什么是数字化转型？
数字化转型是一项将数字技术融入组织各个领域的业务战略举措，它对组织的流程、产品、运营和技术堆栈进行评估和现代化升级，以实现持续快速、客户驱动的创新。
如今，客户希望通过最新技术的发展，能够利用最新技术进行业务、工作和生活。他们期望无论身在何处，都能随时随地使用自己心仪的设备，让所有支持信息和个性化内容触手可及。数字化转型的终极目标就是满足这些期望。
每个组织的数字化转型实施方式各不相同。数字化转型可以从一个单一的重点技术项目开始，也可以作为一个全面的企业范围的计划开始。这包括将数字化技术和数字解决方案整合到现有流程和产品中，重塑流程和产品，或利用新兴技术创造全新的收入来源。
但专家们一致认为，数字化转型与替换模拟流程或实现现有 IT 现代化一样，都与业务转型和变革管理有关。虽然通常由公司的首席信息官 (CIO) 领导，但它需要整个高级管理层协调新技术和数据驱动的方法，以改善客户体验、增强员工能力并实现业务目标。
但最重要的是，公司应该创建数字化转型框架，并通过跟踪关键绩效指标 (KPI) 来监控改进情况，查看工作是否产生成果。
如何启动数字化转型及其进展情况
在数字化转型中，各个领域本质上是转型的目标或杠杆。大多数数字化转型战略都针对其中一个或多个领域：
- 业务和运营模式
- 流程
- 产品
- 员工体验
- 客户体验
业务和运营模式
业务模式数字化转型是指组织向客户、投资者或利益相关者提供产品、服务和价值的方式的根本性改变。典型应用包括：
- 通过数字流媒体而不是物理磁盘传输视频（Netflix、Hulu）
- 让任何有车的人都能开车赚钱，而无需购买牌照（Uber、Lyft）
- 让客户能够在不去银行的情况下存入支票（移动存款）
各种组织可能会处于多种原因而追求业务模式转型，例如为了满足不断变化的客户期望、提振疲软的销售表现，或在竞争激烈的市场中脱颖而出。他们也可能看到通过全新业务模式以对自己有利的方式颠覆市场或行业的机会，或者需要应对颠覆性的竞争对手。
流程
尽管业务模式数字化转型频频登上新闻头条，但业务流程优化已成为越来越常见的数字化转型驱动因素。数字化转型流程优化可以包括：
- 整合分散或冗余的工作流
- 利用 AI 建立智能工作流
- 以 AI 和自动化代替手动操作
流程优化可以帮助组织降低成本，减少浪费（时间、精力和材料），更好地利用人力资本，并帮助所有利益相关者更快地做出更明智的决策。
产品
组织正在将数字创新融入其产品中，并融入其产品的开发、生产和交付方式中。
最显而易见的示例是将数字技术嵌入日常产品，以满足客户需求。例如，汽车就是以这种方式不断变革。创新范围从汽车仪表板查看和操作智能手机的能力，到防止碰撞和意外变道的传感器，再到结合计算机视觉、地理定位、机器学习和机器人流程自动化 (RPA) 的车辆，以最少或无需人工干预即可运行。
通过在工厂车间实施物联网 (IoT)、操作技术和自动化，制造商可以加快生产速度、减少错误和缺陷并消除人工劳动。通过采用敏捷或 DevOps 实践，组织可以加快软件开发速度。公司还可以通过在提供现有服务的同时提供技术来增加价值和竞争优势 – 航运公司和披萨提供商提供的跟踪应用程序就是明证。
员工体验
客户体验
客户体验 (CX) 是客户与企业或品牌的所有互动（在线、店内和日常生活中）所产生的看法的总和。
最后，所有数字化转型之旅都通向客户体验领域。对于大多数组织来说持续改善客户体验是竞争的当务之急。
在数字时代，持续改善客户体验需要持续的数字创新。如今，客户不仅期望能够随时随地使用任何设备开展业务，而且依赖于此。
他们知道手机会告诉自己开车上班具体需要多长时间，因此可以做好早上的计划；他们知道自己一到家门口就能遇到送餐司机，因此可以做好晚上的计划。他们忽略了客户服务中心的工作时间，因为他们知道自己可以随时从提供 24/7 全天候支持的聊天机器人那里获得答案。他们知道自己可以在报税时（或在任何时间）下载银行和信用卡历史记录，因此不再保存收据。
客户依赖这些创新和其他数十种数字创新，并且他们已准备好依靠新的创新。成功的数字化转型使组织能够预测和提供客户想要的下一个创新和体验。
几乎任何数字技术都可以在组织的数字化转型战略中发挥作用，但这些技术与转型计划的关系最为密切。
作为最初的数字化转型推动者，云计算使组织能够使用最新的 IT 技术，在管理成本的同时提高效率，并根据需求扩大规模。混合云基础架构结合了来自多个提供商的协调公有云和私有云资源，提供了必要的应用程序可移植性、提供商灵活性和 IT 敏捷性，能够助力数字化转型取得持久的成功。
客户对移动设备的依赖推动了最早的数字化转型计划，转变了现有的商业模式（例如移动设备票务和钱包）并创造了全新的商业模式（例如 Uber）。如今，客户坚持通过移动应用程序开展更多业务，无论是从最喜欢的餐厅订午餐或晚餐，还是管理银行业务和投资。
物联网 (IoT) 是配备传感器的设备的世界，这些传感器的传感器可以通过互联网收集和传输数据。IoT 设备是数字技术与物理现实相遇的地方。供应链物流和自动驾驶汽车等应用会生成实时数据，AI 和大数据分析应用程序将这些数据转化为自动化和决策。
AI 和机器学习使计算机或机器能够模仿人类思维的能力。AI 从示例中学习、识别对象、做出决策并快速处理大型任务。生成式 AI 应用程序可以回答客户服务查询、按需交付内容并自动执行其他活动，无需人工干预，从而让员工腾出时间从事更高价值的工作。AI 还可以在营销、客户服务、销售和其他业务领域按需和规模化地实现个性化。
组织还使用自动化，特别是机器人流程自动化 (RPA)，来执行重复性任务，例如簿记、发送发票或查找或存档记录。AI 可以从数据中学习，并随着时间的推移更准确地执行任务，而 RPA 则不同，它只能遵循用户或程序员定义的流程。
开发运维 (DevOps) 将软件开发和 IT 运营团队的工作相结合并实现自动化，从而加快交付更高质量的软件。DevSecOps 是在整个 DevOps 生命周期内持续集成和自动化安全功能的 DevOps，从规划到反馈，再回到规划。DevOps 和 DevSecOps 实践为组织提供了快速响应市场变化和持续创新软件所需的敏捷开发基础。
数字化是指将纸质信息转换为数字数据的过程。它也是医疗保健（电子病历或 EMR）、政府（使公共记录更易于访问并使公民能够在线提出服务请求）和其他行业基础转型计划的基石。
区块链是一种分布式、永久性、不可篡改的电子交易账本或记录。区块链能够为需要它的人提供完全的交易透明度，而不需要它的人则无法访问。各种组织正在利用区块链为超弹性供应链和跨境金融服务转型奠定基础。
这种新的以技术为主导的方法涉及创建物理产品或环境的数字复制品，以测试提高效率或效力的方法。例如，制造商可以制作其车间的数字孪生体，以寻找改善机械位置的方法，进而提高产量或减少安全问题。或者产品制造商可以创建其产品的数字复制品，以找到生产更符合人体工程学或更易于使用的产品的方法。数字孪生体可帮助组织在未来改进其业务，同时不会因试错改进而给现有运营带来负担。
众多专家和组织认为数字化转型能够改进供应链和资源管理，并显著提升整体工作效率、盈利能力和竞争优势。一些最常被提及的优势包括：
成功的数字化转型可以改善组织的客户体验和客户关系。让客户能够使用自己选择的设备和渠道（门户网站、社交媒体、应用程序内）参与，通过聊天机器人提供全天候客户服务，在任何交易过程中提供个性化的内容 – 这些只是组织可以通过使用数字技术更好地满足和留住客户的一些方式。
数字化转型应使组织能够不断创新产品和流程。采用混合多云基础架构，可以在最佳数字工具和技术出现时获得它们。敏捷实践和 DevOps 实践让开发人员能够快速将这些技术集成到他们的应用程序和系统中。
支持快速创新的灵活性和敏捷性也可帮助组织更快地响应客户需求、新市场机会和竞争威胁的变化。在其早期阶段，数字化转型使新兴企业能够颠覆整个行业；今天，它还可以帮助组织快速有效地应对潜在的颠覆者。
数字工具可以帮助组织在转型过程中创建更加精简的工作流、流程和基础架构。通过自动化和 AI，组织可以减少繁琐的琐碎任务，让重要员工有更多时间与客户和其他利益相关者相处。
数字化转型可以通过多种方式提高员工敬业度，从提供最新工具和技术，到推动敏捷创新文化，鼓励员工进行实验、承担风险、“快速失败”和不断学习。最新的 Gallup Q12 元分析评估了员工敬业度与业务成果之间的关系，根据该分析，敬业度较高的公司在缺勤率、销售生产力和盈利能力等各方面的表现都明显高于其他公司。2
数字化转型可以揭示遗留技术或现有网络安全措施中存在的问题，这些问题会使组织面临风险。采用最新的安全技术可以帮助组织更好地检测和响应威胁，减少成功的攻击，并防止或最大限度减少任何由此造成的损害。
将最新技术注入公司的 IT 产品组合可帮助创造新的收入机会，包括来自网站、移动应用程序、通过聊天机器人进行追加销售等的收入来源。AI 和复杂的指标有助于根据客户的网站行为和购买模式，识别新产品和服务机会。而且，客户可能更倾向于从提供更多数字业务选择的公司那里购买。
大多数人都读过或听说过，Netflix 和 Uber 等公司如何通过数字化转型颠覆其业务模式和所在行业。但是关于彻底变革业务的数字化转型举措，其他组织也有一些极具说服力的成功案例。以下仅举几个例子：
Audi AG
消费者一直都知道 Audi 以生产美观的高性能汽车而闻名，但随着越来越多的人希望摆脱汽油动力汽车，该公司有可能落后于电动汽车新贵。这家德国汽车制造商不仅希望大举进军电动市场，还希望通过互联汽车和自动驾驶来实现其产品的数字化。Audi 清楚地知道，在以可持续性和便利性为驱动的竞争激烈的市场中，它需要做些什么才能参与竞争。
美国网球公开赛
亲临美国唯一的网球大满贯赛场是一次奇妙的体验，但并不是每个网球迷都能去纽约。美国网球公开赛希望确保 1,500 多万球迷能够通过美国网球公开赛应用程序和网站体验本次锦标赛的数百场比赛。美国网球公开赛使用生成式 AI 模型将超过 700 万个锦标赛数据点转化为数字内容，为球迷提供了更多关于正在进行的比赛的背景信息。
国家医疗服务体系 (NHS)
英国的公共医疗保健提供方系统一方面需要为客户提供更多数字服务，另一方面又需要维持强大的安全性，希望在两者之间取得平衡。其数字、数据和技术交付合作伙伴 NHS Digital 创建了网络安全运营中心 (CSOS)，作为 NHS 与外部合作伙伴之间的单点协调。它现在监控超过 120 万台 NHS 设备的威胁，并通过有针对性的过滤，每年阻止超过 20 亿封恶意电子邮件。
Wintershall Dea
这家独立的德国天然气和石油公司知道，AI 将帮助它更好地利用整个组织生成的数据。虽然几个内部业务和公司部门已经开始使用 AI，但它需要一个集中式举措来规模化部署它。它启动了 AI@Scale 项目，项目一开始就将可扩展性纳入其中。其中一项部署自动从 2,000 个 PDF 文档中提取数据，使员工能够专注于更有影响力的工作。
Doosan Group
这家韩国制造企业集团明白，即使是一次成功的网络安全攻击也可能造成毁灭性的后果。其 Doosan Digital Innovation (DDI) 集团将多个区域安全运营中心 (SOC) 整合为统一的全球 SOC，以改善其安全状况并部署基于 AI 的模式匹配。因此响应时间缩短了约 85%。
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