与大数据融合应用。参与“数字重庆”、 “数字青海”等多个重点项目方案及评审。
信息技术变革正在引发一场前所未有的产业革命。传统企业和政府部门在逐步实现办公自动化、业务协同和智能决策过程中,不断经历从信息化到数字化,再到智能化的演进。研究这三者之间的关系和差异,不仅有助于正确理解新一轮技术革命的本质,且能为科技战略规划和未来研发方向提供系统性支撑。因此,本文从理论和实践两个层面出发,探讨这三种技术范式的内涵和发展趋势。
信息化主要指利用计算机、网络、数据库等信息技术,将原有的手工、纸质或其他传统方式的信息管理转化为电子化存储、传输和处理的过程。其核心目标是瞄准信息管理,纸质化管理手段转为信息化管理手段,以此降低维护成本、提升管理效率、扩大管理边界。
举个例子,企业财务管理以前是手工记账在纸质账本上,而信息化的目的是用电脑软件把账记到电脑里,转化为电子数据来进行存储。这样一来不仅录入、修改、查询等维护效率提升,还能大量记录五年、十年甚至更长时间的数据,极大拓展了数据管理边界。
数字化是在信息化的基础上逐步发展,以数据为核心,融合业务流和管理流,一同推动业务变革。它不仅仅着眼于信息的电子化记录,更加关注数据和业务、管理的融合、应用。所以,数字化平台建设的特点在于首先它是以数据为核心,其次各业务流及管理流基于数据来进行串联,构成完整的数字化经营体系。
例如,企业在做财务管理时,不仅将账记录到电脑里,同时将进、销、存与财务进行关联,前端有进、销、存管理能力,并将业务产生的数据和后端财务管理连接在一起,实现前段业务与后端财务的业务融合,同时也将销售数据、成本数据和财务进行融合,形成数字化一体化管理,极大帮企业发展业务。
智能化的核心是决策。依托人工智能(AI)、机器学习和深度学习等先进的技术实现自动化决策、预测与管理的一种应用模式。
所以,在刚才实例中,财务管理的智能化,则是在业务流管理和数据分析中找出相关难点和问题,找到更优解,给出关键预测和决策建议以供参考。所以智能化推动了决策模式的根本性变革。
智能化以数字化积累的数据为支撑,进一步引入AI技术实现自动化决策和智能控制。
不管做到什么程度,应用的根本目标是一致的,即满足关键发展指标所需,更好的为企业及机构发展服务。
而在应用过程中的次级目标上,信息化重在提高信息处理效率,数字化则致力于业务协同和流程创新,智能化目标在于构建自适应系统,实现自动化运营和智能决策。
组织转型:传统的企业文化、组织模式与经营方式,在面对智能化转型时有必要进行深度变革,同时相关人才缺乏也成为制约其发展的因素。
成本与风险:从设备升级到系统集成,再到AI应用,智能化转型涉及较高初期投入,同时技术更新迭代速度快也导致一定的运营风险。
未来,随着数据技术和人工智能技术的不断突破,智能化必将在更多领域得到推广。研究者和实践者可在以下几个方向继续探索:
生态构建:生态构建的关键词是链接,投入方向是技术创新。其发展趋势是打造领先的底层技术,链接更广泛的产业应用,打造更高效、智能的生态系统。
标准制定:建立统一技术标准和安全准则规范,为智能化系统的应用和监管提供保障。
垂直领域:普适的技术是无法带来真正的价值的。所以找到熟悉的垂直领域,以经验结合技术进行实践,满足应用场景内真正所需,通过场景化落地解决实际问题,实现技术赋能业务、创造价值。
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