正確評估數字化成熟度

企業推進數字化轉型的過程中，業務應用、IT 架構、組織機制建設等工作環環相扣。企業要分清哪是因、哪是果，建立多維度的企業數字化成熟度評估體系，用于判斷企業所處的數字化階段，找出推進不利的可能原因，以及相應需要采取的措施。普華永道企業數字化成熟度評估框架從數字化戰略引領、業務應用結果、技術支撐能力、數據支撐能力、組織支撐能力，以及數字化變革六個維度對企業的數字化成熟度進行評估（見圖1）。其中引領性指標是第一點“數字化戰略”，業務應用結果性指標是第二點“數字化業務應用”，其余四個維度（3~6）是支撐性要素，每個維度又可以細分為若干子維度。

圖1：企業數字化成熟度評估架構

根據企業的數字化成熟度不同，可以將企業數字化轉型所處的階段分為在線化、集成化、數字化、智能化四個階段。目前中國大部分傳統企業處于在線化和集成化階段，少數企業進入數字化階段。智能化的局部應用已經出現，大規模成體系地應用在傳統企業的情況尚不多見。處于在線化和集成化階段的企業，當前數字化轉型的兩項任務是：

建立數字化轉型的藍圖，可以參考下述數字化企業的七大特征；

加快完成企業運營的在線化和集成化，為真正實現企業的數字化分析和洞察打下堅實基礎。

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數字化企業的七大特征

與傳統企業相比，數字化企業在業務、組織、IT 等方面展現出七點不同（見圖2），其核心是構建“以客戶為中心”的能力體系。

圖2：數字化企業與傳統企業的主要不同特征

一、以客戶為中心的組織能力體系

以客戶為中心是企業數字化轉型的目標，其含義是打造多層次體系的以客戶為中心的組織能力，包括圍繞客戶設計組織結構、基于客戶場景的創新能力、設計滿足客戶體驗的互動方式，并在數據、IT 以及考核機制等各方面體現“以客戶為中心”的理念。

1） 組織結構：從以產品為中心向以客戶為中心轉變傳統模式下，企業以“我”為中心，不同產品的營銷服務通常自成體系。數字經濟下，以客戶為中心，對同一目標客戶群體，采用同樣渠道觸點，通過統一平臺進行數據分析并推薦最優產品，采用統一的服務體系。基于這樣的理念設計的組織結構（見圖3），有利于客戶數據打通和洞察，統一客戶體驗，提高企業資源利用效率。如果企業顧慮組織結構調整牽扯利益方較多時，可以先通過關鍵流程控制點以及數據的打通實現以客戶為中心的能力建設，等時機成熟再做組織調整。

圖3：以產品為中心向以客戶為中心的轉變

2） 業務創新：從流程驅動向場景驅動轉變從客戶在特定場景下的需求出發，挖掘客戶需求，設計整體解決方案，帶給客戶完整感受。這個方法解決了傳統企業業務戰略和業務流程之間缺少銜接，注重單個流程的效率，而忽略了客戶整體需求的弊端。圍繞客戶需求，通過多流程、多功能配合實現創新（見圖4）。

圖4：場景驅動，多用戶服務結構

3） 客戶互動：從注重功能到注重體驗客戶體驗主要指沿著客戶全互動旅程帶給客戶的便利性和感受舒適度，包括線上線下。線上通過 UI/UX 設計，線下通過特定場景/店面的全流程互動設計，打造無縫綜合客戶體驗。實踐中，要注重從整合、客戶洞察視角打造優質客戶體驗，避免聚焦于單點的客戶體驗設計。

二、多元化能力

面對內外部日益復雜多變的運營管理環境，企業需要具備四種能力：敏捷、精益、智慧、柔性。支撐這四種能力的是先進的 IT 架構以及相應的組織能力體系（見圖5）。每個域的能力特點如下：

客戶互動：以客戶為中心，全渠道、全價值鏈，強調敏捷、用戶體驗

資源管理：以流程為中心，圍繞傳統 ERP 系統，強調穩定、精益、高效

智慧洞察：以數據為中心，全域、全形式，強調智慧洞察

智能生產：以機器為中心，圍繞 IoT 和企業生產制造系統，強調成本、效率、質量、柔性

圖5：數字化企業的四個核心能力

三、智慧大腦

以數據價值為基礎，人工智能分析為引領，搭建企業全局數據平臺和智能分析系統，為企業運營管理的所有環節提供分析洞察，并從分析運營結果向預測未來發展轉化（見圖6）。妨礙企業整合數據分析平臺建設的因素包括技術和部門墻帶來的數據隔離，后者是目前更主要的障礙。智慧大腦在數據來源、數據分析能力、數據服務企業的方式幾個方面都與傳統方式有明顯差異。

圖6：“智慧大腦”的概念架構示意

四、敏捷能力

數字化時代企業需要具備敏捷的反應能力，對外應把握客戶和市場的迅速變化，對內滿足企業管理要求。敏捷能力的建設需要業務模式、IT 架構、產品開發方式同時實現敏捷。業務模式上采用“一線尖兵”+“后方資源平臺”的方式，產品開發方式上采用設計思維和敏捷迭代方式（見圖7）

傳統用戶產品需求，需要系統化分析論證、形成產品定義后再上線部署。設計思維和敏捷迭代方式下，通過用戶角色模擬、聚焦小組分析、最小原型產品設計，可在最短時間內上線產品，迭代優化。

圖7：敏捷迭代法

五、AI加持

企業應用 AI 分為兩個階段：應用場景較少時，AI 應用作為一個工具嵌入某個信息系統，常見的是互動型 AI，比如語音識別、機器人客服；企業的 AI 應用場景很多時，與 AI 的開發環境、常用 AI 數據模型，以及數據庫整合在一起，形成企業 AI 中臺，將各種AI能力匯聚在一起，對不同業務提供 AI 能力，并形成具備AI服務能力的中臺（見圖8）。

圖8：AI賦能的IT架構

六、云+5G延伸運營空間

基于云+5G 的端邊云架構，將企業的運營管理空間從依賴于有線網絡環境的空間，延伸到更廣闊物理區域（見圖9）。“云”上實現業務中臺賦能，“邊”可以通過 5G 網絡的邊緣計算功能實現，增強終端控制的實時性，減少云端處理的數據量；“端”是 5G 終端實現與物理環境/機器的直接交互和控制。這樣的架構將在工業領域、智慧城市、醫療、金融、快消行業得到廣泛應用。

圖9：企業應用的云+5G架構

七、IT組織能力從支撐型向驅動型轉化

傳統的 IT 部門以項目交付為主，數字化 IT 組織作為企業數字化轉型的主要推動者之一，在交付模式、人員技能、IT 治理，以及成本核算等七個方面都有較大變化（見圖10）。

圖10：IT組織能力和運營模式的變化

大型集團企業，IT 力量分布在各層級單位，數字化轉型還需要重點考慮如何整合 IT 資源，共同服務企業數字化轉型，并為對外服務打下基礎。

03

數字化變革的難點和解決方式

了解了數字化企業的特征，還不代表企業能轉型成功。從互聯網1.0時期開始至今，中國傳統企業數字化轉型十余年，整體效果并不理想，因為在推動轉型過程中面臨各種由于技能不足和機制不足交織在一起形成的固有難點。常見的困難包括五種：

對數字化轉型的概念理解不一；

難以制定數字化轉型的目標和評估數字化帶來的實際業務價值；

可選項過多，每個業務和職能部門都有很多想法，但缺乏清晰的路徑；

缺乏數字化人才；

傳統企業的工作機制不適合推動數字化這種跨部門、求創新的變革。

解決這些難點，普華永道建議統一思想、統籌規劃，并建立與企業數字化成熟度相匹配的推進機制。

一、統一思想

企業數字化轉型定義：企業綜合利用各種數字技術，與業務模式轉型相結合，為企業解決問題、創造價值、提升企業業績的持續性過程。

這個定義里，數字化包括信息化也包含業務模式轉型。企業可以對數字化轉型有不同的定義，重要的是了解數字化、信息化、業務模式轉型三者間的關系。不論怎么定義，底層的業務邏輯、系統架構、業務與系統間的銜接，該怎么做還是怎么做。

二、設定目標

科學+藝術的方式，是企業制定數字化藍圖的手段。由懂數字技術能力的專家和懂企業業務痛點的專業人員一起，以設計思維（Design Thinking）的分析方式快速勾勒出企業應用數字化的主要場景以及可能實現的狀態，即數字化藍圖，然后沿著藍圖逐步深入（見圖11）。

圖11：“科學+藝術”勾勒數字化藍圖

三、選擇路徑

建議企業采納自上而下的頂層規劃和自下而上的局部嘗試并行。不同的局部嘗試發生沖突時，遵循直接客戶相關的解決方案優先、客戶體驗優先，以及 IT 架構前瞻性優先原則。在切入點的考慮上，優先考慮推進企業業務和管理的線上化，以充分利用疫情期間培養的習慣。

四、建立推進機制

依據企業對數字化轉型的不同應用程度，數字化推進方式可采用“探索式”、“協調式”、“集中式”、“嵌入式”四種方式（見圖12）。關鍵是是否需要一個中心化的數字化管控組織。

圖12：企業數字化轉型推進的四種方式

數字化轉型初期，企業尚未確立整體推進方案，但局部試點的條件還是具備的，這時采取探索式，鼓勵各 BU 局部嘗試；之后，隨著企業對數字化的應用加深，跨部門的協調需求加劇，向著協調式、集中管理式過渡。最終實現的是嵌入式管理，全企業在頂層規劃下的數字化轉型。

五、IT能力建設

資源層面通過內外 IT 力量的整合/借用。運作方式上，從項目制向產品制轉移；人員上，初期重點強化 IT 團隊中的產品經理、數據分析、業務架構類的隊伍建設。

不同類型企業在轉型過程中面臨的難點是不一樣的。對于規模較大，業務較復雜的企業，在轉型初期，建立適合的轉型推進機制，是比解決技術上的難點更重要的事情。

小結綜上所述，新形勢下企業推進數字化轉型時，要充分利用疫情帶來的契機，系統性地解決企業在轉型過程中面臨的認識不統一、機制不健全、能力不具備等困難，以企業所處的轉型階段為出發點，參照數字化企業的特征，制定符合企業自身需求的轉型方案，穩步有序地實現以客戶為中心、以智慧分析為大腦的領先數字化企業。

原文標題：企業如何進行數字化戰略轉型

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責任編輯：haq