第一次对“数字化”三个字有深刻的印象，还是几年前听一个在政府工作的朋友说的一个小段子开始的：有一次他们给一位大领导讲“数智化”，这位大领导听了之后，就和他们说，你们还是想想怎么把“数字化”研究透、做扎实，不要好高骛远。不久之后，数字化改革就从浙江开始蔓延，变成了一条不容忽视的赛道。今天不想讨论数智化和数字化的区别，只想谈谈我自己理解的数字化，以及数字化会为我们这些从业者和社会大众带来什么。
数字化改革进程是一段下坡路
首先我不想去解释数字化的定义，因为定义有很多，而且多数定义对非专业人员来说并不友好，比如“现实世界在数字上的投影”，刻意去理解这些定义没有意义，大家还不如继续看下去，然后得出自己对数字化的理解。
数字化不算是新鲜事，而且甚至都不是一种划时代的技术创新，我对数字化进程的理解是，这是一段下坡路。嗯，先别急着喷我，下坡路并不一定是贬义的。
如果以历史观的角度去看问题，计算机、互联网、移动互联网，还有物联网等都可以认为是一种原生创新，是有实质性地技术和产品的，而且往往伴随着巨大的投入和市场，我们可以把这些创新称之为走上坡路，这些创新衍生了很多新的行业与岗位。计算机、互联网什么的就不说了，就说移动互联网，那对于人类社会来说也是有巨大改变的，比如原来的信息世界是端到端的，是两台电脑之间的联系，你从电脑前面起身离开，你还是你，互联网还是互联网。但是移动互联网却把互联网和人紧紧拴在一起了，除了睡觉和坐飞机（头等舱除外），人和互联网是连通着的，或者人和人之间是随时相互连接着的。移动互联网也催生了很多新的应用，在我们身边的就有微信、外卖服务、网约车等等，那些2008年之后不断冒出来的新应用场景其实都是移动互联网造就的红利。
但是我们发现近几年在世界范围内，这种技术创新带来的红利在消失（或者创新开始减速），人工智能感觉呼之欲出，但是它依然还达不到全社会广泛应用的层面。这个时候，却正是我们想办法把近二十年的技术创新（互联网、移动互联网、大数据技术、物联网和人工智能等）形成的势能消化掉的大好时机。就像滑雪一样，我们辛辛苦苦爬到山顶（现在都是坐着缆车上山了），就是为了又快又优雅地滑下来。
也就是说，数字化进程其实不算一个原生创新的过程，而是一个对之前的投入进行收获的阶段。所以，如何在数字化进程中产生更多和业务关联的应用场景，让我们的生产生活可以更加便捷高效，就成了数字化进程的核心使命，这一阶段是要产生明显的社会效益和经济效益的。
数字化案例
企业为了获得更丰厚的利润或保持市场竞争力，在数字化改革方面的投入其实早就开始了，或许他们并不把这个过程称之为数字化改革，但是实际效果是差不多的，且更聚焦于经济效益的提升。
从前台服务员的颜值开始讲数字化案例
之前和一位从事酒店数字化的朋友聊天，感触颇深。
不知道大家有没有感受到，现在大部分的连锁酒店前台服务员的平均颜值没有十年前那么高了。其中很大一个原因，就是目前连锁酒店的市场饱和度太高，现有利润无法维持服务员的颜值水平。管中窥豹，连锁酒店对于降低运营成本的诉求是非常强烈的。所以我们看到一些酒店做了一些非常有效的手段来降低运营成本：
- 水箱球阀控制：根据酒店入住人数控制楼顶水箱球阀高度，客人少的时候球阀高度自动下降，减少泵水频次，省电节流；
- 房间朝向分配：系统会在夏天优先分配朝北房间，冬天优先分配朝南房间，主要是为了减少客人使用空调的时间，省电节流；
- 使用送货机器人：原先在前台至少需要全天候同时安排两名服务员，一人值守，一人可以处理送茶叶、送矿泉水、送餐等事务。现在送货的工作交给机器人，可以在非繁忙阶段减少一名服务员上岗，减少人员成本支出；
- 数字化电路管网：在以前，当阿姨发现某个房间的灯坏了，打电话给维修部，维修部的师傅火急火燎赶过来，发现不是灯泡烧坏了，而是里面的线路坏了，然后又回去拿更大的家伙和元件过来替换，这个过程就浪费了各种时间。上了数字化电路管网，维修师傅也许会比阿姨更早发现哪个分店哪个房间的灯坏了，然后拿着对应工具和元件，跑一趟就搞定了。好处是，类似于一个西湖区，原来为了保持及时修复的速度，需要有5个维修师傅，但是现在可能只需要两个，减少了人员成本支出。
很多行业目前还到不了这么精细化运营的时候，成本压力没这么大，但这个时候迟早会来。这个案例恰恰体现了数字化带来的优势，让企业在竞争中处于更加高效的水平。也许你会觉得和一套数字化系统下去，价格远远高于人工成本，那我告诉你，中国现在的产业升级还是很迅猛的，各种五险一金越来越正规化，以及年轻人就业方向越来越多之后，以前那种粗放的人口红利也在逐步消失。
解决批量化与个性化的数字化案例
回到旅游场景。
游客服务依然还是一个棘手的问题，它不像营销服务，是可以很明确地量化收入的；也不像管理，可以抓大放小，游客服务很多时候是需要面对各种不同的个性化需求。我们过去在服务上的处理方式，更多是去看游客画像，做数据分析，比如看到27%的人是有行李寄存需求的，就会在公众号展示行李寄存服务入口，在游客服务中心放置KT板等。但是这样的服务方式依然只能照顾到一小部分人，那么如何才能服务更多的游客，批量地去照顾他们不同的需求呢？
从2021年开始，我们在游客服务数字化方面做了一些实践，可以大家分享一点心得。
在颐和园、普陀山等景区的游客服务数字化方面，我们发现汇总后的游客服务需求有801类，这个量级的需求，说的通俗一点就是“五花八门”，如果要靠人工去服务，绝对不可能面面俱到了。我们这两年在逐步的摸索中找到了一条比较好的路径，就是数据+业务知识+服务应用，具体的做法说起来也是很简单的，就是利用基于手机端的人工智能咨询服务接收游客提出的各种游前、游中的问题，通过业务知识系统（景区服务知识库+知识图谱业务推演）找到可以帮助游客解决问题的答案，然后实时反馈给游客，实现对游客个性化需求的及时满足。比如在同一时刻，不同游客在问的问题可能是“求学应该去哪里拜”、“没带身份证可以坐船吗？”、“可以在XXX餐厅帮我订两个位置吗？”，这些需求要解决，恨不得每个游客身边都跟一个服务专员，而且他们可能也无法面面俱到。但是对景区服务业务知识进行梳理和架构，再配合像包车、讲解员预约、送餐、订座、线上排队、电子导览等各类服务的线上化之后，就可以批量地同时为成百上千游客解决他们的需求。
除了实时反馈，后台也会通过游客需求洞察给景区提供服务优化建议，比如哪些可能是景区服务中的盲区，哪些商业业态是游客需求比较旺盛但是目前还没有的，以及哪些环节上的服务是很容易引起游客负面情绪的。
2023年我们还在做一次大的游客服务升级实践，会更智能、更有趣，后续玩转起来了，可以专门分享一次。
身边数字化的案例其实已经挺多的了，这里就不再一一列举。但是数字化的重点并不是在技术层面创新，而是合理应用现有技术，结合业务，将价值推送至用户可以触达的应用端，去做效益提升。
数字化的难点在哪里
数字化比研究一门技术要难，难就难在以下几点：
跨领域、重领域知识：就技术说技术是无法适应数字化时代的，因为不是把C++、Java或者分布式搞的遛遛的就行，而是要把行业服务好，比如怎么样用技术把工厂的人均产值做的更高，这是需要深度结合业务知识，对行业领域知识非常精通才能做好创新；
数据治理：数据和数据处理是数字化的基础。在技术层面目前已经有比较成熟的能力，存储方面有RMDB、Hadoop（Hdfs）、MongoDB、Cassandra和Neo4j等各类关系型/非关系型数据库，在处理方面有Clickhouse、Spark、Kafka等。但数据处理的难点却在源头，就是数据采集和汇总方面。政府、机构和企业，在数据汇总方面遇到的最大的难题不是技术，而是法律法规与合理的数据治理规划；
规划与运营：至少在现阶段，数字化改革的方向应该是自上而下的，需要一把手发起，全员重视。在启动数改前，就应该有清晰的规划目的，政府和机构的目标可能是社会效益，企业则瞄准经济效益，制定大目标之后，需要拆解多个可以支撑这个大目标达成的可量化指标，并一层层拆解下去（可参看《聊聊我理解的业务架构》），到最后的运营动作和数字化工具系统。运营是另外一个非常关键的点，仅仅一堆系统是无法给我们带来太多的效益的，很多时候，只有匹配数字化改革去重构运营流程，才能获得真正的效益提升；
重应用：以前我们做大数据，客户关心的最终成果往往是维度全面、界面元素丰富的分析大屏，但是各大屏给他们的业务带来多大帮助，我们自己也是很怀疑的。但在数字化改革场景下，产品和技术人员需要把基于数据驱动的应用做出来，让最终用户可以在工作中直接受益。比如基于今天18点的预订游客数，度假区的餐饮部门在19点会自动收到明天备菜的数量，并在经过厨师长/经理确认后直接发给各供应商，减少食材浪费；
效果量化：区别于原先信息化的建设模式，前面已经讲了数字化改革需要在场景中结合运营赋能来达到最终效果。但是如何去评判效果，这就需要在各类应用中都标配用户使用效果的数据收集和反馈，制定效果评判和改进的SOP，完成应用的迭代优化。
数字化浪潮的启示
这波数字化浪潮给我最大的启示是：要坚持走上坡（创新）积聚势能，也要不时地滑滑坡，把势能转化成动能（优势）。
最后，如果你所在的企业刚好属于数字化服务的范畴，或者你自己有意加入数字化浪潮中来，那也许可以考虑以下三点建议：
一、不管你在什么岗位，都需要去掌握或了解一定的技术，对于技术不了解会影响你的后续发展；
二、一定要深耕行业，没有大量行业知识的积累，根本没办法为客户创造真正的价值，我指的是社会效益和经济效益；
三、不断交流和学习，不仅仅是书，还有行业案例，多与行业专家交流，多向客户学习，尽可能接触一线市场。
