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洞察、决策、突破 智能运营：制胜未来
中国洞察
中国经济正在从高速增长阶段向高质量发展阶段迈进。在这一进程中，生产率低下、低质产品产能过剩、劳动力红利不再等情况始终困扰着中国企业。为此，中国政府积极推动三大变革：“质量变革、效率变革、动力变革”。其中，以构建数字化新动能为基础的动力变革将成为促质量、提效率的源动力。
一方面，数字技术带来的大规模定制、共享经济等新商业模式为增长乏力、产能过剩的传统经济带来新的活力和机遇。
另一方面，数字化变革也为传统企业带来阵痛。首先，传统企业对业务创新和商业模式创新准备不足。一半的中国受访企业认为识别并创造新业务是企业目前面临的首要挑战。其次，数字经济加速了跨界竞争者的出现。他们不断挑战固有的市场格局，并为消费者带来新奇的产品和体验。这导致最终客户、供应商、合作伙伴和员工等所有企业利益相关方的期望逐渐提升。
但是中国企业并不畏惧这些挑战。90%的受访中国企业认为以上阵痛带来的更多是机会而不是挑战。他们已经在为驱动业务发展的新动能做准备，例如创造更好的用户体验，与外部企业共建生态系统，实时做出更具预测性、数据驱动的决策，建立与数字化转型相匹配的能力等，而不仅仅是传统的降低成本。这同全球趋势保持一致。
“对于智能化技术应用而言，中国企业应有一个数字化转型的完整思考，从战略、组织一直到运营，从前端到后端，从客户端到运营端，提升其竞争力，基于全方位的数字化战略，再去抓住一些关键的领域进行技术布局。并且技术要为目标人群或客户群服务，形成“技术为人”的理念。”
⸺朱伟 埃森哲大中华区主席
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在这些趋势加速融合的环境下，企业要迅速行动，以强大的智能化技术、卓越的洞察
和绝对的自信，积极应对不断变化的竞争形势和消费者预期。为此，企业必须从核心业务运营入手加速转型，让业务运营变为业务智能引擎，释放新动能。
埃森哲联合全球顶尖研究机构HfS开展了一项调查，调研了全球460位企业高管1，包括30家中国企业，并根据研究结果撰写了《智能运营：决胜未来》这份报告。该调研旨在深入了解企业高级运营主管的见解以及企业如何为未来之战做准备。
调查结果表明，无论国内外企业，未来都是智能运营企业的天下。在以用户为核心的商业环境中，企业更像是客户和员工的合作伙伴，带动周边商业生态系统逐步崛起。这种关系的转变实质是人与技术关系的改变，无论是用户还是员工都希望利用便于操作的技术快速解决问题。智能企业可以全面整合人才、数据和智能化技术，推动流程转型并融入敏捷性和快速响应能力，趁势而上，持续满足不断变化的各利益相关方的预期。
埃森哲正利用人工智能帮助印度尼西亚一家大型林业公司测量棕榈地块，企业员工只需要几分钟时间就可以从AI设备那里获得地理信息、地下水位和土壤数据、历史库存和工作订单等情况，而不再需要花费36小时进行人工分析。这一系统还增加了企业产量、减少了砍伐2。
数字化柔性团队的建立也是智能运营企业的典型特征之一。埃森哲众包平台（Accenture Crowd Platform）在美国内部试点项目中成功将专业人士与3万小时兼职工作加以匹配3。此外，埃森哲还在探索“零小时”用工关系的可行性，即柔性员工在承担项目工作的同时获得一定积分以换取培训或其他福利。
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1 有关详细信息，请参阅 “研究方法和研究对象统计分布”部分。2 来源：埃森哲技术展望20173 来源：埃森哲技术展望2017
主要发现：数据爆炸、数字颠覆和新消费体验4是推动企业实现业务转型并采用智能运营服务的关
键动力，但是企业在多方面都面临现实挑战。
• 数据更加复杂、多样化。近93%的中国受访者估计50%-75%的数据为非结构化数据。不仅如此，数据的来源也多种多样，既有企业内部流程生成的自有数据、第二方合作伙伴数据，也有购买的第三方数据。
• 具备数字化能力的新进入者成为最大威胁。近80%的中国受访者表示担心遭遇颠覆，最大的威胁来自数字化原生企业（63%）。
• 行之有效的消费者体验战略是提升运营敏捷性的关键要素。60%的受访中国企业将设计全面的用户参与战略视为能够快速提升企业敏捷性的重要方式。但是有40%的受访中国企业表示其客服部门存留一半以上的已被市场淘汰但仍在应用的遗留系统（包括技术和业务流程），甚至3%的企业表示在使用的全部是遗留系统。
未来属于采用智能运营的企业：智能运营是指运用人工智能，从海量数据中生成数据洞察，实时且正确地制定决策、打造卓越的客户体验并取得突破性业务成果。
埃森哲与HfS联合发现，在当前和未来业务挑战的背景下，智能运营服务涵盖不可或缺的五大组成要素，包括创新人才、数据支持、应用智能、云赋能和智能生态。这些要素共同构成灵活的“服务化（As-a-Service）”型解决方案，持续推动企业业务转型。以智能运营为核心，可显著提升企业的灵活性、敏捷性和响应能力，快速创造更多价值并打造持续性竞争优势，推动企业应对市场变革，从容开启新征程。
4 客户体验是指最终客户、供应商、合作伙伴和员工等所有企业利益相关方的整体互动体验。
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创业精神、创造力与合作能力是中外企业最关注的员工能力。本次研究表明，70%的中国受访者将创造力和创业精神作为对员工的首要要求。
很多企业已经意识到，构建数字化新动能不能仅靠技术投资，因为创新体系不仅仅是技术，如平台、算法和工具，它们不能单独运行。要将数字技术视为新生产力，而员工则要与新生产力，如机器人，共同协作以实现创新。埃森哲在其2017年技术展望中提出，未来五年，绝大部分涉及用户操作的工作都将由机器人和人紧密合作完成。
这一转型将极大促进企业对数字化员工的需求。没有最好的领域和行业专业知识，企业就无法实现真正的转型。因此企业应投资于新的人才战略和技术支持的数字化员工队伍。此外，面向未来的人才还应具备解决创新型问题的能力。
但中国人才问题日渐突出。70%的受访企业表示紧缺具备数字化、人工智能、机器学习和数据分析技能的人才，并且77%受访企业认为缺乏数字化技能的人才已经阻碍了企业实现变革目标。然而当被问及首要的劳动力需求时，大部分企业仍然选择具有创新力、挖掘合作伙伴能力的人才，选择数字化技能人才的企业却很少。这意味着企业并没有意识到解决数字化技能人才缺失的紧迫性。
为了应对以上挑战，企业人力资源部门应进一步提高敏捷性，构建按需的劳动力分配系统和更为灵活的招聘流程，这样企业可以迅速从内部或外部劳动力市场和合作伙伴那里获得满足技能需求的人力资源。例如企业可以通过劳动力平台构建分布式团队，这样可以快速组建虚拟团队协作完成项目，然后释放项目团队资源，这样可以使人才流动起来以获得充分利用。有了这种灵活性，企业不仅更有效率，而且能够以前所未有的方式快速变革和创新。
企业甚至可以与战略合作伙伴一同来挖掘生态系统中的资源。例如德邦物流公司在面临自己培养的人才在思维活跃度和创新性方面的局限性时，则会选择与咨询公司合作。他们认为与咨询公司合作对公司文化不会带来冲击，却能弥补内部员工经验不足、不够多元化的问题5。
#1: 创新人才智能运营的五大要素
5 来源：《做好企业需要“专注”精神》, 埃森哲展望2017
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数据是智能运营的支柱和基础。通过恰当的连接和分析，内部和外部生态系统的结构化和非结构化数据能够为企业提供突破性的可改善业绩的洞察。本次调研显示100%的受访中国企业指出基于实时数据的预测性决策是提升业绩的关键因素。并且87%的受访者表示有机会改善内部数据的利用。
鉴于数据对智能运营的重要性，组织需要一个强大的数据战略。所有受访中国企业都在积极围绕数据聚合、数据湖或数据管理制定数据战略和行之有效的机制，希望将数据化为洞察和行动依据。这些数据战略包括：
• 数据汇总。企业汇总整合来自各种数据库的数据，目的是准备用于生成洞察的组合数据集。
• 数据湖是以自然格式存储在同一个数据商店中的数据集合。数据商店可以将结构化和非结构化数据存储在企业中，并使之易访问、可操作。这些数据集可用于报告、可视化展示、分析和机器学习等。
• 数据管理可以组织、整合和呈现从各种来源收集的数据，从而保持和提升数据价值。
数据有望成为未来组织的真正命脉和货币。但是，利用数据仍然是大多数公司的一个挑战，整合分散系统中的数据并进行大数据分析可能会令传统企业一筹莫展。如果企业可以打破谷仓式的闭环数据，将内外部数据纳入统一的数字化组织，通过应用程序接口保证数据在相关环节内无缝流动、智能筛选和智能呈现，则可以最大化挖掘数据价值。企业还可以借力数据分析服务提供商，加速分析能力的构建。埃森哲中国运营交付团队为某一高科技客户提供一站式数据分析服务，通过流程诊断优化、数据管理和集成，数据分析及可视化等工作，帮助该客户制定了标准化数据工作流，节省70多万美元，提高了近80%的合规性，而其财会人员则可以将更多时间用在决策和行动上。这些都可以帮助企业灵活实现数据整合和洞察，提升预测性决策的时效性和有效性。
智能运营的五大要素
#2: 数据支持
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企业必须清楚地了解需要解决的业务问题，然后应用正确的数字化技术来找到答案。93%的受访中国企业认为自动化、数据分析和人工智能这三A要素（Automation, Analytics, Artificial Intelligence）将成为推动业务和流程转型的中枢力量。
摩拜单车借助机器人流程自动化（Robotics Process Automation - RPA）、数据分析等数字技术，提升财务及采购业务的运营和管理水平，捕捉业务改善的机遇，加速其全球市场拓展。赛诺菲（Sanofi）积极利用先进自动化技术，构建了面向未来的新一代智能运 营平台，利用强大的数据挖掘和分析功能，鉴别重复报销的发票，提升效率高达40%-50%，并极大提升了企业反欺诈和舞弊的能力。
埃森哲中国信息技术交付中心研发的“小乔”聊天机器人能够7天24小时无间断地为埃森哲员工提供请假、证明信、加班统计等各方面的咨询。它能够识别自然语言，并从数据库中调出文件模板，根据咨询人情况填写完整后直接将PDF文件发送给相关人员进行盖章，将整个流程的自动化程度提升了80%。
但是，74%左右的中国受访企业承认为了响应业务需求，职能部门需要花费数月甚至数年时间进行变革。这是由于前台业务部门与后台支撑部门对智能应用的需求不同。前台业务部门需要更有弹性的系统架构和快速迭代的软件交付能力；而后台支撑部门则需要保持运营稳定、管控风险以及控制成本，他们的智能应用要求稳定、安全，对于快速响应能力和弹性架构的要求较低。因此，过去那种“一刀切”式的应用规划和部署方式必须变革。
为发挥三A要素的强大力量，企业应配备理解问题的创新型人才，然后为其提供相应的人员、资源和技术，并针对前后台运营特点选择合适的智能应用部署和运营模式，从而保持信息化与业务运营的一致性。领先企业已经不再利用几个集中的大型IT系统支撑整个企业的运营管理，他们利用云、API等技术将前台和后台的IT系统进行松耦合的部署，或者利用遗留系统处理传统业务而新系统支持新业务等等多速IT部署方式，在企业节省了IT投资的同时更具灵活性和可扩展性。
智能运营的五大要素
#3: 应用智能
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云技术是将智能运营的所有要素联系在一起的推动者和基础，帮助企业走向“服务化（As-a-Service）”环境。97%以上的中国受访企业希望部署既具备企业级安全又随时可用的数字化服务，而云基础架构有望实现这一目标。
然而，“技术债”阻碍了企业利用云技术的力量。73%的中国受访企业表示旧流程和技术是他们实现业务目标的最大阻碍。企业必须花大力气替换旧有系统并提高设施的现代化水平才能充分利用云技术。
好消息是，2018年国家提出实施新一代信息基础设施建设。国家级信息化基础设施的
完善无疑将促进企业完成技术债的替代或现代化，增加云应用。IDC研究显示到2021年，中国企业在云计算服务以及云驱动的硬件、软件和服务上的开支将达到300亿美元6 。
具有前瞻性的企业已经认识到，过去投资的许多技术平台和服务现在已经成为多余的服务产品，因而否定了对未来重大技术投资的需求。通过利用云的力量，企业可以在安全的环境中享受显著的成本和速度优势，而不会受到技术匮乏和后台大型团队的阻碍。事实上，中国28%的受访企业已经完成了遗留系统的替代或现代化。
志高的“智能云+生态系统”，正延伸出大数据生态圈、产品生态圈、数据服务生态圈、价值生态圈等子系统，促进企业从传统的家电制造商向数据解决方案服务商的“互联网+”企业转型7。
#4: 云赋能智能运营的五大要素
6 来源：《DX 来袭，等你来战》，IDC 2017， https://www.idc.com.cn/about/press.jsp?id=MTE4Mw==7 来源：传统企业搭上数字化转型快车， http://www.gov.cn/xinwen/2016-08/02/content_5096748.htm
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聪明的企业意识到他们不可能成为每个人的一切。他们依靠伙伴关系来提供互补的技能组合、更多的数据，从而促进持续发展并推动创新。全部受访的中国企业都表示，他们要在整个生态系统中建立更密切的合作关系，与初创企业、学术界、技术和平台供应商达成共生性合作伙伴关系，充分挖掘市场机遇。IDC研究也显示到2020年，超过70%的中国1000强企业将依托IT平台与技术进行跨界与融合的探索，实现业务的转型、创新与增长8。
一半的受访中国企业表示正在探索新的合作方式。宝钢集团有限公司在钢铁产业面临过剩的情况下，积极建立了互联网平台，承接交易、结算、物流仓储、加工配送、金融等功能为一体的钢铁生态服务。该平台是全产业链的开放式平台，包括钢厂、钢贸商、加工商、物流商，各个主体之间是一种产权合作的关系，宝钢内部的各个钢铁制造单元今后都只是这个平台的客户之一9。该服务平台目前正作为整个集团战略转型的重要支柱10。这意味着领先企业正在通过生态系统进行交付。换句话说，服务交付的合作方式将推动企业未来的成功。
智能运营的五大要素
8 来源：《DX 来袭，等你来战》，IDC 2017， https://www.idc.com.cn/about/press.jsp?id=MTE4Mw==9 来源：http://news.cnstock.com/industry,rdjj-201505-3423846.htm10 来源：http://www.eeo.com.cn/2017/1110/316481.shtml
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#5: 智能化合作伙伴 生态系统
结束语
例如，企业希望在三年内实现近21%的营收增长，以及22%左右的运营成本节省。这就意味着企业需要在提升客户体验、与时俱进以及提高生产效率这三项发展目标之间平衡发力。要想实现这些发展目标，企业必须实现根本性业务运营变革，通过智能运营支持未来长足的发展目标。
企业高管层对业绩的要求是企业转型的关键动力。
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作者
朱虹埃森哲运营服务大中华区总裁[email protected]
李惠红埃森哲大中华区运营交付中心主管董事总经理[email protected]
童华埃森哲研究部门亚太区公用事业研究主管[email protected]
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