MCtalk·CEO对话×爱分析丨数字化转型提出的这十年，看见高效能企业的共性

科技 2024-10-23 13:00 安徽

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2015 年 10 月，网易数智发布第一款产品，正式踏上了 ToB 商业化之路。从那以后，我们每年举办不同主题的科技峰会，分享最新的行业体感和洞察；访谈各界企业领导者，记录他们的创新与创业经历；走过大大小小的城市，在一场场城市论坛中与开发者相见；在线上直播间，还原产品迭代的每一个细节… 数不清的科技峰会、跨界访谈、城市论坛、线上直播如长流的细水，影响了超过数百万人。

2017 年，我们将一缕缕细水汇成一个坚定有力的科技活动品牌——MCtalk，意为汇聚深度思维（Mind）、碰撞顶尖创意（Creativity），并持续运营至今。

2024 年，我们再度扩充「MCtalk」的内涵，重磅推出《MCtalk • CEO对话》栏目。网易副总裁、网易数智总经理阮良将作为主 MC 深度对话 ToB 行业经营者、PE/VC 投资人、各行企业决策者等，就 ToB 从业者所关注的焦点问题发问，就全球科技与创投热点话题追问，就技术之变、行业之变、时代之变等命题展开对话，探寻企业发展规律，响亮地发出网易之声。

这是《MCtalk · CEO对话》的第 10 期

要说这十年大家口中提及的最高频的词汇，数字化转型一定是其一。2015年，国家首次提出“数字化转型”的概念，这十年中，越来越多的企业把“数字化转型”上升到公司战略。

在这个时间周期里，有两家企业，分别以不同的角色深度参与数字化旅程。

网易数智：2015年发布旗下第一款To B产品网易云信，随后陆续发布网易云商、网易易盾、网易数帆、网易CodeWave，已累计为百万家企业客户提供数字化相关的产品和服务。

爱分析：2015年创立，深耕数字化市场十年，为企业数字化提供从规划到落地的一站式专业服务。

一家科技服务商，一个研究平台，从他们的视角，看见了行业的哪些变与不变？看见了高效能企业的哪些共性？对如何平衡长期战略坚持和短期成果预期有哪些心得和建议？

本期《MCtalk·CEO对话》，特邀爱分析创始人兼CEO金建华先生，与网易副总裁、网易数智总经理阮良先生，围绕“亲历数字化转型这十年”，展开了一场酣畅淋漓的对话。

要点速览

● 这十年，从概念到实践到获得回报，整个数字化市场变得越来越“有型”。

● 信息化距离业务较远，数字化能够带来业务增长，智能化是数字化的进一步增强。

● 能源、金融、制造行业以及央国企，在数字化层面跑得比较前面。

● 在推进AI落地的过程中，央国企和民企各有阻力和心得。

● 对数字化短期抱有太高的期待，长期又容易丧失信心，怎么破？

聊十年变迁：

从概念到实践到获得回报

整个数字化市场变得越来越“有型”

阮良：金总，今天非常高兴有机会和你一起畅聊数字化的方方面面。网易作为数字经济的一个代表，做了很多To C的业务，包括大家熟悉的网易游戏、网易云音乐、网易严选、网易新闻等。我们从2015年开始做To B，去帮助企业实现数字化转型，这其实也蛮机缘巧合的。

2013年，我们推出了一款产品叫“易信”，当时是希望集网易和中国电信两家之长，挑战一下微信，让整个移动互联网社交市场能够百花齐放。虽然最后的结果是没能挑战成功，但我们也的确发现了市场上的一些机会，在那个时代，有大量的公司需要网易这样前沿的互联网公司输出技术、产品。

我们就这样从一个完全不懂To B行业的小学生，凭借着还算过人的技术和产品，走上了ToB的道路，也正好完整经历了这十年，还蛮感慨的。

除了刚才那个故事之外，那个时代还有一个关键词：大众创业、万众创新。我觉得那是一个很好的信号，整个社会各行各业都进入到了数字化的浪潮之中。

爱分析作为一家一直在关注数字化的老牌公司，我也蛮想听你分享下这十年观察下来的感受。

金建华：爱分析从2015年成立到现在正好走过了十年，这个节奏跟网易数智的发展一样，确实是一个很好的时机去回顾过去。

整个数字化市场，我个人感受比较深的一点是，企业侧从接受数字化这个概念，到逐渐进入实践，在实践过程中慢慢产生对数字化价值的认可，然后得到相应的一些回报，这十年是落地得比较扎实的。

企业在制定战略和经营目标的过程中，能够把数字化的能力建设和相应的预算投入融入到里面，而且在实践过程中收到了比较好的价值回报，我觉得这是整个数字化市场起来最核心的一个驱动因素。

第二个是这十年服务商的起起落落。从单家企业来说，有的属于大浪淘沙出来了，也有的在这个过程中被淘汰了。从整体来讲，比较好的一面是，形成了数字化服务的一个供应链条，里面有大厂也有小公司，有做咨询的，也有提供产品和解决方案的，整个生态越来越丰富，大家配合得越来越好，这是一个很好的现象。

第三个是技术角度来看。从比较早的云计算，到后面的大数据，到这两年的AI 2.0，或者我们叫大模型时代，大的层面基本上就是这几波浪潮。小的浪潮很多，比如隐私计算、RPA、低代码各种。基本上，四五年左右一个大浪潮，两年左右一个小浪潮。

技术从整体来看是走向融合。在服务商这边，是形成更好的产品和服务能力。在甲方这边，是融入到企业里面，变成帮助企业更好地去形成竞争优势的一项能力。

我觉得技术有一定客观的周期，从新兴到成熟，也会出现衰落。我们期待新的技术不断涌现，不断去扩大服务商的能力边界，也帮助更多企业实现战略的落地。

另外一个角度是预算投入，单家企业可能有起有落，但整体数字化的市场预算是逐渐在增多的。大的趋势层面来看，对于我们这些服务商而言，是利好的，无非是你能不能长期提升自己的服务能力，更好地给客户带去价值。以及大家是不是可以很好地相互协作，形成比较好的生态。

总结下来，数字化市场在变得越来越“有型”。

聊信息化、数字化差异：

信息化距离业务较远

数字化能够带来业务增长

阮良：我印象中在数年前，数字化的前身有个说法是信息化。信息化到数字化，您觉得两者有没有一些本质的区别？

金建华：是的，一般如果粗略点讲，就是信息化到数字化，精细点是信息化到数字化到智能化。信息化时代，大部分还是偏软件和系统相关的一些建设。

阮良：一般都是IT部门，采购或者规划一些软件或者系统，然后给生产部门或者业务部门用。

金建华：是的，就是我们经常讲的IT的投入，比如说最早的服务器的采购，还有存储、网络等IT设备的采购，这种采购其实跟业务距离是很远的。进入到数字化时代，大部分就属于业务问题驱动了，如果你上升到更高层面，其实基本上是战略和经营目标驱动，所以数字化是一个跟企业自身竞争优势和能力建设相关的事情。

买一台服务器，我们叫基础设施也好，还是其他说法也好，本质上来讲叫成本中心。但是数字化不一定，数字化真的是能够给业务带来增长，带来实质性的可衡量价值的，包括降本、增效。然后到智能化时代，我觉得是数字化的增强，或者甚至到最后变成了新的生产力，所以差别还是比较明显的。

对于企业内部来说，有设置信息化部门的，也有叫数字化部门、数科部门的，其实我觉得承载的功能应该是同一个：从信息化、数字化到智能化的建设应该都包含在里面。

阮良：我以前听过一个比喻，来讲信息化和数字化的不同，我觉得还蛮贴切的。它说，如果用一个人来比喻，信息化把很多软件、系统搭建起来，就像一个人有了骨骼、肌肉，搭好了一个架子。但数字化是最终把这个人形成了一个真正的整体，通过神经系统，让大脑能够指挥任意一块骨骼或者肌肉。原来手只能做这件事，脚只能做那件事，数字化之后，手和脚是可以联动的，甚至有了神经反应。比如有一杯很热的水放在面前，那我去摸这杯水的时候，下意识觉得会被烫到，手就会“缩”回来，这个“缩”的动作就是神经反应。

金建华：自动化。

阮良：对，自动化。数字化就要达到这样一种状态，当碰到任何一个事件，可能是生产层面的，或者营销层面的，我的企业能够像拥有神经反应一样。然后再到智能化，那就不只是神经反应了，很多决策可能不光是靠人脑，甚至可以借用外部的各种智脑，然后经过精密的很强的CPU来让这个人能够变得更强壮、跑得更快或者做事更有效率。

这是我之前听到的一个非常形象的比喻。

金建华：大部分的人使用工具都是人身上的某一个功能通过外部的方式增强，或者比人类的自身能力增强很多倍，比如说超脑这种，基本上是可以模拟人脑，但是它的算力或者推理能力会强很多。所以智能化时代，或者AI2.0时代，本质上来讲是增强人类的某一项能力，然后赋能给人类。当然我们对智能化的这个理解，更多的是从辅助性的智能到自动化的智能或者叫决策类的智能。

阮良：对对，从辅助类到强辅助类，就像自动驾驶一样，先从辅助驾驶开始，再到真正的自动驾驶。

金建华：我们期待的可能更多的是AI本身起到的是主导性的作用，人脑在里面起到的是辅助作用。

阮良：这几年我们国家新能源车的渗透率越来越高了，我一直不是特别喜欢新能源车这个分类，我其实更愿意称它为“智能网联车”，我觉得这个特性更能体现出它跟传统燃油车的区别。因为如果按新能源车和传统燃油车来对比，它的区别可能是三大件不同，传统燃油车的三大件是发动机、变速箱、底盘，而新能源车的是电池、电机、电控。

因为我们一直是搞数字化的，我们觉得从消费者的角度来说，包括我身边很多朋友去买新能源车，他们更看重的是这款车带来的体验。这个体验里面融入了各种数字化或者智能化的操作，比如：辅助驾驶、自动泊车、包括大屏。我上次开了朋友的小米SU7，打方向灯的时候，中控屏幕上会显示左右方向。后视镜摄像头有盲点监测、车道偏离警告和自动泊车等功能，你只要看那个中控屏就可以了。我觉得这些体验，是非常促进人们生活便利的。周鸿祎也从来不说新能源车，每次都说“智能网联车”。

金建华：智能网联车真正的本质是技术。

阮良：两类车给人体感的差别、体验的差别，核心在“智能网联”上，智能网联车的乘坐和驾驶体验都是远好过传统燃油车的。

金建华：完全同意。

阮良：我现在开的还是传统燃油车，我有个非常大的痛点，如果我想去升级我的车机，我必须得跑去4S店。这对于我们这样习惯用智能手机，用惯了各种app的人而言，这是无法想象的。好比我更新一个手机操作系统，我还要去卖手机的店里。

从特斯拉到我们国内各种新势力的车，在线分分钟就可以把app和车机系统更新好了，甚至说我想订购一个新的辅助驾驶或者其他什么，我只要增购一个在线包就可以。这种数字化的手段给用户带来的体验，那是远好于传统燃油车的。

回到数字化这个话题，我觉得可能数字化、智能化和信息化还有两个核心区别。第一个：数字化和智能化，它首先一定是在线化的，像很多年前的信息化系统，很多都是离线的操作，即便在线，也是不串联的。第二个区别是体验。数字化，包括智能化，都是以用户为中心去做更好的一个体验。但我们传统的信息化系统，是不停地堆功能，比如作为乙方去参加招投标的时候，拼的就是功能、参数。

金建华：不考虑用户是吧？

阮良：对对对。但现在我们大量的无论是甲方还是乙方，其实都是围绕着业务，围绕着用户去思考，因为最终都是为企业去做赋能，为组织去做提效，用户的操作流畅度，他们的体感是非常重要的。当他们用得很舒服，操作效率很高的时候，那自然而然整个企业的效率，包括生产效率、经营效率、营销效率、服务效率，各种效率或者体验才会更往上抬。

聊各行各业数字化进程：

能源、金融、制造行业以及央国企

跑得比较前面

阮良：爱分析看了很多行业，这十年，包括可能未来，你觉得什么样的行业以及什么样的场景，在数字化甚至在智能化上面是做得或者是用得比较领先的？

金建华：当前我们看到的数字化项目，尤其是AI大模型相关的推进，我觉得一个最核心的驱动因素是它有足够的预算，这个是很现实的问题。预算驱动背后，可以分成几个驱动力，一种是企业的战略驱动，战略和经营目标驱动，还有一个是主管部门，或者说国家层面的驱动，然后再影响到企业的领导层。这两个驱动力是目前比较强的，会让企业在数字化或者AI上投入更多。

从这个角度来讲的话，我们现在看到两个大的行业，目前是跑得比较领先的：一个是能源行业，另外一个是金融行业。这两个行业有两个特别重要的属性：第一，企业规模都比较大，另外就是整个数字化的基础设施做得比较好，无论是原来信息系统的建设还是后面的一些数据能力的建设，都是相对比较领先的。大模型时代来的时候，这些企业目前的探索，包括试点落地的节奏，各方面都跑得比较快。

另外一个是制造业，我们觉得在接下来几年时间里，会是数字化层面一个比较重要的行业。一方面，制造业里面，尤其是一些头部的制造业，他在AI1.0时代，也就是小模型时代，已经在做不少的探索和应用，所以他也有一定的数字化基础。另外一方面，这些企业有大量的内部知识积累，比如说产品的研发，它有大量的文档，这些文档在小模型时代很难用上，在大模型时代可以很好地用起来，尤其是针对非结构化数据。

阮良：对，小模型时代，如果零散的知识太多的话，要把它做好，代价非常非常高。

金建华：对对对。还有一点，制造业的稳定性很强，包括业务模式流程，对人的技能经验层面，各方面都比较稳定，不像互联网行业，今天是这个，明天变成那个。稳定性强意味着过去积累的经验知识都是有用的，而且在未来比较长的时间里面都可以持续性地使用，发挥价值。这样的话，你通过AI能力把这些知识和数据，形成组织里面一定的能力之后，它可以用比较长的时间。制造业就相对有比较强的动力去做智能化的应用、大模型的应用。

然后讲一讲零售行业。回看过去五年、十年，零售行业在数字化中是一个比较重要的行业，确实做得也不错。最近几年，主要的问题是在这个大环境下，预算不够，CIO跟老板去要预算，比较难。

阮良：零售行业的老板想的是咱先把营销做做好对吧？

金建华：没错，老板们重点想的是怎么样去帮助企业去做业务增长，但目前的环境业务增长难度很大。如果从降本维度来看的话，零售行业很多已经做得还可以了。

阮良：是的，因为零售一直是接触消费者最前沿的一个行业，所以从精细化运营的角度来说，天然会领先其他一些行业。更大的难题可能还是在于外部环境带来的挑战，比如说整个宏观形势，包括地缘政治这方面的挑战。

金建华：是的，所以我们看到的大部分的零售企业都比较低调，但像一些零售业巨头，比如餐饮巨头，是走得比较领先的，预算投入还是很充足的。

阮良：是那种万店连锁模式的企业吗？

金建华：比万店连锁可能更高，属于集团性质的，它的预算投入持续性会比较强，因为这类企业确实在不同的场景下做出一些能力或者应用建设成果的时候，它会有很强的复制性，在不同的业态、不同的品牌、不同的零售渠道里面产生价值。

阮良：这其实有点像互联网，互联网最典型的一个特色就是创新驱动，这个事情的前提是它的边际成本很低。我如果像微信一样，有10亿+用户，那我做一件事情，无论投入再大，被这10亿个用户一摊，这件事的边际成本就变得很低，它的复制率特别高。在大规模用户量的情况下，企业去做投入，提效哪怕一个百分点，都是巨大的一个提升。

这也印证了你刚才说的，规模越大的企业，在数字化或者AI层面，他更敢投。因为他知道我企业有那么多的员工，那么多的产业，我在AI上的投入，虽然绝对值看上去比较大，但是我一旦产生效果，或者我60万或者100万员工都去使用的话，就是个巨大的提升。比如顺丰小哥、京东小哥群体，给他们配上智能化的应用，极大提升了配货的效率，再来看之前的投入，无论是几百万、几千万，都是微不足道的。以及像四大行、三桶油这样规模足够大，业务足够稳固的企业，也是一样的道理。

聊AI落地：

央国企和民企各有阻力和心得

金建华：另外还有一个我们比较看好的是大型央国企的数字化带来的探索和落地的机会。这里有一个特别不可忽视的因素是国家层面的科技战略，从国务院国资委到地方国资委，人工智能+行动计划会落得很实。因为一把手的考核指标里面写得很清楚，这是个刚性需求。无论是中央企业还是国有企业，从国家战略角度来说，都是需要提前去探索和使用的。

阮良：谈到拥抱AI，网易属于非常早期就全面去拥抱AI了，包括用AI提升组织内部效率，以及在业务中融入AI。经常有人会问我说，网易数智在拥抱AI的时候有没有碰到阻力？说实话是有的。数字化对我们来说没有阻力，但用AI会有阻力，为什么呢？因为互联网公司天然就是数字化的属性，我们从入职那一刻开始，就在用各种数字化的工具工作，然后也在创造数字化工具。但是AI不太一样，AI来的时候，其实我们有很多岗位是抗拒的，表现在担心AI会代替他部分工作，甚至未来可能全面接替他的工作。

后来我们用了很多方法，一方面也是比较强压，必须得用，另一方面是通过树典型，因为一定会有很多创新的小伙伴他是愿意用的，然后就会发现用这个东西真香。比如我是一个设计师，AI可以显著提升我出图的效率。我是一个工程师，AI显著提升了我写代码的效率。又或者我是一个产品经理，我原来不会写代码，但有了AI之后我可以自己实现一些东西。当这些典型树立起来之后，身边人就会说，如果我再不用，可能我就赶不上你，然后第二波人、第三波人就会开始用起来。

你刚才说到央国企，一把手的考核里面有这个事项，他可能一声令下，整个企业都会动起来，这个推行的顺畅度会比像我们这样的民企好很多。在民企，虽然从公司高层非常希望推进，但在往下推广的时候，我们会发现无论是中层干部，还是基层员工，都会或多或少会带来一些阻力，需要想一些办法，让员工更乐意去接受，最后员工效率提升了、绩效也提升了，老板也满意了，因为效率提升带来的是企业的成本降低了或者营收提升了。

我们的客户群体中也有不少央国企，央国企整个体制跟我们民营企业是非常不一样的，所以也很想听金总分享下央国企推行AI、数字化过程中会碰到的挑战、障碍或者收获。

金建华：刚才阮总介绍了网易内部落地AI的一些心得，这些经验我觉得很有价值。我先把央国企在推行AI、数字化项目过程中碰到的问题简单说一下。

从我们接触的情况来看，央国企在这块的阻力不能说很大，也不能说很小，就是很直接，来自三个层面：领导层、业务单元负责人、一线的员工。

从领导层的角度来讲，最核心的是对AI或者数字化的价值共识，从战略层面上去认可理解，并且形成对数字化、AI的价值共识。一旦形成价值共识，往下去调动资源，包括业务部门的资源、人力资源、预算资源，就相对会容易一些。

第二个是业务单元。对他们来讲，核心是业绩，所以去落项目的时候，最关键的是要考虑业务收益，就是对业务单元产生的价值。正常情况下一定是可衡量的，就是你能算得出账的，比如说我这个项目落完了之后，以人民币计算价值是多少，或者ROI投资回报率是多少，这个是他们去配合你或者去参与到这个项目里面的一个核心动力。

第三个是一线员工，各种担心都会有，核心会从两个层面去考量：第一个层面是考量这个东西好不好用，用的过程中会不会拖累我自己？如果不好用的话，体验不好，对他来讲就是一种负担。另外还有一个是大家都会担心AI用多了之后，我怎么办？

大概就是这些挑战，这里面不同的层面，要考量的因素，解决问题背后的方案，差别都会比较大。

阮良：可能央国企考虑的事情会更多一些。

金建华：对，需要考虑更多。但我觉得只要是战略层面上达成共识再往下落，理论上来讲这个阻力都是操作层面的。上面定下来要做了，基本上可落地的概率会很高，那无非就是怎么落，策略包括一些资源怎么调动的问题。但落完了之后，到最后还是要去长期地去评估，因为你所有的项目到最后一定要迭代，也不能说建设完了之后就结束了，那你要去考量一下这个项目做完了之后，持续的迭代对企业产生的价值，这些是需要跟踪的。项目弄完了之后，怎么样让更多的员工、更多的部门能够更好地去用它，同时能够在不同的分子公司里面更好地让它产生价值，这里面确实还是有大量的工作要做。

挑战各个层面上都会有，具体怎么解决，我觉得网易可能会有一些比较好的实践，想听阮总介绍一下。

阮良：我们可以说有一些机缘巧合。去年我们实行了一种制度，原本是希望能够解决绩效评价和激励的一些问题。网易有两类岗位，人数是比较多的，成本也是比较高的：一类是工程师，第二类是美术设计师，以往对这两类岗位进行绩效评价的时候，还是带有比较多的主观性。

举个例子，比如说两个设计师，一个人一天能出100张图，另一个人也能，而且质量相当。但是以往我们在做业绩评价和激励的时候，还是有很多主观因素。比如说如果一位员工是个i人，另外一位是个e人，那个e人明显会更懂人情世故一些，会更懂表达一些，他的评价就会相对比那位i人的同事高一些，但是不一定公平。

这两类工作，它是可以被有效计量的，我们设计了很多衡量其有效产出的维度，最终可以算出一个分，我们简单叫做积分制：你在工作中的有效产出越多，你的积分就越多。

一开始我们还是蛮担心的，因为它很容易被认为是一种搬砖的或者挣工分的情况。后来发现其实不然，我们不仅得到了想要的结果，而且还超出了我们的预期。我说几个直接的结果：这套制度我们先是找了几支工程师团队去做试点，23年下半年，以及24年上半年的人效，比去年同期提升了40%，这是相当夸张的一个数字，我们一开始根本没想到效果会这么好，当然这是多种因素融合产生的结果。第二个结果是团队不仅没有滑向挣工分的那种负面状态，反而大家的积极性变得非常高。

后来仔细分析，觉得有两个关键点。

第一个是这样的评价体系让所有的同事觉得更公平了。还是以刚才的i人e人为例，那位i人不需要去刻意social，他只要有效产出了100张高质量的设计稿，他就应该在绩效评价中排在前面。主管也减轻了他绩效评价的压力，因为主管以前也会有压力，会担心自己在这个公司中的名声，说是不是偏向那几个关系比较好的。那现在有了这样的制度之后，他也轻松了，整个团队的士气变得非常好。大家都知道影响一个人的战斗力或者产出，除了你的能力之外，其实你的心情很重要，团队士气很重要，所以士气也是促使我们40%以上产能提升的一个关键因素。

还有一个就是激励。我们这个积分是跟奖金挂钩的，他明确知道多少有效的产出，对应有多少积分，对应可以拿到多少数额的奖金，有点像销售一样，我只要做成这个客户，我就能拿到这个钱。当然我们也会有扣分。这个激励是非常明确且及时的，他完全是在为自己干活的状态。

我们还发现每个季度积分最高的那几位同事，通常大家都会觉得他肯定是加班多，所以产出多，还真不是。我们好几个团队的“卷王”，他都不是工作时间最长的，而是最会用工具的人。又回到AI和数字化，他们用了大量的AI工具辅助自己，让自己的生产效率变得很高，积分蹭蹭往上涨。

金建华：这个故事很具象，抽象出来，里面最核心的一点是树典型。

阮良：对，然后这个典型都是公示的，都不用哪个领导说。

金建华：这很重要。然后设计一个合理的激励制度，让大家的积极性和使用工具的能力包括效果能够比较好地展现出来。

阮良：科学的业绩评价+合适的激励+公平公正地树典型。我们之前还发现，内部的阻力有一块是来自我们的中层干部。以前我和很多朋友分享也会谈到类似的一个观点，就是中层干部为什么可能会担心AI对他的影响呢？是因为在任何一个大公司里面，我们所有的中层干部或者说所有的干部，都会有一种叫“不可遏制的扩张自己地盘”的欲望，我觉得这是人性，我们应该去正视它。

在以往的体系下面，我手下的人多，那代表我地盘大、权力大。而AI如果能够有效替代很多重复性劳动的话，那大概率就会让人数变少，会让这个干部觉得地盘可能受到影响，那么可能就会阻挠他去推广AI。

我们要让干部们意识到真正影响地盘的关键在于产出，产出高，掌握的资源就多，未来你掌握的资源可能不再是100个人，可能是100个Agent、100个算力单位，或者掌握的是某种生产资料。如果转变成这个思维方式的话，很多阻碍一下子就可以破解了。

金建华：这也是有一个过程。

阮良：中层干部的这个过程蛮长的，因为思维的改变，不是一个很快的过程。反而我们一线员工的转变可能会来得更直接更明显一些，因为有实际的一些机制在辅助。

金建华：你刚才分享的这些，叫最佳实践也好，叫方案也好，在很多企业里面，无论是央国企业还是民企，都可以有比较好的借鉴意义。当然不同的水土，需要做一些调整，但我觉得本质上来讲都是树立典型、设计激励制度。央国企里面比较重要的一点是，从集团层面去调动资源的时候，领导层的支持和对这个事情的重视，在里面起到很重要的作用。民营企业相对比较灵活。

阮良：包括民营企业去设置制度也会相对会灵活一些，可能业务的负责人决定了，就跟HR一起配合推行下去了。但是在更大的一个集团，哪怕不是央国企，人数更多了，可能要考虑得更周全一些。

金建华：所以我们看到一些央国企在推行的时候，他可能先在一个业务单元落。

阮良：这其实也是学习我党，做任何改革，都是在一个地方先试点，最典型的就是深圳特区。我印象中看邓小平传的时候，里面提到，当时的铁道部部长万里，在进行铁路整顿工作的时候，选择了当时情况复杂的徐州铁路分局作为试点，然后再逐步铺开。治大国若烹小鲜啊。

金建华：对，无论在大大小小的企业里面，还是大大小小的组织里面，这种方法和实践都是会比较有效的。

聊组织文化：

对数字化短期抱有太高的期待

长期又容易丧失信心，怎么破？

金建华：阮总你刚才提到一个AI项目或者说数字化项目，怎么样能够更好地落地，产生价值，这个是我们看来目前AI落地过程中碰到的很大的一个问题，也是未来很多企业都要碰到的问题。这个问题背后是你需要基于实践总结出一套方法，比如像网易数智，在服务企业客户的过程中形成的最佳实践，也可以去抽象出来给大家参考。

阮良：我们有一块业务是做大数据，落类似于这样的项目就非常典型。任何一个大型企业落大数据项目的时候，它的第一步都是基建，但基建通常看不出效果，除非我在基建上面去跑高速公路，去做个应用。所以第一步是最难的，有很多阻力，这个时候就特别考验一把手的决策和耐心。

网易数智有一个核心的价值观，是希望能够帮助客户内生成长。我们在落一个产品或者服务的时候，一定要带给客户业务价值，因为在现在这个环境下，给人的时间窗口都越来越少，高管，甚至一把手也是会被挑战的。所以我们自己在落AI，以及在帮助客户落AI的时候，找准那个场景就特别重要，找准了场景，找到合适的方法，让它在相对短的时间内产生ROI，那就容易给各方证明这个是有效的，然后就可以更进一步地去推广。

金建华：第一步非常难。

阮良：我们还有一款产品是做智能客服的。AIGC能落在什么场景，大家通常都会想到客服。所以我们把AIGC的能力融入到我们智能客服产品的时候，给客户一用，的确很快就让他们产生了效果。看到效果后，客户那边的预算就会容易拨下来，这就会形成一个正循环。但如果投了一大笔预算进去，啥也没冒泡，就很难持续下去。

金建华：这也是很多企业里面遇到的一个问题，关于数字化或者AI投入过程中，短期和长期怎么平衡的问题。

阮良：很多时候大家对数字化或者数智化，短期抱有太高的期望，但是长期又容易丧失信心。

金建华：对。长期，它是一个战略，所以战略共识就很重要。短期，要找到合适的场景，让企业有体感，尝到甜头，有了正反馈再往下落，相对会顺很多。

无论是领导层还是业务部门层面，一旦形成对阶段性成果的合理预期和长期的战略坚持这个合力，这个环境“造”好了之后，CIO或者IT总在进行长期项目规划和短期项目建设的时候，组织内部的阻力就会小很多。不管是预算的投入也好，还是资源支撑也好，以及在落项目过程中涉及到跟其他部门的协作上，也会形成比较好的机制。在做一些数字化项目的过程中，比如说到组织和文化的建设，听上去好像是一个虚无缥缈的事儿，但这就是个很实际的事。

我们也见到了一些数字化的整个战略和落地过程做得比较好的一些企业，其中有一家是大央企下面的一个子公司，我会定期跟他们里面负责数字化、信息化的leader聊一聊，有两件事情，让我感受特别深。

第一件事情是他们的中层干部和骨干，你不一定每次去的时候能见到他，不是说他忙，是他在出差。他在哪里出差呢？他在工厂。

阮良：在业务现场。

金建华：对，在生产现场。在干什么呢？跟一线的车间主任、管理人员、操作人员交流，在这个过程中去理解业务。我的感受就是他永远在业务的视角和业务的范畴内去寻找问题、解决问题，并且去参与到里面。

因为IT的好多问题都是很抽象的，IT的语言和业务的语言其实差别很大。怎么去积累业务知识？怎么去理解业务里面碰到的痛点和难点？怎么样通过IT手段够帮他去解决？怎么样能够让人与人之间进入一个比较好的协作状态？也就是我们所谓的“融合”，你帮助我，我帮助你，这过程中建立起革命友谊。

阮良：我觉得这家公司特别好，属于双向奔赴了。

金建华：还有感触比较深的一件事是参访，带着管理层参访一些优秀的标杆企业，不一定是同行。他们当时跟我讲，会去参访两类企业：第一类企业是原生数字化企业，像阿里、腾讯、网易这类互联网大厂，从组织、战略，包括具体的业务层面、技术上，去理解一个原声的数字化组织是怎么长出来的；第二类是参访一些跟自己业务相近的企业，比如说同样是面向消费者的To C业务，那卖车的和做药的，属于不一样的业态，但是它底层的一些逻辑，比如消费者旅程，是相似的，涉及到营销、销售、服务这一条链路，去学习造车新势力这波为什么起来这么快。

阮良：燃油车都是靠4S店获客，客户其实不在自己手上，新能源车的获客和运营模式完全不一样。

金建华：没错，所以他们就会去学习。领导本身有很强烈的意愿和动力，或者说从战略层面上重视这个事儿，管理层和IT负责人，以及再往下的业务单元基层管理人员、一线员工，他们相关之间形成了比较好的组织文化。

再讲一个案例，大模型来的时候，我们跟有些企业交流的时候发现，他们是不太能接受的，觉得这又是一个元宇宙，可元宇宙已经破灭了。这样一来，他就会认为前期投入没有必要，或者说风险很高。

但像前面提到的数字化跑得比较前的这些企业，虽然一开始他也不一定会有动作，但是他的节奏感很强。比如领导层和IT人员，会主动去研究。ChatGPT3.5出来的时候，他们就会鼓励员工先去用，去感受感受。另外表现在试点的过程中，他也不一定说马上在内部就设个什么项目，而是直接调用ChatGPT3.5、ChatGPT4.0，在一些安全可控的范围之内，去做大模型能力边界的一些探索。

整体来看，这类企业的敏感度是很高的，对新鲜的事物和革命性的新兴技术，始终是处于拥抱状态。

阮良：今天跟金总聊了非常多关于数字化，包括AI的发展历程，特别是关于在民营企业、央国企如何去推行和落地数字化、AI项目，我自己收获非常多。感谢金总，这种思维的碰撞非常难得。我相信数字化和智能化一定能够让整个社会都进入Next Level。

金建华：很高兴能跟阮总交流，这次交流带给我很多收获，不同的视角产生的火花确实不一样。在整个数字化服务旅程中，我们虽然扮演的角色不同，但同属于一个服务生态内。未来我们可以多多交流，紧密合作，更好地服务好我们的企业用户。

阮良：好的好的，期待更多交流和合作。

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