很多数字化的思想、理念，尽管听起来“高大上”，但是却很难让人提起兴趣，原因就在于价值实现路径不清晰。

数字经济是产业变革的大趋势， 数据要素 是企业不可忽视的核心资产，这些观点已经是大众的常识！

数字化的目标很明确，到底如何落地，怎么样才能抓住 企业的核心问题 。换句话来说，能不能给出具体的，让人们看到数据价值的业务场景，才是数字化的“说服力”关键。

与其他生产要素不同，数据要素，不能独立工作，必须依赖于其他生产要素，互相有机协调，才能实现价值的释放。

永远不能脱离业务，脱离场景来谈“数据”。

每一个业务领域，都具有其其固有的、独特的产业特征和知识体系，因此数据价值发挥的模式也大为不同。

通过研究上百个数字化价值实现的案例，往往也能端倪出一些套路和规律，但具体实现仍要基于特定产业背景适配，迭代尝试，这里仅提供一些具有普适推广潜力的业务思路，以供诸君品评 ...

典型场景一：拓展客户来源

“订单”问题，几乎是所有客户最关心的问题。开源和节流相比，开源往往更具诱惑力。

通过构建线上化渠道与客户群体建立 更加广泛，同时有效的业务链接 ，无疑是数字化技术非常有潜力的应用场景！

一方面，通过移动端应用完成部分 业务环节的“线上化” ，降低客户或用户的触达门槛，提升客户 服务粘性 。

同时，通过软件系统可以更加高效地采集客户的基本信息，实施分类管理和差异化营销策略，提升 业务转化率 。

典型场景二：降低业务风险

对于风险敏感性产业，降低业务风险是非常明确的数字化应用"刚需‘’，典型的行业包括能源行业、交通行业、金融信贷行业、医疗行业等。

一般具有类似需求的组织机构为大型国央企或政府部门。

在类似的行业中，一旦出现业务问题可能带来不可估计的“损失”，对企业的长期发展来说，产生极大的负面影响。

数字化技术可以提供对特定领域风险事件的 关键信息采集、感知、监测、分析全链路 能力。

此外，对于 复杂风险事件的研判 ，需要利用数字技术对多维大数据进行建模，提高分析效率和精准度，减少人为判断的“误差”，提供更加客观、可靠、及时的结论。

典型场景三：节约不必要开支

对于很多大型企业传统，很多看似不可避免的成本项，实际上通常隐藏在不清晰的业务流程中。

数字化技术可以提高企业经营管理的“透明化”水平，让 业务价值链通过重塑优化 ，变得更加精简、高效。

一方面，对企业固有的 业务流程进行“显化”治理 ，识别无效或冗余的环节，通过机器替代或流程合并提高效率，减少业务资源投入。

当前，人力投入并不是最刚需的“节约项”，企业最敏感的是“财”或“物”投入方面的“降本”，毕竟这部分的成本节约相对更容易进行测算和解释。

在生产制造领域，数据分析技术可以用于产品质量管理，帮助工厂发现导致产品质量缺陷的原因并根除，降低“参差品”率。

同时，通过对特定数据集的 量化建模、复盘分析、仿真模拟 ，还可以定向优化制造环节中，生产“物料”的投放方式，提高投入产出效益，减少物料资源的浪费。

典型场景四：提高交付效率

对于订单比较稳定、充足的大型企业来说，提高交付效率是数字化核心痛点，即通过引入数字技术来推动生产力的变革。

这类数字化需求中，人工智能技术在项目成果中占比较高。通过"机器"实现对业务规则的 自动化表示和推理 ，代替人完成原有业务操作或内容加工处理。

以 AIGC技术 为代表的前沿智能技术，已经在影视、文娱、传媒等内容生产驱动的产业活动中“大放异彩”，知识生产、知识创造能力极大地提升。

原先很多企业级组织完成的交付任务，通过新型工作室，甚至超级个体的方式，也能快速完成项目交付，运营成本显著降低。

典型场景五：获取业务信息

获取业务信息的目的， 是提高决策准确率 ，保障企业行动力的可靠性。

这类数字化需求，对很多受外部市场环境、政策环境影响比较大的行业比较关键，例如：金融行业、咨询行业、快速消费品、对外贸易等。

为了满足这类需求，需要用现代数字化技术实现对多源大数据的采集和规整，构建企业级数据仓库或中台，建立完善的从物联网、开源互联网、以及内部业务系统的数据ETL链路和数据加工层。

数据本身即产品！

帮助企业建立可靠的 数据资源池 ，是这类场景的一般交付形态。

当然，值得一提的是，这类场景的实施落地对企业的数字化认知要求很高。

企业不仅要了解自身业务的影响关键因素，同时也要知道准确反映这些因素的数据到底“在哪儿”...