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很多數字化的思想、理念，盡管聽起來“高大上”，但是卻很難讓人提起興趣，原因就在于價值實現路徑不清晰。

數字經濟是產業變革的大趨勢，數據要素是企業不可忽視的核心資產，這些觀點已經是大眾的常識！

數字化的目標很明確，到底如何落地，怎么樣才能抓住企業的核心問題。換句話來說，能不能給出具體的，讓人們看到數據價值的業務場景，才是數字化的“說服力”關鍵。

與其他生產要素不同，數據要素，不能獨立工作，必須依賴于其他生產要素，互相有機協調，才能實現價值的釋放。

永遠不能脫離業務，脫離場景來談“數據”。

每一個業務領域，都具有其其固有的、獨特的產業特征和知識體系，因此數據價值發揮的模式也大為不同。

通過研究上百個數字化價值實現的案例，往往也能端倪出一些套路和規律，但具體實現仍要基于特定產業背景適配，迭代嘗試，這里僅提供一些具有普適推廣潛力的業務思路，以供諸君品評 ...

典型場景一：拓展客戶來源

“訂單”問題，幾乎是所有客戶最關心的問題。開源和節流相比，開源往往更具誘惑力。

通過構建線上化渠道與客戶群體建立更加廣泛，同時有效的業務鏈接，無疑是數字化技術非常有潛力的應用場景！

一方面，通過移動端應用完成部分業務環節的“線上化”，降低客戶或用戶的觸達門檻，提升客戶服務粘性。

同時，通過軟件系統可以更加高效地采集客戶的基本信息，實施分類管理和差異化營銷策略，提升業務轉化率。

典型場景二：降低業務風險

對于風險敏感性產業，降低業務風險是非常明確的數字化應用"剛需‘’，典型的行業包括能源行業、交通行業、金融信貸行業、醫療行業等。

一般具有類似需求的組織機構為大型國央企或政府部門。

在類似的行業中，一旦出現業務問題可能帶來不可估計的“損失”，對企業的長期發展來說，產生極大的負面影響。

數字化技術可以提供對特定領域風險事件的關鍵信息采集、感知、監測、分析全鏈路能力。

此外，對于復雜風險事件的研判，需要利用數字技術對多維大數據進行建模，提高分析效率和精準度，減少人為判斷的“誤差”，提供更加客觀、可靠、及時的結論。

典型場景三：節約不必要開支

對于很多大型企業傳統，很多看似不可避免的成本項，實際上通常隱藏在不清晰的業務流程中。

數字化技術可以提高企業經營管理的“透明化”水平，讓業務價值鏈通過重塑優化，變得更加精簡、高效。

一方面，對企業固有的業務流程進行“顯化”治理，識別無效或冗余的環節，通過機器替代或流程合并提高效率，減少業務資源投入。

當前，人力投入并不是最剛需的“節約項”，企業最敏感的是“財”或“物”投入方面的“降本”，畢竟這部分的成本節約相對更容易進行測算和解釋。

在生產制造領域，數據分析技術可以用于產品質量管理，幫助工廠發現導致產品質量缺陷的原因并根除，降低“參差品”率。

同時，通過對特定數據集的量化建模、復盤分析、仿真模擬，還可以定向優化制造環節中，生產“物料”的投放方式，提高投入產出效益，減少物料資源的浪費。

典型場景四：提高交付效率

對于訂單比較穩定、充足的大型企業來說，提高交付效率是數字化核心痛點，即通過引入數字技術來推動生產力的變革。

這類數字化需求中，人工智能技術在項目成果中占比較高。通過"機器"實現對業務規則的自動化表示和推理，代替人完成原有業務操作或內容加工處理。

以AIGC技術為代表的前沿智能技術，已經在影視、文娛、傳媒等內容生產驅動的產業活動中“大放異彩”，知識生產、知識創造能力極大地提升。

原先很多企業級組織完成的交付任務，通過新型工作室，甚至超級個體的方式，也能快速完成項目交付，運營成本顯著降低。

典型場景五：獲取業務信息

獲取業務信息的目的，是提高決策準確率，保障企業行動力的可靠性。

這類數字化需求，對很多受外部市場環境、政策環境影響比較大的行業比較關鍵，例如：金融行業、咨詢行業、快速消費品、對外貿易等。

為了滿足這類需求，需要用現代數字化技術實現對多源大數據的采集和規整，構建企業級數據倉庫或中臺，建立完善的從物聯網、開源互聯網、以及內部業務系統的數據ETL鏈路和數據加工層。

數據本身即產品！

幫助企業建立可靠的數據資源池，是這類場景的一般交付形態。

當然，值得一提的是，這類場景的實施落地對企業的數字化認知要求很高。

企業不僅要了解自身業務的影響關鍵因素，同時也要知道準確反映這些因素的數據到底“在哪兒”...

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