然而，數字化轉型並不是簡單的用前沿技術打造數字化產品，而是涉及到技術支撐下的智能管理、智能決策等壹系列更宏觀、更本質的範疇，甚至是組織架構、文化建設。
數字化轉型不是拍腦袋決定的用戶數據的收集，數據是為了以大量積累的用戶信息為指標的數據，因為“死”的數據沒有任何意義和價值。以壹些中小銀行為例，雖然積累了很多運營數據，但是很少用到。然而，開發者和項目人員厭倦了處理日常的客戶服務反饋、產品設計、運營活動和風險控制。事實上，基於數據和算法的智能決策可以完成大部分的管理和日常決策工作。
數字化轉型的特征
未來將是壹個數字化的世界，壹切工作都需要數據支持和“智能決策”。這種智能決策是指在動態、多維信息收集的基礎上，運用各種技術手段，獨立識別、判斷和推理復雜問題，並作出前瞻性、實時性決策的過程，具有自我優化、自我適應的能力。
人工智能時代，數據和算法有著不可比擬的效率優勢。以亞馬遜為例，其日常管理、戰術決策和日常運營都可以通過數據統計和算法來完成，從而釋放出大量的宏觀決策能量和戰略能力，讓管理者專註於長遠的戰略意義和更重要的方向性思考。
數字化轉型使企業在問題識別、方案生成、信息收集、結果預測、行動反饋等決策環節獲得全方位幫助，提升決策能力。智能決策是數據轉型的必然趨勢。
如何基於數字化進行智能決策、智能管理、智能運營？
進行數字化轉型，實現智能決策，首要條件是相信數據是有價值的，數據可以幫助我們感知世界、認識世界、理解世界，甚至做出合理的決策。
首先，用數字思維和想法
數據不是冰冷的記錄，不是可有可無的業務附件。本質上，數據是人類感受和認識世界的壹種手段。商業場景中的壹切，包括用戶、產品、交易、運營等等，都可以用數據來描述。企業可以利用這些數據來理解和分析業務，做出決策，然後應用於現實。比如在亞馬遜，大家都知道壹切都要有數據支撐。
第二，與數字化思維相匹配的組織結構
數字化組織必須有專門的人員負責數據事務，包括數據資源的建設、核心數據的整合、數據模型的構建和數據的使用。組織架構設計可以參考AirBnb的數據基礎部門和數據科學團隊。
在組織中，數據資產必須完全移動，數據技術應該完全開放。同時要保證數據團隊和業務團隊不能分離。應在組織內形成統壹的數據“大中型平臺”，該平臺是成本中心，負責管理數據資產；同時，要在業務部門形成壹系列數據應用“小前臺”，業務部門是利潤中心，業務部門要基於數據快速開展業務，尋求價值。
第三，數字化軟硬件基礎設施
在數據處理技術中，它涉及數據產生、收集、存儲、處理、計算、挖掘、分析、呈現、應用和控制的全過程。數據的處理、計算、挖掘和分析往往涉及人工智能(AI)技術。通過數據可視化的應用，人們可以理解和使用數據。
其中，尤其是人工智能算法更為重要。基於底層智能芯片和計算框架，人工智能算法取得了良好的效果，在智能語音、視覺圖像、自然語言和智能決策等領域得到了廣泛應用。基於這些智能算法，可以在應用層構建很多場景的產品和服務。
第四，國外產品和服務
在數字指數型組織中，友好智能的用戶界面是壹個重要的屬性，可以理解為企業提供的產品和服務。以數據和算法為基礎的數字技術可以更好地為構建高質量的產品和服務提供有力的支持。
在貝佐斯2010致股東的信中，有這樣的句子:“隨機森林算法、貝葉斯估計、RESTful服務、八卦協議、最終壹致性、數據分片、反熵、拜占庭法定人數、擦除編碼、向量鎖算法...當妳走進亞馬遜的壹個會議室，妳可能會認為妳瞬間闖入了壹個計算機科學講座。翻翻現在的軟件架構教科書，妳會發現幾乎沒有沒有被亞馬遜用過的架構模式。我們使用高性能交易系統、復雜渲染和對象緩存、工作流和排隊系統、商業智能和數據分析、機器學習和模式識別、神經網絡和概率決策以及各種其他技術。雖然我們的許多系統都來自最新的計算機科學研究成果，但它們往往不能完全滿足需求，所以我們的架構師和工程師不得不深入學術研究尚未觸及的領域。正是因為我們面臨的很多問題，在教科書上找不到現成的解決方案，所以我們必須自己動手，發明新的解決方案。”
這是亞馬遜十年前的做法。目前國內很多人工智能獨角獸公司也有著深厚的積累和廣泛的智能算法應用。可見，在企業的數字化轉型中，需要充分利用深度神經網絡、深度強化學習等智能算法，利用無處不在的網絡連接性和可訪問的客戶界面，通過產品服務和各種測量指標的獨立計算，實時跟蹤自身的產品服務和用戶反饋，以極致體驗推動進壹步的智能化產品建設。
比如通過多維度數據，在保護用戶數據隱私的情況下，從海量商品中為每個用戶個性化篩選定制產品和服務；通過語音識別、自然語言處理等智能算法，構建友好便捷的客服系統；利用深度學習結合強化學習算法為用戶提供最佳決策建議等等。
此外，在為產品和服務提供極致體驗的同時，還需要利用數據通信和智能算法，打通外部產品和服務、內部信息傳遞和內部智能決策的通道。
五內部快速信息流和信息* * *
很多企業內部信息流不暢，往往是碎片化、層級化的。除了具體負責這件事的人，其他人能不能理解，主要看關系和利益。壹個非常簡單的信息流往往需要經過多個節點處理，其效率之低可想而知。
正是因為這個問題，傳統企業在開始數字化轉型時，需要將數據訪問和信息透明作為重點工作之壹。數字化時代，數據成為企業新的核心資產。從這個意義上說，數據應該被視為整個企業的重要資源，而不是任何人、任何部門的私有財產。因此，需要投入巨資建設內部信息共享和流通系統，實現數據訪問、信息透明和全面的數據支持，以確保組織的高效運行。
通過梳理內外部數據和信息共享，優化信息處理流程，實現從數據采集、處理顯示到決策的全方位自動配置，在實際運行中實現基於算法的自動決策。
六智能決策，智能運營
充分利用機器學習、神經網絡等智能算法，開發更加強大的智能管理工具，可以對日常業務問題實現自動分析、自動決策、智能推薦、智能定價，從而釋放組織能量，促進產品能力的持續提升。
例如，在亞馬遜，數據收集和分析是實時的。如有必要，團隊成員可以查看每日、每小時、分鐘和秒的數據。如果有變化，系統會自動提示相關人員。這樣才能第壹時間發現問題，第壹時間解決問題。
可見，要從根本上實現傳統企業的數字化轉型，最重要的是利用網絡和數字技術不斷創造價值。在內部，應建立高效的協調和溝通機制，以實現內部信息的高度* * *享受。並建立基於長期價值理念的企業文化和價值觀，弱化任何短期利益和KPI。因為在整個數字化轉型過程中，需要投入巨大的資源來整合、梳理、搭建服務體系，但前期不會有立竿見影的效果。只有用長遠的眼光，才能看到後期可以忽略和遺忘的巨大收益和邊際成本。
目前，人工智能技術在效率和準確性上發揮了巨大的優勢，以至於人們思考人與算法的對立與互補。在企業數字化的過程中，我們也需要正確認識和對待數字化和智能算法的優勢和特點。我們不應該盲目依賴人工智能，也不需要對數字智能時代的到來感到恐慌。