数字化热度很高，行业大佬都在提数字化、数字化转型、数字孪生，或包装后的数字助手、数字员工、数字人、数字机器人等话题，但细心的人会发现话题中很少提及数字化相关的定义，比如说数字化是什么与不是什么，数字化成功的标准是什么，数字化和信息化的关系是什么，数字化与数字化转型的关系又是什么等等，大家似乎都有意避开这些定义，而直接进入数字化背景、特征、举措范畴，或直接用某类技术替代数字化定义。 由于数字化是一个全局性、持续性的工作，如果大家对数字化定义没有达成共识，那就无法明确数字化转型成功标准是什么，方向是什么，实施路线是什么，这个问题容易引发内部的困惑，以及面对外部环境变化引发的恐慌。

有幸踩上了数字化风口，也算是数字化实践者，我也曾尝试用电梯法则和同事探讨什么是数字化，但得到的反馈通常是疑惑或不解。所以数字化杂谈的第一篇我尝试先从我所认识的金融行业，聊聊数字化的一些定义。

1、数字化与数字化转型

首先先看看数字化与数字化转型是否代表一个意思。总的来看， 国内媒体通常把两个概念混在一起，国外则通常分为两个， 这个区别有其历史原因，在90年代后期，西方国家提出了数字化，中国则在这一时段提出了信息化的概念（注意：西方国家没怎么讲信息化，信息化可以说具备中国特色），所以很多人可能会感觉现在大家讲的数字化和前几年信息化时代干事情有类型。在这一阶段中，由于受限技术发展，以及市场供需关系（供小于求）等背景，无论是国外的数字化还是国内的信息化都是围绕企业己有的业务流程开展，技术作为工具以支持业务的发展。

随着云、大数据、物联网等新一代技术的发展，原来信息化时期面临的问题己不复存在，以年初在移动看到的农业物联网为例，以前为了获得土壤信息，传感器需要拉一根电线，需要极大成本，而在今天一个钮扣大的传感器的电就能用几年，物联网技术的发展为农业数字化赋能，新技术让大部份想象都获得可能，而且来得更加快速。从个人角度，人们发现他们的生活和工作环境中数字世界与物理世界己越来越模糊，甚至说更离不开数字世界，数字世界世界的快速发展，让很多事情都变得复杂，具有不确定性、不可预测的特征，很多事情都无法用线性思维去考虑，在这样的背景下进入数字化阶段可以说是恰逢其时。总的来说，环境越来越复杂，无论是国家还是企业都需要从原来的信息化阶段做一个升级，所以西方国家在原来数字化阶段的基础上提出数字化转型阶段，而中国由于原来是信息化阶段，在提出数字化或数字化转型（目前看有混用之嫌），比如 国务院发展研究中心课题组在《传统产业数字化转型的模式和路径》中提到了数字化的定义：

利用新一代信息技术，构建数据的采集、传输、存储、处理和反馈的闭环，打通不同层级与不同行业间的数据壁垒，提高行业整体的运行效率，构建全新的数字经济体系。（摘自： 《传统产业数字化转型的模式和路径》 ）

对比西方国家提到的数字化定义， Gartner公司的IT术语定义：

信息数字化_是模拟形式变成数字形式的过程。__业务数字化__是指利用数字技术改变商业模式，并提供创造收入和价值的新机会，它是转向数字业务的过程。__ 数字业务则是模糊数字世界和物理世界，以此创建新的业务设计。_（摘自：简书）__

全球全数字化业务转型中心 （思科携手洛桑国际管理发展学院共同组建，以下简称DBT）给的定义：

数字化_是通过连接实现的各种技术创新_ 。数字化业务转型， 则是运用全数字化技术构建新的商业模式实现组织变革，进而提高业务绩效。（摘自：《全数字化赋能》）

从概念理解角度看，将数字化与数字化转型两个词分开可以让人更好理解，所以我尝试做一些归纳：

数字化：利用云计算、大数据、移动、社交、物联网等技术将现实世界 重构 为数字世界， 融合 数字世界与现实世界。 （注：重构而不仅是复制，代表数字世界是以物理世界为基础，再丰富数字世界，数字世界的可塑性，想象空间远大于现实世界，比方说数字世界中可采用更为高效的协同沟通方式，可以利用更多实时、准确的数据洞察与决策；融合而不仅是连接，两个世界不仅是打通和关联，更重要的是要融为一体，比方说数字渠道要与实体渠道要融为全能渠道，对客户是一站式的体验）

数字化转型：以数字化思维，通过数字化技术的应用，构建一个XXXX的数字世界， 对现有商业模式、运营方式、企业文化进行创新和重塑 ，实现业务价 值。 上面的“XXXX”，我觉得不同的企业需要根据自身价值主张，以及实施思路定制化， 类似于华为的 “ 构建一个全感知、全联接、全场景、全智能的数字世界 ” ， 《传统产业数字化转型的模式和路径》 提到的“ 利用新一代信息技术，构建数据的采集、传输、存储、处理和反馈的闭环，打通不同层级与不同行业间的数据壁垒 ”，招行的 “构建 三全（全产品、全渠道、全客群）服务体系，打造最佳用户体验银行 ”。（ 摘自：互联网媒体 ）

以上面的构思，数字化强调IT或DT赋能，数字化定义关注数字化思维、数字化技术，以及技术的应用场景。数字化转型强调价值主张，需要从生态（行业、合作伙伴、客户）、业务模式、运营方式、员工赋能等价值角度出发。

2、信息化与数字化关系

前面提到了前几年国内一直在讲的信息化，所以接下来从金融企业信息化与数字化看看两者关系。

与互联网巨头这些数字原生企业相比，金融企业的数字化程度还有差距，两者差距与历史包袱、行业背景、薪酬等因素都有一定的关系，但不可否认金融企业对计算机技术的应用一直还是走在传统企业前列，所以举金融企业信息化例子有代表性。金融业在提数字化之前的很长一段时间的关键词是信息化，从金融行业信息化定义看，信息化是将IT技术应用于金融业务与运营活动中，促进业务的发展，提高运营的效能，优化资源配置。在金融信息化过程中经常会提到多渠道，具体措施是将实体的业务搬到线上的呼叫中心、PC端、移动端等渠道，也会提到利用无纸化办公、OA、ERP、CRM等工具装备内部运营等等，但值得关注的是，信息化建设围绕的仍然是现有的金融业务流程，主要是通过信息化的技术手段支持现有业务的发展，这一阶段信息技术是一个辅助的工具，数据是一个过程的产物，流程的工具化是重点。由于缺乏数字化思维，以及企业部门墙等问题，这个阶段中容易出现烟囱建设、信息孤岛的问题，以多渠道为例，实体网点柜面系统、呼叫中心、PC端业务系统、移动端业务系统等极容易出现数据不一致的问题，业务在不同渠道办理的业务得到的结果可能无法同步。原因有很多，比如这些系统分属不同的业务部门，数据彼此不相通等等，这里组织和人的问题多于技术问题。

在多渠道的问题上，数字化则强调首先要以数字化的思维模式去思考问题，从IT赋能角度重新构建一个全能渠道，这个全能渠道基于一个数据底座，通过各类连接的技术将人、事、物连接在一起，前端的渠道是根据业务需要需构建，并为客户提供最合适的渠道。所以说信息化是围绕在现有业务流程基础上做IT赋能，数字化是让业务和IT具备数字化思维，再基于业务价值角度做IT赋能，而数字化转型则具体体现在什么业务价值上。

3、数字化与数据化关系

聊到数据化，是因为我刚接触数字化三个字时，想到的是基于数据做数据洞察、决策，以及数据处理的分析、可视化等技术层面，这些认识我觉得应归为数据化的范畴。 数据化的定义同样是多样化的，狭义的数据化可以这样认为：通过大数据等技术手段，实现数据采集、分析、处理的闭环，并将问题转化为可 视化 分析决策或驱动自动化的过程，最直观的表现是可视化报表与看板 。从传统企业的数据化应用看，目前主要应用于数据化管理，包括基于数据分析的数据洞察、再到改善业务或运营效能的数据决策，而数字原生企业则很多在一开始建设时就考虑了用户行为数据的在线采集，这些实时的数据可以不断的优化用户体验。仍从数据化管理角度看，以往数据化管理主要从管理层作为切入点，比如管理驾驶仓、各种销售运营周报月报等，这类数据化管理存在不准确的问题，因为真实的数据掌握在一线员工手上，业务的开拓也是一线员工，所以现在很多企业都在做人人都是数据分析师的转变，即将数据化管理的能力交付给每一个员工，员工按需反馈、获取、分析数据，利用数据辅助业务，这种人人都是数据分析师的思路同样适用于二三线员工。 从上面对于数据化的分析，我觉得数据化相当于数字化的一个方法，数字世界的原材料是数据，数字化为数据世界提供数据，构成数字世界的数据则需要可量化、衡量数字世界运转得好或不好，数据化提供这个量化、衡量的能力。

4、数字化颠覆

DBT 对数字化颠覆的定义为：全数字化技术和商业模式对企业现有的价值主张及由该价值主张取得的市场地位造成的影响。和以往的竞争最大的不同是数字化颠覆的变革速度和风险将十分迅猛，需要指出的是，DBT认为对于现有企业不应该只把数字化颠覆视为威胁，同时也是机遇，这同样可以用来扩展价值吸血鬼与价值空地。 关于价值吸血鬼与价值空地，则有如下介绍： “ 价值吸血鬼”的竞争优势会缩小市场总体收入或利润板块，通常会带来成本价值，利用包括免费或超低成本、价值透明和买家集中在内的商业模式，让现有企业利润和收 入 大幅下降，通常会让现有企业处于被动的守势。_ “价值空地”是指可以通过创新的成本价值、体验价值、平台价值，利用全数字化方法和商业模式获取竞争优势的机遇，要占领价值空地，现有企业必须迅速行动并实行组合式颠覆创造客户价值。_（摘自：《全数字化赋能》）__

那数字化颠覆主要是来自内部，还是来自外部呢？华南理工大学陈春花老师曾提出了这个观点 ： 颠覆不是从内部出现，_当你发现有一个从来没做过这个行业的人在做跟你相似事情的时候，你一定要去打开自己拥抱新进入者，别拒绝，因为那很有可能是迭代整个行业的逻辑出现了_ 。很多时候我们没有关注到外部那些微小的变化，正是这些微小的变化，酝酿着行业大变的力量，颠覆往往不是从内部出现的。 现实中很多事件己充分提供了外部颠覆的论证比如微信对运营商的颠覆，滴滴对出租车的颠覆，苹果对手机的颠覆，谁又能否定未来汽车巨头不会是google或百度，或另一个不知名的企业呢？

我们进一步看 数字原生企业 与传统企业的关键能力对比：

• 数字原生企业 ：快速创新、敏捷性、勇于尝试和敢于冒险的文化；

- 传统企业：获得资本的渠道、强大的品牌、庞大的客户群；
初略一看，可能会发现传统企业的优势明显， 数字原生企业 具备的都是一些软技能，传统企业也可以有这些技能包，但现实中这种情况发生概率很小，因为传统企业或大企业身上有很多历史包袱，如果不从整体公司文化与思维角度去考虑这些问题，转型之路通常很难，跨越的时间很长，时间长了转型的意义也就失去了。有一个统计数据很有说服力：

无线电发明到5000万台收音机投入使用，花了38年；__5000万台电视机走入家庭花了13年；facebook的5000万用户用了1年；twitter5000万用户用了9个月（摘自《从1到N》） ， 而一个春晚就让百度的APP新增1.29亿用户。

所以说，传统企业的优势极有可能在不经意间就丧失，企业最需要的是应对复杂、不确定性的数字世界中敏捷能力，这正是 数字原生企业 所具备的能力。当然，现实中也有这样转型成功的企业，比如微软，就从一个科技创新的反面教材，通过数字化转型成为全球市值第一，数字化颠覆则推荐看看《全数字化赋能》 ），通用电气也通过数字化转型开辟工业领域的数字生态。

5、敏捷

前面提到了数字原生企业最重要的技能包是敏捷，那么讲讲敏捷是什么。敏捷出自软件开发领域，在软件开发领域中的定义为一组软件开发方法，项目需求和解决方案通过自我组织和跨职能的团队之间的协作来完成。这有效的推进了自适应计划、演化式开发、提前交付和持续开发，激发对变化进行快捷、柔性反应。敏捷开发方法的出现是因为软件开发领域越来越复杂，极容易出现“需求潜变”，敏捷提供了在现在工作环境之下获取成功的新方法，能够解决不断出现的新问题，敏捷是一个能够敏捷地进行自我改进的体系，总是在不断地自我进化和调整以适应变化的需求，并提高自身作为一个管理工具的使用效果。软件领域对于敏捷有一个敏捷宣言，里面有4个关键的原则，分别对应“人”，“方法”，“合作”，“变化”，具体是：高度重视个体，以及过程和工具之间的互动；重视实际工作方案而不是大而全的书面文件体系；在合同协商过程中，高度重视和客户之间的协调；在执行计划的过程中，随时关注变化。

软件领域的复杂性问题，同样适用于数字世界，甚至说数字化世界中的复杂性、不确定性、不可预测的特征更为明显，所以企业的数字化转型，或者很多企业提到的一切以客户为中心的战略，实际上是转型为具备敏捷感知并响应客户需求的能力。以金融业务渠道为例，90、00后这些数字原生民的客户花了大量时间在抖音这些入口上，业务如何快速进入这个渠道？如何知道这些客户想要什么业务，而减少客户面对复杂选择的痛点？

敏捷思维是一种以学习为基础的方法论，追求的是一种定期反思、不断学习、日积月累、积少成多的改进过程，它有四个要点：尽快调整、改变、应对变化和不确定性；接受变化；在学习中积累提高；反复摸索。关于敏捷思维可以推荐看看《敏捷主义》、《赋能》，后续单独分解，这里不作进一步扩散。

6、网络协同、数据智能

网络协同与数据智能两个词是从阿里曾鸣在《智能商业》中提到的词，书中提到：商业智能化会建立在网络协同与数据智能两个核心机制之上。网络协同将传统的线性结构重组成开放的网状协同。数据智能是通过算法对海量数据进行处理，完成机器决策。比如，淘宝在终端呈现上基本实现千人千面的个性化展现，这些全部基于智能的机器推荐。网络协同和数据智能将作为新商业文明DNA的双螺旋，是企业未来全新的生存方式。

这两点思路适用在数字化建设中，网络协同在协同面上强调以生态角度去连接一切可连接的组织、人、物、事，在手段上强调动用社交、移动、大数据、物联网等技术实现实时、即时反馈的连接闭环，这个思路十分吻合以客户为中心的业务模式及内部运营数字化协同的建设思路。

数据智能本质上是机器取代人做决策，用云的语言来讲是“数据即决策”，比方说，你在百度上搜索的，或在京东上搜索的东西实际上并不代表你要搜索的东西，是百度或京东后面的数据机器“人”对你进行判断，并作用搜索反馈结果的决策。当然，这个机器并不仅限于人工智能，我觉得基于经验或传统统计学规则的自动化也可以称为数据智能。要实现数据智能，需要关注数据化能力，比如在运营过程中是否有实时的状态、行为数据采集能力。关于连接与数据后续再作分解，推荐看看《智能商业》一书。

7、中台

在技术领域，“中台”一词的热度不亚于数字化，讲架构不提“中台”两字都显得Low。当然，如果是以“中台”之名达到平台化、共享服务化建设的目的，倒也很值得。不过回归到技术角度，“中台”之名的确有被过度使用之嫌，比如在中台爆文《中台是个什么鬼？》中列出的大家眼中的中台：

• 在有些人眼里：__中台就是技术平台，像微服务开发框架、Devops平台、PaaS平台，容器云之类的，人们都叫它“技术中台”。
• 在有些人眼里：__中台就是微服务业务平台，像最常见的什么用户中心，订单中心，各种微服务集散地，人们都叫它“业务中台”。

• 在有些人眼里：__中台应该是组织的事情，在释放潜能：平台型组织的进化路线图 (豆瓣)中就提出__了 平台型组织和组织中台的概 念 ，这类组织中台在企业中主要起到投资评估与投后管 理 的作用，类似于企业内部资源调度中心和内部创新孵化组织，人们叫它“组织中台”。

  回归到阿里讲中台时的原意是_构建符合DT时代的“大中台、小前台”组织机制和业务机制：__作为前台的一线业务会更敏捷、更快速适应瞬息万变的市场；__中台将集合整个集团的运营数据能力、产品技术能力，对各前台业务进行强力的支撑（摘自：互联网媒体）。_ 这套思路和很多企业中的一线部门开拓市场，二、三线部门全力支持一线部门的道理是一样的。在技术架构上讲中台首先是平台化，平台需要从全局、可扩展性角度去构建；其次，中台还强调共享服务化中心的定位，共享服务化中心对外类似一个服务超市，服务超市上有沉淀下来的服务，这些服务实现了原来后台或前台场景需要的服务能力，服务能力包括业务处理、数据获取或加工，或物联网硬件等，中台将服务以标准API的方式对外提供；另外，中台的建设需要基于敏捷场景的需求，如果是在一个小团队中应用，应用之间的访问成本并不高，也许采用SOA的方式就可以，而没必要在中台重新实现后台的服务能力；最后， 我觉得中台的建设第一关键点是组织里是否有平台化的统一思想，统一的执行力，如果不处理好第一点，极有可能是换个名字的烟囱系统，没有达到应该有的目标。关于中台，还有很多东西需要实践与探索，时间最终会让技术的实现方式殊途同归。

8、数字孪生

目前数字孪生技术也以传统行业的应用为主，比如传统制造业工厂的数字化孪生，从物联网实时监测获得设备运行数据，采用可视化设计数字化工厂，利用仿真技术仿真工厂。作为金融行业的 IT 从业者，金融业或 IT 业的数字化水平天生就会相对高一些，或者说这两个行业本身所运营的产品或服务就是数字化形态的，如果只是将实体世界定义为金融业务运营里的实体网点或我们IT里机器设施等那作用会打折扣，所以在金融及IT业里的实体世界的定义需要区别于其它制造业。至于这个定义是什么是我接下来要去梳理，清晰的定义某些场景下实体世界与数字世界的边界点将有助于引导数字孪生的持续应用。

虽然对现实世界与数字世界的边界还无法清晰的区分，但我还是想尝试从别的角度对工作中的数字孪生做一些分解。我们知道，现实世界是由无数具体事物及其联系构成的有机整体，我们对世界的认识是从具体的、个别的、有限的事物开始，通过学习、探索不断的挖掘事物背后的关系，形成由点及面的视角。数字孪生也可以考虑这样的思路，即将现实世界划分多个不同的视角，根据不同的视角构建多个不同视角的数字孪生世界，再对不同的数字孪生世界不断的整合在一起，就像你是儿子，也同样可以是父亲；是领导，也同样可以是下属等多重的身份。

另外，虽然金融及IT的数字化程度相比制造业高，但企业在数字化过程中存在两类问题：一是传统金融企业有一定的历史沉淀，比如“物”上的实体网点及自助设备的运营模式，“组织”上的各个渠道分管部门利益关系，以及“人”上的不同知识背景与不同年龄段的人对于数字化手段的认识及接受度不同，这些都将影响企业的数字化进程；二是企业内的信息系统通常会有烟囱式建设带来的信息孤岛，也可能会因为不重视数据治理导致数据无法有效关联，当数据无法关联时数据带来的价值便大打折扣。

总的来说，对数字孪生、金融业务知识还需要补习，以分阶段、分场景、分视角的思路构建好数字孪生体，一方面以现实世界为主推动数字孪生体的构建，另一方面基于数字孪生体的运营分析促进现实世界更好的发展。

数字化相关定义需要结合企业的价值主张， 数字化 实践 本身又是一个持续 探 索 的过程 ，探索中再不断的完善数字化定义。

## 相关系列阅读：
数字化转型系列一：聊聊与数字化相关的定义
数字化转型系列二：聊聊思维模式
数字化转型系列三：关于简化
数字化转型系列四：证券公司数字化转型常见误区
数字化转型系列五：数字化转型3个主线

[数字化转型系列六：“数字化业务”之“业务线上化”](https://www.talkwithtrend.com/Article/260943 "数字化转型系列六：“数字化业务”之“业务线上化”") 
 [数字化转型杂谈七：“数字化业务”之“数据业务化”](https://www.talkwithtrend.com/Article/260945 "数字化转型杂谈七：“数字化业务”之“数据业务化”")