以下文章來源于數字化企業，作者安筱鵬博士
回答數字化終局追問的起點是，企業需要重新定義我是誰。成為有競爭力的行業領導廠商，你應當成為一個客戶運營商，即能夠實時洞察、實時滿足客戶需求，追求極致的客戶體驗。而要成為客戶運營商必須成為數據的運營商，即基于實時在線+端到端+精準的數據系統，實現從信息時代的記錄系統走向智能時代的實時決策系統，重構組織形態并構建基于數據驅動的獨特競爭優勢。
本文作者：阿里云智能集團副總裁、中國信息化百人會執委安筱鵬博士。

01 數字化轉型本質是一場增量革命

02 數字化轉型的邏輯起點 化解復雜系統的不確定性

數字化重構了消費者的決策體系。新的消費群體是網絡原住民，他們沒有網絡生活，數字空間即生活空間，他們是最早一批進入元宇宙的人。
今天所有的人怎么做決策？無論是出國、買輛車、吃頓飯、買件衣服，決策行為鏈路是線上發現－線下體驗－社區討論－下單購買－心得分享。今天的品牌面對的是個性化、實時化、場景化、內容化、互動化的消費主張，消費者有了更多的表達權、話語權、選擇權、參與權，我們將它定義為消費者主權的崛起。《流量制造》說我們缺的不是用戶，而是與用戶互動。
運營的復雜性、供應鏈的復雜性以及生產的復雜性，整個供給體系變得越來越復雜，這個復雜的背景下去看數字化的價值在哪里？企業為什么要推動數字化？
人們從不同的視角理解、分析、判斷企業數字化轉型的內在動力，如果從一個更高維度的視角來看，就是企業如何來面對需求巨變帶來的不確定性，或者說數字化轉型的一個邏輯起點，就是要化解一個復雜系統的不確定性。

這一邏輯起點，也深度影響了數字化項目的投資邏輯。企業數字化轉型經常遭遇兩難境地：一方面失敗率很高，一方面必須干，如果你手握兩個億的項目，董事長問干還是不干，你決策的底層邏輯是什么？在確定的收益和“賭一把”之間，人們往往會選擇確定的收益。但在確定的損失和“賭一把”之間，人們往往會選擇“賭一把”，這是諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾·卡內曼所說的“反射效應”。
當你不去做數字化轉型，損失風險是確定的。主要損失包括：
● 一是市場失焦，你不知道客戶是誰，客戶在哪里，客戶喜歡什么，客戶體驗如何？
● 二是營銷失語，你不知道營銷對誰講，在哪講，講什么，如何講，講得效果如何？
● 三是系統失靈，生產、財務、庫存、新品開發速度跟不上業務發展的需要；
● 四是管理失衡，前后失衡、左右失衡、上下失衡、虛實失衡；
● 五是增長失速，企業增長的速度減慢。當然，并不能保證做的所有數字化項目都是成功的，數字化轉型是一個創新型項目。
今天我們都講人工智能，那智能的本質是什么呢？智能的本質就是主體對外部環境變化的響應能力。借助經典的“肯尼芬框架(Cynefin Framework)”，今天所有的企業都需要審視自身所處的環境，那么這個環境是什么呢？
●一是清晰和顯而易見的環境（Clear \obvious）。我們可能面對的是一個非常確定的、清晰的、有標準答案的一種場景，假如我是一個產線的工人，我要在生產線上擰一個螺絲，當確定這樣一個功能定位的時候，我按照這個標準手冊擰螺絲就可以了。我們解決問題的方式是IF……THEN。
●二是繁雜的環境（Complicated）。很多時候世界變得更復雜，給這個系統一個輸入，輸出相對確定的，這個系統是可理解的、可控的，有現成的工具箱和解決方案，我們可以找出專家提供解決方案。我們解決問題的方式是IF……THEN……ELSE。
● 三是復雜的環境（Complex）。這個復雜環境不可預測、不可預知的，不是現有世界找到答案，需要不斷探索，然后去感知、分析、決策。你要具備一種先開槍、后標準，持續迭代找準你目標的能力。人們的行為方式是PROBE……IF……THEN。
●四是混亂的環境（Chaotic）。最為復雜和不確定的情況下，你根本沒有時間去充分感知和決策，發生地震了，發生泥石流了，你應做的反應就是先跑起來，然后再去觀察，再去決策。人們的行為方式是DOING……IF……THEN。
我們面對的是在復雜世界里的不確定性，就像特斯拉的合伙人J.B.Straubel所說的“我們最大的優勢是，我們不知道我們到底不知道什么。”跟傳統工業人本質區別是，第一，思考問題的基本假設發生變化：你面對的世界沒有標準答案，需要去探索；第二，不確定性是你不能改變的，唯一能選擇就是擁抱不確定性。

03 數字化：轉型與原生并行

當今天我們討論到“數字化”這三個字的時候，后面跟著兩個關鍵詞：一個叫“轉型”，一個叫“原生”。所謂的轉型是企業不斷升級自己的產品形態、銷售渠道、商業模式、運營機制、組織文化乃至發展戰略，從A這個地方出發到B這個數字化土壤比較肥沃的地方。
但是許多人發現，當企業轉型從A點出發到B地時，在B這個數字化土壤比較肥沃的地方，正涌現一批天生就長了“數字化基因”的小企業，我們把這些企業定義為“數字原生企業”。
如果說傳統企業的數字化轉型就像一場學游泳的競賽，有一批教練教你怎么去呼吸、怎么去蹬腿、水里怎么轉身，那么數字原生企業一出生的時候就長了一個數字化的“腮”，知道如何用數字化的方式去做商業決策、產品創新、渠道建設，構建自己線上線下一體化的數字驅動業務體系。
在講“數字原生”之前，我們先看看什么是“原生”？原生（Native）是指“土著的，未經外力改變的，生來如此的；由原生地帶來的思維、文化、風俗、生態體系等”。原生就是就是土生土長，是植入基因的能力，是無師自通的學習。
數字原生企業 = 客戶運營商 + 數據運營商 + 進化型組織 + 長在云端。數字原生是基于“云原生”為代表的新型數字基礎設施進行運營、管理、創新、發展的企業，構建新業務架構和組織架構，優化重構商業模式和決策機制，具備高速成長、敏感響應、快速迭代的特征，成為引領企業數智化的時代風向標。

數字原生企業來自于各行各業，既有是技術領域的企業，也有傳統行業中涌現的企業。在傳統的汽車、零售、金融等領域，也在不斷孕育出一批數字原生企業。
特斯拉是全球市值最大的汽車公司，盒馬的復購與轉化10倍于傳統電商，上述成績的背后，特斯拉構建了面向消費者的研發、生產、采購、服務完整閉環系統，構建了客戶為中心的服務體系；盒馬構建端到端+實時在線+可擴展的要求，自主開發ERP+WMS+CRM整合系統，構建全鏈路的數字化能力，是用數據+算法重新定義“鮮”。
在技術領域的數字原生企業。比如說Snowflake，2012成立，2020年9月17日上市的時候市值700億美元，最高的時候有1000億美元，它在云上把數據庫重新做了一遍，它是典型的數字原生企業。
AI大模型席卷全球后，有人會問“為什么中國沒有ChatGPT?”如果你想真正找到答案，正確的提問姿勢是“中國為什么沒有OpenAI？中國為什么沒有Snowflake?中國為什么沒Palantir？”原因有很多，但在我看來，最重要的原因是構建在云上的新技術基礎設施，他們都是長在云上、長在新技術基礎設施上的新組織、新企業。
這些企業看起來似乎沒有什么關系，但他們擁有著共同的成功密碼，可以概括三個基本要素：客戶運營商+數據運營商+長在云端，實際上這三個核心要素也定義了什么是數字原生企業。

04 數字原生企業 客戶運營商+數據運營商

數字化的本質是兩場革命，一方面是替代體力和腦力的工具革命，包括有數控機床、機器人、機器小車、CAD/CE數據中臺等各種產品；另一方面數據帶來的是決策革命。

決策可以分為兩類：程序化決策，由經理人決策；非程序化決策，以企業家的感覺、直覺做決策。數字化解決不了企業家直覺問題，但可以解決經理人的決策。
企業是一個配置資源的組織，需要構建自己的競爭優勢。競爭優勢的本質是對資源配置的效率，怎么樣配置資源背后在于科學和精準決策。決策的依據來自于數據，在物理世界面對客戶需求時，需要把自己打造成為客戶運營商，同時基于這個運營商成為數據的運營商。

條條道路通羅馬，但有人出生就在羅馬。數字化的終局就是成為數字原生企業：客戶運營商+數據運營商。
數字原生企業是客戶運營商。當下是一個消費需求巨變的時代。個性化、實時化、場景化、內容化、互動化是其主要特征。面對需求的劇變，所有企業都要轉型成為客戶運營商。“運營”的核心是客戶導向、全局視角、全局優化和動態實時。成為客戶運營商的關鍵是：
基于數據+算法的自動化決策，
1、能夠實時洞察消費者需求；
2、能夠實時滿足消費者的需求；
3、提供極致客戶體驗，體驗是數字時代更高的品質，為客戶提供個性化、實時化、場景化的服務體驗，甚至提供情緒價值。
數字原生企業是數據運營商。通過構建實時在線數據的開發利用體系，實現數據驅動的資源優化配置，完成從資源到價值的轉化，最終形成企業核心競爭力。
如何成為數據的運營商呢？
數據實時在線；數據端到端；數據科學精準。最重要的一點是，基于以上三個條件，完成從資源到價值的“驚險一跳”，構建起企業的數據驅動的獨特競爭優勢。

以一個例子，具象了解下數據驅動的新決策體系：生產一架飛機、一輛汽車或一件衣服，這個訂單的信息在企業經營管理、產品設計、工藝設計、生產制造、過程控制、產品測試、產品維護等每一個環節流動。這些流動的數據構筑了智能制造的基礎。
什么叫智能制造？智能制造的核心和本質不在于你有更多的機器人、數控機床、AGV小車以及先進的各種設備，而在于數據在企業各個環節的流動過程中，是不是可以越來越少的不需要人去參與，這才是智能制造的最本質的核心。過去生產個性化的零部件需要新工藝，很依賴人的開發能力，現在不需要了，數據可以完成加工、處理和執行。
數字化解決數據有和無的問題，網絡化解決數據流動的問題，而智能化，是數據自動的流動。什么叫自動？自動的含義是不需要人去干預，它也能完成。過去的信息流動是基于紙張，今天是基于模型在每一個環節自動去流動。
基于“數據+算法”可以對物理世界進行狀態描述、原因洞察、結果預測和科學決策。“數據+算法”科研將正確的數據（所承載知識）、在正確的時間、傳遞給正確的人和機器，以信息流帶動技術流、資金流、人才流、物資流，優化資源的配置效率。在這個過程中，AI大模型是數據產生價值的最短路徑，系統發揮的作用越來越多，資源配置的效率將進一步優化提升。

05 傳統架構式微 數字原生企業的數據長在云端

從百年尺度看，我們正在從“電原生”邁向“數字原生”。所謂“電原生”，是指基于“電力”這一基礎設施才有的各類產品形態。而數字原生因應以“云原生”為代表的新型數字基礎設施而生。今天，以云計算為代表的新型數字基礎設施，大概相當于當年電力發展的早期，很多方面正在加速體系化。
目前，商業系統的復雜性正驅動技術架構的遷移，傳統的IT架構越來越難以適應當下復雜的商業系統，只有基于“云+中臺+SAAS”才能構建起新的基礎設施。現在云計算處于公共云和私有云并行的階段，但未來一定是公共云為主的階段。
從過去的“傳統IT架構”，以流程自動化為中心，技術架構不統一，系統建設“煙囪林立”，業務響應周期比較長，演進到今天基于新的數字基礎設施，形成基于云邊端協同的新架構，以核心能力服務化和數據在線為中心，面向場景構建新的技術架構和解決方案，能夠快速實現創新和應對不確定性。這個解決方案的核心價值就一個——智能。智能是一個主體對外部環境變化做出響應的能力，在不確定的世界，新的技術架構和解決方案，才能使企業對外部的環境變化做出及時響應。
正是基于這個原因，物美、特斯拉、美的、盒馬等很多企業紛紛自建業務系統，重構自身的軟件系統和解決方案。例如2008年1月，物美集團ERP成為中國零售領域第一個燈塔項目，但是在2020年物美堅決“拆”了這個燈塔，重新構建了一套新的系統——多點DMALL OS。

當你要成為一個客戶運營商的時候，當你要實時洞察、實時滿足客戶需求時，必須做出一個痛苦而艱難的選擇：是基于現有軟件系統還是以我為主重建自己的業務系統。
很多時候，行業領導者不得不以我為主，重新構建一套系統和解決方案，這是對傳統的軟件體系一次解構和重組，核心是通過軟件的“組件化+平臺化”來實現解決方案的“場景化+角色化”，具體而言就是將原有的工業軟件體系不斷地解構成了一些微服務組件庫，無論是我們的庫存管理、訂單管理，我們的CAD、ERP、MES執行等等，這些傳統的軟件正在不斷地拆分，分解，微服務化，構建起了一個微服務池，并基于平臺實現交互集成，面向場景、面向角色重新地分裝為面向特定問題的一個新的解決方案。這條路是行業領導者持續保持自己獨特競爭優勢的必然選擇。
在這場系統解構與重組的變革中，印像最深刻的是一汽的變革。作為主導一汽這場變革的門欣副總經理，堅定地走上了對傳統系統進行重構、IT系統自研的道路，以ERP、PLM為突破口，開啟了一輪大刀闊斧變革，推進業務單元的原子解構，重構業務流程，變革組織形態，構建敏捷系統。這是一次攀登珠穆朗瑪峰，但一汽選擇了最難的北峰。

成為有競爭力的企業，尤其是領導廠商，你應當是一個客戶運營商，實時洞察并滿足客戶需求變化。而要成為運營商應當是數據的運營商，實現從信息化時代的記錄系統走向智能時代的決策系統，以實時決策系統應對復雜系統的不確定性。需求從基于相對確定性需求、提升經營效率，轉向不確定需求、支持高頻創新；從基于封閉技術提升內部管理效率轉向基于開放技術系統提升客戶運營能力；從過去的一次性博弈，轉向今天的共生關系；從過去給一個解決方案，到今天持續幫助客戶成功，這是未來數字化轉型的趨勢和方向。

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