達(dá)觀數(shù)據(jù)與馬士基、時代中國、廣發(fā)證券等共話數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)遇與挑戰(zhàn)
在達(dá)觀數(shù)據(jù)和深創(chuàng)投聯(lián)合主辦的未來企業(yè)數(shù)字化發(fā)展論壇現(xiàn)場，深圳市人工智能行業(yè)協(xié)會執(zhí)行會長郎麗艷、馬士基創(chuàng)新加速器項目總經(jīng)理Ellen、時代中國首席信息官張智、凱捷咨詢AIE總監(jiān)/快消零售行業(yè)業(yè)務(wù)總監(jiān)龐冠超、廣發(fā)證券資產(chǎn)管理高級研究員樊興、達(dá)觀數(shù)據(jù)華南區(qū)總經(jīng)理劉超，在圓桌討論中圍繞企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)遇與挑戰(zhàn)展開了精彩的討論與觀點碰撞。以下內(nèi)容根據(jù)圓桌整理所得。
當(dāng)下所有的技術(shù)、傳統(tǒng)行業(yè)都在悄悄的發(fā)生著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的變化。今年國資委印發(fā)了《關(guān)于加快推進(jìn)國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》，明確推進(jìn)國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)、方向、重點和舉措等事項。無論外企還是傳統(tǒng)企業(yè)在轉(zhuǎn)型中都有相似之處，第一個問題詳情我們嘉賓聊聊，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同行業(yè)有哪些意義？您是如何理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的？我們?nèi)绾慰焖贀肀?shù)字化？
我分享一下金融行業(yè)中的感受。金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已進(jìn)行了較長時間，目前已經(jīng)覆蓋了各個領(lǐng)域，可以說金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型目前已經(jīng)進(jìn)入了快車道。尤其今年的疫情，對金融行業(yè)整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型有了促進(jìn)作用。例如：以往中小銀行的信貸業(yè)務(wù)以線下為主，現(xiàn)在基本上都在轉(zhuǎn)向互聯(lián)網(wǎng)的信貸，國家也出臺了銀行信貸管理辦法，對中小銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也提供了很大的支持。
疫情后中小銀行可以快速做好這些業(yè)務(wù)，這離不開金融行業(yè)長期在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的積累，廣發(fā)證券在這個方面也投入了很長時間的精力。
金融科技是廣發(fā)證券的五個戰(zhàn)略方向之一，在大數(shù)據(jù)和人工智能方面做了很多工作，尤其是在大數(shù)據(jù)方面。以往研究員處理海量的數(shù)據(jù)非常困難，現(xiàn)在則利用人工智能的方法來協(xié)助處理。像廣發(fā)證券與達(dá)觀合作的利用AI技術(shù)對宏觀研究的內(nèi)容進(jìn)行智能比對、智能分析，這在行業(yè)種是非常領(lǐng)先的應(yīng)用。
金融行業(yè)當(dāng)下的問題不是技術(shù)問題，也不是業(yè)務(wù)問題，而是如何將技術(shù)更好的在業(yè)務(wù)場景上落地。比如上面提到的與達(dá)觀合作的對宏觀研究內(nèi)容進(jìn)行智能比對，它可以替代傳統(tǒng)的賣方研究。這只是一個案例，在很多場景中金融行業(yè)可以與科技企業(yè)一起合作，發(fā)揮并產(chǎn)生更好的成果，讓整個行業(yè)有更好的提升。
馬士基創(chuàng)新加速器項目總經(jīng)理Ellen
我們一直在說“行業(yè)的轉(zhuǎn)型到底是自己打破自己，還是被別人打破？”所以在轉(zhuǎn)型、發(fā)展的過程中我們在思考：是我們要改變自己，還是要被別人改變？
企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，和公司的轉(zhuǎn)型，從戰(zhàn)略、支撐、人員培養(yǎng)以及組織架構(gòu)上都有異曲同工之處。我們在看轉(zhuǎn)型與發(fā)展時，更多是看這個技術(shù)能夠給我們帶來什么改變，可以更好的服務(wù)于客戶。
馬士基服務(wù)于全球貿(mào)易，我們在物流供應(yīng)上的流程上做了很多探索，以我們與達(dá)觀合作的項目來說，要處理的行業(yè)痛點是如何高效準(zhǔn)確的提取出不同行業(yè)客戶需求的相關(guān)數(shù)據(jù)和內(nèi)容，這對我們雙方都是一個挑戰(zhàn)，相信也是一個進(jìn)步。
近五六年來，地產(chǎn)行業(yè)在數(shù)字化投入上非常大。想必大家也都聽說過“地產(chǎn)行業(yè)已經(jīng)從黃金期進(jìn)入白銀期”的說法，面對激烈的行業(yè)競爭，數(shù)字化是企業(yè)的必經(jīng)之路。對于企業(yè)內(nèi)部來說，從企業(yè)的運(yùn)維、數(shù)據(jù)到產(chǎn)品服務(wù)，通過數(shù)字化實現(xiàn)更準(zhǔn)、更快、更強(qiáng)；其次通過數(shù)字化結(jié)合智能化，讓產(chǎn)品定位更準(zhǔn)、客戶服務(wù)更優(yōu)、投資決策更準(zhǔn)、產(chǎn)品溢價才能更強(qiáng)。
在地產(chǎn)行業(yè)談數(shù)字化和人工智能，更多是行業(yè)驅(qū)動。這種驅(qū)動不存在走不走的問題，只有走得早走得晚、走得快或走得慢的問題。
凱捷咨詢AIE總監(jiān)/快消零售行業(yè)業(yè)務(wù)總監(jiān)龐冠超
凱捷咨詢是一個數(shù)字化的服務(wù)機(jī)構(gòu)，我自己也服務(wù)很多不同的行業(yè)，，總結(jié)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型包括創(chuàng)新的轉(zhuǎn)型的幾個方向：
1.體驗的優(yōu)化，所有的人現(xiàn)在都用手機(jī)，國外的朋友到了中國都很驚訝，看上去傻瓜式的操作就清楚的知道所有的事情，這屬于一種體驗；
2.流程的改造，原來負(fù)責(zé)又低效的流程用新的方式提升了效率，達(dá)觀在此做的非常好了；
3.改變游戲規(guī)則，現(xiàn)在有很多商業(yè)模式的創(chuàng)新，不管是跨界還是統(tǒng)一，這種方式做著做著可能就超越了傳統(tǒng)的方式。比如幾年前的共享模式，無論是共享單車或是其他，出現(xiàn)了很多新的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，這些都帶來了模式的改變，創(chuàng)造了新的游戲規(guī)則。這些在沒有數(shù)字化和創(chuàng)新手段前，是無法做到的；
4.如何用科技創(chuàng)新加碼自己的核心競爭力，尤其是下一代AI技術(shù)，如何將金融、制造等基礎(chǔ)行業(yè)利用技術(shù)去構(gòu)建更核心的競爭力，這可能是對達(dá)觀這樣的公司來說非常有意義的話題。
達(dá)觀數(shù)據(jù)華南區(qū)總經(jīng)理劉超
達(dá)觀服務(wù)的這些客戶最大的特點就是他們都有創(chuàng)新意識，并敢于冒一些風(fēng)險去創(chuàng)新。創(chuàng)新一定伴隨這風(fēng)險，但大家都敢于冒險去創(chuàng)新，所以我們也很感謝這樣的客戶，能夠跟我們一起進(jìn)行探索與合作共贏，我們也將持續(xù)通過AI的產(chǎn)品和技術(shù)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型做出更多的工作。
大家的分享都很精彩，第二個問題是AI是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不可或缺力量是什么？您認(rèn)為AI在企業(yè)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展中可以做什么？
達(dá)觀數(shù)據(jù)華南區(qū)總經(jīng)理劉超
達(dá)觀做的事情便是助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，總結(jié)來說，我們做的事情有三個方面：
1.提效?? 這是我們首先希望達(dá)成的事情，通過計算機(jī)，幫助企業(yè)減輕繁重的、重復(fù)性的勞動，釋放員工的價值與潛力，去做更有意義的工作。
2.分析挖掘 很多企業(yè)有大量的數(shù)據(jù)，但是缺乏對這些數(shù)據(jù)的價值挖掘?，F(xiàn)在通過AI和文本分析的技術(shù)，可以幫助企業(yè)挖掘出很多有價值的信息。
3.輔助決策 當(dāng)數(shù)據(jù)分析完成后，我們希望可以輔助企業(yè)做決策。例如達(dá)觀于廣發(fā)資管的合作，這一部分在達(dá)觀的應(yīng)用中也比較多。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，你覺得企業(yè)有什么困惑？
達(dá)觀數(shù)據(jù)華南區(qū)總經(jīng)理劉超
從我們的服務(wù)經(jīng)驗來看，建議企業(yè)從場景上去考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第一個是否有大量的人力的重復(fù)性勞動，第二個是在這個場景中是否有大量的數(shù)據(jù)，如果沒有數(shù)據(jù)，則沒有辦法做數(shù)據(jù)挖掘的文本分析。有了這兩個條件，就是有價值的場景。
我們看到很多挑戰(zhàn)與實踐，認(rèn)為有兩個方面很重要。
1.體系的構(gòu)建? 很多時候我們不知道后三年要做什么事情，但對于大致做的事情比較清楚，那些地方有缺漏，哪些地方要補(bǔ)強(qiáng)，數(shù)字化大概走向哪個領(lǐng)域。從這個角度進(jìn)行規(guī)劃與思考，后面的結(jié)果會不一樣。
2.人才 我們不僅需要科技人才，更需要引領(lǐng)科技在自己企業(yè)能夠成功的人才。需要什么樣的方式，提供什么樣的工具，擁有怎樣的愿景來組織團(tuán)隊，以及像與達(dá)觀數(shù)據(jù)這樣的外部合作伙伴合作，更好的打磨一些事情，這些都很重要。
我們認(rèn)為痛點與難點，主要在以下三個方面：
1.思維? 在數(shù)字化和IA時代，我們需要自上而下與以往不同的思維方式。舉個例子：老一輩的人喜歡將事情想清楚了再去做，但在AI創(chuàng)新上我們要勇于并鼓勵嘗試與試錯，試了之后才能聚沙成塔。其次，在數(shù)字化的第二個階段，梳理業(yè)務(wù)需求時，并非原來做的事情通過IT幫助實現(xiàn)就好了這么簡單，我們需要跳出原來業(yè)務(wù)習(xí)慣做的條條框框。
2.人才 無論是自建的團(tuán)隊，還是對外合作的供應(yīng)商，這個領(lǐng)域人才都是基礎(chǔ)。
3.數(shù)據(jù)的積累 對于AI的應(yīng)用，數(shù)據(jù)的積累與訓(xùn)練都非常重要，很多時候在應(yīng)用時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)還是不夠的。
以上三點，從思維的轉(zhuǎn)變，到人才與數(shù)據(jù)的積累，是我們現(xiàn)在應(yīng)對AI轉(zhuǎn)變的三個重要難點。
