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企业数字化的终局是什么？

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持续帮助客户成功，这是未来数字化转型的趋势和方向。

来源 / 数字化企业（ID：e-works)
作者 / 安筱鹏博士阿里云智能集团副总裁

2024年1月19日，阿里云智能集团副总裁安筱鹏分享了“企业数字化的终局是成为数据运营商”的理念，以下是发言内容整理。

数字化转型

本质是一场增量革命

所有企业都在讨论数字化转型终局是什么，描述终局有很多视角，今天从数据的视角给出一个判断，叫成为数据运营商。在详述这件事之前，回看下数字化转型的起点。

每个行业都有自己祖师爷，谁是CIO的祖师爷？

CIO的祖师爷叫Max Hopper，1972年加入美国航空，负责航空订票Sabre系统的开发应用，是1992年美国《计算机世界》评出的IT行业里改变世界的25位先驱中的CIO，与比尔·盖茨、乔布斯、梅特卡夫并列在位。

《计算机世界》给他的评论是“将企业的市场竞争优势和信息系统建设建立联系最成功的CIO”，Max Hopper的理念路径不只对美国航空公司，对整个民航，乃至整个企业的数字化转型都产生了深远的影响，今天这也是数字化所要追求的目标。

哈佛商业评论前主编尼古拉斯·卡尔在《IT不再重要》提到：上世纪70年代，美国航空公司（AA）采用了一个订票系统——Sabre系统，这个系统是当时仅次于美国政府的实时复杂系统。

当年美国前5家的航空公司，除了People express之外，其他公司都用了这个系统。后来People express破产被别的公司收购了，它的CEO在回忆录中说：我们当时最大的失误是认为IT系统无关紧要，但它事实上事关企业的生死。

后来尼古拉斯·卡尔问了一个即便是悖论也值得深思的问题：当所有的航空公司都用了Sabre订票系统，这套Sabre订票系统对于提升企业核心竞争力有什么用呢？他认为没有用。

尼古拉斯·卡尔提出了一个好问题，我们需要不断地追问自己，在一个高度不确定性的动态竞争中，数字技术对于提升企业核心竞争力到底有什么用？这个故事的启示是：

数字化转型永远是一场增量革命，基于数字化的竞争优势本质上是一场技术的时间差红利。

问题的关键不在于你有没有ERP，有没有客户管理系统，有没有数据中台，当友商们都采用了同样的系统、构筑了同样的能力，这些系统对于讨论企业的竞争和生存是没有意义的，关键在于你是不是比你的竞争对手更好、更快地拥有这些技术，进而构建出竞争优势的时间差，数字化转型是一个永无止境的能力提升过程。

数字化转型的逻辑起点

化解复杂系统的不确定性

数字化重构了消费者的决策体系。新的消费群体是网络原住民，他们没有网络生活，数字空间即生活空间，他们是最早一批进入元宇宙的人。

今天所有的人怎么做决策？无论是出国、买辆车、吃顿饭、买件衣服，决策行为链路是线上发现－线下体验－社区讨论－下单购买－心得分享。

今天的品牌面对的是个性化、实时化、场景化、内容化、互动化的消费主张，消费者有了更多的表达权、话语权、选择权、参与权，我们将它定义为消费者主权的崛起。《流量制造》说我们缺的不是用户，而是与用户互动。

运营的复杂性、供应链的复杂性以及生产的复杂性，整个供给体系变得越来越复杂，这个复杂的背景下去看数字化的价值在哪里？企业为什么要推动数字化？

人们从不同的视角理解、分析、判断企业数字化转型的内在动力，如果从一个更高维度的视角来看，就是企业如何来面对需求巨变带来的不确定性，或者说数字化转型的一个逻辑起点，就是要化解一个复杂系统的不确定性。

这一逻辑起点，也深度影响了数字化项目的投资逻辑。企业数字化转型经常遭遇两难境地：一方面失败率很高，一方面必须干，如果你手握两个亿的项目，董事长问干还是不干，你决策的底层逻辑是什么？

在确定的收益和“赌一把”之间，人们往往会选择确定的收益。但在确定的损失和“赌一把”之间，人们往往会选择“赌一把”，这是诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡内曼所说的“反射效应”。

当你不去做数字化转型，损失风险是确定的。主要损失包括：

● 市场失焦：你不知道客户是谁，客户在哪里，客户喜欢什么，客户体验如何？

● 营销失语：你不知道营销对谁讲，在哪讲，讲什么，如何讲，讲得效果如何？

● 系统失灵：生产、财务、库存、新品开发速度跟不上业务发展的需要；

● 管理失衡：前后失衡、左右失衡、上下失衡、虚实失衡；

● 增长失速：企业增长的速度减慢。当然，并不能保证做的所有数字化项目都是成功的，数字化转型是一个创新型项目。

今天我们都讲人工智能，那智能的本质是什么呢？智能的本质就是主体对外部环境变化的响应能力。借助经典的“肯尼芬框架(Cynefin Framework)”，今天所有的企业都需要审视自身所处的环境，那么这个环境是什么呢？

● 清晰和显而易见的环境（Clear \obvious）。我们可能面对的是一个非常确定的、清晰的、有标准答案的一种场景，假如我是一个产线的工人，我要在生产线上拧一个螺丝，当确定这样一个功能定位的时候，我按照这个标准手册拧螺丝就可以了。我们解决问题的方式是IF……THEN。

● 繁杂的环境（Complicated）。很多时候世界变得更复杂，给这个系统一个输入，输出相对确定的，这个系统是可理解的、可控的，有现成的工具箱和解决方案，我们可以找出专家提供解决方案。我们解决问题的方式是IF……THEN……ELSE。

● 复杂的环境（Complex）。这个复杂环境不可预测、不可预知的，不是现有世界找到答案，需要不断探索，然后去感知、分析、决策。你要具备一种先开枪、后标准，持续迭代找准你目标的能力。人们的行为方式是PROBE……IF……THEN。

● 混乱的环境（Chaotic）。最为复杂和不确定的情况下，你根本没有时间去充分感知和决策，发生地震了，发生泥石流了，你应做的反应就是先跑起来，然后再去观察，再去决策。人们的行为方式是DOING……IF……THEN。

我们面对的是在复杂世界里的不确定性，就像特斯拉的合伙人J.B.Straubel所说的“我们最大的优势是，我们不知道我们到底不知道什么。”

跟传统工业人本质区别是，第一，思考问题的基本假设发生变化：你面对的世界没有标准答案，需要去探索；第二，不确定性是你不能改变的，唯一能选择就是拥抱不确定性。

数字化：转型与原生并行

当今天我们讨论到“数字化”这三个字的时候，后面跟着两个关键词：一个叫“转型”，一个叫“原生”。所谓的转型是企业不断升级自己的产品形态、销售渠道、商业模式、运营机制、组织文化乃至发展战略，从A这个地方出发到B这个数字化土壤比较肥沃的地方。

但是许多人发现，当企业转型从A点出发到B地时，在B这个数字化土壤比较肥沃的地方，正涌现一批天生就长了“数字化基因”的小企业，我们把这些企业定义为“数字原生企业”。

如果说传统企业的数字化转型就像一场学游泳的竞赛，有一批教练教你怎么去呼吸、怎么去蹬腿、水里怎么转身，那么数字原生企业一出生的时候就长了一个数字化的“腮”，知道如何用数字化的方式去做商业决策、产品创新、渠道建设，构建自己线上线下一体化的数字驱动业务体系。

在讲“数字原生”之前，我们先看看什么是“原生”？原生（Native）是指“土著的，未经外力改变的，生来如此的；由原生地带来的思维、文化、风俗、生态体系等”。原生就是就是土生土长，是植入基因的能力，是无师自通的学习。

数字原生企业 = 客户运营商 + 数据运营商 + 进化型组织 + 长在云端。数字原生是基于“云原生”为代表的新型数字基础设施进行运营、管理、创新、发展的企业，构建新业务架构和组织架构，优化重构商业模式和决策机制，具备高速成长、敏感响应、快速迭代的特征，成为引领企业数智化的时代风向标。

数字原生企业来自于各行各业，既有是技术领域的企业，也有传统行业中涌现的企业。在传统的汽车、零售、金融等领域，也在不断孕育出一批数字原生企业。

特斯拉是全球市值最大的汽车公司，盒马的复购与转化10倍于传统电商，上述成绩的背后，特斯拉构建了面向消费者的研发、生产、采购、服务完整闭环系统，构建了客户为中心的服务体系；盒马构建端到端+实时在线+可扩展的要求，自主开发ERP+WMS+CRM整合系统，构建全链路的数字化能力，是用数据+算法重新定义“鲜”。

在技术领域的数字原生企业。比如说Snowflake，2012成立，2020年9月17日上市的时候市值700亿美元，最高的时候有1000亿美元，它在云上把数据库重新做了一遍，它是典型的数字原生企业。

AI大模型席卷全球后，有人会问“为什么中国没有ChatGPT?”如果你想真正找到答案，正确的提问姿势是“中国为什么没有OpenAI？中国为什么没有Snowflake?中国为什么没Palantir？”原因有很多，但在我看来，最重要的原因是构建在云上的新技术基础设施，他们都是长在云上、长在新技术基础设施上的新组织、新企业。

这些企业看起来似乎没有什么关系，但他们拥有着共同的成功密码，可以概括三个基本要素：客户运营商+数据运营商+长在云端，实际上这三个核心要素也定义了什么是数字原生企业。

数字原生企业

客户运营商+数据运营商

数字化的本质是两场革命，一方面是替代体力和脑力的工具革命，包括有数控机床、机器人、机器小车、CAD/CE数据中台等各种产品；另一方面数据带来的是决策革命。

决策可以分为两类：程序化决策，由经理人决策；非程序化决策，以企业家的感觉、直觉做决策。数字化解决不了企业家直觉问题，但可以解决经理人的决策。

企业是一个配置资源的组织，需要构建自己的竞争优势。竞争优势的本质是对资源配置的效率，怎么样配置资源背后在于科学和精准决策。决策的依据来自于数据，在物理世界面对客户需求时，需要把自己打造成为客户运营商，同时基于这个运营商成为数据的运营商。

条条道路通罗马，但有人出生就在罗马。数字化的终局就是成为数字原生企业：客户运营商+数据运营商。

数字原生企业是客户运营商。当下是一个消费需求巨变的时代。个性化、实时化、场景化、内容化、互动化是其主要特征。面对需求的剧变，所有企业都要转型成为客户运营商。“运营”的核心是客户导向、全局视角、全局优化和动态实时。成为客户运营商的关键是：基于数据+算法的自动化决策，

1、能够实时洞察消费者需求；

2、能够实时满足消费者的需求；

3、提供极致客户体验，体验是数字时代更高的品质，为客户提供个性化、实时化、场景化的服务体验，甚至提供情绪价值。

数字原生企业是数据运营商。通过构建实时在线数据的开发利用体系，实现数据驱动的资源优化配置，完成从资源到价值的转化，最终形成企业核心竞争力。

如何成为数据的运营商呢？

数据实时在线；
数据端到端；
数据科学精准。

最重要的一点是，基于以上三个条件，完成从资源到价值的“惊险一跳”，构建起企业的数据驱动的独特竞争优势。

以一个例子，具象了解下数据驱动的新决策体系：生产一架飞机、一辆汽车或一件衣服，这个订单的信息在企业经营管理、产品设计、工艺设计、生产制造、过程控制、产品测试、产品维护等每一个环节流动。这些流动的数据构筑了智能制造的基础。

什么叫智能制造？智能制造的核心和本质不在于你有更多的机器人、数控机床、AGV小车以及先进的各种设备，而在于数据在企业各个环节的流动过程中，是不是可以越来越少的不需要人去参与，这才是智能制造的最本质的核心。过去生产个性化的零部件需要新工艺，很依赖人的开发能力，现在不需要了，数据可以完成加工、处理和执行。

数字化解决数据有和无的问题，网络化解决数据流动的问题，而智能化，是数据自动的流动。什么叫自动？自动的含义是不需要人去干预，它也能完成。过去的信息流动是基于纸张，今天是基于模型在每一个环节自动去流动。

基于“数据+算法”可以对物理世界进行状态描述、原因洞察、结果预测和科学决策。“数据+算法”科研将正确的数据（所承载知识）、在正确的时间、传递给正确的人和机器，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流，优化资源的配置效率。

在这个过程中，AI大模型是数据产生价值的最短路径，系统发挥的作用越来越多，资源配置的效率将进一步优化提升。

传统架构式微

数字原生企业的数据长在云端

从百年尺度看，我们正在从“电原生”迈向“数字原生”。所谓“电原生”，是指基于“电力”这一基础设施才有的各类产品形态。而数字原生因应以“云原生”为代表的新型数字基础设施而生。今天，以云计算为代表的新型数字基础设施，大概相当于当年电力发展的早期，很多方面正在加速体系化。

目前，商业系统的复杂性正驱动技术架构的迁移，传统的IT架构越来越难以适应当下复杂的商业系统，只有基于“云+中台+SAAS”才能构建起新的基础设施。现在云计算处于公共云和私有云并行的阶段，但未来一定是公共云为主的阶段。

从过去的“传统IT架构”，以流程自动化为中心，技术架构不统一，系统建设“烟囱林立”，业务响应周期比较长，演进到今天基于新的数字基础设施，形成基于云边端协同的新架构，以核心能力服务化和数据在线为中心，面向场景构建新的技术架构和解决方案，能够快速实现创新和应对不确定性。

这个解决方案的核心价值就一个——智能。智能是一个主体对外部环境变化做出响应的能力，在不确定的世界，新的技术架构和解决方案，才能使企业对外部的环境变化做出及时响应。

正是基于这个原因，物美、特斯拉、美的、盒马等很多企业纷纷自建业务系统，重构自身的软件系统和解决方案。例如2008年1月，物美集团ERP成为中国零售领域第一个灯塔项目，但是在2020年物美坚决“拆”了这个灯塔，重新构建了一套新的系统——多点DMALL OS。

当你要成为一个客户运营商的时候，当你要实时洞察、实时满足客户需求时，必须做出一个痛苦而艰难的选择：是基于现有软件系统还是以我为主重建自己的业务系统。

很多时候，行业领导者不得不以我为主，重新构建一套系统和解决方案，这是对传统的软件体系一次解构和重组，核心是通过软件的“组件化+平台化”来实现解决方案的“场景化+角色化”，具体而言就是将原有的工业软件体系不断地解构成了一些微服务组件库，无论是我们的库存管理、订单管理，我们的CAD、ERP、MES执行等等，这些传统的软件正在不断地拆分，分解，微服务化，构建起了一个微服务池，并基于平台实现交互集成，面向场景、面向角色重新地分装为面向特定问题的一个新的解决方案。这条路是行业领导者持续保持自己独特竞争优势的必然选择。

在这场系统解构与重组的变革中，印像最深刻的是一汽的变革。作为主导一汽这场变革的门欣副总经理，坚定地走上了对传统系统进行重构、IT系统自研的道路，以ERP、PLM为突破口，开启了一轮大刀阔斧变革，推进业务单元的原子解构，重构业务流程，变革组织形态，构建敏捷系统。这是一次攀登珠穆朗玛峰，但一汽选择了最难的北峰。