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行業資訊
INDUSTRY INFORMATION
如何理解數字化轉型？國資委最近發布了2020年國有企業數字化轉型100個代表性案例。從這些案例中不難看出，數字化轉型是一個萬花筒，千企千面。但如果我們將這些轉型做一個高度抽象的話，會發現數字化轉型的底層邏輯是一樣的，都是一場效率的革命。所有轉型都是圍繞連接效率、數據效率以及決策效率展開的。
?鏈接效率。其實我們所有的生活、工作都是一個連接接著又一個連接。連接是一切轉型的基礎。消費互聯網做到今天的規模，是把十幾億人高效地連接在一起。進入到產業互聯網，除了十幾億人，還要做到幾百億物的連接，難度系數要十倍于消費互聯網，但其中蘊藏的機會也是成正比的。
?數據效率。數據資產、數據變現的價值與意義已毫無爭議。國有企業手中積累了大量的數據，這要得益于多年的信息化投入。但會發現這樣一個現象，信息化投入越大，數據孤島反而更嚴重，因為大量數據都鎖在各個系統里。靜態數據非但不是資產，反而變為了負債。數據和庫存是一個道理，庫存周轉越快，現金流才越健康，產品才能轉化為商品和服務，否則就是呆滯品。所以比大數據更重要的是讓數據快速流轉起來，讓數據與數據之間充分交叉，才能幫助企業獲得更多洞察，一盤棋的去做決策。
?決策效率。由“數據+算力+算法”驅動的自動化決策取代經驗決策。決策自動化的意義在于盡量減少決策過程當中人的參與，這樣決策才能更快、更準。自動化決策能力高低也是衡量傳統企業與數字化企業的標尺。如果我們看當前活躍的互聯網企業，尤其是平臺型的互聯網企業，例如騰訊、百度、京東，亞馬遜，它們日常的業務99.9%以上的決策都不是由人來決策，而是由機器、算法、模型完成的。只有這樣才能支撐每天幾億、十幾億人的實時在線交互、娛樂、購物。在產業互聯網領域，決策自動化還只是剛起步，但在一些單點的場景上也取得了一些成效。比如在煙草行業的智能備件檢索，國網輸電線路故障知識圖譜，以及在工業領域的工業AI質檢，都可以在少人、甚至是無人的情況下，做到比過去高出幾倍、甚至是十幾倍的效率完成工作。各個行業都存在大量可以引入人工智能的場景，自動化決策程度會進一步放大企業間的差距。
連接、數據與決策并不是孤立的。從圖中可以看出，連接產生數據、數據用以優化模型訓練讓決策更精準，精準決策又可以產生更多的連接，這樣就形成了一個正向飛輪。騰訊多年來服務產業數字化轉型，其實就是圍繞連接、數據與決策展開的，并將這三件事做到極致。
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紅海云是中國領先的新一代人力資源管理一體化綜合解決方案提供商，核心產品紅海eHR系統，打破傳統人力資源管理系統功能模塊數據割裂的局限，從核心人力管理、勞動力管理到戰略人才管理，涵蓋人力資源業務12大模塊，百余項功能一體化布局。并通過紅海云PaaS平臺、Open API平臺、自動化運維平臺等底層數字化配套體系的賦能，讓紅海eHR系統擁有了業內領先的靈活性和可擴展性。
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