企業(yè)價(jià)值是通過(guò)“價(jià)值鏈”創(chuàng)造出來(lái)的。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)需要建立“數(shù)智價(jià)值鏈”。

邁克爾·波特提出，一個(gè)企業(yè)的價(jià)值鏈由一系列價(jià)值創(chuàng)造活動(dòng)組成，企業(yè)的總體價(jià)值，就是所有價(jià)值創(chuàng)造活動(dòng)創(chuàng)造出來(lái)的價(jià)值的總和。這些價(jià)值創(chuàng)造活動(dòng)可以分為基礎(chǔ)活動(dòng)（包括面向上游的供應(yīng)鏈和物流、內(nèi)部的生產(chǎn)、再到面向下游的銷售和服務(wù)）以及支持活動(dòng)（包括金融、財(cái)務(wù)、人力資源管理等）。

數(shù)智價(jià)值鏈就是在波特提出的價(jià)值鏈基礎(chǔ)上，增加一個(gè)數(shù)智活動(dòng)?！皵?shù)”指使用大數(shù)據(jù)，“智”指使用智能分析技術(shù)（機(jī)器學(xué)習(xí)等）。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)智活動(dòng)將成為企業(yè)價(jià)值鏈必不可少的價(jià)值增值活動(dòng)，就像營(yíng)銷、生產(chǎn)、人力資源等等，成為企業(yè)價(jià)值鏈中的關(guān)鍵一環(huán)。

提出建立數(shù)智價(jià)值鏈，是因?yàn)樵跀?shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，我們觀察到很多企業(yè)陷入了“只見(jiàn)樹木不見(jiàn)森林”的誤區(qū)。所謂樹木，就是具體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目。很多企業(yè)為了推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，瞄準(zhǔn)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，積極推進(jìn)具體的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)項(xiàng)目，例如智能營(yíng)銷、數(shù)字化物流等（樹木），但是忽略了從根本上對(duì)企業(yè)價(jià)值鏈進(jìn)行數(shù)智化變革（森林）。

企業(yè)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中遇到的挑戰(zhàn)，往往就是因?yàn)椤爸灰?jiàn)樹木不見(jiàn)森林”導(dǎo)致的，例如：

？ 數(shù)據(jù)孤島：一個(gè)需要跨整個(gè)價(jià)值鏈數(shù)據(jù)支持的數(shù)智項(xiàng)目，卻因?yàn)槠髽I(yè)內(nèi)部沒(méi)有一套完整的數(shù)據(jù)要素流通機(jī)制而無(wú)法落地。

？ 重復(fù)基建：多個(gè)項(xiàng)目分屬價(jià)值鏈的不同活動(dòng)，由不同的業(yè)務(wù)部門負(fù)責(zé)管理，結(jié)果導(dǎo)致重復(fù)基建。例如，多個(gè)部門在收集同樣或類似的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致大量軟硬件的重復(fù)投資，以及沉重繁瑣的重復(fù)勞動(dòng)負(fù)擔(dān)。

？ 人才缺失：業(yè)務(wù)部門缺乏處理大數(shù)據(jù)并進(jìn)行智能分析的專門人才，對(duì)大數(shù)據(jù)的分析往往流于表面，無(wú)法深度加工利用數(shù)據(jù)要素，無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)字化資產(chǎn)的價(jià)值增值。

？ 激勵(lì)錯(cuò)位：由于難以衡量數(shù)智項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，從而難以在部門間進(jìn)行合理的價(jià)值分配，導(dǎo)致參加數(shù)智項(xiàng)目的數(shù)智部門和業(yè)務(wù)部門無(wú)法形成高效協(xié)同。

如今，許多企業(yè)已經(jīng)經(jīng)歷了相對(duì)長(zhǎng)期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程，基本完成了“數(shù)字化基建”的階段。然而，當(dāng)這些企業(yè)想要進(jìn)入下一階段，也就是“數(shù)字化價(jià)值變現(xiàn)”階段時(shí)，上述挑戰(zhàn)便凸顯出來(lái)。這時(shí)，企業(yè)需要盡快系統(tǒng)化建設(shè)數(shù)智價(jià)值鏈，重塑數(shù)字化管理、運(yùn)營(yíng)邏輯，從而使數(shù)字化基建的投入產(chǎn)出最大化。

總結(jié)來(lái)看，數(shù)智價(jià)值鏈中的數(shù)智活動(dòng)包括三個(gè)職能：

數(shù)據(jù)整合：完成三項(xiàng)整合目標(biāo)

數(shù)據(jù)整合職能即從價(jià)值鏈各個(gè)活動(dòng)中采集并整合數(shù)據(jù)資源，并在此基礎(chǔ)上完成數(shù)據(jù)加工和特征工程，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)要素的流通使用。例如，銀行業(yè)實(shí)施智能營(yíng)銷項(xiàng)目，需要整合顧客的賬戶活動(dòng)、投資理財(cái)、消費(fèi)、過(guò)往的營(yíng)銷互動(dòng)、在網(wǎng)銀上的點(diǎn)擊流等數(shù)據(jù)，再進(jìn)行智能分析。

基建階段，數(shù)據(jù)整合職能面對(duì)的突出挑戰(zhàn)是純粹技術(shù)層面的，例如如何有效存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)。進(jìn)入價(jià)值變現(xiàn)階段，數(shù)據(jù)整合職能應(yīng)完成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)加工和特征工程三個(gè)目標(biāo)。數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)加工的概念相對(duì)清晰。特征工程指從原始數(shù)據(jù)中提取具有商業(yè)價(jià)值和管理意義的數(shù)據(jù)特征項(xiàng)，從而讓智能分析項(xiàng)目直接使用這些特征，大大加速智能分析的效率。同時(shí)，這些工作應(yīng)該集中在企業(yè)層面完成，避免某個(gè)業(yè)務(wù)活動(dòng)缺乏全局?jǐn)?shù)據(jù)、不同業(yè)務(wù)活動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)重復(fù)提取的問(wèn)題。

當(dāng)下，數(shù)據(jù)整合職能面對(duì)的一個(gè)突出挑戰(zhàn)是如何合規(guī)采集數(shù)據(jù)，如何在數(shù)據(jù)整合以及內(nèi)部流通過(guò)程中保護(hù)隱私信息。這一挑戰(zhàn)直接影響著三類數(shù)據(jù)整合目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。面對(duì)這一挑戰(zhàn)，企業(yè)往往為了保證數(shù)據(jù)安全（例如使用物理安全房等），而損失了數(shù)據(jù)使用效率。

企業(yè)應(yīng)該積極擁抱科技賦能的新方案，例如利用最新的技術(shù)，如差分隱私技術(shù)（differential privacy，DP）。DP可以促進(jìn)不同商業(yè)組織和部門間的數(shù)據(jù)打通與隱私保護(hù)。例如，當(dāng)一家金融集團(tuán)的個(gè)人信貸部門需要使用信用卡部門的顧客消費(fèi)數(shù)據(jù)，而信用卡部門又對(duì)共享顧客消費(fèi)數(shù)據(jù)（隱私信息）有擔(dān)憂時(shí)，就可以使用DP對(duì)要共享的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。處理后的每一條消費(fèi)數(shù)據(jù)已不含有顧客個(gè)人隱私信息；與此同時(shí)，一個(gè)顧客群體的統(tǒng)計(jì)屬性（例如消費(fèi)能力、購(gòu)物習(xí)慣等）依然被很好地保留了下來(lái)，可以為個(gè)人信貸部門基于顧客群體制定信貸政策提供決策依據(jù)。

智能計(jì)算：融合業(yè)務(wù)知識(shí)與計(jì)算能力

智能計(jì)算職能是以業(yè)務(wù)需求為導(dǎo)向，基于以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的計(jì)算方法，從大數(shù)據(jù)中挖掘商務(wù)智能，賦能科學(xué)決策。智能計(jì)算以服務(wù)業(yè)務(wù)為目的，提供所需資源，包括人員配置、專業(yè)知識(shí)和計(jì)算能力。

基建階段，企業(yè)可能更多關(guān)注計(jì)算能力的提升。而進(jìn)入價(jià)值變現(xiàn)階段，突出的挑戰(zhàn)是如何融合業(yè)務(wù)知識(shí)和智能計(jì)算能力。從企業(yè)資源觀的視角看，這種融合性能力難以被模仿，有潛力構(gòu)成企業(yè)的長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。然而，要實(shí)現(xiàn)二者的深度融合，關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于如何讓數(shù)據(jù)分析人員融入到業(yè)務(wù)活動(dòng)之中，形成對(duì)業(yè)務(wù)需求的敏銳洞察，培養(yǎng)起積極探索分析方向的主動(dòng)意識(shí)和有效梳理分析邏輯的綜合能力。

在現(xiàn)實(shí)中我們經(jīng)常觀察到，面對(duì)同樣的業(yè)務(wù)問(wèn)題，有經(jīng)驗(yàn)和有主觀能動(dòng)性的數(shù)據(jù)分析和建模人員可以更快地理解業(yè)務(wù)特點(diǎn)，主動(dòng)學(xué)習(xí)和掌握業(yè)務(wù)知識(shí)并將其應(yīng)用在分析和建模過(guò)程中。智能分析和建模的結(jié)果往往依賴于建模過(guò)程的調(diào)參和試錯(cuò)過(guò)程。另外非常重要的一點(diǎn)是，如何有效協(xié)同業(yè)務(wù)部門和數(shù)智部門的激勵(lì)與分配機(jī)制（這直接影響了數(shù)據(jù)分析和建模人員的激勵(lì)），是建立并治理好數(shù)智價(jià)值鏈的一個(gè)關(guān)鍵。

解決方案的關(guān)鍵是針對(duì)企業(yè)數(shù)智部門提供的數(shù)據(jù)和計(jì)算服務(wù)設(shè)立有效的成本分?jǐn)偅╟hargeback）機(jī)制：即建立一套有效的機(jī)制，讓使用了數(shù)智服務(wù)的業(yè)務(wù)部門為所使用的服務(wù)“埋單”。

為此，企業(yè)需要制度創(chuàng)新。比如數(shù)智部門作為獨(dú)立公司運(yùn)營(yíng)，各業(yè)務(wù)部門以數(shù)據(jù)參股并獲得分紅，這樣可以激勵(lì)各業(yè)務(wù)部門參與數(shù)智部門的數(shù)據(jù)搜集和整合工作。數(shù)智部門為業(yè)務(wù)部門實(shí)施智能項(xiàng)目，業(yè)務(wù)部門付費(fèi)，這個(gè)機(jī)制可以強(qiáng)化業(yè)務(wù)部門以價(jià)值創(chuàng)造為導(dǎo)向并有效使用企業(yè)數(shù)智資源的意識(shí)，并以市場(chǎng)機(jī)制為數(shù)智部門提供的服務(wù)“埋單”。

價(jià)值評(píng)估：科學(xué)衡量無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值，完善價(jià)值貢獻(xiàn)激勵(lì)機(jī)制

科學(xué)衡量智能管理項(xiàng)目產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)價(jià)值，需要建立企業(yè)統(tǒng)一的價(jià)值評(píng)估平臺(tái)。它將幫助企業(yè)更好地解決智能計(jì)算職能中面臨的挑戰(zhàn)：數(shù)智部門提供的數(shù)據(jù)和計(jì)算服務(wù)是無(wú)形資產(chǎn)，衡量無(wú)形資產(chǎn)的價(jià)值是企業(yè)長(zhǎng)期面對(duì)的難題。不解決這一難題，企業(yè)很難建立起基于價(jià)值貢獻(xiàn)的激勵(lì)機(jī)制與分配機(jī)制。

以對(duì)照實(shí)驗(yàn)為代表的因果推斷方法，為科學(xué)評(píng)估數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和投資回報(bào)率提供了有效途徑。對(duì)照實(shí)驗(yàn)的核心邏輯在于通過(guò)完全隨機(jī)化過(guò)程，將項(xiàng)目單元分為若干個(gè)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，并在每個(gè)組實(shí)施不同的策略，從而觀察對(duì)比不同組最終實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)目標(biāo)，得到不同策略的經(jīng)濟(jì)價(jià)值估計(jì)。

線上對(duì)照實(shí)驗(yàn)作為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)因果推斷的黃金準(zhǔn)則，在過(guò)去20年內(nèi)推動(dòng)了包括谷歌、亞馬遜、微軟、臉書在內(nèi)眾多科技公司的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)。例如，谷歌在改進(jìn)廣告排序系統(tǒng)算法時(shí)，要依靠上百個(gè)對(duì)照實(shí)驗(yàn)和多次迭代；微軟搜索引擎團(tuán)隊(duì)每年要運(yùn)行上千個(gè)實(shí)驗(yàn)，目的是為了將相關(guān)任務(wù)營(yíng)收指標(biāo)提升2%；在我國(guó)，越來(lái)越多的科技公司都開始建立專門用于對(duì)照實(shí)驗(yàn)的企業(yè)級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施。一些企業(yè)，如騰訊和快手，通過(guò)每年幾萬(wàn)至幾千萬(wàn)次的對(duì)照實(shí)驗(yàn)來(lái)改善產(chǎn)品、優(yōu)化決策、評(píng)估效益，進(jìn)而增強(qiáng)企業(yè)的盈利能力。

傳統(tǒng)行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中需要擁抱對(duì)照實(shí)驗(yàn)，它是理解復(fù)雜現(xiàn)象和評(píng)估“數(shù)智價(jià)值鏈”活動(dòng)價(jià)值的理想工具。科技公司也應(yīng)該主動(dòng)進(jìn)行科技輸出，推動(dòng)數(shù)實(shí)結(jié)合，加快傳統(tǒng)企業(yè)建立和應(yīng)用以對(duì)照實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為代表的科學(xué)管理平臺(tái)。

數(shù)智價(jià)值鏈?zhǔn)菍?duì)企業(yè)價(jià)值鏈的一個(gè)根本改造，建立數(shù)智價(jià)值鏈需要有效融合長(zhǎng)期主義和短期價(jià)值。在企業(yè)層面建立數(shù)智活動(dòng)的三個(gè)職能，涉及到企業(yè)所有部門，需要制度創(chuàng)新并建設(shè)企業(yè)層面的科學(xué)管理平臺(tái)，缺乏長(zhǎng)期主義是難以成功的。也正是因?yàn)榻ㄔO(shè)數(shù)智價(jià)值鏈不會(huì)一蹴而就，企業(yè)需要選擇易于實(shí)現(xiàn)數(shù)智價(jià)值的業(yè)務(wù)活動(dòng)作為突破點(diǎn)，圍繞這個(gè)突破點(diǎn)試點(diǎn)數(shù)智職能，從而建立起全企業(yè)對(duì)數(shù)智變革的信心和文化。

返回列表