很多企業,尤其是中小企業,一提到數字化轉型就會犯愁。
不敢轉,不會轉,沒錢轉,是大家普遍面對的難題。但很多企業即便不差錢,有了一定的解決方案,仍舊不敢轉。
原因在于,一看解決方案就更愁了。打開服務商提供的解決方案,動輒就是數萬元到十幾萬起。但是再看方案的內容,距離真正落地那還得從長計議,恩,可能還要很“長”。換句話說就是,方案不夠接地氣。
之所以會出現這種情況,大概有以下幾點原因:
1、服務商給予的通用解決方案脫胎于服務大型企業的方案模板,很多服務模塊是中小企業當前并不需要的,卻要打包銷售。
2、中小企業技術團隊配給一般,無形之中增加服務商的部署難度與售后服務頻次,服務商一般不會面向這類客戶精研細分方案。
3、服務商針對小企業出臺的定制化解決方案并非不可,但中小企業的付費能力一般,考慮其中的收益情況,服務商不愿意接此類訂單。
一定程度而言,在大量數字化轉型服務商不缺訂單的情況下,中小企業反而成了“不受待見”的群體,而市場上很多產品與解決方案卻無法滿足他們的需求。
事實上,迫于經濟下行的壓力與疫情等因素帶來的更多不確定性,大量中小企業普遍存在迫切的增效降本需求。更多企業則在思考眼下如何做到增效降本,他們期望立竿見影的效果,而不是投入成本以應對未知變化。另一方面,他們對數字化服務市場了解的還不夠多,或者更好的解決方案尚未觸及到這些企業。
所以,不是沒有需求,而是目前的市場無法滿足這些需求。這個問題如何解決?
既然企業需要的是快速實現增效降本,而數字化解決方案需要投入與時間,那有沒有一種兼得的解決方案呢?有。如果你的企業遇到這種情況,建議先從自動化做起,確切的說是從業務流程自動化做起。
轉型從自動化開始,業務流程自動化了解一下
數字化轉型,離不開自動化、數據化、智能化,但很多企業在當前的發展階段對數據并不敏感,對數據化運營的需求并不強烈,甚至自認為沒有多少可用的數據。至于智能化,對大部分企業而言可能是未來幾年才考慮的問題。
先不說這些企業對數據化與智能化的理解偏差,如果真的屬于這種情況下,建議你的數字化轉型不妨先從自動化開始。
說到自動化,可能很多人會想到制造車間里的機器人。機器人,包括3D打印等當代最新信息技術生產工具的應用只是業務流程的一部分。企業所有的業務單元都存在一定的業務流程,只要是業務流程都可以進行一定的自動化,這就涉及到了業務流程自動化(BPA)。
BPA是指利用數字化技術,對完成一種特別功能或工作流的活動、服務進行自動化。業務流程可以根據組織活動的很多不同的部分及環節進行確定,包括銷售、管理、運營、供應鏈、人力資源和信息技術。因此,業務流程充斥于企業經營的各個板塊。
業務流程自動化的目的有兩個:一是替代人類員工,進行更加安全、快速、高效的生產,進而提升生產效率;二是通過機器人實現減員并崗,避免不必要的勞務開支與勞力資源浪費。
業務流程存在于任何企業,因此業務流程優化是企業快速解決增效降本的必要手段,業務流程自動化則是業務流程優化的重中之重。
往昔系統集成,業務流程自動化只限少數玩家
既然業務流程自動化可以快速解決增效降本問題,那企業如何實現業務流程自動化?
不要急,先看王吉偉頻道講講業務流程自動化的發展進程。以前企業要實現業務流程自動化,必須要考慮系統集成(systemintegration)。
系統集成是指將軟件、硬件與通信技術組合起來為用戶解決信息處理問題的業務,集成的各個分離部分原本是多個獨立系統,集成后的整體各部分之間能彼此有機地和協調地工作。從而可以發揮整體效益,達到整體優化的目的。
這就像動畫片《變形金剛》中的大無畏、沖云霄等合體機器人,多個機器人個體合成一個巨型機器人,戰斗力、防御力、計算力等能力都大為提升。
在系統集成中,最大限度的將所有企管軟件及相關硬件集成,是實現業務流程自動化的基礎。因為只有將ERP、CRM、HRM等企管軟件打通并形成一體化,才有可能實現部分集成。
這同時也為企業帶來一些難處:有的企業可能需要將上百種軟件集成到一起,且部分API還需要購買license授權,要實現的難度可想而知。
而即便耗費巨資做到集成自動化,仍舊需要有非常專業的人才去操控維護,這樣的人在每個企業都是鳳毛麟角,投資回報率其實并沒有想象的那么高。所以,之前講大規模系統集成,動輒就會投入大幾千萬乃至數億元,不是一般企業能玩的。
今時不同往日,業務流程自動化落地簡單直接
但現在就不一樣了。云計算、AI以及機器人流程自動化(RPA)賦予業務流程自動化新的生命力,同時也具備了更簡單的使用邏輯。怎么個簡單法呢?
首先,云計算不需要企業進行大規模服務器部署(私有云除外),并能夠做到彈性伸縮,硬件設備的費用省了,同時軟件服務還可以按需定制與付費。
其次,SaaS服務讓業務流程自動化的部署與應用更加簡單,使得企業無需再考慮本地部署企管軟件。同時SAP、金蝶等一眾企管軟件的云化也讓其應用較之過去更加簡單,而SaaS、PaaS服務融入AI技術則讓業務流程自動化變得更加徹底與流暢。
第三,RPA、Workflow等技術的成熟與應用,讓更多中小企業有了低成本快速啟用業務流程自動化的權利。尤其是RPA,只要企業存在大量重復、基于規則的業務流程,就可以通過RPA來實現業務流程自動化,不管企業上不上云皆可,哪怕你的企業只有兩三臺辦公電腦,哪怕你的業務只是個人PC。
近兩年開始,具備低投入、高回報、擴展性強、部署簡單、合規遵從、非入侵性、應用范圍廣等特點的RPA,已成為企業等組織的業務流程自動化必選解決方案之一。同時,它業已成為業務流程管理不可或缺的技術解決方案。尤其是RPA融入AI技術之后,增強智能使得其擴展性更強,是未來數字勞動力的重要人機協作工具之一。
重點在于,RPA還可以作為企業的自動化與智能化戰略,引導企業通過業務流程自動化逐步實現數字化轉型。
從業務流程自動化開始,實現運營數據化完成數字化轉型
簡單的講,企業數字化的過程就是將企業運營逐步實現網絡化、自動化、數據化的過程。同時,這個依次遞進的實現過程也是難度系數逐步增加的過程。
如今大部分企業的運營都已實現網絡化,譬如網絡辦公、網絡銷售等等。現在企業要實現自動化也不是難事,將原有的系統集成進行改造升級或者使用更簡單的RPA等自動化工具就能完成。
但要實現數據化經營就需真正費一番功夫。數據化經營,涉及到企業的生產、銷售、服務、管理、運營等環節全部進行基于數據的改造,最后再通過數據等的反過來實現企業的數字化運營及管理。
這是一個長期的過程,更需要企業有足夠的堅持才能完成。只有企業徹底實現經營數據化,才算是真正實現數字化轉型。但不管企業的數據化改造周期有多長,自動化是企業必然經歷的過程,而業務流程自動化也是最容易實現、最能快速有效幫助企業增效降本的環節。
并且,企業從部分業務流程實現自動化,到全部業務流程完成自動化的進程中,必然會涉及到相應的數據遷移、合并、清洗、回流等業務操作。這個過程,等同于自動化業務的需求,在引導或者倒逼相關業務流程的數據化改進與優化,在一定程度上促進業務快速實現數據化變遷。
以RPA應用為例。在財務、人力資源等業務部門中,一些涉及到數據操作的業務流程要實現自動化,會涉及到OCR、數據分析等組件的應用,這就涉及到云計算與人工智能技術。
這樣,一些非結構化數據通過技術轉換,也能夠在業務流程中被標準化應用,使得原來雜亂無章的數據進一步轉變成為有效數據。而隨著業務流程自動化的逐步普及,大量非標數據都會成為有用的數據,并且這些數據經過AI的處理與計算之后,可以用于企業運營的決策。
由此,業務流程自動化帶動數據化跑的更快,待自動化完成之后,再將數據做更多的處理與應用。待到企業經營全部實現數據化之日,也就是企業完成數字化轉型之時。
后記:由業務流程自動化,開啟數字化轉型之門
平日里交流,經常會有人說其經營沒有數據,或者說不需要數據。其實并不是沒有數據,只是沒有意識到。哪怕你開個水果店用最原始的草本記賬,不也需要記錄一天賣了多少,進賬多少,掙多少錢,誰賒了賬嗎?這些就是最原始的經營數據。現在收款都用微信和支付寶,每天的交易記錄都是經營數據。
任何企業不論大小,都會有一定的數據。企業每天做的業績、運營等報表,不管是紙質的還是電子版,上面所顯示的都是數據。庫存數據、財務數據、銷售數據等等,這些都是企業的經營數據。
當前,大部分企業會用Excel或者一些進銷存軟件對這些數據進行簡單處理。很多企業認為有這些數據就夠了,這只是對數據的初步應用。
如何更有效的利用數據呢?依然以水果店為例,要看掙了多少錢,打開微信交易記錄看一眼,就知道一天收入有多少。若再仔細查看哪些水果賣的好,結合當前時令,以及水果的儲存情況,就能判斷出明天采購哪些水果,這就是一個簡單的數據分析過程。
這種通過數據分析來判斷下一步的經營行為的過程,就是數據化運營。在企業經營中,把這些數據全部匯總到一起,然后構成一個可視化的數據觀察板,通過這些數據就能了解企業的整體運營情況。如果再通過相應的算法模型將這些數據進一步分析,就能生成相應的企業經營指導方案
重點在于,整個收集數據、分析數據與生成報告的過程都是自動化的,無需人工參與。只要有相應的數據,系統就會自動生成可視化報告,供企業管理者參考。而作為企業管理者,你只需要做出相應的決策即可。
未來數字經濟時代,企業經營的核心競爭力就在于能否通過一定的算力,處理大量復雜的數據,在結合一切可能影響的因素之后,給出一個結果供企業管理者進行決策。這個數字化分析過程越快,決策響應越迅速,企業的核心競爭力也就越強。
數據化運營好處多多,只是企業數據化的困難也是不少。但沒有徹底的數據化構建,也就沒有成功的數字化轉型。而數字化轉型,足以決定未來企業的競爭力。
選擇一個合適的工具,由業務流程自動化開始。既能有效解決眼下的增效降本問題,又能助力企業在將來徹底實現數字化轉型,還能提高企業核心競爭力。
一舉多得,這筆賬可謂劃算的很。
何樂而不為?