观点 | 提升数字化认知助力组织转型
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——金融电子化
文 / 郑州银行 徐彦哲 赵昆鹏
数字化是信息化发展的必然阶段。从人类进步的阶段来说，已经历了农业化、工业化、信息化的发展，而数字化就是对信息的数字化，是现实世界所有信息在虚拟世界的“数据孪生”，数字化就是要明确信息在IT资源上的数字化表示，通过对现实世界必要信息的虚拟化映射，在此基础上进行抽象、归纳、推演，以拓展人类认知，助力生产生活的持续改善。当今，各行各业，无论是数字化原生企业还是非数字化原生企业都在推进数字化转型，在国家战略上也已得到正名。这是发展的必然，也是长期发展战略立足点之一。
数字化价值分析
1.从认知角度分析
一方面是互联网、移动终端的广泛普及，另一方面也引起现实世界的物理实体、规则和关系等也生发出更多的连接。集聚的信息量越来越大、越来越多，对任何个体来说，认知超负荷的情况在时间、空间维度上都已成了主要矛盾。而人类的认知天性是更善于在抽象层面上对信息的处理，并非对具体的事物的细节把握。数字化正是当前我们认识到的能缓解这一问题的方法之一。计算资源强大的数据处理能力，能有效弥补这一缺憾，云计算、边缘计算提供了目前计算能力的最优解，未来量子计算更是潜力无限。
显而易见且最直观的认知方法是面向过程的结构化方法，通过对现有流程的梳理、抽象，然后直接映射到计算机软件的实现中。这是信息化的初级转化形式，即线上化，这一阶段的主要目标是把已确定的因果关系映射到数字世界。
之后又提出面向对象的方法。图灵奖得主马文·明斯基把这一方法提升到了哲学认知高度。但如果继续往前追溯，可追溯到亚里士多德，区别看待世界的两种方法：过程或对象。看待这一论断的其中一个视角是复杂性，当无法直接找到那些明显的因果关系时，就需要一种手段来应对变化，从而需要提高灵活性以适应可能的变化。卡尔·马克思也曾指出：“美就是人的本质力量的对象化。”
再比如领域分析方法。如果说面向过程、对象方法是还原论的话，那么领域分析就是本体论。尝试找到事物的本质或基质，这就是领域分析方法的假设，符合格物致知的认知追求。
通过以上分析，总结一下核心观点，在人类无法穷尽所有应用场景或者将所有因果关系都映射到数字世界，数字化能力提供了一种可能的解决路径，例如通过AI技术的分析挖掘，帮助人类找到新的线索以探求更多的因果关系，并辅助人类提升认知。
2.从生产角度分析
在生产中，数字化带来的价值体现在生产各环节的方方面面。首先是通过一系列的分析，用数字化手段来拟合现实世界中的人、物、事、规则和关系。一种可能实施的路径可描述为对现实世界的问题从多个抽象角度进行分析，这里所说的抽象角度就是各类角色的不同视角，或者也可以看做企业以“以客户为中心”统领看待可提供服务能力的问题域视角。然后是将分析后的结果映射到数字世界，即将信息进行数字化。完成了映射阶段后，接着进行流程的自动化，通过流程自动化来代替人工处理一些规则明确、可标准化的信息处理过程，把人从低附加值的繁琐工作中解放出来，从而提升业务处理质效。当完成了流程的自动化后，进一步挖掘数字化处理的潜力，实现流程的智能化。依托AI技术对结构化及非结构化数据进行处理分析，并习得知识处理各类问题，得以进一步解放人工、提高问题处理的能力。
工欲善其事必先利其器。为更好、更快、更有效地实施现实世界向数字世界的转化，需要工程能力和管理能力的辅助。在工程能力方面，研发阶段通过BizDevOps、云计算基础设施提升工程效能；在运营阶段通过AI技术洞悉用户需求，提升技术运营效果，通过用户反馈或需求进行高质量交付运营，即通过用户需求和数据双驱动提升运营效果。在管理能力方面，研发阶段通过敏捷、精益方法来提升组织效能，促进交付的质量和效率；在运营阶段通过戴明环（PDCA）来持续改善管理效能，提升管理运营效率。
3.从生活角度分析
在生活中，数字化通过移动端各类场景提供个体之间、组织之间和个体和组织之间多维度的、广泛的连接触点，给生活带来了前所未有的美好体验。
数字化能力建设
数字化能力是指面向数字化现状及目标实现的组织、分析、技术及管理能力的组合。
1.数字化能力建设的必要性
信息化过程是线上化的过程，在既定因果关系明确的前提下进行的映射转化，而数字化作为信息化的紧后阶段，面对的复杂性和不确定性更高，所以导致无法直接识别出事物之间的相关关系和因果关系。一方面待信息化映射转化的元素本身的固有复杂度很高，另一方面从已映射转化后的数字化资产中识别谜题以得到启发性的问题到转化为数字化模型的困难系数更高。
企业最初的数字化转型动力来自于应对复杂的内外部环境，从内部环境来说，一方面是业务线索越来越多，另一方面是组织天然需要抵制的“熵增/减效应”；从外部环境来说，面临以头部互联网公司为代表的数字化原生企业的竞争显现出强大的生命力。这就需要其他企业重新来审视自身业务模式、产品、服务以及组织能力。数字化转型是历史的必然，我们需要强大的算力和人工智能来处理浩瀚如烟的数据。
2.数字化能力建设的范围
要实现企业全面的数字化转型要求，需要夯实和深钻的能力包括但不限于如下：
（1）组织能力
组织能力体现在企业文化上。文化是一种成为习惯的精神价值和生活方式,它的最终成果是集体人格。数字化转型与以往任何一次转型一样，都是自下而上的过程，这种自觉行为也需要愿景、使命、目标及战略的指引和积极应对。对传统的非数字化原生企业来说，如何在保持有序的前提下进行组织能力重构，是要面对的巨大的挑战之一。以数字化原生企业为例，其诞生之时仅有必要的、粗粒度的顶层设计，然后通过自下而上的不断探索来完善整个体制机制，这种通过涌现出来的自组织形式始终围绕生存这一目标，而要生存就要围绕客户诉求来开展对商业模式的探索，其天然具备“以客户为中心”的基因。传统企业组织则需要在“已治”的前提下依据自身禀赋来摸索一条新路来，以赋能组织成员适应数字化发展。在组织层面运用使命原则是可选的方法之一。
（2）分析能力
重新审视分析能力，是为新业态、新模式的探索建立心理预期，以便能将分析能力的建设作为一项基础能力来抓。以过去的经验生搬硬套当前的情况，必将矛盾重重。
在信息化阶段已经实现了简单逻辑的线上化工作，类比我国改革形势，在数字化时代我们进入到了“改革的深水区”，对分析问题、解决问题提出了更高要求的同时，也面临着直面问题固有的复杂性。就复杂性而言，与过去不可同日而语。首先是业务复杂性，需要分两种情况看待。一种情况是结构上的复杂性，这种复杂性是可以通过条分缕析逐步解构的；一种情况是认知上的复杂性，本身具有的混沌特性，难以做到可解释性。再次是技术复杂性，同样也分两种情况看待。一种也是结构上的复杂性，为应对快速创新应具备的灵活性、适应性，必然带来IT系统架构复杂性的增加，比如云计算；一种是认知上的复杂性，本身的可解释性从发轫之初就已引发激烈的争论，比如AI的深度学习。我们应区分对待，有针对性的分析处理不同问题。
（3）工程能力
数字化时代，我们是希望通过数据视角来“参透”现实世界，当务之急是将现实世界按“数字孪生”思想映射到数字世界，当然也不可能完全照搬，一个可能的原因是我们对现实世界的认识自身也还是片面的，另一个可能的原因是数字化世界本身的抽象性自身存在的定域约束性。这就需要工程能力的构建，以便缩短交付周期。工程能力涉及面很多，单从技术角度来说，需要有效利用当前人工智能、区块链、云计算、大数据等加速器技术来推进工程效率和质量的提升，而核心落脚点仍然是工程师个人工程技艺的提升。
（4）管理能力
早在工业化时代，泰勒主义已经盛行，并为当时的生产力提升起到了积极作用。标准化的简单任务叠加KPI是其核心内容，其前提是工业时代的规模化生产，而在数字化时代，管理要解决的问题不是规模化生产问题，而是知识管理问题。
知识管理无法照搬泰勒主义的经验。因为人类历史上第一次明确讨论社会角色分工是亚当·斯密，当有社会分工时，我们所依赖的不再是人，而是角色。认为分工就一定是好的，分工一定是高效的，这一假设是建立在分工之后产生的交付物可以基于交换去提升效率，所以效率的提升不是分工带来的，而是分工后的交换，通过交换来提升整个社会资源的配置和共享。但数字化时代，之前形成的分工在知识管理中将阻碍知识的构造过程和消费过程。因为分工造成了知识传递的壁垒，从而导致效率的降低。所以下意识的分工和制造壁垒是在牺牲效率。这就需要技术与业务的深度融合。
3.数字化能力建设的长期性
由于数字化时代面对业务和技术的复杂性、不确定性、易变性和模糊性更加突出，所以配套的能力建设也必将是一项艰巨的任务，其难度是不言而喻的，另外随着转型的深入，其能力要求本身也存在动态逐步提升的趋势，所以能力建设的长期性也是显而易见的。
数字化实践建议
数字化发展于各自专业职能领域，不同类型企业及企业处于不同发展周期相关，对纵深的发展要求是不同的，相比过去一些有形的比较来说，数字化时代将面临着对比失效、模仿失配的境地。
首先是测不准原理在数字化实践中是成立的。物理学家海森堡指出，单是观察一件事物就可能使之改变，因此，我们永远无法确定它在不被观察的情形下会是什么表现。一旦对各项任务做出承诺，我们就会力图努力达成目标值，而这也许是可被观察到的有损指标，须谨防数字陷阱。
其次是须谨防成功者诅咒。在过去积累的一些成功经验在数字化发展中的指导意义是要审慎对待的，甚至可能会成了影响作出正确判断的障碍。因为面临的问题空间是不同的，能力要求是不同的，所赖以依靠的手段也是不同的，所以需要避免思维的狭隘，应突破限制在极小的范围内，以二元化的简易思维来做出选择，应奋力争取新的、更好的选项以拓宽选择的空间。
再次是须谨防邯郸学步。数字化转型可依赖的技术大同小异，最佳实践也仅限于操作层面。由于存在测不准原理，所以我们是无法照抄别人的，更何况从定义问题到要解决的问题实则也是不同的。各企业的基础不同，主要体现在文化上的差异、能力上的差异、问题认识上的差异和所处发展阶段的差异。由于基础不同，就需要对症下药，简单的模仿将会导致自身陷入更加彷徨和迷茫的境地。
最后是须紧盯解决的问题。数字化能解决什么问题看起来不大可能给出一个明确的答案，毕竟不设限才是人类发展的美好追求。但不能解决什么问题，看来是相对清晰的，比如企业文化。
数字化终极追求
关于数字化转型的话题是近几年的热门话题之一，争论也从未间断，并且还将在未来很长时期内仍处于持续的探索中，但终归会有一个整体的判断，随着不断的争论，关于数字化认识也会越来越理性和清晰。
本文试图分析数字化发展在一个更宏大背景下的位置及产生的可能的一些原因，但数字化的未来是什么？这是一个更宏大的话题。上世纪90年代，凯文·凯利在《科技想要什么》对科技有一些不同视角的思考，对这一谜题有一些不同的启发，而今天我们在身体力行的推动数字化的转型，并已上升到了战略的高度，我们希望通过数字化来解决人类认知无力解决的问题，并寄希望于通过数字化来提升认知和生产生活质量，这其中最著名的一个领域是人工智能的高速发展。
量子简史《纠缠》中，作者也指出认知的局限或奇点问题，我们已经在实验环境有一些现象级实证的研究，但究其根本，夸克是什么？并没有一个可观察或可判定的结论。种种这般，类比数字化，我们仍将有很长的路要走，并不断做出新的、更大的贡献。
（本文仅代表作者观点）
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《金融电子化》新媒体部：主任 / 邝源 编辑 / 傅甜甜 潘婧