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数字化转型与AI优势
“有迹象表明，与AI竞争差异化的窗口正在迅速关闭。随着AI技术变得更易于使用并嵌入越来越多的产品和服务中，先行者的优势将迅速消失”（见图1）。
图 1： 来源“平衡中的未来？各国如何追求AI优势”。
但是，当然要受益于AI的数字化转型还为时不晚！
因为拥有 AI功能与开发 AI功能不是一回事。
但是，该报告确实为组织提供了有关该主题的一些指导：
“人工智能的成功取决于正确执行。组织通常必须在广泛的实践中表现出色，以确保AI成功，包括制定策略，追求正确的用例，建立数据基础以及培养强大的实验能力。”
我想从经济学的观点出发-在经济学是与生产，消费和财富（价值）的生产，消费有关的知识的分支）的伟大建议，以了解组织在何处以及如何将其AI计划集中于推导和推动新的创新客户，产品和运营洞察力的来源。
这是我简单的三步菜谱，适用于寻求应用AI来利用数据经济学来数字化其业务和运营模型并掌握识别，捕获和运营新的经济价值创造源的艺术的组织：
步骤1：追求正确的用例（确定价值创造的来源）
步骤2：建立分析能力（获取价值创造的来源）
步骤3：嵌入分析（运营价值创造的来源）
让我们跳进去，证明对于寻求利用AI来利用其数据的经济价值的组织来说还为时不晚。
AI，它仍然很酷，对吗？
步骤1：追求正确的用例（确定价值创造的来源）
利用AI的数字化转型潜力的第一步是确定应用AI功能的正确用例。组织需要花费时间来确定价值创造的来源，以此来确定优先级并集中组织的AI工作。 幸运的是，我们有完美的设计思维工具可以做到这一点-客户旅程图（请参阅步骤1）。
步骤1：确定价值创造的来源
客户旅程图捕获了消费者或公司客户为支持特定旅程而需要做出的决策。对于企业对消费者（B2C）的消费者，这可能包括购买保险，购买房屋，度假或外出吃饭。 对于企业对企业（B2B）的企业客户，这可以包括维持100％的正常运行时间，优化产品交付或减少陈旧和过多的库存。
我们将优先考虑并专注于AI工作，这与客户旅程图发现的高价值决策 背道而驰。
步骤2： 建立分析能力（获取价值创造的来源）
第二步是构建支持高价值决策（用例）的数据和AI功能。也就是说，确定组织需要构建的数据和AI资产，以优化步骤1中规划的客户旅程。
这些数据和分析资产应集中于捕获必要的客户，产品和运营洞察力，以1）增强客户价值来源，以及2）减轻客户在整个客户旅程中的痛苦或障碍（请参阅步骤2）。
步骤2：获取价值创造的来源
作为步骤2的一部分，我们需要解决以下问题：
客户在整个旅程中需要做出哪些关键决定？
将根据哪些KPI或指标来衡量进度和成功？
客户需要哪些预测来支持他们的决策？
哪些数据源可能有助于推动这些预测？
这些预测将在何处以及如何实施（作为步骤3的一部分）？
这些问题与我将在以后的博客中介绍的数据科学价值工程框架（图2）相对应（我有种种理由使您回头了解更多内容）。
图 2：数据科学价值工程框架
步骤3： 嵌入分析（运营价值创造的来源）
第三步是操作由AI在步骤1和2中获得的客户，产品和运营洞察力。 组织的AI能力创建必须在组织的操作系统（包括管理仪表板和报告，移动应用程序）中进行操作的预测性输出和说明性建议。 ，网站和企业系统（例如，ERP，MRP，SCM，CRM，SFA，LMNOP）。 步骤3涉及将AI分析嵌入到组织的价值链创建过程中，并使客户，产品和运营洞察力实现运营（请参见下面的幻灯片）。
步骤3：操作价值创造的来源
价值链是组织为向市场交付有价值的产品或服务而进行的一系列活动，因此，价值链上的每个步骤都会为产品或服务增加更多的价值，从而最终获得产品的价值。或服务高于创建产品或服务的总成本。 价值链的一个很好的例子是石油和天然气行业的价值链（见图3）。
图 3： 石油和天然气价值链
数字化转型价值创造框架
那么，数字化转型的主要特征是什么？
数字化转型扫除了传统的行业边界，以创建和获取客户，产品和运营价值的新来源。
Digital Transformation可以识别，捕获和运营这些新的客户，产品和运营价值创造新来源。
数字化转型利用了数据和分析的经济价值，这些数据和分析通过资产共享，重用和完善来获得更准确和更具预测性。
人工智能在每个特征中都起着驱动作用，并在整个数字化转型价值创造框架中得以体现（图4）。
图 4：数字化转型价值创造框架
概要
经济学是数字转型的核心，它具有利用数据和分析来创建客户，产品和运营价值（财富）新来源的能力。 人工智能将继续在推导和推动新的客户，产品和运营价值来源方面发挥关键作用，特别是对于遵循以下简单但有效的三步法的组织而言：
步骤1：寻求正确的用例（确定价值创造的来源）
步骤2：建立分析功能（获取价值创造的来源）
步骤3：嵌入分析（操作价值创造的来源）
题库

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关键词：数字化转型 数字化 transform formation digital