企業智能化轉型已是大勢所趨，企業同時也面臨智能化建設方向、方法與路徑不明晰的挑戰。在此背景下，第四范式與德勤基于在企業智能化轉型方面的經驗與洞察，總結了當下企業轉型過程中面臨的困惑與難題，并從“道、法、術”三個層面提出破解之道，為企業勾勒出堅實可見的行動方向與路徑。

以下為報告部分內容。

早在十多年前，一些具有前瞻視野的企業以實現“數字化”為目標啟動轉型實踐。但時至今日，可以說尚無家企業能夠在真正意義上實現“數字化”。在實現“數字化”的征途上，人們發現，努力愈進，仿佛終點愈遠。究其原因，還在于轉型一直落后于技術邊界的拓展。在現實與“數字化”彼岸之間，橫亙著一片鮮有人涉足的荒海而“智能化”則是唯一的渡舟。本文力圖從“道、法、術”三大視角，探討企業“智能化”的愿景、方法與路徑。

變局來臨，機遇涌現

企業的數字化轉型進入智能化新階段后，將為企業帶來大量新機遇，并真實地創造新的業務價值。

整體而言，智能化技術的成熟將為企業帶來多重價值更敏撞的運營。企業可以通過更進階的智能的感知與認知技術來提高大多數常規流程的效率，降低成本，同時保持或改善用戶體驗。更充分的定制化。允許企業提供真正的對一互動以充分滿足客戶的獨特需求，提供更方便優質的服務，同時保持服務的靈活性。無處不在，永遠在線。以用戶期望的形式、時間和渠道向客戶提供產品和服務，從地理位置、時間及客戶群三個維度擴大企業的覆蓋范圍。更智能的決策支持。使用先進的數據科學來提升企業的經營表現，利用大數據挖掘實現更有價值的商業洞察。全新價值主張。新的運營模式和工作方式使產品/服務脫穎而出，構建以智能化技術為核心的全新產品、服務和商業模式。

智能化所帶來的機遇切實存在，領先企業已經在嘗試中初步實現業務價值的提升。在末來一段時間，能否把握智能化機遇將成為企業能否獲得持續成功的核心影響因素。

智能化實踐困境

為探尋企業智能化轉型的發展狀態，德勤于2018年底通過調研對企業智能化部署情況進行了評估。調查結果顯示，大量企業已經啟動了智能化轉型，有近30%走在智能化前列的企業已經開展了豐富的實踐且有所回報;有部分企業（43%）采取了相對保守的跟隨策略;而其余企業，尚處于起步階段。但無論哪一類企業，均對智能化轉型抱有大量的擔憂與迷惑。這些擔憂與迷惑來自于以下因境：數據基礎不足、技術能力港后、監管壓力/組織形態落后、企業核心競爭力重塑與人才文化困境等。

智能化的道法術

以方面是巨大的機遇與挑戰，另一方面是對智能化建設方向、方法與路徑的不明斷，因此我們建議企業從“道法、術”三個層次來推動智能化全面轉型。

●道：我們將“1+N”作為企業智能化轉型的核心愿景。即對于企業最核心的場景，我們定義為“1”，通過不計代價的投入該場景的智能化轉型，以獲得極致的業務效果而對于企業大量的長尾場景，我們定義為“N”通過標準化實施快速見效的方式，以最高的效率推動智能化的規模落地，加快企業的創新速度

●法：針對企業在通往“1+N”的轉型之道的過程中正在或即將面對各種挑戰與困境，我們制定出了企業智化轉型的具體之“法”即企業可通過構建六大核心能力—智能化戰略、智能化人才體系、智能化運營、智能化需求、智能化技術與智能化數據快速實現企業智能化的終極目標。

●術：轉型有了“道”與“法”之后，企業如何形成具體的、可執行的行動舉播將愿最與方法轉化成企業的業務價值，實現智能化的終極目標也是一個重要課題。我們以終為始，面向未來的發展目標，提出覆蓋戰略、人才、運營、需求，技術和數據的木大舉措以供企業在球適合自身發展的智能化轉型路徑上提方向性參考

變局之際：數字化征途迎來新篇章

數字化征途進入智能化階段

企業的數字化轉型征途已進入智能化階段。大多數公司從互聯網技術開始積極轉型，度過了數字化的許多關鍵階段，如核心系統改造、移動技術應用、分析認知等，并初步進入了自動化與智能化錢。不少公司已經開始實施智能解決方案，如流程自動化、機器人和自動分析等。但企業智能化轉型遠不止這些。

隨著數字化技術不斷發展，并走向普及化，智能化技術的應用場景將更加廣袤。

智能化重塑發展格局

智能化正在為企業帶來顛覆性的改變

這一浪潮給企業帶來的變化是由表及里，逐步遞進的。從推動邊際效益，到轉變底層的業務邏輯，企業經營發展的重心已經悄然轉變。這些轉變包含企業的業務模式、外部的市場環境，乃至競爭的核心規則。這些重大的轉變一方面為企業帶來前所未有的發展機遇，企業能夠獲得更低的成本更高的收入與為客戶提供更優質的交互與體驗；另一方面，企業不得不面對來自人才、技術、藪據等領域的挑戰。變局已成，應變是企業的唯一選擇。

智能化將為企業現有業務帶來極大程度的改善

智能化技術的應用可以精簡不斷擴張的業務流程，通過更進階的自動化來提高大多數常規流程的效率，從而降低成本、釋放產能，同時保持或改善用戶體驗，提供低利潤、高度品化產品，客戶款量多但密單價低的機構與企業將從中獲取最大價值;智能化允許企業通過更好的自助服務應用實現更多數字化服務，使得機構可以在任何時候任何地點為客戶決策提供支持，幫助機構擴大其用戶蓋范圍，強化對客戶的競爭能力。

智能化將為企業帶來一系列順覆性的變化

智能化技術的應用將衍生出具備提供定制化服務的自動服務，這將有效權衡成本與定制服務，使得機構可以以極低的邊際成本提供定制產品，擁有大量不同客戶群的機構會在大規樓定制產品的趨勢中成為主要受益者;智能化應用能夠為機構增強決策能力，提供富有業務價值的洞察，從而改善企業決策，提升經營業績、降低風險;人工智能使得機構可以通過新的產品和服務重新定義其核心產品，推動商業模式創新，機構可以更好地應對非傳統克爭者和商品化市場，開發尚未涉及的細分市場和盈利機會。

智能化正在為企業源源不斷地輸出價值

通過德勤之前的一項調查，我們可以清晰的看到，對于那些智能化轉型程度較高的企業，超過30%實現了減少成本與增強客戶交互的目標，而對于那些智能化轉型處于起步或尚未起步階段的企業，這數字只有不到15%。在收入提升方面，智能化水平較高的一組企業中，在過去的一年中業務收入得到顯著提高的占比接近40%，而其他組別企業的表現則顯著低于這一數字。

破局之惑：智能化轉型迷途險阻

部分企業的智能化轉型效果不佳

雖然智能化轉型已經不是新鮮事物，但真正找到智能化 轉型良性路徑的企業仍是鳳毛麟角，大部分企業受制于各種 因素，尚未進入智能化轉型的正確軌道。根據德勤的一項調查，在進智能化能力建設的企業中，有40%的企業處 于良性的建設階段。其中，僅有13%的企業處于領先者地 位，在建設規模和成效上取得可觀成就;其余為跟隨者，在 建設規模和收益方面雖有成果，但也有明顯的差距。

受制于自身與外部的困境，有60%的企業尚未進入智能化建設的良性路徑，這60%的企業中包括：損耗者、停滯者與落后者。對于占比為22%的落后者，其智能化建設相對緩慢，成效甚微;而停滯者則在某幾個項目取得成效后，無法將建設成果擴大，智能化漢停留在企業的某些部門或業務環節;最后，對于26%的損耗者，由于缺乏正確的建設方法與路徑，智能化建設則成為了一個吞噬企業資源與機會的陷阱，無法為企業帶來應有的價值與貢獻。

對于來來的憂慮普遍存在

即便是對于那些處于良性建設路徑上的企業，他們對于智能化建設依然存在若憂慮。如圖表4，我們可以發現，絕大多數企業認為自身與智能化之間存在差距，這反應了企業在智能化建設上的憂慮，除了技術差距之外，企業還有如下擔憂·數據基礎題、智能化技術八知技術的安全問、不合規風險道因、人才與文化問題，有虛的是，是在智能化轉起步階的企業，對未來的評估往更樂觀，這是由于合業于智能化認識不明斯，或者句運說，無知者無畏。

智能化建設的八重困境

數據：

數據是智能化最重要的組成部分，智能技術的能力上限由輸入數據的廣度、深度和質量來決定。現有機構擁有大量數據庫和系統，仨往往難以在智能化應用中有效部署，造成這一現象的原醫包括但不限于以下幾點：一是數據質量問題，如今機構往往已經擁有大量的藪據，但其中大部分都沒有在整個組織中實現統一的格式化，并且可能包含錯誤;二是碎片化問題，企業數據存儲在不同系統中，建設智能化能力需要以不同方式提取并整理數據;三是數據廣度與深度問題，智能化應用的最大價值需要以非傳統數據的輸入進行激活。四是數據架構問題，大部分企業的基礎數據架構仍然停留在面向傳統商業智能的階段，從管理與技術上都無法滿足智能化時代下，海量數據的實時獲取與應用的需求。

技術基礎：

傳統的技術基礎設施是部署智能化能力的又道障礙，智能技術必須與核心系統基設施緊密集成才能提升價值，但目前企業內部一般存在以下問題：一是傳統的系統與技術缺口，需要進行大規模的調整才能部署智能化應用（例如配置程序接口，并匹配實時數據流）;二是缺乏靈活的、基于云的架構，為了最大限度地利用智能化技術，機構需要有效地存儲數據，靈活化處理過程并輕松實現更新以基于敏捷和基于云的微服務結構為核心的基礎架構則一分必要。三是智能化技術能力構建，相較于傳統IT技術，智能化技術具有三大特征：領域新一企業需要構建一套新的技 術體系以支撐智能化應用實施;變化快一技術快速迭代，新 技術不斷從學術領域向工程領域轉化;范圍廣一智能化應用 涉及到各類算法、工程化技術、硬件加速技術的整合，其領 域非常廠泛，導致企業在智能化技術能力的構建過程中，往 往缺乏方向與戰略從而舉步維艱。

業務流程：

傳統業務是圍繞人建立的，但人工智能驅動 的流程與前者難以匹配。如金融服務中的現有流程以人與人 之間的信息流動為基礎。隨著人工智能的發展，新的流程 需要考慮新的步驟和結構，以支持機器和人類之間的交互。

核心競爭力：

智能化將改變每一個過去企業成功的基本 要素，構建高效運營并實現成功的決定因素將是技術;資產 規模雖然仍很重要，但已經不足以成為一個建立成功企業的 必要因素;數據規模方面的競爭對于維持成本優勢將更為重 要。同時，收入不是來自標準化的產品服務，而是來自高 度定制化的產品和通過人工智能所實現的個性化互動。獨 特的產品供給也不是異化因素。在數字化的世界中，服務提 供者將因其創建高度契合的匹配鏈接能力而脫穎而出。客 戶不會因為更換供應商很困難而留存下來，而是因為他們的 供應商所帶來的收益要優于其他機構。

市場與監管：

現有的監管制度難以跟上新興技術的步伐，從而給智能化的部著造成了障礙。監管與技術達成一致存在較大的復雜性，向監管解釋解決方案符合監管要求的過程將非常痛苦，因為這些框架的設計并未考慮到智能化的技木。同時，機構在采用能化技術時也可能違規。

組織：

傳統企業組織架構的各個方面在智能化面前顯得過時。組織架構應向智能化轉型，追求精簡和靈活，并改變各個部門的價值定位以適應智能化所帶來的變化。同時，企業內各個部門在本部門利益的驅動下可能阻礙變革的推動。

人才：

人才是推進智能化建設的核心動力，無論在企業 內部還是市場中，符合智能化要求的人才都相當匱乏。同時 企業受限于過往的招聘框架與薪酬體系而在人才競爭中錯失 補充關鍵人才的機會。

文化：

根據我們的經驗，并結合該調查的驗證，我們認 為大部分企業并沒有構建智能化轉型企業文化的主觀能動性 和初步計劃。領導者能力與轉型定力不足，各層級組織未形 成統一認識，以數據、智能、敏捷為核心的工作文化無法建 立，企業內部難以形成向智能化轉型的合力。

轉型之道：定義企業智能化轉型“1+N”新范式

站在新舊時代切換的地平線上，許多企業整裝待發，擁抱智能化所帶來機遇的同時，也將面對前述的諸多挑戰。或許有些企業已經先行一步，在智能化的各個領域上進行艱苦而勇敢的嘗試。但對于絕大多數企業買說，它們即將面臨的是一片陌生且充滿未知的領域。對于所有企業來說，智能化轉型都是一個難以全面回答的命題。遠方沒有明確的終點，腳下沒有可見的路徑，企業只能從過往的實踐出發，從前人經驗的切片中，窺得前進的微光。鑒于此，我們希望基二過往的建設經歷與前沿的研究，去盡可能全面地描繪企業智能化轉型的圖景。通過我們從過往實踐中抽離出的一些思考與經驗總結，幫助企業塑造并形成符合自身特點的智能化轉型方向與愿景。

智能化加速企業創新

近些年，在企業智能化轉型的過程中存在一個非常重要 的趨勢，那就是對于企業的評價標準正在悄悄發生變化。在過去評價一個企業時，通常會用到一些財務類指標，如：資 產負債率、利潤、凈資產的收益率等。但隨著智能化技術的 出現，企業開始越來越多的關注于一個新的非財務類指標 ———— 創新的速度。當一個企業如果每天能比它的競爭對手發現 更多的客戶需求、降低成本的新方法以及提升運營效率的新 思路，那它將更有機會在市場上具有強大競爭力。

因此，企業需要能夠達到更快的創新速度，而且是通過機器取代人腦決策的方式來實現。這是因為如果依靠人腦來進行決策，不斷堆積專家會帶來人員與管理成本的非線性提升，造成大量額外的支出。但機器及算力數量的增加，對于管理成本的提升影響卻極為有限，同時機器還可以從數據中總結出遠遠超過人腦能夠總結出的規律的數量。

所以，企業在智能化轉型的道路上的核心議題將是如何 結合智能化能力加快企業創新的速度，但由于不同企業的業 務側重點各有不同，進而影響到不同業務場景進行智能改造 時所能獲取到的資源也是不一致的。因此，企業需要通過差異化的方式來完成自身業務的全面智能化改造。

智能化轉型“1+N新范式

企業經營過程中，我們對于核心客戶采取“一對一”的 定制化服務模式，以期實現最大的業務效果;對于長尾客戶，企業往往通過“流程工廠”、“銷售工廠”的標準化方 式提供服務，以期實現快速的規模化。

這種方式也適用于企業的智能化轉型。我們需要針對不 同的業務場景采取差異化的實施策略。對于企業最核心的場 景，我們定義為“1”，通過不計代價的投入該場景的智能化轉型，以獲得極致的效果；對于企業的大量長尾場景，我們定義為N“，希望通過標準化實施快速見效的方式，以最高的效率推動智能化的規模落地，加快企業的創新速度。因此，我們將“1+N”作為企業智能化的愿景闡述。

“1”一極致的核心場景

每個企業都有1個或多個核心業務，企業的業務一定是和企業的發展目標相關的。這些業務提升會帶動整個企業 的提升。面對這些核心業務場景，我們需要將智能化做到 極致的效果”，因為這些領域每提升一個百分點的效果 對企業都至關重要。

極致的智能決策能力對智能化系統提出了更高的要求與挑戰，其中涉及到三個核心能力點一是高維，指的是通過 高維算法與海量特征的結合，可以幫助企業達到最細粒度的 業務洞察，進而產生對現有業務優化及重構的可能。以個性 化推薦系統為例，假如企業需要研究一百萬名用戶與一百個 產品之間的購買興趣關聯關系，這里面會涉及到一億種產品 與月戶的關聯組合，采用傳統的低維建模方式，只能得到 “抓大放小”的業務結果。而采用高維算法與海量特征相結 合的方式，可以對這一億種組合逐一生成概率洞察，最終達 到針對每位客戶采取個性化精準推薦的目的。二是實時，意 味著從“事后分析”到“實時決策”的最大化業務效果。在企業的業務開展過程中，如果能夠實時采集客戶觸達時的行 為數據，并基于實時決策分析立即反饋給客戶所需要的服 務，企業將不僅能夠帶給客戶極致體驗，亦可以通過充分挖 擁客戶需求，幫助業務效果得到不斷提升。三是閉環（自學 習能力），任何系統都不可能完美，都可能會犯錯。持續利 用業務應用過程中的反饋數據進行系統自我更新與優化的能 力，是未來智能化系統極其重要的核心能力。智能化能力的 最提升，往往是來自于上線以后經年累月的自我迭代提升。

“N”一規模化落地

N追求的是規模化落地，很多企業都面臨著“全面智能化改造“的難題在面對1干個甚至1萬個場景時，如果每個都做到極致代價和效率是不夠的。而在大部分企業中，業務價值繼與可留能化的場景應用也普遍非常分散這種情況下，智能化的規模化落地，往往比單場景的極致效果對企業更有價值。

實現規模化落地和板致效果的路徑不完全一樣。最優先的是企業需要建立智能化應用構建的統一方法論作為企業轉型的行動指導，以整體降低智能化應用構建的認知門檻，解放智能化轉型的生產力。其次是開展面向智能化應用的數據治理，通過數據采集訪問雙實時、全量原始數據累積、線上線下數據一致性、利用回流數據自動標注等關鍵能力的落地，滿足數據的實時性、全量及閉環等需求。最后是通過自動化建模技術與智能化應用構建統一方法論的緊密結合，打造規模化的生產流水線。在非核心場景中，通過機器換人力的方式進行多場景的自動化模型構建，在保障快速規模化落地的同時，也可以通過數據的持續積累與供給，保證決策能力的持續優化演進，最終達到整體規模化效應提升的目標。

轉型之法：企業智能化轉型能力框架

在上述“道”章節，我們詳細闡述了企業智能化轉型的愿景、目標和模式，在本章節中，我們會從相對更具有可操作性的轉型方法角度來指導企業的具體轉型之“法”。

我們看到，當前企業在朝著智能化轉型1N愿的前行過程中，普遍遇到了一些問題與阻礙，例如：

●認知問題。當前大多數企業在開智能化應用建設時，并沒有形成的統一方法論，導致各方參與人員存在認知差異進而造成了技術人員經增糾維于當種雜的技術細節，而忽路了智能化應用構建的統一及有序性。

●數據問題。當前企業在智能化酒地中有將近50%以上的時間花在數據處理環節上，究其原因，不外企業通過傳統數據治理體系下積累的數據是無法滿定全實時閉環的數據求，進而導致數據處理耗時大的現象。

●人才問題。優秀數據科學家的素缺導致企業無法同時開展多個智能化應用場景的快速構建，導致智能化項目排期緊張，影響落地效率。

為了幫助企業更好的解決及規避智能化轉型過程中的潛在問題我們綜合過往案例及經驗，以前擼性的視角與洞察，制定出了企業智能化轉里的具體之“法“，企業可通過構建大市而的核心能力，以快速實現智能化轉型的終極目標，其中六大核心能力包括：智能化戰略，智能化人才體系，智能化運常智能化需求智能化技術與智能化數據。

智能化企業成熟度：五個階段

聞道有先后，基礎有強弱，智能化企業的理設并非一蹴而就。為幫助企業精準定位自身發展狀態，明確發展方向，我們制定了一標準來衡量企業數字化轉的忘體成熟度一智能化企業成熟度量表。在這一標準中，進行智能化轉型的企業將被細分為智能化認知、智能化探系，智能化應用、系統化智能、全面智能五個階段，每個階段的企業在六大基能力的建設程度上都有其差異性。

轉型之術：定義智能化轉型的前進之路

智能化轉型有了“道”與“法”之后，企業如何找到轉型之“術”，形成具體的、可執行的智能化建設方案，將理論與方法轉化成切實的業務價值，從而幫助各行業企業實現智能化轉型的終極目標也是一個重要課題。本報告結合企業智能化發展現狀比對未來的發展目標，提出覆蓋戰略、需求、數據、技術、運營和人才的六大方面關鍵苧措，以供企業在尋求適合自身發展的智能化轉型路徑上提供方向性參考。

舉措一：樹立“拓荒+耕耘式的智能化轉型戰略目標

企業智能化作為企業數字化轉型的新篇章，將為企業帶 來大量新機遇，并真實地創造新的業務價值。這里，企業應 當從認知層面將對智能化的定位超出技術應用的范疇，將其 作為企業業務戰略轉型的重要支柱。因此，智能化轉型目標 應當契合企業發展的戰略規劃，并且進行前瞻性、貼合自身 發展的頂層智能化轉型規劃，以明確企業的短期、中期、長 期目標和轉型路徑。讓智能化更好的支撐企業業務轉型發 展，保持企業發展的持續領先。

絕大多數企業都處在對智能化轉型觀望或者進行了初步 嘗試的狀態，如何進行拓荒”以贏在起跑線上，以及如何 進行“耕耘”以保持持續領先，都是企業需要面對和思考的 課題。這是一局考驗耐力的長跑，是對于賽道、配速、階段 補給的選擇題，也是拉開與競爭者差距的殘酷淘汰賽。從企 業頂層戰略層面重視智能化轉型的引領作用，將智能化融入 企業業務發展的DNA，梳理企業智能化轉型戰略，是企業 開展體系化的智能化轉型工作的關鍵一步。

舉措二：開展大膽設想細致驗證的智能化初步嘗試， 實現從優化到創新的應用價值

企業應用智能化技術時，不僅僅需要考慮技術的匹配和 落地，首先是經營思路的轉變。機器去解決事情的思路和以往依靠人工完全不同。機器考慮問題是“面面俱到”，通過高維的特征去進行分析，即將事件刻畫進行復雜化，以尋找細觀層面的事件之間的相似性。而人更擅長于“抓大放小”，根據過往的事件總結成“規則”或者“定理”，后續執行相似的事件是通過總結好的規則進行對未來事件的預測 和指導。雖然人工智能技術具有廣泛的應用范圍及突出的應 用效果，但解決業務問題時也并非唯人工智能論，需中性客 觀地看待智能化對企業帶來的需求應用。在企業進行人工智 能初步嘗試的時候，應當避免太謹嗔而錯失時機，也當避免 好大喜功而造成無功浪費。結合智能化方案市場化成熟度 自身數據積累度及業務需求價值度，是尋求企業智能化初步 嘗試的可行路徑。這種嘗試不僅僅需要考慮模型的產出落 地，更應當從業務端視角進行全方位思考，包括對于現有流 程的改造、效果的評估、未來運營的機制等。在完成初步嘗 試后，企業應當具備決心，進行企業層級的規模化應用落 地，并且構建相適配的整體配套機制，真正實現多需求多場 景的“生產線”級別的實現，而不是重復多個“手工作 業”。在技術、數據、人才等多方面要素成熟的情況下，應 當從對現有企業經營的優化，提升到對業務轉型的創新驅動 層面上，高屋建瓴的提出對于未來智能化轉型發展的洞見并細化成一個個邊界清晰、依賴關系明確的智能化需求。

舉措三：打造全面數據治理體系，夯實數據資產支撐

數據是企業進行智能化轉型的“新型石油”，加強對于 數據資產的管理能力、定義面向傳統應用+智能化應用的數據治理能力框架及數據架構，是為企業智能化轉型提供持續動力的根基。現在企業普遍遇到數據積累不足、數據質量不佳、數據資產不清晰等問題，嚴重阻礙了智能化落地的步伐，讓許多智能化應用的探索只停留在實驗室級的嘗試，而未能應用于實際業務中。建議可以通過數據流閉環持續更新、原始數據接入和存儲以及解決數據一致性問題，突破智能化落地數據瓶頸。同時，注重數據服務能力，通過對服務的共享復用、以及開發流程的閉環化、標準化、自動化、規模化，對前臺業務提供智能化服務的快速構建能力。在此過程中，逐漸完善數據治理、厘清數據架構、沉淀數據資產為企業的智能化轉型提供堅實的基礎。

舉措四：提前布局關鍵技術，實現技術的橫向覆蓋和縱向深入，夯實智能化轉型基礎

數字化時代下的客戶需求快速變化并注重個性化體驗智能化技術不斷推陳出新，市面上的算法及算力產品也不斷的更新換代。如何更好、更快及更穩定的提供智能化服務是企業打造核心的技術競爭力需要考慮的重點問題。

對“更好”的問題，企業可以考慮具有智能化全棧提供能力的平臺級產品，提供智能應用構建與管理的全流程體系架構，打通數據、建模、部署、管理、監控的端到端閉環;同時，在算法層面，應該打破“越多越好”的迷思，在智能領域的“ No Free lunch “原則指導下，久經驗證且適用于企業業務場景的算法才是企業真正需要買單的算法，貴精不貴多。

針對“更快”的問題，可以理解成兩個層面，一個是智能化模型運行更快，另一個是構建模型的過程更快。對于前者，需要在模型層面上考慮對于實時性特征的支持，并且在功能層面上能將實時獲得和實時反饋的能力應用在生產環境中，以響應客戶需要及時的、個性化的反饋的需求，這種能力同時也能帶來模型效果;對于后者，從成本角度考量，企 業去招聘數百個頂尖數據科學家的方式不太現實，采用自動化建模，即 Auto ML 技術是解決這個困境的一種可行的技術手段，該技術降低數據使用門檻、可實現快速與規模化落地。

針對“更穩定的問題，需要從軟件、硬件兩方面的魯 棒性進行考量。在軟件平臺定義上，定義智能訓練引擎、智 能掛理引擎和智能特征存儲引擎三大核心引擎，充分釋放算 力，為企業高效率、大規模構建智能化應用提供算力支持。 在軟件和硬件兩者的融合上，可以采用軟件定義算力的架 構，將硬件算力平臺與軟件及應用結合為一體，為短期內的算力負載選擇最適配的底層架構，為中長期的算力負載做好 資源規劃，實現智能化算法和硬件的深度融合與優化。

舉措五：建立融合共生的智能適配性運營機制，逐漸 滲透智能化的創新思維和變革機制

面對智能化轉型帶來的對企業現有業務和組織的沖擊 企業不應該固步自封，同時也應該避免陷入邯鄲學步的困 局。理解變化、擁抱變化，在審視現有運營機制的基礎上 加入新方法以應對智能化轉型帶來的新挑戰，最終形成企業 自身特色的智能化專型之路。賦能業務并引領業務創新變革 是智能化的特色，在企業實踐過程中應當避免分割條線的閉 門造車，構建調度更靈活、連接更緊密的智能化與業務聯合 彈性組織是企業真正融入智能化DNA的關鍵舉措。培養企 業自上而下的全員“智能化”意識，并將其作為工作中自然 考感的必要因素，需要構建變革管理機制予以支撐，包括變 革計劃、執行及反饋。此外，企業在打造智能化內核的同 時，也需要保持對于外部生態的協同合作，通過借勢借力實 現智能化的乘勢而上。

舉措六：外引人才，內煉道法，實現新舊血液的活力循環，為智能化轉型持續積極供血

人工智能這個專業賽道上的人才，尚屬于市場稀缺資源，為了實現智能化領域的突破和快速發展，首先需要注重外部輸血工作，根據自身發展需求引入高端領軍智能化人才，形成團隊化規模化的技術儲備，并通過高層的影響將智能化的意識從技術領域擴展到企業管理層領域。此外，還需要注重企業內部的智能化能力培養，挑選有動力、有潛質的復合型人才進行智能化能力的補全及提升，在給業務帶來發展的同時也給員工個人發展帶來益處。同時，企業需要考慮通過設置合理的考核激勵以鼓勵創新，實現智能化人才的全面開花。