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如何理解数字化转型？国资委最近发布了2020年国有企业数字化转型100个代表性案例。从这些案例中不难看出，数字化转型是一个万花筒，千企千面。但如果我们将这些转型做一个高度抽象的话，会发现数字化转型的底层逻辑是一样的，都是一场效率的革命。所有转型都是围绕连接效率、数据效率以及决策效率展开的。
•链接效率。其实我们所有的生活、工作都是一个连接接着又一个连接。连接是一切转型的基础。消费互联网做到今天的规模，是把十几亿人高效地连接在一起。进入到产业互联网，除了十几亿人，还要做到几百亿物的连接，难度系数要十倍于消费互联网，但其中蕴藏的机会也是成正比的。
•数据效率。数据资产、数据变现的价值与意义已毫无争议。国有企业手中积累了大量的数据，这要得益于多年的信息化投入。但会发现这样一个现象，信息化投入越大，数据孤岛反而更严重，因为大量数据都锁在各个系统里。静态数据非但不是资产，反而变为了负债。数据和库存是一个道理，库存周转越快，现金流才越健康，产品才能转化为商品和服务，否则就是呆滞品。所以比大数据更重要的是让数据快速流转起来，让数据与数据之间充分交叉，才能帮助企业获得更多洞察，一盘棋的去做决策。
•决策效率。由“数据+算力+算法”驱动的自动化决策取代经验决策。决策自动化的意义在于尽量减少决策过程当中人的参与，这样决策才能更快、更准。自动化决策能力高低也是衡量传统企业与数字化企业的标尺。如果我们看当前活跃的互联网企业，尤其是平台型的互联网企业，例如腾讯、百度、京东，亚马逊，它们日常的业务99.9%以上的决策都不是由人来决策，而是由机器、算法、模型完成的。只有这样才能支撑每天几亿、十几亿人的实时在线交互、娱乐、购物。在产业互联网领域，决策自动化还只是刚起步，但在一些单点的场景上也取得了一些成效。比如在烟草行业的智能备件检索，国网输电线路故障知识图谱，以及在工业领域的工业AI质检，都可以在少人、甚至是无人的情况下，做到比过去高出几倍、甚至是十几倍的效率完成工作。各个行业都存在大量可以引入人工智能的场景，自动化决策程度会进一步放大企业间的差距。
连接、数据与决策并不是孤立的。从图中可以看出，连接产生数据、数据用以优化模型训练让决策更精准，精准决策又可以产生更多的连接，这样就形成了一个正向飞轮。腾讯多年来服务产业数字化转型，其实就是围绕连接、数据与决策展开的，并将这三件事做到极致。
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