浅析企业信息化、数字化和智能化的内涵和联系

近来，数字化、数字化转型已成为热门词汇，数字化转型也成为企业转型发展的标配，企业似乎都在研究开展或正在开展数字化转型，各类数字化转型方法论、白皮书等也大量涌现，如阿里云研究中心发布《新一代数字化转型》、华为推出《华为数据治之道》、德勤和第四范式发布《数字化转型新篇章—通往智能化的“道法术”》等，国内传统ERP厂商用友和金蝶也推出数字化转型白皮书或著作，纷纷布局数字化转型相关业务。笔者也从事数字化转型相关工作，对上述材料提出的多数思想或观点很是赞同，认为可以给企业开展数字化转型提供很好的参考。
与此同时，笔者在与一些同行及正在开展数字化转型的客户交流发现，大家对信息化、数字化、智能化的内涵和区别不是很清晰，包括一些数字化转型服务商，也没有或不能很好的解答这一企业数字化转型的根本性问题，业界对信息化、数字化、智能化的认识和理解并不统一，三者的边界也比较模糊。不搞清楚这个问题，企业就不能很好的理解数字化转型“是什么”、“为什么”、“怎么干”的问题。为此，笔者对这个问题进行了思考，基于其他研究和实践成果，加上自己的一些理解和认识，形成了以下信息化、数字化和智能化的内涵和区别，在这与大家进行分享，权当抛砖引玉。对信息化、数字化和智能化的理解
（一）对信息化的理解信息化是以业务流程的优化和重构为基础，通过信息技术与实际业务的有效融合，在IT系统内将现实世界的业务对象、业务流程进行重构和固化，并记录业务事件，实现企业信息的高效共享和业务的高效协同，形成对业务的监控和洞察能力，以提高工作效率、优化资源配置、支撑高效分析决策，进而提升企业竞争力和经济效益的过程。
信息化并未改变现实业务的逻辑，企业思维模式依然以现实世界为主，只是将传统业务模式从线下搬到线上交由IT系统来完成，通过信息化手段，把优化后的业务流程进行固化、自动化，并提供业务决策支持，如OA系统、ERP系统、CRM系统，辅助决策系统等。实现信息化是企业管理理念和管理手段的创新，在这个过程中，业务流程是核心，IT系统是工具，数据是业务在线协同处理的副产品。

信息化通过碎片化供给的方式对企业业务进行支撑。企业信息化发展和建设之初，囿于技术和认知能力，企业信息化缺乏统筹，业务系统建设分散开展，主要满足某一业务领域业务处理和统计分析需要，“重功能、轻数据”现象普遍存在，可以说信息化是通过碎片化的方式对企业业务进行不均衡的支撑。时至今日，由此造成的数据重复生成、不一致，以及“数据孤岛”、“数据烟囱”等问题依然困扰着很多企业。
信息化的过程也是对数据重视程度逐步提高的过程。随着技术和认知水平的提升，信息化支撑企业业务的深度和广度越来越高，企业需要数据的范围越来越大，数据融合共享的诉求越来越多，因此，企业信息化发展的过程是对数据重视程度持续提升的过程，也是对信息系统集成度持续提升的过程，但这依然不足以从根本上解决信息化碎片化供给造成的问题。
（二）对数字化的理解借鉴《2019华为行业数字化转型方法论白皮书》给出的数字化转型的定义，数字化是利用云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代数字技术，构建一个全感知、全联接、全场景、全智能的数字世界，在实现数字世界对物理世界的精准映射基础上，优化再造物理世界的业务，对传统管理模式、业务模式、商业模式进行创新和重塑，实现业务成功。该数字化定义与数据孪生理念颇为相似，数据是企业发展和运营的核心。
数字化的本质是在信息技术驱动下的业务转型，根本目的在于提升企业竞争力。一方面经济新常态和竞争的加剧，要求企业优化或转变现有管理、业务或商业模式；另一方面移动终端和网络的普及令企业能够直接接触最终消费者，更加便捷、准确的了解消费者的需求，加上新一代信息技术的成熟和实用化，让基于数据以较低的成本快速满足客户个性需求，并改善用户体验的新的管理、业务或商业模式成为可能。

数字化不是IT职能，是一项关乎企业发展前途的业务职能。企业需要认识到大数据时代数据是企业的核心竞争力，数字化重新定义了客户价值和企业战略，并将数据转化为企业的洞察力以及竞争优势，实现数字化的关键在于以客户为中心利用新的技术创造新的、独特的客户体验，打造新的智能化、数字化的产品或服务，重塑企业的商业模式或运营模式。
数字化转型的三个类别。阿里云研究中心在《新一代数字化转型》中将数字化转型分为“数字化增长”、“数字化重构”两类，笔者在此基础之上，根据数字化转型对企业现有业务改变的程度，将数字化划分为“数字化增长”、“数字化重构”和“数字化创新”三大类别，并对应不同的商业战略和数字化战略。“数字化增长”是指基于现有的商业模式，利用高效的数据技术和算法，进行运营优化和技术创新，获取更低成本和更好体验之间的平衡，降低运营成本，或为业务提供增量；“数字化重构”是指基于数据重构商业模式，如传统超市实现线上线下一体化，从传统零售向新零售的改变；“数字化创新”是基于数据拓展全新业务，如传统运营商向外界提供选址服务。在数字化实践的过程中，企业应当明确自身所处于的转型类别，在企业战略和数字化技术上，选取合适且匹配的方案策略，从而顺利实现转型升级的目的。
数字化要求构建一个全局最优的技术体系和数据体系。企业需要依托新一代信息技术和最新数据管理理念，构建一个全局最优的开放的技术体系和数据管理体系，提供全局数据融合共享和应用增值服务，满足全局业务需求，解决信息化碎片化供给带来的问题的同时，支撑管理、运营或商业模式变革。
数字化是一个长期系统工程。《2019华为行业数字化转型方法论白皮书》认为，对于大多数企业而言，数字化面临的挑战来自方方面面：从技术驾驭到业务创新，从组织变革带文化重塑，从数字化能力建设到人才培养，因此数字化的成功不可能一蹴而就。数字化是一项长期艰巨的任务，只有跨越了某一个临界拐点之后才数字化的收益才会呈现指数化的增长，多数企业需要3-5年甚至更长时间才能取得显著成效。

（三）对智能化的理解阿里研究院副院长安筱鹏博士认为智能就是一个主体对外部市场环境的变化做出响应的能力，这个主体可以是一个机器人、受控机床、立体仓库，可以是一个研发团队、一个人，也可以是一个车间，判断一个主体是不是智能，最重要的一个标志是该主体对外部环境的变化响应的能力有多高。安筱鹏博士认为在一个企业内部是不是智能，需要去看一看在数据、信息传递的每一个环节，需要的人是不是越来越少。本文借鉴徐宗本院士对智能的认识，试着将智能化定义如下：是事物在网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，具备了灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能、自适应的学习功能、行之有效的执行功能等，能够对外部变化做出及时响应，代替人进行决策。
智能化的本质是让机器代替人做决策。智能化解决的核心问题是人与机器的关系，未来业务决策会越来越多地依赖于机器学习、依赖于人工智能，机器在很多商业决策上将扮演非常重要的角色，它能取得的效果将超过今天人工运作带来的效果，从而降低了管理人员决策的工作难度，提高决策效率和准确性。
智能化的基础是大数据、算法和云计算。曾鸣在《智能商业》中认为，云计算能用较低的成本存储和计算海量的数据，而正因为有了处理大数据的需求，对云计算的要求也才越来越高，二者推动了整个数据行业不断高速发展。但想要让云计算和大数据真正创造价值，背后还需要“大脑”的支撑，也就是算法。
智能化可以为企业带来多重价值。《数字化转型新篇章-通往智能化的“道法术”》认为智能化可以为企业带来多重价值，一是更敏捷的运营，通过感知、认知等技术提高多数常规流程的效率，降低成本，同时改善用户体验；二是更充分的定制化，允许企业提供真正的一对一互动以充分满足客户独立的需求，提供更优质的服务；三是更智能的决策，使用先进的数据科学来提升企业的经营表现，利用大数据挖掘实现更有价值的商业洞察；四是全新的价值主张，新的运营模式和工作方式使产品/服务脱颖而出，构建以智能化技术为核心的全新产品、服务和商业模式。
信息化、数字化和智能化对比分析
对信息化、数字化和智能化的内涵和业界实践进行对比分析，形成如下看法：
1、信息化、数字化和智能化之间的界限并不是泾渭分明的，而是存在一定的重叠，并且随着技术的持续进步、管理理念的创新、竞争的加剧，由信息化到数字化，由数字化到智能化是企业发展的必然的要求。
2、信息化是数字化的基础，由信息化到数字化是一个由量变到质变的过程。
3、智能化是数字化的高级阶段，也是数字化发展到一定阶段的自然延伸。同时，智能化也是实现数字化目标的关键手段。
4、由信息化到数字化、由数字化再到智能化均不是简单的替代关系，而是继承发展的关系。后一阶段充分继承前一阶段的成果，并在此基础上引入新技术、新理念，解决前一阶段的问题或瓶颈，实现新的业务价值。
5、由信息化到数字化、由数字化再到智能化，从社会大环境看，技术进步是核心驱动力；从具体企业看，除考虑技术进步外，业务驱动和时机选择也是关键。
以下从核心内涵、业务逻辑、主要集成范围、对技术的要求和主要载体等方面，对信息化、数字化和智能化进行初步比较分析。

类别	核心内涵	业务逻辑	主要集成范围	对技术的要求	主要载体
信息化	线下业务线上化	优化现有业务流程，实现业务数据化，提高信息共享和工作效率，优化资源配置，支撑分析决策	专业集成、企业级集成	数据库、通信、网络等技术等	业务信息系统、数据仓库等
数字化	数据是企业发展和运营的核心	将物理世界全面映射到数字世界，利用数字世界沟通、信息共享、诊断、预测、模拟等固有优势，与物理世界形成交互和反馈，推进企业发展和运营	企业级集成、产业链集成、产业生态集成	云计算、大数据、物联网、移动互联网等新一代信息技术广泛应用	业务信息系统、数据湖、中台等
智能化	让机器代替人决策	在一些业务场景，利用人工智能技术，基于云计算、大数据、算法，让机器代替人决策，把人从繁重的提炼或脑力劳动中解放出来	人工智能技术广泛应用

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