中小企業數字化轉型難，不妨先從業務流程自動化開始
從業務流程自動化著手，是解決企業數字化轉型難的有效手段
很多企業，尤其是中小企業，一提到數字化轉型就會犯愁。
不敢轉，不會轉，沒錢轉，是大家普遍面對的難題。但很多企業即便不差錢，有了一定的解決方案，仍舊不敢轉。
原因在于，一看解決方案就更愁了。打開服務商提供的解決方案，動輒就是數萬元到十幾萬起。但是再看方案的內容，距離真正落地那還得從長計議，恩，可能還要很 “長”。換句話說就是，方案不夠接地氣。
1、服務商給予的通用解決方案脫胎于服務大型企業的方案模板，很多服務模塊是中小企業當前并不需要的，卻要打包銷售。
2、中小企業技術團隊配給一般，無形之中增加服務商的部署難度與售后服務頻次，服務商一般不會面向這類客戶精研細分方案。
3、服務商針對小企業出臺的定制化解決方案并非不可，但中小企業的付費能力一般，考慮其中的收益情況，服務商不愿意接此類訂單。
一定程度而言 ，在大量數字化轉型服務商不缺訂單的情況下，中小企業反而成了“不受待見”的群體，而市場上 很多產品與解決方案卻無法滿足 他們 的需求。
事實上，迫于經濟下行的壓力與疫情等因素帶來的更多不確定性，大量中小企業普遍存在迫切的增效降本需求。更多企業則在思考眼下如何做到增效降本，他們期望立竿見影的效果，而不是投入成本以應對未知變化。另一方面，他們對數字化服務市場了解的還不夠多，或者更好的解決方案尚未觸及到這些企業。
所以，不是沒有需求，而是目前的市場無法滿足這些需求。這個問題如何解決?
既然企業需要的是快速實現增效降本，而數字化解決方案需要投入與時間，那有沒有一種兼得的解決方案呢?有。 如果你的企業遇到這種情況，建議 先從自動化做起，確切的說是從業務流程自動化做起。
數字化轉型，離不開自動化、數據化、智能化，但很多企業在當前的發展階段對數據并不敏感，對數據化運營的需求并不強烈，甚至自認為沒有多少可用的數據。至于智能化，對大部分企業而言可能是未來幾年才考慮的問題。
先不說這些企業對數據化與智能化的理解偏差，如果真的屬于這種情況下，建議你的數字化轉型不妨先從自動化開始。
說到自動化，可能很多人會想到制造車間里的機器人。機器人，包括3D打印等當代最新信息技術生產工具的應用只是業務流程的一部分。企業所有的業務單元都存在一定的業務流程，只要是業務流程都可以進行一定的自動化，這就涉及到了業務流程自動化(BPA)。
BPA是指利用數字化技術，對完成一種特別功能或工作流的活動、服務進行自動化。 業務流程可以根據組織活動的很多不同的部分及環節進行確定，包括銷售、管理、運營、供應鏈、人力資源和信息技術。 因此，業務流程充斥于企業經營的各個板塊。
業務流程自動化的目的有兩個：一是替代人類員工，進行更加安全、快速、高效的生產，進而提升生產效率；二是通過機器人實現減員并崗，避免不必要的勞務開支與勞力資源浪費。
業務流程存在于任何企業，因此業務流程優化是企業快速解決增效降本的必要手段，業務流程自動化則是業務流程優化的重中之重。
既然業務流程自動化可以快速解決增效降本問題，那企業如何實現業務流程自動化?
不要急，先看王吉偉頻道講講業務流程自動化的發展進程。以前企業要實現業務流程自動化，必須要考慮系統集成(system integration)。
系統集成是指將軟件、硬件與通信技術組合起來為用戶解決信息處理問題的業務，集成的各個分離部分原本是多個獨立系統，集成后的整體各部分之間能彼此有機地和協調地工作。從而可以發揮整體效益，達到整體優化的目的。
這就像 動畫片《變形金剛》中的大無畏、沖云霄等合體機器人，多個機器人個體合成一個巨型機器人，戰斗力、防御力、計算力等能力都大為提升。
在系統集成中，最大限度的將所有企管軟件及相關硬件集成，是實現業務流程自動化的基礎。 因為只有將ERP、CRM、HRM等企管軟件打通并形成一體化，才有可能實現部分集成。
這同時也為企業帶來一些難處：有的企業可能需要將上百種軟件集成到一起，且部分API還需要購買license授權，要實現的難度可想而知。
而即便耗費巨資做到集成自動化，仍舊需要有非常專業的人才去操控維護，這樣的人在每個企業都是鳳毛麟角，投資回報率其實并沒有想象的那么高。所以，之前講大規模系統集成，動輒就會投入大幾千萬乃至數億元，不是一般企業能玩的。
但現在就不一樣了。云計算、AI以及機器人流程自動化(RPA)賦予業務流程自動化新的生命力，同時也具備了更簡單的使用邏輯。 怎么個簡單法呢?
首先，云計算不需要企業進行大規模服務器部署(私有云除外)，并能夠做到彈性伸縮，硬件設備的費用省了，同時軟件服務還可以按需定制與付費。
其次，SaaS服務讓業務流程自動化的部署與應用更加簡單，使得企業無需再考慮本地部署企管軟件。 同時SAP、金蝶等一眾企管軟件的云化也讓其應用較之過去更加簡單，而SaaS、PaaS服務融入AI技術則讓業務流程自動化變得更加徹底與流暢。
第三，RPA、Workflow等技術的成熟與應用，讓更多中小企業有了低成本快速啟用業務流程自動化的權利。 尤其是RPA， 只要企業存在大量重復、基于規則的業務流程，就可以通過RPA來實現業務流程自動化，不管企業上不上云皆可，哪怕你的企業只有兩三臺辦公電腦，哪怕你的業務只是個人PC。
近兩年開始，具備低投入、高回報、擴展性強、部署簡單、合規遵從、非入侵性、應用范圍廣等特點的RPA，已成為企業等組織的業務流程自動化必選解決方案之一。
同時，它業已 成為業務流程管理不可或缺的技術解決方案。尤其是RPA融入AI技術之后，增強智能使得其擴展性更強，是未來數字勞動力的重要人機協作工具之一。
重點在于，RPA還可以作為企業的自動化與智能化戰略，引導企業通過業務流程自動化逐步實現數字化轉型。
從業務流程自動化開始，實現運營數據化完成數字化轉型
簡單的講，企業數字化的過程就是將企業運營逐步實現網絡化、自動化、數據化的過程。同時，這個依次遞進的實現過程也是難度系數逐步增加的過程。
如今大部分企業的運營都已實現網絡化，譬如網絡辦公、網絡銷售等等。 現在企業要實現自動化也不是難事，將原有的系統集成進行改造升級或者使用更簡單的RPA等自動化工具就能完成。
但要實現數據化經營就需真正費一番功夫。數據化經營，涉及到企業的生產、銷售、服務、管理、運營等環節全部進行基于數據的改造，最后再通過數據等的反過來實現企業的數字化運營及管理。
這是一個長期的過程，更需要企業有足夠的堅持才能完成。只有企業徹底實現經營數據化，才算是真正實現數字化轉型。但不管企業的數據化改造周期有多長，自動化是企業必然經歷的過程，而業務流程自動化也是最容易實現、最能快速有效幫助企業增效降本的環節。
并且，企業從部分業務流程實現自動化，到全部業務流程完成自動化的進程中，必然會涉及到相應的數據遷移、合并、清洗、回流等業務操作。這個過程，等同于自動化業務的需求，在引導或者倒逼相關業務流程的數據化改進與優化，在一定程度上促進業務快速實現數據化變遷。
以RPA應用為例。 在財務、人力資源等業務部 門中，一些涉及到數據操作的業務流程要實現自動化，會涉及到OCR、數據分析等組件的應用，這就涉及到云計算與人工智能技術。
這樣，一些非結構化數據通過技術轉換，也能夠在業務流程中被標準化應用，使得原來雜亂無章的數據進一步轉變成為有效數據。而隨著業務流程自動化的逐步普及，大量非標數據都會成為有用的數據，并且這些數據經過AI的處理與計算之后，可以用于企業運營的決策。
由此，業務流程自動化帶動數據化跑的更快，待自動化完成之后，再將數據做更多的處理與應用。待到企業經營全部實現數據化之日，也就是企業完成數字化轉型之時。
平日里交流，經常會有人說其經營沒有數據，或者說不需要數據。 其實并不是沒有數據，只是沒有意識到。 哪怕你開個水果店用最原始的草本記賬，不也需要記錄一天賣了多少，進賬多少，掙多少錢，誰賒了賬嗎?這些就是最原始的經營數據。 現在收款都用微信和支付寶，每天的交易記錄都是經營數據。
任何企業不論大小，都會有一定的數據。企業每天做的業績、運營等報表，不管是紙質的還是電子版，上面所顯示的都是數據。庫存數據、財務數據、銷售數據等等，這些都是企業的經營數據。
當前，大部 分企業會用Excel或者一些進銷存軟件對這些數據進行簡單處理。 很多企業認為有這些數據就夠了，這只是對數據的初步應用。
如何更有效的利用數據呢?依然以水果店為例，要看掙了多少錢，打開微信交易記錄看一眼，就知道一天收入有多少。若再仔細查看哪些水果賣的好，結合當前時令，以及水果的儲存情況，就能判斷出明天采購哪些水果，這就是一個簡單的數據分析過程。
這種通過數據分析來判斷下一步的經營行為的過程，就是數據化運營。在企業經營中，把這些數據全部匯總到一起，然后構成一個可視化的數據觀察板，通過這些數據就能了解企業的整體運營情況。如果再通過相應的算法模型將這些數據進一步分析，就能生成相應的企業經營指導方案
重點在于，整個收集數據、分析數據與生成報告的過程都是自動化的，無需人工參與。只要有相應的數據，系統就會自動生成可視化報告，供企業管理者參考。而作為企業管理者，你只需要做出相應的決策即可。
未來數字經濟時代， 企業經營的核心競爭力就在于能否通過一定的算力，處理大量復雜的數據，在結合一切可能影響的因素之后，給出一個結果供企業管理者進行決策。 這個 數字化分析過程越快，決策響應越迅速，企業的核心競爭力也就越強。
數據化運營好處多多，只是企業數據化的困難也是不少。但沒有徹底的數據化構建，也就沒有成功的數字化轉型。而數字化轉型，足以決定未來企業的競爭力。
選擇一個合適的工具，由業務流程自動化開始。既能有效解決眼下的增效降本問題，又能助力企業在將來徹底實現數字化轉型，還能提高企業核心競爭力。
何樂而不為?
特別聲明：
文章來源：王吉偉（jiwei1122）
原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/kZevljalPmbycj752-cbPg
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