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　　近期，我的一位从事数字化咨询工作的朋友（化名李工）遭遇了一个棘手的问题：

　　李工的团队最近承接了一个大型制造业的数字化转型规划项目。经过数月的辛勤努力，团队进行了全面的业务调研、信息化调研以及高层领导访谈等工作，终于完成了方案初稿。

　　然而，在向客户汇报方案时，客户方领导却否决了这一版方案，认为他们所规划的方案更像是“信息化方案”，而非真正的“数字化方案”。

　　需要说明的是，李工在企业信息化领域拥有近二十年的工作经验，对信息化、自动化、数字化等相关知识和技术都十分熟悉。他曾在一家世界知名的咨询公司任职，主导过众多企业大型 ERP/MES 系统的规划与实施，在信息化、数字化领域堪称经验丰富的“老专家”。按理说，凭借李工的能力和经验，完成这样一个咨询项目本应不在话下。但令人意外的是，他却在信息化与数字化的边界问题上遇到了难题。

　　客户指出，李工给出的方案依旧是 ERP 那一套模式：从业务调研到蓝图规划，再到流程设计、功能设计以及数据准备等环节，客户期望看到的则是全域数字化解决方案，即通过数据来驱动业务，而不是让业务去适应系统。

　　客户的信息化基础较为薄弱，虽然有一些信息化系统，但大多是点状应用，系统之间缺乏联通，业务流程之间存在大量断点，没有实现端到端集成，基础数据质量参差不齐，信息孤岛问题十分严重，甚至很多数据还存在缺失的情况……在这样的现状下，先解决系统层面的流程断点问题以及信息孤岛问题是很有必要的呀！现在有些业务连数据积累都没有，又该如何通过数据来驱动业务呢？这难道不是在开玩笑吗（苦笑）？

　　我能够完全理解客户对“数字化”的殷切期盼，同时也对李工的心情感同身受。下面，我谈一谈自己的一些不成熟看法，或许能为遇到类似问题的“客户”和“李工”带来一些启发。

　　狭义的数字化（Digitization），是指将模拟信息转化为数字形式（即用 0 和 1 表示的二进制代码），以便计算机能够存储、传输和处理这类信息。

　　广义的数字化（Digitalization），则是指利用数字技术改变商业模式，并创造出新的收入和价值增长机会，它是一个企业向数字业务转型的过程。

　　信息化这一概念提出得更早，上世纪 90 年代的“信息化高速公路”早已为世人所熟知。

　　广义的信息化是指基于信息技术和信息资源，推动地域、经济和社会的发展转变，它是与农业化、工业化相对应而形成的一个概念。

　　狭义的信息化则是指建设计算机信息系统，将传统业务中的流程和数据通过信息系统进行处理，实现信息的数字化或工作流程的数字化，从而提高工作效率。

　　A 公司是一家租车公司，以往主要通过熟人介绍、报纸广告等方式获取客户。当客户有租车需求时，通过电话进行预约，而订单管理则依靠手工登记在本子上。由于公司规模不大，虽然偶尔会出现一些错误，但整体运营还算正常。此时的 A 公司是一家典型的未经信息化的传统公司。

　　信息化是将传统业务中的流程和业务通过信息系统进行处理，从而大幅提升管理效率。在这个过程中，实现了将传统工作中的数据和业务转化为可供计算机识别的数字信息。

　　随着信息化浪潮的来袭，A 公司引入了租车信息管理系统。客户的订单需求全部登记在该系统中，以往需要 10 个人来处理的客户与车辆匹配工作，现在只需 1 个人就能完成。于是，A 公司开始按照这种模式在周边多个地级市进行扩张。

　　从直观上看，A 公司对租车订单的管理方式发生了变化，从原来的手工登记台账转变为在租车信息管理系统中操作。手工登记台账被转化为了信息系统中的一条条数字化信息。

　　信息化是借助计算机等信息技术，通过开发各种不同的软件信息系统，解决了传统业务流程的数字化问题。这些软件信息系统包括办公自动化（OA）、企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）等。

　　由此可见，信息化是数字化的基础或前提条件。如果一家企业实现了数字化，那么它必然已经实现了信息化。

　　如果是公共管理部门，会接触到 OA、人力资源系统、财务系统等；如果是实体生产部门，会接触到采购系统、物流系统、生产管理系统等；如果是金融管理部门，会接触到核心系统、渠道系统、风控系统等。

　　这些系统能够显著提高管理效率，但经过几十年的发展，企业也逐渐面临一些新问题：

　　逐渐地，企业构建的一个个针对业务环境支撑的系统，如 OA、HR、财务系统、采购系统、生产系统等，形成了竖井式的“烟囱”。

　　A 公司享受到了信息化带来的红利，企业已经在很多省市开设了分支机构。支撑其发展的信息系统除了租车信息管理系统外，还有采购系统、车辆调度系统、加盟管理系统、财务系统、OA 等。

　　租车信息管理系统负责管理租车订单；采购系统负责管理公司车辆和办公物资的采购；车辆调度系统负责管理车辆与客户的匹配；加盟管理系统负责管理加盟商；财务系统统一管理所有机构的收支；OA 系统则实现全公司内部及外部的工作交流。

　　为了确保系统的健壮性，每个系统都需要能够独立运行。然而，这也带来了一些重复建设的问题，例如租车信息管理系统、车辆调度系统、采购系统都设有独立的车辆信息模块，车型更新不一致时，就会引发业务数据匹配问题，进而导致业务出错，或者数据无法正常分析。

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　　实现业务全景的数字化，实际上就是将物理世界映射到虚拟世界，实现业务与数据的互通。

　　以淘宝、京东等电商平台为例，它们实现了产品、商家、用户、物流、客服等各方面的数字化，并且为了更好地实现数字化，提出了数字中台的架构理念。

　　数字中台包括业务中台和数据中台。业务中台负责将业务数字化，能够快速响应市场变化的需求；数据中台则管理全维度全域的数据，运用大数据、人工智能等技术，形成数据洞察、决策等，以支持业务流程。公司将共用模块架构为统一后台，从而形成稳定的后台、灵活的中台和快捷的前端。

　　在规模企业中，信息化在帮助企业降本增效方面发挥了至关重要的作用。降本主要体现在降低管理成本和运营成本；增效则体现在提高管理效率和提升运营效率。

　　通过信息管理系统，标准化的流程、管理制度、行业最佳实践等都被固化在流程之中。

　　如果没有一套健壮的车辆调度管理系统，A 公司该如何科学高效地匹配订单？没有一套强健的加盟商管理系统，合作加盟商又如何能够高效运作？而没有一套强劲的客服系统，企业又如何能够有效处理客户服务问题？

　　然而，需要强调的是，信息化建设只能让业务运作得更好，但并不能决定业务的成败。

　　例如，一个优秀的销售团队，即便仅用 Excel 管理业务，也能够帮助公司达成业绩；一个糟糕的销售团队，即使使用了再好的 CRM 系统，也不可能完成业绩。但一个优秀的销售团队配合优秀的 CRM 系统，肯定能够更好地管理客户和业务。

　　数字化起源于计算机和互联网等技术的大规模应用，分为原生数字化和融合数字化两种类型。

　　随着计算机、互联网、大数据、云计算、人工智能、传感器、5G、区块链等技术的不断发展，一个个原生数字化的超级商业模式应运而生，例如门户网站、搜索引擎、社交网络、电商平台、网络支付、云计算、推荐引擎等。

　　、自然语言处理等技术，为信息检索用户提供快速且高相关性的信息服务。代表企业有 Google 和百度。

　　推荐引擎则基于用户、内容创作者的行为和属性数据，通过大数据和推荐算法，实现内容与感兴趣的人之间的互相匹配，达到内容找人的效果。代表企业为抖音/TikTok。

　　原生数字化商业模式取得了巨大成功，有远见的企业家将传统行业与数字化相融合，实现了质的飞跃。

　　电商平台集合了商品、用户、贸易商、生产商、物流、支付、客服等系统，实现了业务全流程的数字化。

　　对于用户端，根据用户的属性和行为数据，可以为用户实现千人千面的展示界面和商品推荐等服务。

　　对于商品端，根据商品的属性及消费数据，可以挖掘商品趋势、消费者偏好、支付意愿等，更好地指导贸易商采购或生产商生产等。

　　物流平台整合各大物流商，对仓配行业进行数字化赋能，使其在产业链上下游的运作更加顺畅。这些物流商共享业务流程标准和数字交互标准，在双十一等超常运力情况下，也能正常调配和运转，这主要得益于云计算、大数据、人工智能算法等数字技术的深度应用。

　　出行平台整合了司机和客户，基于 LBS（位置服务）、客户行程、地图等信息，通过算法实现智能调度，重塑了打车行业，大大提升了效率与服务质量。

　　工业互联网整合了原料、采购、物流、工厂、贸易商和客户，通过智能协作、柔性生产、智慧生产等方式，大大提升了生产制造的效率和水平。

　　酒旅平台整合了地接、酒店、旅行社、交通工具、用户等，基于 LBS、旅程等信息，通过算法实现智能匹配，重塑了酒旅行业。

　　外卖平台整合了饭店、菜谱、外卖小哥、用户等，基于 LBS、菜谱、物流等信息，通过算法实现智能派单，重塑了餐饮行业。

　　除了上述原生数字化和传统行业融合数字化的商业模式外，企业在局部数字化转型方面也有很多成功案例。

　　智能辅助驾驶是通过摄像头、雷达等传感器获取外界信息，基于人工智能等算法识别信号，从而形成智能辅助驾驶的决策。

　　在营销领域，将营销数字化，整合媒体、广告主、代理商等，在交易所实现广告实时竞价和投放，同时基于投放大数据和自有数据，建设数字营销模型，以提升投放效果。

　　在银行业，将风控数字化，实现智慧审贷。基于经验或大数据形成审贷规则，并内化为风控引擎，从而实现自动化审贷。

　　在保险业，将核保数字化，实现智能核保。基于经验或大数据形成核保规则，并内化为核保引擎，从而实现自动化核保。

　　前两次工业革命主要是对能量的充分利用，而后两次工业革命则是对信息的充分利用。

　　在信息时代，由于系统异构或数据标准不统一，导致了数据孤岛的产生，并且缺乏处理大规模数据的能力。

　　而在数字时代，在大数据、云计算、低代码等技术的支撑下，企业具备了大规模处理数据的能力。在传感器、5G、互联网等技术的支持下，大规模无线采集和传输数据成为可能。在低代码技术的支持下，企业可以一站式构建ERP/MES/WMS/CRM等业务系统。企业运用这些系统可以在内部进行业务数据化和数据治理，对数据进行收集、整理、分析、预测性建模、决策等操作。一方面，对数据的洞察可以直接形成商业智能（BI），辅助经营管理决策；另一方面，通过人工智能等算法训练决策模型，形成智能决策能力。

　　因此，与信息化相比，数字化不仅可以实现降本增效，还可以获得额外的数字决策能力。

　　无论哪个行业，进行数字化转型都是大势所趋。但在转型之前，一定要认线、是否能够降低成本；