2023年6月10—11日，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理舉辦的【首屆數(shù)字化產(chǎn)品經(jīng)理大會】完美落幕。英國帝國理工AI博士、原360 AI智能工程中心總經(jīng)理@鄧雄老師，為我們帶來《LLM趨勢下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型范式變革》為題的分享，本文為演講內(nèi)容實(shí)錄。

今天和大家分享的內(nèi)容為《LLM趨勢下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型范式變革》，將和大家探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型在新生產(chǎn)力變革趨勢下的一些新變化和思考。近年來，大模型的興起已經(jīng)引起了數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐的一些新變化。在這個(gè)新趨勢下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否存在一些不同于過去的特點(diǎn)？

本次演講將涉及產(chǎn)品、技術(shù)、模式、人才和組織等方面，同時(shí)也會分享一些我在數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐中遇到的挑戰(zhàn)和解決方案。

一、LLM趨勢下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型范式升級

1. 從信息時(shí)代到認(rèn)知時(shí)代，信息差異轉(zhuǎn)變?yōu)橹R差異

傳統(tǒng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型始于信息時(shí)代，注重利用信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)革命來解決信息存儲和處理問題，最終實(shí)現(xiàn)信息的大爆炸。這種以信息差異為核心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)持續(xù)了20多年。

隨著大模型的興起，我們正在逐漸進(jìn)入認(rèn)知時(shí)代。大模型能夠挖掘數(shù)據(jù)中的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)知識表達(dá)和展現(xiàn)。信息差異轉(zhuǎn)變?yōu)橹R差異，這意味著數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

企業(yè)需要從僅關(guān)注信息革命轉(zhuǎn)向關(guān)注知識革命，讓數(shù)據(jù)智能和大模型技術(shù)成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新驅(qū)動(dòng)力，以更有效地獲取知識優(yōu)勢和提供自定義服務(wù)。這將推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型從外圍表現(xiàn)升級為核心能力提升。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型從信息時(shí)代的信息差異逐漸向認(rèn)知時(shí)代的知識差異轉(zhuǎn)變，標(biāo)志著數(shù)字化轉(zhuǎn)型范式的升級。

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)在本質(zhì)是人類智能模式向企業(yè)延伸

然而在推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，許多企業(yè)仍然面臨著營銷增長乏力、運(yùn)營管理失控、業(yè)務(wù)系統(tǒng)割裂等方面的困境與挑戰(zhàn)。這些問題的根本原因在于，信息化技術(shù)本身無法完全取代企業(yè)管理團(tuán)隊(duì)的認(rèn)知能力和決策能力。

1. 市場萎縮時(shí)，信息化可以提供數(shù)據(jù)分析，但難以制定有效對策；
2. 資金壓力大時(shí)，信息化可以預(yù)測資金流向，但難以進(jìn)行融資風(fēng)險(xiǎn)管理；
3. 組織管理上，信息化可以推進(jìn)流程標(biāo)準(zhǔn)化，但難以替代管理認(rèn)知決策。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在本質(zhì)，是將人類的智能模式逐漸延伸到企業(yè)中。人類的智能模式主要體現(xiàn)在不斷探索和改造環(huán)境來取得進(jìn)步。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型也正是借鑒這種智能模式：

一方面通過技術(shù)革新不斷實(shí)現(xiàn)產(chǎn)值增量，獲得營收增長；

另一方面通過算法運(yùn)營和流程優(yōu)化，將存量經(jīng)營成本轉(zhuǎn)化為固定成本，提升效率。

這么做的目的在于，讓企業(yè)的方式思考和行動(dòng)模式越來越像一個(gè)“聰明”的實(shí)體，能像人類一樣快速適應(yīng)和改進(jìn)環(huán)境。

因此，企業(yè)必須不斷學(xué)習(xí)升級自己的智能模式，才能實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。而這需要引進(jìn)人類智能的技術(shù)驅(qū)動(dòng)力，如大模型、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程就是將人類智能的認(rèn)知模式和行動(dòng)樣本逐漸通過技術(shù)手段移植到企業(yè)中的過程。

3. 感知、認(rèn)知和執(zhí)行三個(gè)階段

1）感知階段：信息技術(shù)解決信息獲取難題

這已經(jīng)持續(xù)了近20年時(shí)間?；ヂ?lián)網(wǎng)和信息技術(shù)通過信息大爆炸，解決了企業(yè)快速獲取信息的需求，實(shí)現(xiàn)了信息差異。但是信息本身沒有價(jià)值，無法解決核心經(jīng)營問題。

2）認(rèn)知階段：大模型技術(shù)提供認(rèn)知能力

大模型技術(shù)能挖掘信息中的知識價(jià)值，為企業(yè)管理層提供決策認(rèn)知。解決企業(yè)面臨的市場、技術(shù)、人才等方面的挑戰(zhàn)，將信息差異轉(zhuǎn)化為知識差異。

3）執(zhí)行階段：實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化

當(dāng)認(rèn)知能力足夠強(qiáng)大時(shí)，將轉(zhuǎn)化為執(zhí)行能力，實(shí)現(xiàn)任務(wù)自動(dòng)化和智能化。機(jī)器能替代人類執(zhí)行復(fù)雜行為和任務(wù)，完成人類自主適應(yīng)和環(huán)境改造的目的。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)化就是從感知到認(rèn)知再到執(zhí)行三個(gè)階段。當(dāng)前我們?nèi)蕴幱谡J(rèn)知階段，信息技術(shù)和大模型技術(shù)并存，但未來10-20年執(zhí)行智能將遍地開花。

二、大模型驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型框架

在認(rèn)知智能時(shí)代，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑已經(jīng)發(fā)生變化。我根據(jù)實(shí)踐提出了一個(gè)系統(tǒng)的大模型驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型五步法。

1. 五步法

1）統(tǒng)一數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略

1. 明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略定位，它是企業(yè)級戰(zhàn)略的重要組成部分，而不是僅僅作為業(yè)務(wù)支撐的輔助手段。
2. 調(diào)整傳統(tǒng)信息化時(shí)代的數(shù)字化策略，從解決信息差的角度轉(zhuǎn)變?yōu)榻鉀Q知識差，滿足認(rèn)知智能時(shí)代的需求。
3. 使數(shù)字化戰(zhàn)略與企業(yè)主業(yè)務(wù)戰(zhàn)略達(dá)成高度統(tǒng)一，形成知識差閉合的新戰(zhàn)略體系。
4. 實(shí)現(xiàn)從高層到基層對新戰(zhàn)略的深入理解和認(rèn)同，使之成為推動(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)型的共同認(rèn)知基礎(chǔ)。

2）構(gòu)建核心大模型能力

1. 在傳統(tǒng)信息系統(tǒng)能力的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步構(gòu)建以大模型為核心的新型數(shù)字化能力體系。
2. 重點(diǎn)打造自然語言處理、知識提取、智能決策等能力，使企業(yè)真正擁有大模型賦能的核心競爭力。
3. 構(gòu)建可靠的大數(shù)據(jù)中臺，提供持續(xù)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)供給。
4. 建立算法工程和模型迭代的機(jī)制，不斷優(yōu)化模型性能。

3）形成系統(tǒng)化、數(shù)字化的解決方案

1. 針對不同的業(yè)務(wù)場景，形成系統(tǒng)化的、可復(fù)用的數(shù)字化解決方案。
2. 解決方案要全面覆蓋數(shù)據(jù)采集、模型構(gòu)建、業(yè)務(wù)輸出等環(huán)節(jié)。
3. 解決方案要關(guān)注客戶語音化交互，提供更優(yōu)的用戶體驗(yàn)。
4. 通過快速迭代更新解決方案，使其適應(yīng)業(yè)務(wù)需求的變化。

4）建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型治理體系

1. 優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)，確保數(shù)字化轉(zhuǎn)型團(tuán)隊(duì)的地位不再是過去的輔助性質(zhì)。
2. 調(diào)整管理方式，鼓勵(lì)創(chuàng)新，允許試錯(cuò)，降低創(chuàng)新門檻。
3. 引入敏捷化的組織流程，加快迭代更新的速度。
4. 培養(yǎng)數(shù)字化時(shí)代的變革領(lǐng)導(dǎo)力，實(shí)現(xiàn)組織文化的深度融合。

5）實(shí)現(xiàn)價(jià)值導(dǎo)向的業(yè)務(wù)創(chuàng)新

1. 在治理體系的支持下，最大限度發(fā)揮數(shù)字化的能力優(yōu)勢。
2. 圍繞客戶需求設(shè)計(jì)數(shù)字化產(chǎn)品和服務(wù)。
3. 推動(dòng)產(chǎn)品模式的變革性創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式的重構(gòu)。
4. 實(shí)現(xiàn)數(shù)字化賦能業(yè)務(wù)發(fā)展的價(jià)值導(dǎo)向，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。

2. 與傳統(tǒng)信息化轉(zhuǎn)型的差異

1）從信息差異到知識差異

傳統(tǒng)的信息化轉(zhuǎn)型主要是解決信息的不對稱和信息的流通問題，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型則更加注重知識的差異和知識的流通。

2）從業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)到能力驅(qū)動(dòng)

主要是以業(yè)務(wù)為驅(qū)動(dòng)，以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化和創(chuàng)新，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型則更加注重能力的驅(qū)動(dòng)。

3）從穩(wěn)定業(yè)務(wù)模式到開放生態(tài)

傳統(tǒng)的信息化轉(zhuǎn)型主要是以穩(wěn)定的業(yè)務(wù)模式為基礎(chǔ)，以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化和創(chuàng)新，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型則更加注重開放的生態(tài)。同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型治理體系，以確保數(shù)字化轉(zhuǎn)型的順利進(jìn)行。

這個(gè)治理體系需要包括組織架構(gòu)、流程規(guī)范、人才培養(yǎng)等方面的內(nèi)容，以確保數(shù)字化轉(zhuǎn)型的可持續(xù)發(fā)展。數(shù)字化轉(zhuǎn)型還需要建立數(shù)字化生態(tài)，以實(shí)現(xiàn)數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用和創(chuàng)新，促進(jìn)數(shù)字化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和數(shù)字化生態(tài)的繁榮。數(shù)字化生態(tài)需要包括數(shù)字化技術(shù)、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)、數(shù)字化人才等方面的內(nèi)容，以實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全面發(fā)展。

三、大模型產(chǎn)品模式和技術(shù)現(xiàn)狀

1. 深度學(xué)習(xí)模型的特點(diǎn)

深度學(xué)習(xí)模型是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，具有以下特點(diǎn)：

1. 具有多層結(jié)構(gòu)，可以自動(dòng)提取特征；
2. 可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，具有較強(qiáng)的泛化能力；
3. 可以進(jìn)行端到端的學(xué)習(xí)，不需要手工設(shè)計(jì)特征；
4. 可以處理多種類型的數(shù)據(jù)，包括圖像、語音、文本等。

2. 不同類型模型比較

在大模型技術(shù)中，常見的模型類型包括決策樹模型、支持向量機(jī)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。這些模型在不同的應(yīng)用場景下具有不同的優(yōu)缺點(diǎn)。例如，決策樹模型具有可解釋性強(qiáng)、易于理解等優(yōu)點(diǎn)，但是在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)不佳；支持向量機(jī)模型具有泛化能力強(qiáng)、對噪聲數(shù)據(jù)不敏感等優(yōu)點(diǎn)，但是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)不佳；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、自動(dòng)提取特征等優(yōu)點(diǎn)，但是模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜、訓(xùn)練時(shí)間長等缺點(diǎn)。

3. 模型性能評測情況

在大模型技術(shù)中，模型性能評測是非常重要的一環(huán)。常見的模型性能評測指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。這些指標(biāo)可以用來評估模型的分類能力、回歸能力等。同時(shí)，模型性能評測還需要考慮模型的泛化能力、魯棒性等方面的內(nèi)容，以確保模型的可靠性和穩(wěn)定性。

4. 模型應(yīng)用場景

大模型技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用場景。例如，在圖像識別領(lǐng)域，大模型技術(shù)可以用于人臉識別、車輛識別、物體檢測等方面；在自然語言處理領(lǐng)域，模型技術(shù)可以用于機(jī)器翻譯、文本分類、情感分析等方面；在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域，大模型技術(shù)可以用于個(gè)性化推薦、廣告推薦等方面。此外，大模型技術(shù)還可以應(yīng)用于金融、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化決策和服務(wù)。

四、新機(jī)遇下的人才畫像

1. 高知識輸出職業(yè)受影響最大

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對職業(yè)結(jié)構(gòu)的影響趨勢之一是高知識輸出職業(yè)受影響最大。這類職業(yè)主要是以知識輸出為主的職業(yè)，包括大量的白領(lǐng)職業(yè)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會導(dǎo)致這些職業(yè)的數(shù)量減少，需要轉(zhuǎn)型或者重新定位。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對人才畫像提出新的要求。一些傳統(tǒng)白領(lǐng)工作面臨被部分替代的風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)字產(chǎn)品經(jīng)理等新型人才需求激增。

1）高風(fēng)險(xiǎn)職業(yè)

• 金融類：分析師、交易員、研究員等
• 媒體類：廣告創(chuàng)意、內(nèi)容生成、客服等
• 教育類：教師、助教等
• 法律類：律師助理、法律顧問等

2）新興人才畫像

• 首席數(shù)字官：領(lǐng)導(dǎo)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
• 業(yè)務(wù)專家：定義業(yè)務(wù)需求
• 數(shù)字產(chǎn)品經(jīng)理：連接業(yè)務(wù)與技術(shù)
• 數(shù)據(jù)工程師：構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺
• 工程師：開發(fā)大模型能力
• 分析師：挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值

2. 許多職業(yè)將出現(xiàn)數(shù)字助手

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對職業(yè)結(jié)構(gòu)的影響趨勢之二是許多職業(yè)將出現(xiàn)數(shù)字助手。數(shù)字助手是指一個(gè)個(gè)性化的助手或者團(tuán)隊(duì)，可以幫助職業(yè)人員完成工作。數(shù)字助手可以是人工智能、機(jī)器人等數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用，可以提高職業(yè)人員的工作效率和工作質(zhì)量。

3. 關(guān)鍵人才包括數(shù)字化專家、業(yè)務(wù)專家、產(chǎn)品專家等

數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要一批關(guān)鍵人才來推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施和發(fā)展。這些關(guān)鍵人才包括數(shù)字化專家、業(yè)務(wù)專家、產(chǎn)品專家等。

數(shù)字化專家需要具備數(shù)字化技術(shù)的專業(yè)知識和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠帶領(lǐng)數(shù)字化團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最終價(jià)值呈現(xiàn)。業(yè)務(wù)專家需要梳理業(yè)務(wù)全景圖，對應(yīng)的大模型產(chǎn)品經(jīng)理梳理的是業(yè)務(wù)全景到產(chǎn)品的架構(gòu)。產(chǎn)品專家需要以設(shè)計(jì)模型為先的產(chǎn)品為其核心的設(shè)計(jì)思路，而不是過去的這種交付模式，是以模型為先，以自然語言的方式來進(jìn)行交互的。這些關(guān)鍵人才需要具備數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的技能和能力，以確保數(shù)字化轉(zhuǎn)型的可持續(xù)發(fā)展和成功實(shí)施。

此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還需要一批具備數(shù)字化思維和數(shù)字化技能的人才來支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施和發(fā)展。這些人才包括數(shù)字化營銷人才、數(shù)字化運(yùn)營人才、數(shù)字化創(chuàng)新人才等。

數(shù)字化營銷人才需要具備數(shù)字化營銷的專業(yè)知識和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠利用數(shù)字化技術(shù)來實(shí)現(xiàn)營銷目標(biāo)。數(shù)字化運(yùn)營人才需要具備數(shù)字化運(yùn)營的專業(yè)知識和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠利用數(shù)字化技術(shù)來提高運(yùn)營效率和運(yùn)營質(zhì)量。數(shù)字化創(chuàng)新人才需要具備數(shù)字化創(chuàng)新的專業(yè)知識和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠利用數(shù)字化技術(shù)來推動(dòng)企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對人才的需求產(chǎn)生了新的變化，需要企業(yè)和個(gè)人不斷學(xué)習(xí)和提升自己的數(shù)字化技能和能力，以適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展趨勢。

五、新范式下的治理體系變革

1. 商鞅變法的啟示

1）戰(zhàn)略執(zhí)行比技術(shù)更為關(guān)鍵

商鞅變法說明單純依靠技術(shù)并不能決定成功，戰(zhàn)略執(zhí)行的效果更為關(guān)鍵。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不能停留在技術(shù)層面，而需落實(shí)到業(yè)務(wù)進(jìn)程與組織機(jī)制。

2）必須取得決策層全力支持

商鞅在取得秦惠文王支持后推進(jìn)變法，但在惠文王死后終致失敗。這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型必需決策層長期推動(dòng)，否則難以持續(xù)。

3）業(yè)務(wù)結(jié)果是數(shù)字化的核心目標(biāo)

以強(qiáng)國富民為目標(biāo)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型也應(yīng)以提升業(yè)務(wù)結(jié)果為目標(biāo)，不能自成一體脫離業(yè)務(wù)需求。

4）管理創(chuàng)新應(yīng)匹配技術(shù)創(chuàng)新節(jié)奏

變法過于激進(jìn)，管理制度建設(shè)跟不上技術(shù)進(jìn)步。數(shù)字化轉(zhuǎn)型需按步驟推進(jìn)，確保管理創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新相協(xié)調(diào)。

2. 治理體系的重要性

是否建立良好的治理體系，將決定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成敗。實(shí)踐證明，技術(shù)本身并不能決定數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果，取得組織的共識和支持更為關(guān)鍵。具體包括：

1）實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與數(shù)字化的戰(zhàn)略統(tǒng)一

數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要業(yè)務(wù)部門與數(shù)字化轉(zhuǎn)型團(tuán)隊(duì)之間達(dá)成統(tǒng)一的戰(zhàn)略與路徑，使業(yè)務(wù)思維和技術(shù)視角能夠高度融合。否則數(shù)字化轉(zhuǎn)型往往淪為業(yè)務(wù)的輔助工具，很難發(fā)揮真正的戰(zhàn)略作用。實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略統(tǒng)一需要業(yè)務(wù)和技術(shù)雙方都跳出原有的視角，形成數(shù)字化驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展的共識。

2）建立獨(dú)立的數(shù)字化轉(zhuǎn)型組織

應(yīng)建立獨(dú)立的數(shù)字化轉(zhuǎn)型組織，使其在企業(yè)內(nèi)部有足夠的權(quán)威性。數(shù)字化不能僅作為過去的業(yè)務(wù)支撐，而應(yīng)作為戰(zhàn)略核心來推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新與變革。獨(dú)立的組織有利于數(shù)字化團(tuán)隊(duì)招募人才，推進(jìn)專項(xiàng)規(guī)劃。

3）實(shí)施鼓勵(lì)創(chuàng)新的管理方式

管理方式應(yīng)鼓勵(lì)創(chuàng)新與容錯(cuò)，不能簡單追求零缺陷。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程充滿不確定性，需要企業(yè)內(nèi)部形成試錯(cuò)學(xué)習(xí)、快速迭代的文化氛圍。建立良好的容錯(cuò)機(jī)制，降低創(chuàng)新的門檻。

4）運(yùn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策

數(shù)字化治理應(yīng)廣泛運(yùn)用數(shù)據(jù)技術(shù)，使決策變得更科學(xué)和理性，有利于克服組織的慣性思維。通過大數(shù)據(jù)預(yù)測、情景模擬等方式，讓決策依據(jù)事實(shí)而非主觀經(jīng)驗(yàn)。

5）強(qiáng)化數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)力

企業(yè)高層需要具備數(shù)字化思維，同時(shí)大力培養(yǎng)一線員工的數(shù)字化能力，使數(shù)字化理念成為組織共識。還需設(shè)立矩陣式組織來推動(dòng)業(yè)務(wù)單位的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新。

六、總結(jié)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型正處于一個(gè)新的發(fā)展階段，大模型技術(shù)的出現(xiàn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了更多可能。要順應(yīng)這一新趨勢，企業(yè)需要做好以下幾點(diǎn)：

第一，調(diào)整數(shù)字化戰(zhàn)略，與主業(yè)務(wù)戰(zhàn)略達(dá)成統(tǒng)一，使數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為推動(dòng)企業(yè)核心競爭力的戰(zhàn)略手段，而不僅是業(yè)務(wù)的輔助工具。

第二，在傳統(tǒng)信息系統(tǒng)基礎(chǔ)上，構(gòu)建以大模型為核心的數(shù)字化能力體系，重點(diǎn)打造自然語言處理、知識提取、智能決策等能力。

第三，針對不同業(yè)務(wù)場景設(shè)計(jì)系統(tǒng)化的數(shù)字化解決方案，并建立快速迭代的機(jī)制。

第四，深化數(shù)字化治理體系建設(shè)，轉(zhuǎn)變組織文化和管理方式，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化與業(yè)務(wù)的深度融合。

第五，培養(yǎng)一批數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)力和復(fù)合型人才，使企業(yè)在產(chǎn)品、技術(shù)、運(yùn)營等方面實(shí)現(xiàn)全面數(shù)字化創(chuàng)新。

第六，汲取過往經(jīng)驗(yàn)中的啟示，重視戰(zhàn)略執(zhí)行和決策層推動(dòng)，確保數(shù)字化轉(zhuǎn)型和業(yè)務(wù)需求、管理模式、文化氛圍實(shí)現(xiàn)同步升級。

保持戰(zhàn)略頭腦和執(zhí)行力，才能助力企業(yè)在數(shù)字化時(shí)代占據(jù)優(yōu)勢地位，實(shí)現(xiàn)生存發(fā)展。大勢所趨，企業(yè)必須主動(dòng)擁抱數(shù)字化變革的新范式。

大會直播回放

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