企业财务数字化转型创造企业价值【优秀范文】

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企业财务数字化转型创造企业价值2篇

第一篇: 企业财务数字化转型创造企业价值

数字观察丨什么是数字化、数字化转型和数字企业？

什么是数字化？ IBM
数字化的颠覆主要体现在它不仅会影响客户和市场、行业和经济以及价值链，事实上还影响到整个价值体系。此外，它还与体验和互动、营销和配送运营和生产以及组织、协同与合作激烈碰撞。（来源：IBM《企业面临数字化重塑》报告） IDC
到2021年，全球至少50%的GDP将以数字化的方式实现，数字技术将全面渗透各个行业，并实现跨界融合和倍增创新。同时，IDC认为，数字经济的发展需要通过数字化知识和技术进行社会生产力的重塑，其核心是各行业企业通过数字化成为“数字化原生企业”，从而获取并强化竞争优势。（来源：IDC《2018中国企业数字化发展报告》） Gartner
数字化是信息由模拟形式变成数字形式的过程。（来源：Gartner IT术语表）

麦肯锡

“数字化”包括三个方面的内容：资产数字化、运营数字化和劳动力的数字化。三种数字化推动力（去中介化、分散化和非物质化）或可转移与创造10~45%的行业收入，其中去中介化和分散化的影响最为显著。（来源：麦肯锡全球研究院 2017年12月报告）

《数字新经济》

世界由物质、能量、信息三大要素组成，物质与能量构成物理世界，信息的数字化构成数字世界。（来源：钱志新《数字新经济》一书）

360百科

数字化，从技术的角度解释为，将任何连续变化的输入如图画的线条或声音信号转化为一串分离的单元，在计算机中用0和1表示。另一种解释是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型。（来源：360百科）

锦囊专家

数字化，并不仅仅为了数字化而数字化，用数字量来表示模拟量，仅仅是数字化最基本、最简单的一步而已。数字化涵盖了数据的采集发掘、处理分析和利用，以及数字技术的发展，数字产品和服务的创新，数字化管理的提升等等，数字化推动了数字经济的发展和数字化转型。

什么是数字化转型？

不同国家和不同行业，对数字化转型有不同的定义。美国早在2003年就提出了“数字化双胞胎”的概念，德国的数字化转型以德国“工业4.0”为代表，英国也提出了《英国数字化战略》，主要包括连接性、数字化治理、数字经济等7各方面，中国则提出了“中国制造2025”战略等等。虽然各个国家在战略上确立了数字化转型的方向，但是似乎都没给出明确的定义。

国务院发展研究中心课题组

数字化转型就是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。（来源：国务院发展研究中心《传统产业数字化转型的模式与路径》研究报告 2018.3） 然而有业内专家认为，这个定义很初级，仍停留在打通数据和系统孤岛，提升效率的层面，未能上升到更高的高度，比如商业模式创新、重构商业生态、改善用户体验、数字产品服务等。

维基百科

数字化转型是数字化的总体和整体社会效应，数字化转型促进了数字化进程，从而为转变和改变现有商业模式、消费模式、社会经济结构、法律和政策措施、组织模式等提供了更强大的机会。（来源：维基百科） 浪潮

数字化转型涉及三个方向，全渠道多接触点的客户体验、运营数字化和智能化以及颠覆性创新。企业数字化转型路径包括：一是在生产制造中应用精益管理原则，补基础；
二是实现运营数字化，加强智能制造、智能决策、预测性分析管理会计的深度应用；
三是在技术、商业模式的突破，采用新技术、互联网思维创新商业模式。

微软

数字化转型可以从四个方面定义，分别是密切客户沟通、予力附能员工、优化业务运营和产品服务转型。

埃森哲

数字化转型并非是简单的技术革新，不是靠简单搭载一个大数据平台就可以做到，技术与公司业务转型的契合、公司文化和心态的转变、组织架构的调整、相应制度的建立等，都需要有一套完整的解决方案，使转型一步步落到实处。同时，企业决策者也应该对数字化有深刻的理解，能够使整个企业转变思路，建立数据驱动的思维，以满足客户需求为使命。（埃森哲大中华区信息技术服务总裁贾缙 2018.6）

波士顿咨询（BCG）

全球挑战者应用数字化技术进行数字化转型有四大特征：


第一，他们使用工业4.0和服务4.0等新兴技术来提高生产力、优化核心业务。

第二，“全球挑战者”密切关注数字化参与度高的客户和消费者，专注于数字化的客户体验，提供个性化的服务、强化客户参与度，与客户建立长期合作关系。

第三，追求商业模式创新，涉足全新的数字商业领域，建立新模式以打破现有的价值池。

第四，嵌入“数字驱动器”。“全球挑战者”不限于应用数字化技术，他们也在整个组织中嵌入新的技术来为自身赋能。（来源：《2018BCG全球挑战者报告》2018.8）

《数字化时代的服务管理VeriSM™》

Digital Transformation refers to the changes associated with the application of digital technologies across all areas of an organization, from sales to marketing, products, services and new business models. 译文：数字化转型是指数字化技术应用给全组织各个层面带来的变革。其中包括了从销售到市场、产品、服务乃至全新的商业模式。（来源：《数字化时代的服务管理VeriSM™》一书）

锦囊专家、独立CIO陈其伟

数字化转型是利用最新数字化技术(例如云计算、大数据、移动、社交、人工智能、物联网、机器人、区块链和能力来驱动物理世界与数字世界的转换、业务模式重构和生态系统融合的途径和方法。其目的是实现企业业务的转型、运营、创新与增长。

从这些研究机构、知名企业专家给出的定义里，「锦囊专家」提取出来部分最有代表性的关键词：数字化技术、数字化能力、新的商业模式、数字化组织、创新型服务、数据驱动增长等。

什么是数字化企业？
我们刚才对数字化和数字化转型有了简单的了解，企业都想通过转型促进增长，实现弯道超车，那什么样的企业是数字化企业呢？

百度百科

所谓数字化企业，是指那些由于使用数字技术，改变并极大地拓宽了自己的战略选择的企业。数字化企业具有自己的战略特点，它们建立了一种企业模式，能够以新的方式创造出捕捉利润，建立新的、强大的客户和员工价值理念。（来源：百度百科）

MBA智库百科

数字化企业是指在企业的经营管理、产品设计与制造、物料采购与产品销售等各方面全面采用信息技术，实现信息技术与企业业务的融合，使企业能够采用数字化的方式对其生产经营管理中的所有活动进行管理和控制。（来源：MBA智库百科）


埃森哲

真正的数字企业并非只是依靠新技术取得成功。企业文化、战略和运营方式才是令数字化企业脱颖而出、拥有竞争优势的关键所在。数字企业会不断努力，通过更敏捷的业务流程、互联平台、分析工具和协作能力来提高生产效率，从而实现新的、更加精干敏捷的运营模式。

此外，数字化企业会不断寻求、识别并开发新的数字化业务模式，始终确保以客户和员工为中心。许多企业只有对一些领域进行重新评估和改革，方可成为数字企业。成为数字企业要关注三大领域：数字化业务模式(企业需要做什么，数字化运营模式(如何做，以及数字人才和技能(需要与谁合作才能成功。（来源：埃森哲&世界经济论坛《行业数字化转型——数字化企业》白皮书 2018.4）

第二篇: 企业财务数字化转型创造企业价值

智能时代的企业数字化转型
大
前言：未来就在眼前，人工智能的时代已经到来，企业数字化转型将是全方位的转型。本文通过采访微软(中国有限公司首席技术官徐明强，谈微软如何定义数字化转型，并利用领先的技术和成熟的商业生态，予力更多企业完成数字化转型。
我们现在经常提及数字化转型，但其实数字化转型并没有一个明确的定义，今天，就想和大家分享一下微软是如何定义数字化转型的。在定义之前，首先需要明确IT时代和智能时代的区别：
在IT时代，英特尔借助摩尔定律一代又一代的驱动了计算能力的增加，而微软实现了盖茨的愿景——每家都有PC。经济学家认为，IT时代大的特点是计算能力的价格的下降，这意味着生产力的变革。“码农”把业务问题通过编程和编译器变成了计算问题。
而智能时代或说数字化时代，在经济学家看来，是因为计算机算力的加强、数据的增多、算法增加等种种原因，造成现在预测能力的价格变低。如今，所有问题都变成了预测能力，如企业业务中的AI洞见，阿尔法狗预测每一步下完后的胜率是多少，同样，计算机视觉、语言、翻译也变成预测了的问题。

那么知道IT时代与智能时代的主要区别后，我们要如何看待企业的数字化转型呢？
首先必须要做好数字化闭环，这基于四个支柱: 密切客户沟通、赋能员工、优化运营、转型产品。最关键的是外环的圈，这意味着数据的连通：各种各样的信号从各种源传输过来，如客户传来的信号、产品从物联网传来的信号、企业员工的信号、后端运维数据传来的信号等等，如果数据没有打通的话，业务中的问题就很难回答。
列举一个最常见的例子：制造业的老总问，最近发出的产品中哪些出故障比较多，是什么原因造成的？假如客户数据和后端运营数据没有打通的话，就很难回答这个问题，因为这个数据，必须通过把两个数据库的数据抽出来做对比，并且在维修数据库中用AI、自然语言理解进行分析，才能找出原因。同理，在零售行业，只有数据打通才能实现360度的客户剖析、精准营销，以及提升运营效率。


困扰着IT工作者的一个常见问题是数字化转型该从哪里开始，这个问题其实应该从整体思考。就像玩魔方，想要拼出来六个面，如果先拼好一面再转其他面，这样是拼不出来的，同理，数字化转型也是要有全方位的思考。
而在现实中，这样的误区却很常见，最典型的是很多企业感受到获客特别重要，就优先借用AI、大数据解决获客问题，进而再做其他方面的数字化转型，这是不行的，一定要把所有的面一起实现。数据到用时方恨没有打通，其最大的原因就是没有全方位的数字化转型。
企业数字化转型做的好坏，取决于其找到了怎样的一个CDO（Chief Data Officer），好的CDO知道应该如何搭建核心能力，以及挑选合作伙伴，因此，选择全面的、专业的合作生态系统，更能帮助企业加速数字化转型。
在人工智能领域的突破，微软主要有以下方面的能力：视觉、语音和语言。视觉方面， 2016年152层残差网络图像识别精准率96%，2017年语音识别基准测试误差率5.1%，2018年1月文本理解测试精准率88.5%，3月机器翻译研究系统精准率达到69.9%。

微软通过数十年的积累，可以将上述能力应用到产品中，包括：预训练模型，简化解决方案开发；
主流框架，构建深度学习应用；
预测性服务，赋能数据团队；
强大的基础设施，加速深度学习；
灵活的部署方式。

以API为例，微软的目标是让全世界每一个程序员都可以让其应用变得智能，八行语句就可以让机器有视觉、听觉语音，有理解自然语言、搜索的能力。微软还可以提供预处理性服务，CPU、 GPU、FPGA等基础设施赋能企业加速深度学习，并且这些服务和模型都有灵活的部署方式。在定制训练中不需要很多的样本，微软AI云服务中本身就拥有很多很好的模型；
数据科学家做深度学习的模型时，微软也可以提供算力。

一般来讲，企业和独角兽或者比较大的公司谈本地部署模型训练时，起价就是100万人民币，当数据对其开放时，也可以变到零。对微软来说，不用公开数据，本地部署价格就是零，后期按使用次数定价，和云上的模型是一样。语言理解的模型也是如此。
微软翻译的最新成果，可以做到机器翻译和人工翻译没有明显的区别，不产生语法错误，唯一就是说法有一点不同，而翻译的合成声音，和人的声音也是很接近的。小米九发布时，利用微软的声音合成技术，王源的声音出现在发布会现场，达到了自然流畅的效果。

微软Azure认知服务的应用案例1、汽车轮胎缺陷检测
据统计，每起爆胎引起的交通事故是平均死亡一人，这是很严重的问题，所以车胎的安全非常重要。胎测胎检是非常复杂的结构，最关键的是车胎里面不能有气泡，因为在受热情况下容易引起车胎的爆炸。在质检过程中检查有没有气泡是重中之重，气泡非常小，没经过训练的人眼很难看出来，其质检的要求精确度非常高。微软的合作伙伴——洪朴信息通过定制训练不同型号轮胎的各种曲线，实现自动化检测，减少了工作量，使漏检率降低到了7%以下。
2、知识图谱驱动智能交互
针对于保险行业，经过对线上50万真实用户提问分析发现，最常见的问题是某某产品是否靠谱、适合不适合我等，回答这些问题就首先要回答该产品属于哪家保险公司、什么险种、疾病开销如何等，这需要对自然语言做很多的处理分析以及搭建分析关系，是一个非常复杂的网络结构，涉及到医疗机构、保险机构等。爱因互动做了一个保险业的知识图谱，即使没有大量的数据，也可以做出准确度很高的模型。



3、机器学习预测
我再用一个很生动的例子，来说明预测的含义。在过去，都是通过观察过往数据进行决策，如过去发生了什么问题、为什么会造成这样的问题，因为都是过去的事情，类似于盲目地看着后视镜开车，其实这是很可怕的事。而我们要达到的目的，是通过数据看到未来的发展趋势做出决策，这就是预测。比如说零售，下周哪些商品的出货量会比较多一点、什么时候要补货、如何提高转化率等，发展到智能时代，这就代表了预测能力，需要企业把业务问题转化成预测问题，这对于CIO来说是一个困难点。
微软的产品特点就在于帮助用户降低难度，使其变得容易运用。举个例子：要预测某台车的价格，一般通过三个方面，第一，在数据集中找重要特征，第二，选择模型，第三，选择参数，进行各种调试。即使数据科学家有非常丰富的经验，也不能一次调试就得出准确数据，而是要在选择模型后不断调参数，当发现精度不够时，需要再去周而复始的挑选其他模型、调整参数，直到得到精准的数据，这需要耗费大量的时间和人力。
使用微软的自动机器学习，只需要告诉数据是什么、需要做什么、条件是什么，剩下的就是微软自动机器的工作了，自动选模型、选参数、调参数，最后达到要求的准确率。


没有任何一个数据科学家一生可以有无数个十万以上的数据集工作，而微软自动机器学习，没有做任何数据清理或者数据特征的工程，利用一顿饭的时间，就可以达到一个数据科学家近两个星期做出来的数据精度。这个模型意味着什么？我不是一个数据科学家，但是我借着微软自动化机器学习，就可以达到数据科学家的水平。这就是微软凭能力降低了门槛，提高了的生产力。
4、数据安全

智能时代，万物互联，大家关注的重中之重是数据安全的问题，这也是微软可以帮助客户解决的。企业的数据安全、数据泄露的隐患来自三个地方：第一是黑客，恶意的黑客；
第二是企业内部员工，尤其是有管理员权限的员工泄露数据；
第三是政府以权力索取数据。
在数据安全方面，微软有自己的思考。作为云厂商，微软把客户数据放在云服务器上加密后，把钥匙放回客户那里，如果谁想要获得客户信息，就直接与客户联系。
当今，数据存储时有加密存储，传输时有加密存储，但在运算时就没有加密，黑客只要把虚机攻破以后，在虚机上就可以读取数据。针对于这一问题，微软和英特尔花了五年的时间研究出来一种技术，就是数据即使在运行的时候也是加密的，形成一个真正的全周期的数据保护。
这个技术叫confidential computing绝密计算，它是怎样运行的呢？在数据应用或者运行时候，给数据设置一个黑盒，盒子的内存里包含英特尔可以配合硬件的芯片、微软可以存软件的happy V，盒里面的代码和数据在外面是看不见的。如果有黑客进来，因为设置了权限，他也看不见里面是什么。所以当企业把数据放进去运行时，别人是看不见的。
怎么玩转绝密计算呢？当加密的数据进到具体的机器学习时需要解密，只有当企业的代码、数据在盒子里运行时，微软才会把密钥给到盒子，然后数据被解开，开始自动机器学习。
在实际运用中有怎样的好处呢？举个实例来说明：在美国，很多医院病人的数据量不够，特别是癌症数据。当机器学习时，病人的数据量占比很小时，最后的模型是不精准的，所以医院希望把数据合在一起做机器学习，但这又是不合规的。
然而用绝密计算，这个就变成可能。可以实现把两边的数据一起加密，然后把双方数据一起运行，双方都是代码加密不会泄露数据，双方再把密钥交给中间盒子的数据，最后训练出的模型是超过任何一方的数据可以训练出来的精准度。


最后总结一下，在智能时代，是企业可以迅速且低成本获取预测能力的时代，目前各种适用于各种行业场景的AI技术及公司层出不穷，企业数字化转型需要找到合适的、好的合作伙伴来赋能。微软愿意开放自己的技术，赋能整个生态圈，助力企业数字化转型。而且微软的服务特点是用起来省力，成效快，同时还安全。

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