蓝凌 张建光-数字化生态协同的创新规划与落地

2021年企业数字化转型的行业趋势及需求痛点

数字化转型进入深水期，工业互联网、数字公司、智慧企业已经成为很多集团企业的战略和数字化转型的目标。针对数字化转型之后的数字企业或智慧企业进行探讨发现，其核心逻辑在于数字化转型为企业带来了哪些价值？是降本增效？是重塑企业的商业模式和创新？还是重塑企业内部的决策模型？

从国家的角度来讲，几乎每年都会制定相应的政策支撑企业数字化转型，尤其是进入十四五规划的开局之年，数字化转型已经成为企业的重要工作任务。 

 

从重塑企业内部的管理模型来看，首先看到的是组织的变化。未来中大型企业的组织变化是科层式的，通过数字化转型帮助企业进行重塑集团管控，但是企业的组织边界和内部协同也在不断的变化，从以内部协同为主，到逐渐打开组织边界，更多的是和上下游之间来做协同，在协同过程中解决数字化转型的问题。此外，数字化转型的驱动模式从以前传统信息化的流程驱动，逐渐转变为以数据驱动为主的决策模式，从对人的依赖到知识自动化的驱动。

 

其次是管理的变化。一方面是生态协同，实现全业务链内外一体化协作，通过生态组织的构建，把多维度的上下游企业管理起来。另一方面，敏捷组织的出现改变了企业的协同模式，通过飞书、钉钉等平台实现沟通的24小时在线，基于知识管理激活协同过程中的组织和个人。此外，中小企业借助数字化转型的工具可以让其业务和管理在平台上直接落地，而中大型企业在转型过程中会遇到很多问题，通过新技术的加持可以很好的解决。

 

传统组织走向生态协作模式。企业的协作模式从内部协同升级为打通上下游企业，包括和经销商、供应商、内部员工、用户等的协同，实现生态组织全生命周期管理；多维多类型的组织管理；基于业务的角色管理；多维的权限管理；跨组织业务协作；跨系统信息交互、数据共享等需求。这是构建新组织、新协作模式，由内部协同转向生态协同的比较重要的数字化转型的方向。

 

数字化转型重塑企业决策模型。以前从管理的角度来看，数字化转型包括智能化的互联、管理的变革和人的激活。现在来看，更多是通过数据驱动重塑决策模型。逻辑上讲就是如何将管理过程中的数据算法化、模块化和产品化，通过这些数据进行内部管理和协同驱动。如何实现场景在线化和互动化，进而在商业场景上进行创新。总结来看，构建智慧组织的核心，就是基于互联网、云计算、物联网、人工智能等前沿技术，并融合先进的管理技术，实现组织信息化和管理优化的最佳组合，从而产生一种全新的、具备自动管理能力的组织形态和管理模式。

蓝凌在做什么

很多大型国央企都有自己的科技公司，而蓝凌可以为这些公司提供先进的管理工具和技术工具，叠加企业业务，在业务场景上做数字化转型。近年来，蓝凌一直在思考，是否可以为国央企的科技公司提供一个平台，帮助他们实现数字化转型。

 

蓝凌的产品线主要包括一体化支撑平台、统一工作中心、智力云、智能门户、数字运营平台等。为国央企的科技公司进行服务，在这个产品平台上叠加业务，快速实现某些场景的数字化。

 

此外，企业数字化转型存在着信创的问题，目前，蓝凌基本适配了从CPU、云平台到操作系统、数据库、中间件等所有国内主流的国产化的厂商，为中大型企业数字化转型过程中的信创要求，提供了一些基础服务。

 

蓝凌数字化生态OA平台主要具备四大特征：数字化，工作全面在线，通过流程与数据洞察为管理和业务提供支撑，驱动管理优化和改进；智能化，AI技术融入更多办公场景，重复性/标准化的工作交给机器人来做；平台化，通过强大的技术底座与低代码平台，让系统更灵活、可扩展；生态化，通过生态组织链接企业上下游，实现跨组织生态协作，实现生态共赢的目的。

 

蓝凌的目标打造数字化的新生态方式。在数字化方面，实现组织、沟通、事务、业务等的全面在线化；在智能化方面，将AI技术、知识图谱、机器人、智能搜索、OCR、NLP能力等深入更多应用场景；在平台化方面，接入更多的应用，实现敏捷建模的能力、端到端协同的能力等，同时强调前后端分离，尽可能在前端快速迭代某些产品的应用；在生态化方面，企业从传统单点模式转变为链接共生的产业生态模式，企业协同办公向组织上下游以及跨组织的协同进化成为必然。

数字化转型中知识管理的最佳实践 

在数字化的背景下，企业对知识管理的需求越来越多，包括智能搜索、内容服务、仓库管理、图谱技术等。在数字化的过程中，结构化数据和非结构化数据越来越多，如何收集这些数据？以前是基于知识仓库的方式进行整理分类，现在从收集数据到建模和融合到赋能，更多的是一体化的、自动化的，这也是构建蓝凌新一代知识管理中赋能数字化转型的重要产品线。

 

蓝凌新一代知识管理平台主要有四大应用场景：

第一个是通过数据中台或数据库嫁接一个知识中台，迅速将场景融合到一起。

第二个是通过智能化的手段构建一个知识管理平台。

第三个是专项业务场景，主要是针对科研场景、人才培养场景、培训场景等不同的业务场景。

第四个是人才画像应用，主要是对人才画像进行建模，做到精准赋能。