什么是数字化转型？定义与价值

什么是数字化转型？定义、优势与策略

数字化转型是运用数字技术，改变组织的运营方式和价值创造方式。它可能包括重新设计流程、服务、商业模式和工作方式，范围既可以是优化单个工作流，也可以是改变组织服务市场的方式。

以下三个相关术语有助于厘清数字化转型的内涵：

• 数字化将模拟信息转换为数字形式，例如扫描纸质文件。
• 数字化应用利用数字信息和技术改进现有流程。
• 数字化转型将数字能力融入更广泛的变革，改变组织的运营方式和价值创造方式。

数字化转型不是购买一项技术，也不是一次性项目，而是一项持续的变革计划，需要明确目标、基于充分信息作出决策，并关注实际工作方式。

可靠的战略始于对当前运营情况的了解。流程挖掘可以帮助您比较实际工作方式与预期工作方式。不了解流程，就难以制定切实可行的计划。了解更多：流程挖掘。

每个人对数字化转型的理解都不尽相同。对我们而言，关键是打造一个真正推动变革的空间：共享流程全貌、围绕流程加强沟通，并充分利用已有数据。

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数字化转型为何重要？

客户期望、法规、竞争环境和技术都在不断变化。数字化转型帮助组织通过改变服务交付、决策和运营方式来应对这些变化。

目标不是为了采用技术而采用技术。转型计划应解决具体业务需求，例如减少延误、改善服务、为员工提供支持，或让信息更易于使用。明确目标有助于您决定变更内容，并判断变更是否有效。

数字化转型有哪些优势？

实际优势取决于变更内容，以及新方法与工作的契合程度。常见目标包括：

• **提高运营效率：**减少可避免的步骤、交接、延误和返工。
• **改善决策依据：**及时向团队提供绩效和运营问题相关信息。
• **提升客户体验：**让服务更易获取，并更稳定地满足客户需求。
• **降低运营成本：**在流程和技术条件允许的情况下减少浪费和人工投入。
• **增强敏捷性：**随着客户需求、法规或业务重点变化，及时调整流程。
• **改善员工体验：**为员工提供更清晰的流程和支持工作所需的工具。
• **支持规模化运营：**利用数字能力支持业务增长，避免每个环节都依赖相同的人工方式。

这些只是潜在成效，并非必然结果。您需要建立基线，并采用能够反映工作与业务目标关联的衡量指标。

不采取行动会付出什么代价？

选择不变革同样会带来后果。人工工作可能持续占用时间，过时的系统可能增加变更难度，流程不一致则可能造成延误或服务问题。如果客户期望或法规发生变化，响应迟缓可能使组织处于不利地位。

相关成本未必会体现在单独的预算项目中，也可能表现为纠正错误所耗费的时间、无法规模化的工作、未达成的服务目标，或缺乏可靠运营数据支撑的决策。建立基线有助于确定哪些问题最重要，以及拟议的变更是否值得推进。

哪些技术支持数字化转型？

数字化转型可能涉及多种技术。合适的组合取决于您要解决的问题。常见示例如下：

技术	如何支持变革
云计算	通过互联网提供计算资源和服务。
人工智能和机器学习	支持分析、预测和部分决策支持。
流程挖掘	利用事件数据展示流程的实际运行情况。
物联网（IoT）	从联网设备和实体资产收集数据。
机器人流程自动化（RPA）	在适用场景中自动处理重复的规则型任务。
高级分析	帮助团队分析数据并识别规律。
低代码和无代码平台	让团队以较少的定制编码构建特定应用。
BPMN流程建模	记录并传达流程设计。
流程模拟	在作出决策前比较不同的流程情景。

选择技术应从业务需求出发，而不是本末倒置。流程挖掘可以显示延误发生的位置，流程建模可以记录拟议的变更，模拟则有助于比较不同方案。这些方法解决的问题各不相同，也可以相互补充。了解流程建模与流程挖掘如何协同工作。

实用的数字化转型五阶段框架是什么？

实用框架应从了解当前状态开始，再逐步选择、设计和评估变更。每个阶段都应产出具体成果，为下一步决策提供依据。

1.了解工作的实际开展方式

从当前流程入手，而不只是看文档中的描述。访谈和研讨会可以说明人们预期工作如何开展，但未必能涵盖所有流程变体、延误或返工循环。

流程挖掘分析ERP、CRM或服务台平台等系统中的事件数据，展示流程活动的顺序和时间。分析结果取决于可用数据及其准备方式。请与熟悉流程的人员核实数据所代表的实际情况。

可以提出以下问题：

• 工作在哪些环节等待？
• 案例会经过流程中的哪些路径？
• 工作有多频繁地返回之前的步骤？
• 实际做法与文档记录的流程有哪些差异？

目标不是把每种差异都视为问题。首先要弄清实际发生了什么、发生频率如何，以及在什么情况下发生。关于相关数据的实用指南，请参阅流程挖掘数据文档。

阶段成果：当前状态基线，以证据描述流程，包括相关变体和绩效指标。

2.优先呈现影响最大的改进机会

建立基线后，确定哪些问题应优先处理。列出一长串可能的改进措施并不等于制定了策略。请根据预期业务影响、可行性、风险和目标契合度比较各项机会。

可以考虑以下问题：

• 哪些瓶颈影响的案例或客户最多？
• 哪些延误或返工模式造成的运营负担最大？
• 哪些问题会带来合规或服务风险？
• 变更需要哪些数据、人员和系统？
• 您能否衡量变更是否有效？

流程仪表板和KPI可以帮助您按时间段、部门、案例类型或其他相关维度检查绩效。投入资源前，您也可以采用结构化方法分析流程。

阶段成果：一份按优先级排列的机会清单，其中每项机会都关联相应证据、预期结果和进度衡量方式。

3. 重新设计目标流程

明确优先事项后，设计流程应如何运行。邀请实际执行和管理工作的人员，以及负责系统、数据和控制措施的团队共同参与。

流程模型有助于讨论拟议的变更。借助BPMN，您可以用统一的可视化格式记录活动、决策、交接和职责。利用模型明确哪些内容会改变，哪些保持不变。

实用的目标设计应回答以下问题：

• 这项变更要解决什么问题？
• 哪些角色或系统会受到影响？
• 案例未按预期路径推进时会发生什么？
• 哪些控制措施或审批环节需要保留？
• 通过哪些指标可以判断新设计是否有效？

模型是设计成果，并不能证明流程会按预期运行。请与了解运营细节的人员共同评审。了解BPMN建模和流程映射。

阶段成果：经过审查的目标模型，用于描述预期流程，并明确角色、决策和例外情况。

4. 投入前先进行模拟

在实施重大变更之前，先比较不同方案。流程模拟有助于您了解拟议设计可能对周期时间、吞吐量和资源使用等指标产生的影响。

模拟无法保证未来绩效。模拟结果是否有用，取决于模型所依据的假设和数据。请明确列出这些假设，并用结果提出更有针对性的问题，而不要把预测当作承诺。

例如，如果您正在考虑调整审批环节，可以基于不同的工作量、产能和路由假设比较方案。讨论结果说明了什么、哪些方面仍不确定，以及试点需要验证什么。

了解更多：流程模拟和假设分析文档。

阶段成果：方案比较，记录考虑过的选项、采用的假设，以及对关键指标的预期影响。

5. 实施并监控

设计和模拟本身不会改变日常工作。实施变更需要明确负责人、沟通方式、系统、培训和推广计划。请指定负责人，并在变更上线前商定如何检查结果。

实施后，将实际绩效与基准及规划阶段设定的预期进行比较。如果结果不符，请查明原因。可能是流程发生了变化、假设有误，或数据未能反映您想衡量的结果。

持续推进改进循环：

1. 实施已商定的变更。
2. 使用相关指标监控流程。
3. 将实际结果与基准及预期结果进行比较。
4. 调查差异，并决定是否调整流程。
5. 有证据支持时，确定下一个改进机会。

如需了解如何实施流程改进和如何监控流程，请参阅相关指南。

阶段成果：监控计划，明确负责人、基准、KPI、审查频率，以及结果发生变化时的应对流程。

在第二阶段开始前，为第一阶段建立基线

先加载一份流程日志，记录发现阶段所需的变体、等待时间和返工情况，再确定优先事项。

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为什么数字化转型会失败？

转型项目未达预期，原因往往与技术本身关系不大。三个常见问题会让团队难以选对工作、证明进展或持续推动变更。

对流程的认知与实际情况不符

团队往往依据文档记录或记忆中的流程做决策。但实际工作可能有多条路径、包含额外交接，或需要返回前序步骤。如果重新设计的是错误版本的流程，变更就可能无法解决真正的问题。

**应对方法：**将文档和利益相关方的意见与运营证据进行比较。流程挖掘可以揭示事件数据中的模式，流程负责人和一线团队则能解释这些模式的成因。

缺少基准

转型方案听起来可能很有说服力，却难以评估。没有起点，就无法判断项目实施后周期时间、返工、服务水平或成本是否发生了变化。

**应对方法：**在实施前建立基准。选择与业务目标相关的指标，确认数据能够支持这些指标，并商定何时审查结果。

上线后无人对结果负责

项目团队交付新流程或系统后，可能就转向其他工作。如果没有负责人和审查计划，流程可能逐渐偏离预期，组织也可能无法判断变更是否有效。

**应对方法：**指定一位对结果负责的流程负责人，明确其要审查的指标，并设定定期审查安排。还要明确谁有权决定何时调整流程。

其他常见挑战包括优先级不明确、数据质量欠佳、对变更的抵触，以及只引入技术却没有调整底层流程。请聚焦明确的业务问题，尽早让受影响的团队参与，并将数据质量纳入工作范围。关于常见障碍，请阅读转型项目为何停滞。

不同行业的数字化转型有何差异？

数字化转型的目标和限制因行业及流程而异。虽然可以采用相同的框架，但指标、系统和风险会有所不同。

• **制造业和供应链：**团队可能关注生产流程、维护、采购或订单履约。流程数据有助于发现相互关联的运营环节中的延误和差异。
• **金融服务：**客户 onboarding、理赔和合规流程可能涉及多项检查和交接。变更需要兼顾客户服务、控制要求和监管义务。
• **医疗健康：**患者就诊路径和行政工作流需要兼顾效率、护理质量与安全。流程分析有助于团队检查延误和差异，但临床背景仍不可或缺。
• **零售和电子商务：**订单履约、退货和客户服务依赖渠道与运营环节之间的协同。了解客户实际旅程有助于发现服务在哪些环节中断。
• **专业服务：**项目交付、资源分配和客户互动都能从更清晰的流程可视性中受益。团队可以通过方案分析产能选择，再做出承诺。

无论身处哪个行业，都应从需要改进的流程和结果入手，再选择能够支持工作并符合运营、数据和监管要求的技术。

AI如何助力数字化转型？

AI可以帮助团队分析信息、识别模式，并处理部分原本需要人工完成的任务，从而支持数字化转型。其价值取决于数据质量、应用场景是否合适，以及相应的使用控制措施。

例如：

• **分析运营数据：**AI可以帮助发现模式或异常，供进一步调查。
• **预测：**模型可以根据历史数据和明确的假设估算可能的结果。
• **支持自动化：**在适当审查和控制的前提下，AI或可协助处理变化多于简单规则自动化的任务。
• **让信息更易查询：**自然语言界面可以帮助人们查询数据，无需手动浏览每份报告。

AI无法取代清晰的流程定义、可靠的数据或明确的决策责任。应用AI之前，请先确定要回答的问题、系统可以使用的信息，以及检查输出结果的方式。流程可视性可以为AI项目提供有用背景，但不能保证结果更好。

如何在90天内起步？

集中推进的前90天有助于您验证方法，而不必试图一次性改变整个组织。具体节奏取决于数据、流程和可用人员。请将以下内容视为规划步骤，而非对特定结果的承诺。

1. **选择一个流程。**选择与业务重点相关、负责人明确且数据可获取的流程。
2. **商定目标。**明确要解决的问题，以及用于判断是否改善的指标。
3. **建立基准。**检查现有流程数据，并与了解实际工作的人确认数据所代表的含义。
4. **确定优先机会。**根据影响、可行性、风险和现有证据比较潜在变更。
5. **设计并比较方案。**建立拟议流程模型，并在适当时通过模拟分析不同情景和假设。
6. **规划实施和监控。**明确负责人和推广计划，并商定审查结果的时间和方式。
7. **总结经验并决定下一步。**将实际结果与基准进行比较，在需要时作出调整，并根据经验决定是否扩大实施范围。

按这一顺序推进，有助于避免两个常见错误：试图一次改变太多，以及尚未了解流程就先选择技术。如需估算潜在价值，请使用投资回报率计算器。

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