01

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)

從業(yè)務沉淀數(shù)據(jù)，到數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為什么這么重要？

孫天澍教授表示，我們今天處于一個非連續(xù)變化的、顛覆性的時代，數(shù)字化企業(yè)的平臺化、科技化可以無限擴張。每一位企業(yè)家都應深思，當前形勢既是挑戰(zhàn)也是機遇，眾多企業(yè)正乘著數(shù)字科技的紅利逆勢而上。業(yè)務一號位要考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型怎么真正與自己的業(yè)務融合起來，成為企業(yè)的數(shù)字化架構(gòu)師。

孫天澍

長江商學院科技與運營教授

杰出院長講席教授
DBA項目學術(shù)主任

數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究中心主任

他強調(diào)，盡管數(shù)據(jù)很多，但是真正能把數(shù)據(jù)用起來的企業(yè)很少，企業(yè)家要觀察業(yè)務團隊是否在業(yè)務決策、場景和模式中真正把數(shù)據(jù)融入進來。很多企業(yè)擁有的是數(shù)據(jù)成本，并非數(shù)據(jù)資產(chǎn)。唯有當數(shù)據(jù)在業(yè)務場景中發(fā)揮作用，賦能會員留存、商品分銷及店員服務等產(chǎn)生實際價值時，它才是數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

因此，數(shù)字即業(yè)務，數(shù)字化轉(zhuǎn)型等同于業(yè)務轉(zhuǎn)型，數(shù)字化的價值即業(yè)務的價值，而數(shù)字化能力的核心最終歸結(jié)于業(yè)務團隊的實力。

談到中國數(shù)字化的發(fā)展現(xiàn)狀，孫天澍教授說，我國數(shù)字化底層是擁擠的，頂層是空曠的，底層做的是IT系統(tǒng)，頂層缺的是數(shù)字化架構(gòu)師。

一個企業(yè)的數(shù)字化就是不斷完成從業(yè)務沉淀數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務的正循環(huán)，企業(yè)家需要思考的是數(shù)據(jù)怎樣驅(qū)動決策創(chuàng)新和商業(yè)模式，把數(shù)據(jù)和業(yè)務融合起來，數(shù)據(jù)資產(chǎn)要在業(yè)務場景中創(chuàng)造價值。

中國的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化有競爭力，體現(xiàn)在我們的產(chǎn)品如鞋、車、藥等，以優(yōu)質(zhì)、創(chuàng)新、價廉、穩(wěn)定等著稱，為中國企業(yè)走向全球化提供了非常大的機會和優(yōu)勢。但數(shù)字化不是空中樓閣，行業(yè)必須要有流程、管理和標準，企業(yè)有基礎系統(tǒng)，才能夠逐步構(gòu)建。

02

AI大模型的部署模式

自上而下，業(yè)務驅(qū)動頂層設計

孫天澍教授深度解析了AI大模型的部署模式。

他指出，大模型分為五個緯度：

1、芯片供應

2、算力部署

3、模型能力

4、模型生態(tài)

5、產(chǎn)品應用

目前國內(nèi)芯片供應與算力部署均表現(xiàn)優(yōu)異，而模型能力作為競爭焦點，仍處于動態(tài)變化之中。中國創(chuàng)業(yè)公司與大廠在模型能力上尚未形成顯著差距，但中美在模型能力方面的差距正在逐漸加大。當前，中美之間在算力上存在主要差異，其次是人才方面的差距，再者則是創(chuàng)新體制上的不同。

AI大模型的部署主要有兩種模式：

1、“數(shù)據(jù)走出去”，即通過與OpenAI、通義等平臺交互提問實現(xiàn)；

2、“模型走進來”，即下載開源模型，結(jié)合企業(yè)自身的知識庫進行微調(diào)，從而構(gòu)建出符合企業(yè)需求的大模型。

如今智能化加速了數(shù)字化的進程，企業(yè)在選擇業(yè)務場景、思考業(yè)務價值時，構(gòu)建合理的業(yè)務架構(gòu)顯得尤為重要。

孫天澍教授強調(diào)，企業(yè)一號位應深入理解技術(shù)與商業(yè)的融合點，培養(yǎng)對數(shù)據(jù)和大模型的商業(yè)應用能力直覺，掌握技術(shù)產(chǎn)品體驗的核心，并知曉技術(shù)的落地能力與尺度。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵在于業(yè)務認知，需自上而下推動業(yè)務驅(qū)動的頂層設計，確保高層有清晰的認知、架構(gòu)和思考，以引領(lǐng)組織順利轉(zhuǎn)型。

對于未來，孫天澍教授有幾個暢想：

1、個人助理會把所有C端用戶包圍；

2、硬件入口無處不在。

在2023年以后，機器的成長速度可能會快于人，初級白領(lǐng)工作可能逐漸被大模型替代。

未來十年科技將依次展現(xiàn)以下趨勢：

1、線上大模型將迅速崛起，替代許多知識密集型初級白領(lǐng)工作；

2、線下機器人作為智能入口，將憑借大模型的交互能力執(zhí)行多樣任務；

3、未來元宇宙將提供無限資源和極致體驗；

4、隨著元宇宙中虛擬體驗和資產(chǎn)的增多，去中心化的區(qū)塊鏈分布將進一步普及。

03

大模型的商業(yè)本質(zhì)

即是生產(chǎn)力，又是生產(chǎn)關(guān)系

大模型的商業(yè)本質(zhì)在于世界認知、產(chǎn)品交互、個性陪伴、技術(shù)普惠和開放創(chuàng)意，這些將引領(lǐng)社會走向人機協(xié)同的未來。大模型技術(shù)獨特，既是生產(chǎn)力又是生產(chǎn)關(guān)系，且因其語言訓練背景而帶有意識形態(tài)特點。

孫天澍教授指出，企業(yè)CEO需緊跟技術(shù)迭代，理解用戶、客戶和供應商體驗參數(shù)的變化，并將體驗轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案。同時要發(fā)掘業(yè)務場景機會，利用數(shù)據(jù)沉淀和知識學習推動產(chǎn)品交互，進而重塑流程、崗位和人才。

 孫天澍教授

他表示，大模型與產(chǎn)業(yè)結(jié)合時，多數(shù)企業(yè)因資源限制選擇模型微調(diào)而非從頭訓練。若企業(yè)擁有核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)和業(yè)務場景，需根據(jù)自身的算力資源和行業(yè)數(shù)據(jù)適配模型，實現(xiàn)模型與業(yè)務的融合，而非簡單輸出數(shù)據(jù)。

關(guān)于大模型的部署方式，孫天澍教授總結(jié)為三種：公有化部署、私有化部署以及混合部署。

1、公有化部署是數(shù)據(jù)流出至公有云上的OpenAI等平臺；

2、私有化部署則是模型進入企業(yè)內(nèi)部；

3、混合部署則結(jié)合兩者，部分數(shù)據(jù)留在企業(yè)內(nèi)，部分模型在外部交互。

企業(yè)需權(quán)衡數(shù)據(jù)流出與模型引入的利弊，并考慮是否需私有化大模型。在智能體和大模型時代，企業(yè)應重新評估其數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值，以盤活數(shù)字資產(chǎn)。

04

產(chǎn)業(yè)鏈價值如何被重構(gòu)

夯實數(shù)據(jù)基礎，享受智能化紅利

過去十年，科技和用戶發(fā)生了巨大變化，

1、用戶正變得越來越懶，從主動搜索變成被動接受；

2、推薦會打破企業(yè)之間的競爭邊界，最終唯一的邊界是用戶的心智；

3、用戶習慣改變，用戶正在從集中走向分散（用戶的需求邊界）；

4、用戶對于科技渠道的接受程度越來越高。所有趨勢都是不可逆的。

因此隨著技術(shù)變化，企業(yè)的商業(yè)模式、業(yè)務設計也必須變化。

孫天澍教授說，大模型與企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化密切相關(guān)。場景和數(shù)據(jù)的充實是大模型發(fā)揮價值的前提，缺乏企業(yè)知識庫的場景知識庫，大模型難以應用。智能化進程會加速或倒逼數(shù)字化，需夯實數(shù)據(jù)基礎以享受智能化紅利。

同時，大模型提供的泛化能力，使企業(yè)在流程化、標準化過程中能更靈活變通。因此，企業(yè)在追求智能化的同時，也要加強數(shù)字化建設，并充分利用大模型優(yōu)化流程。

他指出，從企業(yè)角度看，大模型時代，確定性機會在于利用大模型能力升級內(nèi)部已有流程、業(yè)務和場景體驗，而投資新方向則需戰(zhàn)略思考和嘗試。企業(yè)應優(yōu)先挖掘內(nèi)部潛力，再探索外部機遇。C端未來機會雖存在，但平臺級機會尚不明顯，易被巨頭沖擊。創(chuàng)業(yè)者應更多關(guān)注AI應用。企業(yè)需圍繞自身核心產(chǎn)業(yè)，探索新產(chǎn)品、渠道和生產(chǎn)方式，以大模型為助力，核心產(chǎn)業(yè)為主體，花更多時間進行商業(yè)思考，特別是獨立創(chuàng)業(yè)者，應把握與大模型相關(guān)的最大變化，同時保持對差異化的追求。

孫天澍教授還談到數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全性的問題，他表示，未來手機本地端將部署更多大模型，處理隱私數(shù)據(jù)，保障安全。隱私計算技術(shù)將助力企業(yè)在不泄露數(shù)據(jù)資產(chǎn)的情況下完成算法訓練。企業(yè)需梳理自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)，確保數(shù)據(jù)安全與知識庫安全。系統(tǒng)性整理數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)在AI時代的必修課。

05

稅友數(shù)智化轉(zhuǎn)型實踐

提效提質(zhì)降本，創(chuàng)新財稅價值

在實踐課堂上，DBA十一期班同學、稅友股份董事長張鎮(zhèn)潮深入剖析了中國財稅服務行業(yè)的基本概況，并強調(diào)數(shù)智化在財稅服務機構(gòu)轉(zhuǎn)型升級中的關(guān)鍵作用。

張鎮(zhèn)潮

DBA十一期班同學

稅友股份董事長

他指出，通過利用數(shù)智化技術(shù)，可以有效提升財稅服務機構(gòu)的效率和質(zhì)量，同時降低成本，實現(xiàn)數(shù)字化賦能。在此基礎上，進一步探了討如何利用數(shù)智化技術(shù)推動財稅服務價值的創(chuàng)新，從而引領(lǐng)整個行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。

張鎮(zhèn)潮稱，中國小微企業(yè)財稅服務市場潛力巨大，規(guī)模或達7000億。目前，約400萬家小微企業(yè)選擇外包財稅服務，但服務機構(gòu)作業(yè)模式傳統(tǒng)低效，客戶流失嚴重。小微企業(yè)有更高層次的合規(guī)稅務籌劃和經(jīng)營賬服務需求未得到滿足，行業(yè)亟待數(shù)智化賦能提升效率。

張鎮(zhèn)潮同學

稅友股份深度應用數(shù)智化技術(shù)，助力財稅服務機構(gòu)實現(xiàn)作業(yè)方式、服務機制和管理模式的全面革新。

作業(yè)方式上，以數(shù)據(jù)為中心，運用智能化技術(shù)自動處理票據(jù)數(shù)據(jù)，提升效率和質(zhì)量。

服務機制上，創(chuàng)建互聯(lián)網(wǎng)服務渠道，利用智能模型提供個性化服務，增強客戶黏性。

管理模式上，引入數(shù)字化工具，實現(xiàn)全流程管理，降低風險，提升效率。

如何利用數(shù)智化能力創(chuàng)新財稅價值服務？張鎮(zhèn)潮表示，稅友通過聯(lián)合經(jīng)營實現(xiàn)高收益，中小微企業(yè)財稅服務涵蓋外包、合規(guī)稅優(yōu)和經(jīng)營賬三個層次。在合規(guī)稅優(yōu)方面，采用復雜管理模式，確保有效解決問題并優(yōu)化效果。針對專家成本高、依賴性強等難點，稅友已運用智能化解決專家依賴，通過大數(shù)據(jù)訓練建立合規(guī)模型。同時，提升小微企業(yè)納稅信用，改善融資和合作環(huán)境。

稅友正在打磨經(jīng)營賬服務，旨在幫助小微企業(yè)老板洞察經(jīng)營效率與風險。該服務需解決數(shù)據(jù)采集和策略建議兩大難點，通過無感采集真實經(jīng)營數(shù)據(jù)，并結(jié)合行業(yè)大數(shù)據(jù)為老板提供業(yè)務選擇和優(yōu)化建議。目前該服務尚在驗證階段，但相信其能幫助小微企業(yè)發(fā)揮優(yōu)勢、規(guī)避短板，實現(xiàn)更穩(wěn)健的發(fā)展。

此次長江商學院DBA的模塊課程與實踐課堂緊密契合當前經(jīng)濟發(fā)展特點，集中探討企業(yè)家們所關(guān)心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI大模型議題，深入剖析產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型之路。理論研習與實踐探索相結(jié)合，為企業(yè)家學者們提供了豐富多元的商業(yè)洞見，助力他們在商海中更加自信地揚帆遠航，迎接挑戰(zhàn)。