阿里研究院副院长安筱鹏：一文讲透数字化的8个关键问题

“宁可转型升级死，绝不因循守旧活”，这是广联达董事长刁志中振聋发聩的一句话。某种程度上，这代表了不少正在 探索 数字化转型的企业家的真实心声。

一场巨大的变革正在进行中：“数字化”“数字中国”被列为“十四五”规划的核心之一，数字经济席卷各行各业，新一轮的商业马拉松q声已响起。无形的革新重塑着商业大环境，也赋予了我们丰富的想象空间。不论是数字化，还是数智化，成为疫情之后几乎每家企业不得不做的必答题，也带给企业家诸多困惑：企业是否一定要数字化转型？究竟如何数字化转型？难点和坑又是什么？

本专题试图抛砖引玉，展现数字化大潮中的一个剪影。我们特别邀请到行业专家安筱鹏，详解数字化转型的关键问题。我们更期待蓬勃涌现出优秀的管理样本，有机会向世界输出中国式的管理理念与声音。

（注：本文原标题《一文讲透数字化的8个关键问题》，节选自正和岛《决策参考》四月刊。）

作 者：安筱鹏 阿里研究院副院长

转型的逻辑起点

今天人们讲智能制造、工业40、工业互联网等一系列概念，讲数字化转型，首先需要思考的问题是：转型的逻辑起点是什么？

智能是一个主体对外部环境的变化做出反应的能力，这个主体可以是一个人、机器、设备、组织、企业等。 工业40、智能制造等要解决的核心问题，是面对竞争环境和客户需求的变化，企业如何适应？如何跟上？如何更好地满足客户需求？这就是数字化转型的逻辑起点。

在过去，消费者追求的更多是性价比、产品功能、耐用性等功能诉求；今天，年轻的消费者不仅仅关注功能性诉求，而且关注内容、服务、参与度、社交体验、分享与交流等体验诉求。 消费者的需求已变化，我们的供给能否跟上消费者需求的变化？

应对需求的快速变化，是疫情带给我们的挑战，也是数字化转型必须解决的基本问题。未来十年，企业面临的重大挑战是如何面对消费者主权的崛起。一百多年前，福特说：“不管消费者需要什么，我生产的 汽车 都是黑色。”2019年，“双11看中国”活动过程中，欧莱雅中国总裁说：“22年前进入中国时，美妆行业是千人一面，现在是一人千面。” 这就是我们今天面对的市场客户需求发生的变化：个性化、场景化、实时化、互动化、内容化。

对于一个企业来说， 数字化转型及其所要解决的核心问题就是：如何去满足海量的、碎片化的、实时的、多场景的客户需求。

数字化转型的本质

业界关于企业数字化转型有很多新的概念。有些时候新概念太多，也造成了“新概念雾霾”。我们需要一个“雾霾净化器”；我们需要一个望远镜，能看到数字化转型的全局；我们需要一个显微镜，能看到数字化转型的细节；我们也需要一个CT机，能看到数字化转型的本质。

对于企业家而言，面对疫情需要解决的问题和数字化转型要解决的问题， 本质是一个问题，即企业如何面对不确定性。

只有深刻认识不确定性，才能深刻理解数字化转型的本质。不确定性源于信息约束条件下人们有限的认知能力，应对不确定性，是人类永恒的挑战。 数字化转型的本质是，在数据+算法定义的世界中，以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，优化资源配置效率，构建企业新型竞争优势。

关于企业数字化转型，美国和德国都有“新技术”与“实体经济融合”的新概念。美国国家标准与技术研究院（NIST）提出智能制造，认为智能制造解决三个基本问题：差异性更大的定制化服务，更小的生产批量，不可预知的供应链变更和中断。 这三个问题归结为一个问题，即一个企业如何面对不确定性，并做出实时响应。

德国弗劳恩霍夫研究所提出了工业40的概念，认为工业40的逻辑起点是适应竞争环境的快速变化。 数字化转型的初心就是如何应对变化，市场变了、用户变了、产品变了、技术变了，企业如何适应市场+用户+产品+技术的快速变化。

这次疫情是对企业数字化转型进程的一次检阅， 应对疫情和数字化转型本质上是解决同一个问题：企业如何在不确定性的世界中进行决策。 疫情期间，良品铺子、红蜻蜓、林清轩等企业家们在逆境中找到突破口，体现了数字化转型的核心要素，即意识+平台+工具+组织。

企业要有数字化转型的意识，要树立以消费者运营为核心的理念，树立全渠道营销、线上线下融合、数字驱动等新理念；企业能够有效应对疫情带来的挑战在于业务云化，在于搭建了数据中台、业务中台；企业还要有钉钉这样的数字化工具；需要实现组织在线、协同在线，需要营造自组织涌现的机制。

一个所有组织都要思考的问题

面对不确定性，面对数字化转型，所有的组织都要思考一个问题： 如何从工业时代的组织向数字时代的组织切换？

很多时候面对一个不断变化的市场，企业按照原有的工作方式、思维方式 *** 作，可能没什么错，但是在一个高度不确定性的环境中，失误将不可避免。基于确定性的组织行为惯性，是造成突发事件应对失误的元凶。互联网竞争策略中有一个关键：高频打低频。一个组织的常态与突发应对的区别在于：常态化的低频决策机制适应不了突发事件中的高频决策需求。

如何构建一个组织的高频、多中心、短链路决策机制，是一个组织从工业时代向数字时代切换的必由之路。

数字经济时代如何重建新的组织细胞？新组织涌现的背后是价值观导向和利益导向，正如张勇（阿里巴巴董事局主席、首席执行官）所说，绝大多数协同问题都不是态度问题，而是生产关系没设计到位；要在一个扭曲生产环境下希望大家一起合作，本身就违反人性。

重新思考数字化转型的动力

2003年，《哈佛商业评论》前主编尼格拉斯·卡尔在美国掀起一场大争论。这场争论的核心问题是IT技术对于提升企业竞争力到底有没有用？这个问题每隔几年就会冒出来。面对全球数字化基础设施的重构，我们需要重新思考数字化转型的动力。

我们看到数据中台、业务中台、微服务组件、工业APP等背后，是我们认识数字化转型的起点——首先是认知转型。我们讲“ 科技 是第一生产力”“制度重于技术”，但最重要的是认知和理念。其次，我们今天对数字化转型认知的区别不是愿不愿意拥抱变化，而是以多快的速度，以何种方式拥抱变化。我们是不是有长期思维，是不是相信年轻人，是不是有推动文化变革的决心？再者，数字化转型是一场边缘革命，对于一个企业来说不在于做了什么，重要的是比竞争对手多做了什么、客户真正感受到了什么、构筑了什么样的新型能力。

过去，在涉及数字化转型的动力时，企业家们的思考角度是：数字化转型的投入产出比有多高？有没有风险？有多少风险？如果数字化项目的风险太高或产业不确定，就放缓投资的步伐。

我们今天从另一个角度思考问题： 如果不转型，损失是什么？缺失数字化战略时，风险是确定的，可以概括成以下五个方面：市场失焦、营销失语、管理失衡、系统失灵、增长失速 。

数字化转型的基本矛盾

企业家们在推动数字化转型的过程中面临各种困惑和挑战。

美国哈佛大学组织的调研认为数字化挑战是遗留系统（52％）、信息/数据孤岛（51％）、IT与业务线之间的合作不足（49％）、风险厌恶文化（47％）、变更管理能力（46％）、缺乏数字化的企业愿景（39％）、缺乏人才/技能（38％）、预算不足（37％）、网络安全（34%）等。德国提出工业40，核心问题是三个集成（横向集成、纵向集成、端到端集成）。而中国政府提出两化（信息化和工业化）深度融合，核心挑战是如何从单向应用。问题是，这些挑战背后的原因是什么？

十九大报告提出我们面临的基本矛盾是人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。我们把这个问题抛给数字化转型：什么是数字化转型的基本矛盾？我 们认为是企业全局优化的需求和碎片化供给之间的矛盾。 企业数字化投入和收益之间不是一个平行线，数字化投入只有超越了集成的某个临界点之后，收入才会呈现指数化增长。

《第五项修炼》说过一句话：“今天问题的产生，源自于昨天的解决方案。”回顾过去60年IT的发展史，可以看到它就是一个碎片化的供给史，这些解决方案都是为了解决一个点的问题。但是今天我们不仅仅需要点、线、面，还需要一个生态，这是我们今天在数字化转型中所面临的一个问题。

从企业数字化到数智化转型

数字化转型不是一个新课题。从技术长周期的视角来看企业转型，可以分为两个阶段：从数字化转型阶段到数智化转型阶段。数字化是一个业务数据化的过程，中国企业从上世纪90年代就开始了，经历了传统软件安装期和消费者在线化两个阶段。 当前，企业正进入数智化转型新阶段，基础设施云化、中台化、移动化推动企业从业务数据化向数据业务化转型，从单轮驱动向双轮驱动转型，并最终实现全链路数智化。

阶段一：IT化阶段

关键词：安装

企业通过安装办公自动化（OA）、企业资源管理（ERP）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）等各类信息化软件，构建单点业务环节信息系统，全面优化企业的研发、生产、经营流程，提高管理效率，为进一步深入开展数字化转型打下坚实基础。

阶段二：在线化阶段

关键词：在线

互联网普及对于商业世界带来的革命性变化，意味着商业系统进入了新时代——在线时代，商业世界实现大尺度、多场景业务闭环优化。伴随着3G、4G、5G等移动互联网及物联网技术的迭代，电子商务、社交网络、移动支付、网络约车等新业务涌现，推动着消费者在线，以及店铺、商品、组织、管理、服务的在线化。

阶段三：云端化阶段

关键词：重构

云计算、物联网、人工智能、5G、数字孪生等为代表的智能技术群落正在构建新商业基础设施，未来5 10年将是新型数字基础设施的“安装”和服务交付期。IT基础设施及企业应用软件加速云化，一批云原生技术持续涌现。数据中台、业务中台、AIoT中台建设步伐加快，消除数据孤岛并促进数据业务化，推动企业内部资源与能力共享。

阶段四：双轮驱动阶段

关键词：运营

伴随着企业传统IT基础设施云端化、AIoT化、中台化、移动化，企业不断打通线上与线下、内部与外部、消费端与供给端数据，基于消费端数据运营，以消费端数据智能重构供给端的品牌、营销、研发、渠道、制造等供给体系和价值链体系，构建人、货、场全要素运营体系。

阶段五：全链路数字化阶段

关键词：创新

以消费者运营为核心，实现消费端与供给端全要素、全场景、全生命周期的数据智能，建立企业智能运营和决策体系，持续推动企业产品创新、业务创新、组织创新，构建强大的新竞争优势。简言之，如果说企业数字化转型是基于IT技术、架构和PC端，那么企业数智化转型则是基于DT技术、架构和移动端。数字化的核心是业务数据化，数智化的核心则是数据业务化。从数字化到数智化是一次新型数字商业基础设施的重构、迁移和切换，是以消费者运营为核心的数字商业生态重构。

数字化的终极版图

可以设想一下，未来十年、二十年、三十年之后，信息通信技术的发展趋势是什么？或者我们思考一个问题：数字化的终极版图是什么？从未来看现在， 我们今天所看到的物联网、大数据、云计算、人工智能、工业软件等技术，都是未来数字化终极版图的一个碎片 ，ICT技术发展及应用的过程，就是我们不断把这个碎片化的模块拼成一幅完整版图的过程，我们都是拼图人。

10年前，马斯克发表了一篇文章：Why the US Can Beat China: The Facts about SpaceX Costs。今天，马斯克的SpaceX将火箭每公斤的发射成本降到了20年前的1/7。今天，飞机、高铁、 汽车 、坦克等复杂装备的研制周期相当于20年前的一半，这是因为人类 社会 认识客观世界的方法论已从“观察+抽象+数学”的理论推理、“假设+实验+归纳”的实验验证，走向基于数字孪生的“模拟择优”。

未来的世界是数字孪生世界，就是在比特的汪洋中重构原子的运行轨道，这将驱动赛博空间的数字孪生无限逼近真实物理空间，基于“物理实体+数字孪生”的资源优化配置将成为数字经济的基本形态。

数字孪生世界的意义在于，在比特的世界中构建物质世界的运行框架和体系，构建人类 社会 大规模协作新体系。 这一进程将从原子、器件、整机、建筑、城市到地球，从基因、细胞、器官、人体到生物世界，从数字孪生的心脏、数字孪生的飞机、数字孪生的建筑到数字孪生的城市。我们都走在构造数字孪生世界的大道上，数字孪生将把企业带上向零成本试错之路。

企业思维的三个转变

面对数字化转型大变革，企业如何转型？企业思维需要实现三个转变：

1 以不变应万变，到以持续优化的策略应对各种不确定性。企业需要以数据+算法的策略应对不确定性，需要摒弃冗余思维、静态思维，走向精准思维、动态思维。

2 以增量革命构建新型能力，企业数字化转型，就是要把软件、设备、流程优化、管理变革最终都转化为企业的新型能力。这是数字化的出发点，也是落脚点。

3 从产品制造商到客户运营商，制造企业应成为一个工业产品提供者，通过产品与客户建立一种“强关系”，能成为24小时在线，了解、预测、满足客户需求的“客户运营商”。

今天，对于大多数企业而言，数字化转型不是因为喜欢变化，而是不得不做的一场转型。数字经济时代，企业家们要做的是对于新事物不排斥、不盲从，主动拥抱数字化新大陆。

计算机科学与技术专业、软件工程专业、网络工程专业、计算机网络技术专业、电子科学与技术。

1、计算机科学与技术专业

计算机科学与技术是国家一级学科，下设信息安全、软件工程、计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术、计算机技术等专业。主修大数据技术导论、数据采集与处理实践、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习、高级数据库系统等课程。

2、软件工程专业

软件工程专业是2002年国家教育部新增专业，随着计算机应用领域的不断扩大及中国经济建设的不断发展，软件工程专业成为了一个新的热门专业。软件工程专业以计算机科学与技术学科为基础，强调软件开发的工程性，使学生在掌握计算机科学与技术方面知识和技能的基础上熟练掌握从事软件需求分析、软件设计、软件测试、软件维护和软件项目管理等工作。

3、网络工程专业

网络工程专业主要讲授计算机科学基础理论、计算机软硬件系统及应用知识、网络工程的专业知识及应用知识。网络工程专业旨在培养具有创新意识，具有本专业领域分析问题和解决问题的能力，具备一定的实践技能，并具有良好的外语应用能力的高级研究应用型专门人才。

4、计算机网络技术专业

计算机网络技术是指培养适应生产、建设、管理、服务第一线需要的德、智、体、美全面发展，掌握计算机网络技术基础知识，培养具有一定计算机网络基本理论和开发技术，具备从事程序设计、Web的软件开发、计算机网络的组建、网络设备配置、网络管理和安全维护能力的网络高技术应用型人才。

5、电子科学与技术

本专业培养具备物理电子、光电子与微电子学领域内宽广理论基础、实验能力和专业知识，能在该领域内从事各种电子材料、元器件、集成电路、乃至集成电子系统和光电子系统的设计、制造和相应的新产品、新技术、新工艺的研究、开发等方面工作的高级工程技术人才。

参考资料来源：百度百科-计算机科学与技术专业

参考资料来源：百度百科-软件工程专业

参考资料来源：百度百科-网络工程专业

参考资料来源：百度百科-计算机网络技术专业

参考资料来源：百度百科-电子科学与技术

制造业大数据的“冷”思考？
当前，大数据作为新一代信息技术的关键，逐渐成为新一轮产业革命的核心。制造业迈入了大数据时代，2012年，GE公司率先明确了“工业大数据”的概念。在制造业，产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据，而这些数据符合大数据的三“V”的特征：规模性、多样性以及高速性。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。因此，研究和应用制造大数据更具有挑战性。 主要体现在制造大数据的存储、管理、分析和展示方面。如何充分挖掘工厂中数据的价值，通过对制造大数据进行分析，提升数字化工厂运行效率，已成为制约数字化工厂向智慧工厂发展的瓶颈！
然而，大数据给我们带来的思考：在制造业能用吗？解决什么问题？制造业大数据到底在哪些领域可以发挥它的作用？
首先，能用否？大数据已经成为解决现实世界问题的方法。要解决现实世界的问题，第一种方法就是科学实验，通过实验的方法来发现现实世界的一些规律和解决和问题； 第二种就是通过理论分析和推导方法；第三种就是科学计算，模拟仿真成为第三种解决问题的范式；数据科学成为第四种解决问题的范式，这个就是由美国图灵奖的获得者，他出了一本书《第四种范式》，目前现在国外数据科学是一门非常热门的学科，它是一门综合交叉的学科。
大数据方法带来了思维上的变化，主要是从三个方面来看的：
从因果到关联，更强调事物之间的相关性而非因果性。
从局部到全体，采用全体数据进行分析，而不是随机样本。
从精确到混杂，通过数据保证解的优异性，不再一味追求精确的算法。
既然大数据已经成为解决问题的方法，那能用它。
因此，从数字化工厂向智能化工厂转化的过程中面对着海量的数据，需要寻找它们相互之间的联系和隐藏规律，实现透明化的目标。
最后，在哪里用？大数据它给制造业提供的是一种全方位的全程式的一种服务，在产品全生命周期阶段，从设计到制造、从使用到维护、直到维修阶段，产生的正向数据以及逆向数据，这些数据都能全方位的使用。
在产品的设计中，传统的设计师，基于经验灵感和经验，揣度消费者的需求喜好，设计产品。在大数据时代，设计师通过对用户行为和需求大数据进行分析，精准量化客户需求，指导设计过程。
在制造阶段，大数据技术可以帮助实现生产过程异常发现、产品质量和生产调度优化等方面。以生产异常发现为例，传统的基于降维手段的异常发现方法，容易破坏信息完整性，不利于设备异常的发现。在大数据模式下，基于制造数据的分析对关键参数进行提取，然后通过聚类分析手段发现设备异常模式，在此基础上对设备控制优化。大数据也能帮助提高产品的质量控制，大家来自制造业可能知道SPC控制的是整个过程的单个参数，但是单个参数在正常范围，为什么还会出现一些质量问题？可能每个参数均处于临界状态，综合产生会产生一些质量问题，所以在这个过程中，传统就是数据的筛选、参数分析，这个过程介入了人工的分析来进行质量的预测，数据筛选过程淘汰了许多有效的数据资源，参数分析过程经常存在人工经验判断，使得预测模型对整个产品加工过程信息的描述残缺不全，不能发现产品质量问题的深层次原因（如误差累积）。 因此在大数据模式下，根据产品的加工工艺过程，对产品质量相关数据按层次进行组织，利用多隐藏层的神经网络深度学习加工过程中产品质量数据的相互作用机理，从而对产品质量问题进行全面、深层次描述。大数据能提升大规模生产调度的全局性能，大家知道为什么我们企业生产调度一直会出现问题，我们做的计划好好地赶不上变化。因为所做的计划，是在一个理想状态下考虑约束做的计划。我自己做生产优化调度做了20多年，一直在寻找一种最优的解决方案，研究智能方法，例如：遗传算法、蚂蚁算法等。但随着工艺的复杂、环境的复杂、工艺的规模，整个问题规模越来越大的时候，它已经是一个很难解决的问题。传统的智能调度方法难以求解大规模的调度问题，基于规则和瓶颈的方法在大规模问题中又很难得到全局优化解；大数据带来了新思路，他采用全局的数据之间的关联关系，从而形成全局的调度方案，能够解决大规模生产中的全局调度问题。
大数据能为产品的运营维护服务，很典型的案例就是GE的案例，建立一个平台，为航空发动机的监控、运行监测、故障诊断提供一个全方位的服务。在产品的运行和维护过程中，大数据模式一改传统方法被动的运维模式，通过采集和分析智能设备的传感器数据，进行大数据分析，主动进行产品的安全监测、故障诊断，优化产品的运行过程。大数据应用过程中需要的是什么呢，首先需要的是能够采集到数据，也就是需要产品是一个智能化的产品，所以 在智能制造中，首先要有智能化的产品，安装传感器，能够实时的传递数据，这为后面的运行、维护服务提供了依据。
大数据不只是关于数据，而是采用传统及新的分析方法来分析所有数据。针对大数据分析的结果采取行动来提升业务才是最重要。随着大数据技术的不断地发展，国内外已对大数据在制造领域中的应用进行了一些开拓性的研究，代表性的有GE工业互联网解决方案、Smart Factory计划，SAP HANA平台和Invensys数据分析平台，并已在农夫山泉、百事饮料等公司应用。三一重工利用大数据技术通过对地理位置数据的关联分析发现泵车主油缸故障与沿海地区杭深高铁建设的强相关性，确定了沿海地区的盐雾环境和水质是导致油缸密封体腐蚀的主要原因。日本小松公司通过对挖掘机安装传感器与GPS定位系统，从而实时监控车辆运行情况，并通过大数据分析，对未来挖掘机市场的需求进行预测从而调整生产、对用户的使用习惯进行分析与建议从而降低油耗。
以上的一些工业案例成为制造业大数据的先驱，然后，目前绝大多数制造业大数据的应用没能形成系统化的思路和方案，缺乏理论体系的支撑。 针对国内在制造业大数据应用基础研究上的空白，我团队2014年申请了国家自然科学基金重点项目“大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法研究”，并得到了资助。目前，围绕车间制造大数据之间的耦合作用机理、车间性能的演化规律、车间运行过程的调控机制三个基础科学问题进行科学研究，来探索我们的大数据在我们的智能制造车间的运行情况。解决问题的思路是是一切都在用数据来说话，利用大数据来解决工程问题的科学研究思路是： 一切数据说话。首先数据化：将设备状态参数、计划执行情况等运行参数，以及质量、交货期等性能指标数据化；然后分析这些数据之间的关联关系，用数据挖掘的方法预测交货准时率、产品合格率等车间性能的演化规律；从演化规律中，发现质量指标中某数据异常，找到影响该异常数据的关键参数，最后对关键数据进行控制，保证交货期和产品质量。为了实现大数据应用，我们提出了大数据驱动的智慧工厂，它是生产车间、物联网、云端、移动互联的有机融合。利用物联网技术，使得车间生产过程、物流及之后的销售、服务过程具备感知能力；全生命周期内产生的各种制造数据保存到云端；借助大数据处理与分析技术，依托云计算平台，帮助分析数字工厂运行过程，提供决策支持，并通过移动互联方式展现。目前我们在晶圆制造的车间和发动机装配车间，开展了一系列的工作。
最后，我认为：实现以数据感知、数据处理分析、制造过程决策与支持、数据可视化技术为核心的智慧工厂已经成为趋势，大数据产业链及技术体系逐渐成熟，大数据必将加速数字工厂向智慧工厂的转型。

随着以5G、区块链、物联网、大数据、云计算、数字孪生、人工智能等数字 科技 为引领的第四次工业革命的兴起，产业互联网发展进入快车道，居民消费转向线上并呈现个性化、定制化、多元化的趋势。为了把握这个短暂的转型窗口期，大部分商业银行都纷纷进行数字化转型，对于数字化转型的本质、难点仍在 探索 阶段。因此，笔者以在商业银行的实际管理经验为基础，借鉴智能工业数字化的历程，探讨商业银行数字化转型的实际方法。

数字化转型的本质：数据流动的自动化

信息技术爆发式进步对商业银行的本质影响，是将商业银行置于不确定性的环境中。数字 科技 直接拉近了银行与客户之间的距离，在竞争激烈的互联网环境下，银行必须在金融交付方式上满足客户个性化需求，以此获取、激活并黏住宝贵的客户资源。在数字时代，银行必须以有限的人力、财务、研发等资源，以创新的金融服务快速响应客户不确定的金融需求。对于任何一家银行来说，资源都成了最为紧缺的要素，只有提高资源的配置效率，才可能缩短产品研发周期、提升服务体验、敏捷预测金融需求等。因此，在不确定性的环境中，银行竞争的核心就是资源配置效率的竞争。

资源配置的背后，是银行在研发、设计、交付、定价、客服、营销等每一个环节的决策。在数字时代，决策是否智能，决定了资源配置效率的高低。此处“智能”，是指一个主体对外部市场环境的变化作出响应的能力。以智能制造为参考，美国NSIT强调智能制造解决的三个基本问题是：差异性更大的定制化服务、更小的生产批量、不可预知的供应链变更，其本质就是响应外部环境的不确定性变化。

银行的智能决策，不仅仅是物理世界中看得到的机器设备自动化，还表现为虚拟世界中看不到的数据流动的自动化。数据流动的自动化要求实现“五个正确”，即把正确的信息，在正确的时间，用正确的方式传递给正确的人，以此为依据作出正确的决策。例如，客户需求信息被采集之后，在银行的经营管理、产品设计、体验设计、产品研发、产品测试、产品维护等每一个环节流动，信息不断被加工、处理、执行，进而实现在正确的时间将正确的数据以正确的方式传递给正确的人和机器。正是信息技术、物联网、大数据等数字 科技 的进步，保障了数据流动的自动化，从而帮助银行构建更加高效、低成本、精准、科学的智能决策体系。

基于以上分析，商业银行数字化转型的根本动机，是以数据流动的自动化来化解复杂环境的不确定性。传统机器设备的自动化替代了体力劳动，数据流动的自动化则替代了脑力劳动。判断银行内部决策是否智能，就是看在数据流动的每个环节，是不是需要越来越少的人参与。基于智能决策的要求，数据流动的内涵也有了巨大的变化，过去的数据流动是基于文档的流动，今天的数据流动是基于模型、风控、反欺诈、交易要素的流动。因此，商业银行数字化转型的本质可以定义为：在“数据+算法”定义的世界中，以数据流动的自动化化解复杂系统的不确定性，对外部的环境变化作出高效响应，最终目的在于提高资源配置的效率。

数字化转型的最大难点：集成应用困境

数字化集成的本质，是不同业务系统之间的数据能够实现互联、互通、互 *** 作。集成是智能制造的核心概念，德国工业40提出三个集成（横向集成、纵向集成、端到端集成），中国工业和信息化部提出两化融合的四个阶段（基础建设、单向应用、综合集成、创新引领），都在强调将单向应用系统打通。集成之所以对银行数字化转型同样重要，是因为银行信息化的投入和收益并不是线性相关的，收益只有在投入跨越了某一临界点之后才会呈现指数化增长。因此，银行数字化转型从单向应用、企业级集成、产业金融链集成到产业金融生态集成，只有在集成跨越了某一拐点之后，数字化转型的效益才能体现出来。如果说，工业互联网所要解决的核心问题是在产业链和产业生态层面上构建一个新的数字化转型的体系，那么当前银行核心系统下移与分布式系统上行所要解决的核心问题是在金融交易服务与金融生态服务上构建一个新的数字化转型体系。遗憾的是，当前所能提供的商业银行数字化转型的解决方案，更多针对的是单向应用。

正如“中等收入陷阱”一样，从单向应用迁移到集成应用将面临诸多挑战，我们称之为“集成应用陷阱”或“集成应用困境”。无论是在智能制造领域还是金融 科技 领域，真正实现内部集成是非常困难的。基于对国内十多万家企业集成水平的评估，能够在产品设计、工艺设计、生产制造、生产过程控制、产品测试、产品维护等环节打通的领先企业数量非常有限。基于对国内外一万多家商业银行集成水平的评估，能在金融产品需求、研发、测试、上线、营销、风控、反欺诈、API对接、ISV等环节打通的领先银行数量同样非常有限。但是国内一些互联网银行，如网商银行、微众银行，已经成为商业银行数字化转型的标杆企业。互联网银行能够跨越集成应用困境，主要因为天生具备互联网生态基因，在建设产品体系时有集成的意识，且多以C-Bank模式从零开始建设，集成难度相对较小。

集成应用困境的核心矛盾是企业全局优化的需求和碎片化的IT供给之间的矛盾。当前商业银行竞争的核心是资源优化配置效率的竞争，需要在更大的范围、更广的领域、全流程、全生命周期、全场景推动数字化转型，只有实现全局集成、全局优化，才能创造更多的价值。但是当前商业银行的IT供给依然是碎片化的，这源于过去60年里碎片化的IT供给史，无论是核心系统研发，还是金融产品研发，解决问题的基本思路都是先解决局部问题，再把一个点的问题拓展为一个线的问题。碎片化供给的思路延续至今，导致当前商业银行往往出现几百套相互孤立的“烟囱式”产品系统，能够实现开放式的银行体系只是凤毛麟角。商业银行数字化转型，不仅需要点、面的解决方案，更需要一个生态级别的解决方案。

“数字化转型20”商业模式解决方案

当前商业银行的核心系统、产品系统已经变得越来越复杂，而传统IT技术架构解决方案与支撑复杂产品系统的要求差距越来越大。为解决企业全局优化的需求和碎片化IT供给的基本矛盾，商业银行必须在边缘计算、云计算、移动端架构体系之上构建一套新的商业模式解决方案，即“数字化转型20”。如果说“数字化转型10”是基于传统IT架构和桌面端，那么“数字化转型20”是基于边缘计算、云计算、移动端为代表的IoT的新技术渠道。

“数字化转型20”可以划分为需求端、供给端、供需端、数据价值四个层面。在需求端，银行不再基于相对确定的需求来实现低成本、高效率，而是基于更加个性化定制、碎片化的不确定性需求，进行商业模式创新（包括业务创新、产品创新、商业模式创新、组织创新）。在供给端，面向流程、面向局部的封闭技术体系已不够，需要构建一个面向角色、面向场景、面向需求、全局优化的开放技术体系。在供需端，交付软硬件不再是全部任务的结束、而是运营工作的开始，和客户一起运营为客户的客户提供更有价值的解决方案。在数据端，围绕数据价值实现层面，包括业务数据化和数据业务化两个层次，即在数据底座之上，基于客户实时需求，利用基于云的技术中台、业务中台、数据中台快速构建与迭代解决方案。

商业银行原有技术体系复杂，在实现“数字化转型20”时，必须解决原有架构体系向新架构体系迁移的问题。以工业互联网为参照，工业互联网把工业的技术、经验、知识、最佳实践等封装为各种各样的组件，通过提高共性技术知识的沉淀与复用水平，重构工业知识创造、传播和应用的新体系，降低了创新的成本和风险，提高了研发生产服务的效率。商业银行将传统架构体系向“数字化转型20”迁移，可以按照以下四个步骤执行：一是解构数据，不断地用软件去解构和分解当前产品系统的数据；二是构建微服务池，基于数据组件，构建新的微服务池；三是链接平台，针对金融产品解决方案，调用和链接相关微服务；四是重新构建一个面向角色、面向场景的APP。“解构—微服务池—调用—面向场景APP”体系也将员工从重复性工作解放出来，使其可以投入精力和时间从事创造性的工作。

“数字化转型20”的未来，是构建一个虚拟的数字“孪生世界”。在虚拟世界里，商业银行可以更加高效、低成本、精准地模拟现实世界，智能地作出决策，并将决策结果反馈到现实世界，最终迈向零成本试错之路，最优化地响应不确定性环境。

作者 罗勇「中国民生银行」

文章 《中国金融》2022年第1期

本文源自中国金融

元宇宙，英文名Metaverse，是一个平行于现实世界的虚拟世界。

从概念层面理解，目前元宇宙定义很多，但大致相同的说法是：元宇宙是利用多种科技手段进行链接与创造的，与现实世界映射、交互的虚拟世界，是具备新型社会体系的数字生活空间。

从技术层面理解，它是由5G、区块链、云计算、3D引擎、VR/AR/XR、数字孪生等多项互联网前沿技术融合，构成的基于真实世界的虚拟空间，并可与真实世界产生链接和互动。

元宇宙的核心要素包括极端沉浸化体验、极度丰盛的内容生态、超时空社会系统和虚实互动的经济系统。这就表明随着相关技术的不断深入，元宇宙将实现极大的可延展性，或许会如同今天的移动互联网一样，影响到人们生活的方方面面，目前已经眼见为实并正逐步普及的包括：

去中心化金融：依托区块链技术，实现资产的数字化，存钱取钱包括贷款无需再跑银行，一切皆可线上进行；个人资产更加安全明晰，重要实物资产也可上链确权，所有财产数据化。

NFT-元宇宙创业：毫无疑问的是，以元宇宙为依托的资产数字化，必将推动NFT产业繁荣，一切皆可NFT，现实世界中的所有物品均可转化为元宇宙中的虚拟财产，这就需要一大批元宇宙虚拟资产的自由创作者，发挥自己特长为元宇宙世界繁荣添砖加瓦，成就一种新的自由职业。

元宇宙虚拟办公：不同于传统远程线上办公，元宇宙虚拟办公可借助3D场景搭建和虚拟数字人、AR/VR等虚拟技术，实现沉浸式的线上办公，在一些专业线上办公软件的加持下，可以实现更好的现场协作办公、沟通，甚至比当面沟通更加高效，未来在家就可实现真正的上班。

元宇宙会议会展：这是当下企业级应用比较多的一种形式，通过3D场景、云算力、虚拟数字人等技术，实现跨时空、沉浸式、多元互动的数字会议展览，省钱省心省力，更高效。

……

诸如此类，元宇宙带给人们工作、生活的变化将是革命性的，效果也正逐步突显。基于各种新需求，国内一些多接口元宇宙生态平台也逐渐出现，比较具有代表性的是百度希壤、云控蜂核#11维空间#等，虚拟城市街区规划，多生态多场景多应用空间融合，基本都是以个人元宇宙体验为核心，链接企业级元宇宙应用需求，实现闭环可持续的元宇宙生态建设。其中11维空间还开通有个人艺术空间、家园空间、体育空间、三国文化空间、时光复刻、《萌宠向前冲》游戏空间等，生态和玩法十分丰富多样，并可赋能UGC创作者数字资产流转。在安卓或ios端均可畅玩，通过安卓或ios端应用商店搜素11维空间，即可很方便下载畅玩。

‍‍目前实际应用的情况来讲，智能化领域普遍遇到的问题就是关于集成和大数据处理。智能家居的实现最终都是要靠一个处理终端来完成，而控制不同厂家的电器设备需要开放的端口，这是一个系统集成领域普遍遇到的问题。而大数据的收集和分析处理抛开算法等技术层面问题，最核心的一个棘手问题就是业主隐私。智能家居的终极目的就是让居住生活更轻松美好，前景是不言而喻的，因为随着实现全民小康目标的越来越近，人们追求更好生活品质的脚步是阻挡不了的。但是科技的发展总是不可避免地会对现实规则产生一定的冲击，无论初衷多么美好。‍‍

智能家居是以住宅为平台，通过物联网技术将家中的各种设备连接到一起，实现智能化的居住环境。 智能家居利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性。
基本简介
智能家居是在互联网影响之下物联化的体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备（如音视频设备、 照明系统、窗帘控制、空调控制、 安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等）连接到一起，提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、 环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。与普通家居相比，智能家居不仅具有传统的居住功能，兼备建筑、网络通信、信息家电、设备自动化，提供全方位的信息交互功能，甚至为各种能源费用节约资金。
智能家居的概念起源很早，但一直未有具体的建筑案例出现，直到1984年美国联合科技公司（United Technologies Building System）将建筑设备信息化、整合化概念应用于美国康涅狄格州（Connecticut)哈特佛市（Hartford）的CityPlaceBuilding时，才出现了首栋的“智能型建筑”，从此揭开了全世界争相建造智能 家居派的序幕。
智能家居控制的发展关键在于设计理念以及经营者的心态，市场目标客户真正需要什么东西，挣什么样的钱都要慎重考虑，如果只注重签单，不设身处地的为客户着想，不兼顾智能解决未来的发展，提供片面的智能家居解决方案，而不考虑客户的适用性，是不可取的，是急功近利的表现，这不仅降低了智能家居的应用效果，还不利于整个智能家居行业的发展。
智能家居控制系统的经营商更要本着消费者至上的理念，本着从客户利益出发心态，以认真、负责、诚信的态度，真正的从客户的实际需求出发，用心服务，用心为客户做智能家居控制设计和解决方案，把工程做好，让客户花最少的钱得到最大化的实惠，才是企业发展之道，才是智能家居行业发展之道。

---