重慶電銷卡資費介紹

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那么如何理解數字化轉型？國資委最近發布了2020年國有企業數字化轉型100個代表性案例。從這些案例中不難看出，數字化轉型是一個萬花筒，千企千面。但如果我們將這些轉型做一個高度抽象的話，會發現數字化轉型的底層邏輯是一樣的，都是一場效率的革命。所有轉型都是圍繞連接效率、數據效率以及決策效率展開的。

鏈接效率。其實我們所有的生活、工作都是一個連接接著又一個連接。連接是一切轉型的基礎。消費互聯網做到今天的規模，是把十幾億人高效地連接在一起。進入到產業互聯網，除了十幾億人，還要做到幾百億物的連接，難度系數要十倍于消費互聯網，但其中蘊藏的機會也是成正比的。

數據效率。數據資產、數據變現的價值與意義已毫無爭議。國有企業手中積累了大量的數據，這要得益于多年的信息化投入。但會發現這樣一個現象，信息化投入越大，數據孤島反而更嚴重，因為大量數據都鎖在各個系統里。靜態數據非但不是資產，反而變為了負債。數據和庫存是一個道理，庫存周轉越快，現金流才越健康，產品才能轉化為商品和服務，否則就是呆滯品。所以比大數據更重要的是讓數據快速流轉起來，讓數據與數據之間充分交叉，才能幫助企業獲得更多洞察，一盤棋的去做決策。

決策效率。由“數據+算力+算法”驅動的自動化決策取代經驗決策。決策自動化的意義在于盡量減少決策過程當中人的參與，這樣決策才能更快、更準。自動化決策能力高低也是衡量傳統企業與數字化企業的標尺。如果我們看當前活躍的互聯網企業，尤其是平臺型的互聯網企業，例如騰訊、百度、京東，亞馬遜，它們日常的業務99.9%以上的決策都不是由人來決策，而是由機器、算法、模型完成的。只有這樣才能支撐每天幾億、十幾億人的實時在線交互、娛樂、購物。在產業互聯網領域，決策自動化還只是剛起步，但在一些單點的場景上也取得了一些成效。比如在煙草行業的智能備件檢索，國網輸電線路故障知識圖譜，以及在工業領域的工業AI質檢，都可以在少人、甚至是無人的情況下，做到比過去高出幾倍、甚至是十幾倍的效率完成工作。各個行業都存在大量可以引入人工智能的場景，自動化決策程度會進一步放大企業間的差距。