什么是数字化转型？2026年全方位指南

什么是数字化转型？

数字化转型是一个广泛的概念，但其核心含义非常务实：它通过大规模部署技术来重塑组织的运营方式，从而改善客户体验、降低成本并优化流程运行。它不是一次性的项目，而是一项触及业务每个角落的持续性工作。

不同于简单的“数字化”（Digitization，将纸质文件转为电子档）或“信息化”（Digitalization，利用数字数据改进现有 workflow），业务领域的数字化转型要求组织从根本上重新思考其流程、业务模式和企业文化。它提出的核心问题是：我们的技术真正潜力在哪里？我们如何调整业务以充分利用它？

据麦肯锡调查，估计有 90% 的组织目前正在经历某种形式的数字化转型。那些执行出色的组织建立了真正的竞争优势，而那些停滞不前的组织则在迅速失去市场地位。

对于不知道从何下手的领导者来说，答案通常在于首先了解自身的流程。无法洞察就无法转型。这正是 Process Mining  等技术的用武之地：它们展示了业务的实际运行方式，揭示了认知与现实之间的差距。

为什么数字化转型至关重要

客户期望的变化速度超过了大多数组织的适应能力。今天的客户要求在所有渠道获得个性化体验；员工期望使用现代化的工具；市场奖励敏捷者，惩罚僵化者。

数字化转型的益处

致力于业务流程转型的组织会看到显著的结果：

• 运营效率： 自动化的 workflow、精简的流程和实时 data 消除了浪费和冗余。企业报告称，在进行针对性转型后，流程周期时间最多可缩短 40%。
• 更明智的决策： 分析技术和 AI 帮助领导者根据真实 data 采取行动，而不是等待季度报告。
• 卓越的客户体验： 客户体验方面的数字化转型意味着个性化服务、全渠道访问和更快的解决时间。当流程顺畅运行时，客户会切身感受到。
• 成本降低： 消除手动流程、减少返工和优化资源分配直接提升了盈利能力。
• 创新与敏捷性： 数字化原生运营能够迅速应对市场中断、新法规或新机遇。
• 赋能员工： 现代工具减少了枯燥的工作并促进了协作，从而提升了员工满意度和留存率。
• 可扩展性： 基于云的数字化转型技术可以随业务增长而扩展，无需巨额资本支出。

这些优势积少成多。尽早行动的组织将稳步领先于那些犹豫不决的组织。

固步自封的代价

依赖传统系统和手动流程的企业面临着日益严重的“技术债”、人才流失、合规风险以及竞争力的削弱。在数字优先的世界里，止步不前即意味着掉队。

数字化转型的关键技术

企业数字化转型由一系列互联互通的技术共同驱动：

技术	在转型中的作用
云计算	提供可扩展的基础设施、灵活的部署方式并降低资本支出
AI 与机器学习	预测性分析、自动化和智能决策支持
Process Mining	为流程的实际执行情况提供数据驱动的可见性
IoT（物联网）	对物理资产和环境进行实时监控
RPA（机器人流程自动化）	自动化重复性、基于规则的任务
高级分析	从海量数据集中提取深层洞察，支持实时决策
低代码/无代码平台	无需大量 IT 介入即可快速开发应用
BPMN 流程建模	设计并记录优化后的目标流程
流程模拟	在实施前测试变更以预测结果

最强大的数字化转型策略会将多种技术组合成一个连贯的技术栈。例如，Process Mining  揭示了实际的工作流，流程建模  让你能够设计理想的未来状态，而 流程模拟  则在投入资源实施前测试提议的变更。详细了解这些学科如何相互强化 。

数字化转型流程：经过验证的框架

虽然存在许多数字化转型咨询框架，但实用的框架通常遵循相似的结构。以下是五个阶段的方法：

第 1 阶段：发现工作的真实面貌

无法洞察就无法改进。任何成功的数字化转型流程的第一步都是获得对当前运营的真实、数据驱动的视角。

Process Mining 填补了这一空白。它不依赖于访谈、调查或过时的流程文档，而是分析 IT 系统（ERP、CRM、服务台等）中的数字足迹，以还原每个流程的实际运行路径。

其产出是运营情况的完整、基于 data 的视图，包括以前无人察觉的瓶颈、返工循环、合规性违规和低效环节。

大多数组织发现，其实际流程的运行方式与他们的想象大相径庭。Process Mining 消除了这种认知鸿沟。

借助 ProcessMind ，发现过程变得极其迅速。只需 upload 你的 data，几分钟内你就能获得每个流程变体的视觉地图，并配有时间、业务量和性能指标。无需昂贵的顾问，无需长达数月的评估项目。

第 2 阶段：寻找最具影响力的改进机会

有了可见性之后，下一步是确定哪些改进将带来最大的价值。并非所有的低效环节都需要立即处理，关键在于优先级排序。

有效的分析可以回答以下问题：

• 哪些最大的瓶颈减缓了吞吐量？
• 哪些流程变体偏离了理想路径，原因何在？
• 返工和延迟的成本是多少？
• 合规性风险隐藏在哪里？

Process Mining 的 dashboard 和分析工具 让这些分析不仅服务于数据科学家，也能让业务用户轻松上手。交互式过滤器允许你按时间段、部门、case 类型等维度筛选 data。如需实操指南，请参阅我们的流程分析指南 。

第 3 阶段：重塑未来状态

一旦明确了需要改变的内容，下一步就是设计优化后的流程。流程建模是业务流程转型这一阶段的核心。

利用基于 BPMN 的流程建模工具 （另见我们的流程建模详解 ），团队可以：

• 设计旨在消除已识别瓶颈的目标流程
• 标准化跨部门和跨地区的 workflow
• 记录预期的流程状态以供培训和合规使用
• 与技术和业务利益相关者进行直观的协作

建模将改进构想转变为具体的、可共享的设计方案。在实施任何变更之前，每个人都能清晰地看到新流程的具体面貌。

ProcessMind 集成的流程设计器 (process designer) 让你能在同一个平台内完成从挖掘现实到建模理想状态的过渡，无需切换工具或丢失上下文。

第 4 阶段：投资前的模拟验证

企业转型中的一个常见风险是实施了那些“纸面上好看”但实际应用中失败的变更。流程模拟显著降低了这种风险。

通过模拟进行的假设 (What-if) 分析让你能够：

• 使用真实的历时 data 测试提议的流程变更
• 预测对周期时间、资源利用率和吞吐量的影响
• 并排比较多个重新设计方案
• 为获取利益相关者的支持建立基于 data 的商业案例

与其猜测取消某个审批步骤是否有助于提高效率或导致下游问题，不如运行模拟并在投入资源前查看预测结果。

ProcessMind 的模拟引擎 直接内置于平台中，因此你可以无缝完成从发现、分析到重塑和模拟的全过程。

第 5 阶段：实施与监测

数字化转型不是一蹴而就的项目。最成功的组织将其视为一个持续改进的循环：

1. 实施 经模拟验证的变更
2. 通过持续的 Process Mining 监测运行中的流程 
3. 将实际结果与预测结果进行对比衡量
4. 确定下一个改进机会
5. 循环往复

这种持续循环（发现、分析、重塑、模拟、实施、监测）使流程转型始终立足于 data。欲深入了解如何将此机制引入你的组织，请参阅我们的数据驱动流程改进战略指南 。

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数字化转型的常见挑战

尽管收益丰厚，但数字化转型并非易事。研究一致表明，60-70% 的转型项目未能达到预期目标。以下是常见的陷阱及其应对方案：

• 缺乏对当前流程的可见性。 许多组织在不了解现有流程实际运作方式的情况下，就急于引入新技术。这会导致对缺陷流程的盲目自动化，或投资于错误的领域。解决方案： 在做出改变之前，先使用 Process Mining 获取基于事实的运营全景图。

• 变革阻力。 文化往往是转型中最难攻克的部分。如果员工感到变革威胁到自己的利益，或者不理解变革的意义，就会拖慢甚至阻碍进度。解决方案： 让团队尽早参与其中。利用直观的流程图和模拟结果向团队展示为什么需要改变，以及改进后的理想状态是什么样的。

• 缺乏明确的战略或优先级。 试图同时改变所有环节会导致资源分散和项目烂尾。在一个组织内部，“数字化转型”对不同的人往往有不同的含义。解决方案： 集中精力在特定领域（如客户旅程、某个特定流程或职能部门），而不是全线铺开。根据业务影响力和可行性来确定优先级。

• 数据质量差。 数字化转型技术的效果取决于输入其中的 data 质量。碎片化、不一致或不完整的 data 会破坏分析和决策。解决方案： 投资于数据准备 (data preparation) 。从现有 data 入手，通过 Process Mining 进行验证，并迭代优化 data 管理实践。

• 只有技术堆砌而无流程变革。 只购买新工具而不改变底层流程，无异于在破损的墙壁上刷上一层新漆。技术是转型的推手，但流程重新设计和组织变革才是价值的核心。解决方案： 使用“发现-分析-重塑-模拟”框架，确保技术投资是由实际的流程需求驱动的。

• 衡量指标错误。 无法量化转型工作影响的组织很难维持投资和动力。解决方案： 在开始前定义清晰的 KPI。专注于价值创造（缩短周期时间、节省成本）、团队效能（能力提升）以及采纳率指标（新流程和工具的实际使用情况）。

各行业的数字化转型实践

数字化转型在不同行业中呈现出不同的面貌：

• 制造业与供应链： AI 驱动的需求预测、基于 IoT 的预测性维护以及端到端供应链可见性正在重塑运营。Process Mining 揭示了从采购到付款 (Purchase to Pay) 和从订单到收款 (Order to Cash) 流程中隐藏的低效环节。
• 金融服务： 客户入职、理赔处理和合规性审查正在通过自动化和流程优化实现精简。实时分析支持更快速、更明智的决策。
• 医疗保健： 从患者就医旅程优化到临床 workflow 改进，医疗行业的转型需要在效率与护理质量之间取得平衡。Process Mining 有助于识别复杂护理路径中的延迟和合规缺口。
• 零售与电子商务： 个性化的客户体验、灵活的供应链和全渠道履约都依赖于数字化运营。了解客户实际经历的旅程（而非预设的旅程）是实现实质性改进的关键。
• 专业服务： 项目交付、资源分配和客户互动流程均受益于数据驱动的优化。模拟功能可帮助专业服务公司在投入新业务前测试产能方案。

无论在哪种情况下，起点都是一致的：深入了解流程的真实现状，然后根据 data 显示的情况设计改进方案。欲了解更多需要注意的陷阱，请参阅我们关于常见 Process Mining 挑战与最佳实践 的文章。

AI 与数字化转型：核心加速器

AI 不再是一个独立的创新项目。它贯穿于现代数字化转型的每一个层面。以下是 AI 发挥关键作用的领域：

• 流程智能： 基于 AI 的 Process Mining 能够自动识别模式、异常情况和改进机会，而分析师手动寻找这些信息可能需要数周时间。
• 预测性分析： 机器学习模型能够日益精准地预测业务结果、需求和风险。
• 智能自动化： AI 让复杂且需要判断的任务实现自动化，这已经超越了简单的规则遵循。
• 自然语言接口： AI 助手让用户通过对话式查询即可获取流程 data，而无需操作复杂的 dashboard。
• 持续学习： 随着更多 data 流入系统，AI 模型会随时间不断优化，运行时间越长，产生的价值就越高。

AI 放大了一流流程洞察力所能带来的影响。如果能将 AI 与清晰的流程可见性（通过 Process Mining 和模拟等工具）相结合，企业获得的结果将远优于孤立地应用 AI。

数字化转型管理：领导力的作用

数字化转型管理既是技术挑战，更是领导力挑战。CEO 必须主导转型愿景并确保领导团队步调一致。如果没有高管层的持续投入，进度就会停滞不前。

领导层的核心职责包括：

• 制定清晰愿景： 定义数字化转型对你的组织具体意味着什么。避免模糊的口号，专注于具体的业务成果。
• 协调管理团队： CIO、CTO、CHRO、CFO 和业务部门负责人各司其职。缺乏协调，转型将举步维艰。
• 储备人才： 建立内部数字化能力。最成功的转型往往是由既懂技术又懂业务的内部团队驱动的。
• 培养实验文化： 鼓励快速迭代，接受并非每次实验都会成功，并鼓励从失败中学习。
• 追踪价值创造： 严格衡量成果，并在 data 显示当前方法奏效时及时调整方向。

流程转型思维意味着各级领导都要利用 data 来驱动决策。Process Mining、建模和模拟等工具将客观 data 置于战略对话的中心，使得讨论聚焦于数字所表达的事实，而非谁的声音更大。

ProcessMind 如何加速数字化转型

ProcessMind 是一个全方位数字化转型平台 ，它将 Process Mining、流程建模和流程模拟整合在单一云端应用中。无需再在互不关联的工具和顾问之间疲于奔命。

ProcessMind 的独特优势：

• 即时发现： upload 你的 data，几分钟（而非数月）内即可看清真实流程，无需复杂的集成。
• 无代码界面： 业务用户无需技术背景即可进行挖掘、建模和模拟，让每个人都能参与到转型中。
• 集成 workflow： 在同一个平台内完成从数据驱动的发现，到流程重塑，再到验证模拟的完整全过程。
• AI 赋能的洞察： 智能分析能够自动呈现最重要的改进机会。
• 高性价比且易于获取： 价格透明 ，专为各种规模的组织设计，而非仅针对拥有巨额咨询预算的大型企业。
• 原生云端： 无需安装，无需基础设施管理。随时随地获取流程情报。

无论你是服务多个客户的咨询公司，还是正在进行内部流程转型的组织，ProcessMind 都能为你提供将分析转化为行动的利器。

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开启数字化转型的实操步骤

以下是启动转型的实用方法：

1. 从小处着手。 选择一个关键流程，例如订单到收款、客户入职或事件管理。优先考虑那些已知存在痛点且拥有可用 data 的流程。
2. 看清现实。 利用 Process Mining 发现该流程的实际运行方式。你几乎肯定会发现意想不到的情况。
3. 寻找“快速获胜”点。 找出可以通过相对简单的调整就能消除的瓶颈和浪费。
4. 设计目标蓝图。 使用 BPMN 工具对改进后的流程进行建模。
5. 通过模拟进行验证。 在正式投入实施前，测试你提议的变更方案。
6. 实施并监测。 推广变更，然后持续进行 Process Mining 以验证结果并寻找下一个机会。
7. 规模化推广。 将同样的方法应用到下一个流程，在这一过程中逐步建立组织的转型能力。

这种方法避免了两种最常见的失败模式：一是试图毕其功于一役，二是还没搞清楚流程现状就盲目投资技术。

ProcessMind 应用案例

了解各行各业如何利用 ProcessMind 实现数据驱动的数字化转型。

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