文：裴有恆
数位转型影响各行各业最近科技的热烈议题就是人工智慧、物联网、大数据、5G与区块链等新科技的应用，而根据这些科技的数位转型议题更是火热。
其实在2000年就开始在讨论数位转型，那时是提到企业一定要有官网，后来又说企业要有ERP／CRM／SCM软体才会有好的效率；几年前说要有社群小编，这让很多企业主觉得自己之前没做也都这么过来了，也因此怀疑这次是否真的需要去做。
针对数位转型，我访谈过很多中小企业主，他们表示，想等到确定别人做了有效再做。但是在这样快速发展的时代，从零到一跟从一到一百花费的时间是一样的，你如果没做，但是竞争对手做了，你等到他成功再开始，之后你可能会远远落后，订单因此被抢走，公司可能因此要缩减规模，甚至不堪亏损，退出市场。
最近这十年有好几个例子，像是之前的NOKIA手机部门因为错过了智慧型手机浪潮，而曾经被微软买下，退出手机市场；DVD租借公司百视达因为错过串流影片收视的趋势，最后也破产收场；类比相机大厂柯达因为太晚下定决心全力做数位相机，也是破产收场，最近才又进入化学製药产业。
这些例子说明了一件事：新科技进入市场常常影响到客户的偏好，让旧科技产品或服务被新的取代，着重于旧科技产品的公司若不及时转型就只能退出市场。现在影响趋势的重点科技就是人工智慧引领，结合物联网、大数据、5G与区块链等科技，因为能提供客户更好的体验与服务，或是大幅改善效率，造成有做数位优化或转型的业者在市场上的地位遥遥领先保守没跟进的业者。
由人工智慧引领科技所造成的数位转型，之所以能够提供更好的体验与服务，关键在于搜集到的大数据透过人工智慧所建出的模型，具备非常好的预测能力，可以提升决策成本，在很多方面可以最佳化以提高效率、减少成本；帮助企业更加了解客户，提供更好的体验。这样的数据需要好好地做数据规划，依此部署感测器，收取资料，透过人工智慧建模，然后针对公司的状况做修正，迭代多次，加上搜集一段时间得以完成。
很多还没开始做数位转型的企业以为现有手边的数据已经足够，其实这样的想法并不正确。试想，没有针对自身痛点及想做的事情做好数据规划，怎么会搜集到好的对应数据？没有经过几次迭代，怎么能拿到够好的数据建出适合的模型？数据不好，模型就不好，效率效果差，怎么跟对手竞争？加上先做好数位转型的竞争对手接下来将会飞快地扩张规模，结果将高下立见。
正因为数据建模做法複杂，需要懂人工智慧的人才、高速运算的云端平台、好的顾问，以及协助完成的供应商生态系才能达成。的企业很幸运，有人工智慧学校提供AI系统化的学习，让各领域的人才可以很快地了解AI工具，以协助各企业数位转型。
Amazon Web Service（亚马逊云端平台，简称AWS）、Microsoft Azure（微软云端平台）、Google Cloud Platform（谷歌云端平台，简称GCP）三家厂商也纷纷在台积极协助人工智慧人才培育，并提供了好用、可以快速上手，又较买设备可以省钱的云端人工智慧平台机器学习服务（Machine Learning as a Service，简称MLaaS）方案与物联网AIoT的整体解决方案，透过公有云的资讯安全解决方案，在物联网安全设计上会较为简易。
另外有很多企业主困扰数位转型升级要做什么，怎样才能有效率升级，又符合精打细算原则？特别是AIoT升级要同时考虑到终端硬体设备与人工智慧整合，花费成本与进行方式必须细细考虑，必须有好的顾问协助企业订出策略，并结合好的生态系厂商群提供解决方案，以达成数位转型。也因此，「中华亚太智慧物联发展协会」成立了，希望提供想做好数位转型的中小企业完整的AIoT策略与建置解决方案。
其实不是每个企业都需要数位转型，例如卖牛肉麵的餐馆，因为有好手艺，即使没有数位转型，也不会影响客户来吃牛肉麵的意愿。但是如果你的竞争对手做了，而你动作比他慢许多或没做，结果很可能会对你不利。所以一但确定你的行业需要数位转型，就要赶快开始，这样才是上策。
数位转型的实务做法数位转型常常不会一次到位。在资策会MIC出的《数位转型力》一书就提到，企业要做数位转型要从「数位化」开始，也就是文件都不再用纸，然后进入「数位优化」；有了数位资料，就可以开始利用数位资料优化现有的工作流程；了解了数位资料的价值，接下来就能改变企业的商业模式，进入「数位转型」，让企业升级再造。这也表示，企业在数位转型的过程中，要根据自家公司状况设定多阶段的目标，然后一步步完成，赢得董事会与员工的认同，才能算是达成数位转型。
关于数位转型，的麻省理工学院（MIT）、英国的剑桥大学，以及的Accenture顾问公司都有出相关实务做法的文章。
的麻省理工在2011年出了份报告〈Digital Transformation A RoadMap for Billion-Dollar Organizations〉，里面提到数位转型框架（表1.1），其中以营运流程、商业模式与客户体验三个构面阐述，并且在营运流程上细分为流程数位化、员工强化，以及绩效管理三个细项；在商业模式上有数位调教过的商业、新数位业务，以及数位全球化三个细项；在客户体验上有客户了解、营业额增长，以及客户接触点三个细项。
表1.1： 麻省理工论文中的数位转型框架（裴有恆製）
营运流程
Operation Process
商业模式
Business Model
客户体验
Customer Experience
流程数位化
Process Digitalization
数位调校过的业务
Digitally Modified Business
客户了解
Customer Understanding
员工强化
Worker Enhancement
新数位业务
New Digital Business
营业额增长
Top Line Growth
绩效管理
Performance Management
数位全球化
Digital Globalization
客户接触点
Customer Touchpoint