擇多家廠商，與原有的系統進行數據打通和軟件集成。
第四步 不斷彌合數據流、業務流和管理流
在數智化營銷系統中，用戶全生命周期是一個整體流程，所有業務部門都將以數據程自覺進行業務協作，這是以數據流重構業務流的一個重要過程。同時，隨著業務協同的加速，部門協同之間會產生許多數據，這些數據又會產生新的洞察，反過來幫助組織提升協同效率，優化數據架構和流程。
與此同時，基于新的業務模式，企業管理模式也會發生相應變革。也就是說，管理的決策將更多依靠于數據的洞察，而更少依靠“拍腦袋”的個人經驗。這樣一來，企業決策的風險就會被相對降低。針對全新的業務流，管理層需要從“賦能”而非“監管”的角度，構建新的數據分析指標和模型，才能實現對人的真正幫助。
如楊炯緯所說，“VUCA時代有很多的不確定性，變化也會越來越大，未來將會有更多的敏捷型組織、賦能型、去中心化的組織，每個節點都能夠基于協同自己去決策，新的這種組織文化自然就會長出來。”
總的來說，數智化轉型是一場全面的生產力變革。這場變革的最終目的，是解放“數據”這一重要的生產要素，讓系統中的全部人員節點，都能夠自由地使用數據，并結合人工智能應用，形成人機協同的新工作方式，從而構建以“用戶體驗”為中心的新商業形態。
