【数字化】紧跟客户的感觉：数字化重塑的终级目标

2018 年 1 月 2 日 产业智能官 IBM中国

一个很瘦的女孩，在流媒体上直播自己吃炸鸡的过程。她从烤箱里把炸鸡取出来，对着镜头大口咬下去，咀嚼食物脆响的声音清晰可闻，女孩子脸上是满足喜悦的表情。这是当前中国大陆流行的一种玩法，吃饭的年轻人一般很瘦，每次吃各种各样很油腻的食品。观看这些视频的人，一部分是想减肥的人，看人家吃就产生一种满足感；还有一部分人，仅仅是陶醉于人家咀嚼食物的声音和表情。

一种DIY制品在北美和欧洲国家的9-13岁青少年中非常流行。他们在食品店买苏打粉、食品染色剂及其他配料，加上水即可做成小小的一团很像胶质的东西，捏揉这个东西能发出奇妙的声音，还可以做出形象色彩各异的造型。他们把制作的过程做成小视频放在网络上，圈子里互粉跟踪，探索各种新奇的玩法，有的人虽然自己不动手做，却常常关注视频为的是听它发出的可爱声音。

一位年轻人，去南京出差住在某五星级酒店。酒店卧室预备了很多枕头，可是单一的枕头太矮，两个叠起来又嫌高，他只好把自己外衣夹克折好塞在枕头套底下睡觉。第二天起来他忘记拿走衣服就离店了。后来他再住这家酒店，发现在酒店房间的枕头套下面，酒店为他塞进了一条叠好的浴巾，跟他原来放的夹克差不多大小高低。他觉得这个服务真是太棒了、太贴心了。感动之余，他想到的并不是以后到南京出差一定入住这家酒店，而是要逼着别的酒店提供同样的服务。

这些正在慢慢成长起来的小朋友，以及刚刚进入社会的年轻人，将是我们现在和未来需要服务的主要客户群。我们处在一个变化多端、寻求感觉的年代，满足消费者需求非常之难。单单有好的产品，好的服务并不足以取悦并留住期望值高企的客户，总有更好的选择抢走你的所谓“忠诚”的客户。

从2000年到现在仅仅过去了17年，多一半世界500强企业从名单上消失了，其中有一部分是被并购了，更多是破产了、灰飞烟灭了。从某种意义上来说，无论企业做得多努力，客户多满意，似乎都有可能因着数字经济时代的格局变迁而落伍。

亟待数字化重塑

亨利•福特曾说过：“如果我当年去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我：一匹更快的马。”这句话在十年前是一个含义，再过十年又将出现新的含义。当今市场营销人员对这句话的解读也不完全一样。一种认为，客户永远不知道自已想要什么，我们要帮他想，想到他满意为止。另一种解读说，客户想要的东西，需要你不停的去满足，在满足过程当中还要不断地改变。还可以这样解读：客户不是要车，他想要一匹更快的马，我要用什么样的创新模式为客户提供 “一匹更快的马”？新的商业模式必须打破一切固有思维。

老福特所处的时代，是一个大跃进的时代，机器大整合时代，自动化的时代。老福特看到，大家都需要一辆车，人人可以买得起的车。他的做法是运营集约化、工厂自动化、流程简化，他拼命地降低运营成本，大规模地批量生产汽车，占据所有市场份额，挤开所有竞争对手，制造又好又便宜的汽车。老福特的这种做法，在当今市场环境下或者还会有效果，但是已经不足够了。

如果我当年去问顾客他们想要什么，

他们肯定会告诉我：一匹更快的马。

— 亨利•福特

在过去的二十几年里，数字技术已经改变了人员和企业的互动方式。数字的力量从根本上改变了经济模式，也改变了企业的业务模式。为了在数字经济时代的激烈竞争中求得生存并蓬勃发展，企业需要进行数字化重塑。早在2005 年前后，企业便开始在各个职能领域集成数字技术，不断协调数字化业务流程的各个领域，以及更好地整合客户体验。如今，数字化重塑成为企业的战略选择。

IBM商业价值研究院在《数字化重塑进行时》报告中指出，通过与云计算、认知技术、移动技术和物联网等多种高新技术相结合，数字化重塑优先从需求、用途和愿景的角度重新思考企业与客户及合作伙伴的关系。数字化重塑帮助企业为客户、合作伙伴、员工和其他利益相关方营造富有吸引力的独特体验。无论体验涉及哪一种业务流程 — 是直接提供产品或服务，还是采用业务生态系统方式统筹协调来自合作伙伴的产品或服务，企业都可以从数字化重塑中获益。（见图1）。

（图1）

对传统企业而言，数字化重塑涉及从根本上对战略、运营和技术进行彻底改造。从战略上讲，进行数字化重塑的企业会重点关注体验而非生产。他们对技术的变革和颠覆作用持欢迎态度，并将企业看作总体业务生态系统环境中的一员。从运营角度来讲，进行数字化重塑的企业致力于持续调整，持续改进。它们在整个生态系统中营造人人创新的文化氛围，确保现实世界与数字世界的无缝对接。从技术上而言，进行数字化重塑的企业可以毫不费力地灵活运用自身拥有、共享或租用的能力。他们精通技术创新的专业知识，而且，他们努力发挥新技术的全部潜能，无论是直接依靠自己的力量，还是与生态系统中的合作伙伴协作。

数字化重塑路线图

数字化重塑绝不是流于表面的，它不单指企业的硬件或软件数字化，运营自动化或流程再造，而是企业由“心”而发的改变，即客户体验的改变。现在的客户寻找对的思维模式，寻找情感的寄托，“以客户为中心”也要与时俱进。客户体验的最高境界可以更直接地表达为：客户感觉对。

什么叫客户感觉对？客户在做某个选择时，可能并不知道错和对，但是他心里知道：我对这个感觉很好，我感觉就应该是这样的。任何人在任意一个地方最近一次拥有的最佳体验，会成为他们下次体验的最低期望，无论到哪个行业都是如此。 “客户感觉对”正是今天企业所面临的最大的挑战。“感觉对”会让一个企业真正的贴近客户。从数字化、数字化转型到数字化重塑，无论企业采用什么战略、通过什么技术，只要能够以合理的运营成本让客户“感觉对”，就是企业最终极的追寻目标。

企业的数字化重塑始终围绕“客户体验”。IBM商业价值研究院提出了数字化重塑的框架，建议企业采取四个步骤，即展望未来、建立试点、深化能力和统筹生态系统，以此来开启数字化重塑之旅（见图2）。

（图2）

第一步：展望未来。开展展望对话，比如设计思想对话，绘制明确的重塑蓝图。更深入地了解客户，就新的想法集思广益，描绘出奇制胜的方案。可以邀请外部利益相关方参与这些对话，比如合作伙伴与客户，鼓励各种不合常规的奇思妙想。

第二步：建立试点。通过敏捷开发流程，建立试点和原型，交由客户进行检验，快速投放市场，获得反馈，不断完善。建立兴趣社区，创建可以测试创新的安全环境，将其作为设计和开发流程的核心。在企业内外建立能力基础，从而能够快速推广成功的创新，迅速终结失败的创新。

第三步：深化能力。通过战略计划扩充能力，持续构建和部署必要的应用，以符合数字化重塑运营模式和生态系统战略等方面的目标。随着试点的推进，开发过程中的实际限制或障碍会不断浮出水面，反映出当前能力的缺陷。发现缺陷之后，应采取迭代方法，培养新的能力或扩充现有的能力。

第四步：统筹生态系统。 将工作重点明确放在客户的深入需求、期望或意愿方面，采用整体重塑方法，而非一系列关注特定领域的解决方案；同时，关注兑现客户承诺所需的合作伙伴生态系统。将客户视作需求和期望的整体，就“与谁合作，如何合作”做出明智的战略决策。成功的生态系统环境能够营造富有吸引力的体验，其中包括产品、服务和其他互动形式。

数字化重塑并非渐进模式，它为富有远见的企业提供一种途径，帮助他们采用“体验为要”的方法，运用生态系统合作伙伴的集体力量，营造独一无二的体验，即“客户感觉对”。

案例：福特汽车公司正在重塑业务模式

数字经济时代的福特汽车公司正在重塑业务模式，逐渐从传统的汽车制造商转变为移动服务供应商。福特着重在车载网络、移动服务、自主车辆和大数据等方面培养新的专业能力。该公司建立了由初创企业和开发人员构成的全球生态系统，根据“创新移动挑战计划”构建创新型解决方案。福特还通过推出一系列新产品，比如应用平台 FordPass，重新定义了客户体验。FordPass 能够帮助用户支付停车费、拼车以及获得虚拟助手的帮助，从而使出行更为便利。

创新治理的数字化转型探究

张于喆 三思派

摘要

面对日益激烈的国际竞争和国家的社会发展需求，实施创新驱动发展战略对我国创新治理能力的要求提到新高度。目前，我国创新治理能力尚不适应国家创新驱动发展的要求。为重塑创新治理及管理和服务模式，必须推动创新治理的数字化转型，充分认识推进信息公开、整合信息资源、加强大数据运用等创新治理的数字化手段对提升国家创新能力和推进政府职能转变的重大意义。政府部门要从创新数据的收集、分析和开发等维度出发，积极搭建“创新数据资源服务平台”，实现后端的“平台（管理平台+服务平台+业务平台）共享”与前端的“多层面个性化需求”的有效对接。同时，为推进创新治理数字化基础设施建设，加强创新数据资源的建设、管理和开发，推动创新治理的数字化转型，有必要成立统一的、新的创新数据管理部门，为创新相关行为主体提供高效服务。

当前，我国创新治理能力尚不适应国家创新驱动发展的要求，为加强创新政策研究和创新发展形势的分析，提升对创新相关行为主体的服务能力和有效监管，必须形成与新常态下创新能力提升相适应的创新治理能力。同时，新技术的冲击、新模式的涌现、新常态的变化等都给传统的创新治理模式带来新的挑战，也在倒逼创新治理模式的转型。为重塑创新治理、管理和服务模式，推动建立全方位、立体化的创新管理和服务格局，提升政府管理能力、提高政府效率并提供更高品质的服务，有必要推进“默认数字化”(Digital by Default)战略，致力于提高数字化兼容度”。因此，除依法涉密外，必须要加快推进政府相关部门对涉及创新领域数据资源的全方位开放，以政务信息公开促进政务诚信建设；充分认识推进信息公开、整合信息资源、加强大数据运用等创新治理的数字化手段对提升国家创新能力和推进政府职能转变的重大意义。

创新治理数字化转型的目的

当前和未来相当长的一段时期内，新常态和推进供给侧改革将成为我国经济发展的基本逻辑，意味着最终落脚点都需要依靠创新驱动；相应地，创新治理将成为决定我国经济发展向新常态平稳过渡的关键。同时，随着数字技术应用的普及和线上与线下的相互融合，创新相关行为主体以及政府部门都将融入到庞大的创新数字生态系统中。一方面，数字化编码使创新数据的搜集、存储、处理、分发具有了前所未有的效率，从而放大了创新数据的力量和作用范围；另一方面，数字化使信息从其附着物上分离出来，得以独立于实物、空间和时间而存在，逐步摆脱附庸于物质的地位。因此，顺应时代发展趋势，利用科技力量，推动创新治理的数字化转型，即创新治理的数据化、平台化、社会化，既是应对各类挑战、提高服务能力的需要，也是应对时代变迁、营造相关行为主体多方共赢的“创新生态系统”的需要。

对于政府相关部门，创新治理的数字化意味着技术创新、拥有触及创新主体的新方法、全新的管理和服务模式、聚集更广泛的市场力量参与。要以互联网、大数据、云计算等技术为基础，通过构建创新治理的信息化平台提供面向创新相关行为主体的接口服务，形成一套基于统一底层数据库的创新数据的采集、分析和处理的统一平台，实现创新管理和服务对象、过程、评价的数字化，推动政府部门的生态化治理，切实增强政府对创新大局的谋划和把握，实现创新决策能力和工作水平的全面提升。

对于创新相关行为主体，创新治理的数字化不仅让越来越多的主体可以参与其中，而且也可以让数量众多、相对分散的各方方便且有效率地使用相关资源。短期内，创新治理数字化有利于打通企业、大学、科研院所等相关利益群体之间的数据壁垒，实现政产学研之间便捷、实时、直接、有效的连接；中长期看，创新治理数字化内有利于打通创新“全产业链”，实现“数字管理—全链整合—创新驱动”的实力提升。

创新治理数字化的基础设施构建

随着信息技术的不断进步，未来既是一个从IT(Information Technology)到DT(Data Technology)转变的时代，以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT时代；又是一个平台经济崛起的时代，平台已成为一种重要的社会现象、经济现象和组织现象。为实现创新治理的数字化，需要大力发展专业化、集成化、网络化的创新数据管理平台。利用此平台，连接、组织、整合各参与方，收集、分析各种来源、原始格式的数据，挖掘曾被忽视的才能、专业知识、创造力以及洞察力，通过“补功能、提形象”推进全链条创新管理和服务体系的建设，加快实现经济发展的动力转换，打造竞争新优势。具体看，政府相关部门需要根据“整体规划、分步实施、政府搭台、市场运作”的要求，搭建统一的数据接入层、打造通用的数据平台，利用信息通信技术建设包括科技企业项目库、科技成果专利库、技术创新需求库和成果转化案例库等多项内容、类似于“数据湖”(Data Lake)的“创新数据资源服务平台”，在创新项目开发、创新项目管理和服务、创新项目和政策评估等环节实现“数字化”，为创新治理的数字化转型提供基础。为此，政府必须要从创新相关行为主体的角度去思索“如何建设、如何开发”“创新数据资源服务平台”，围绕创新相关行为主体的需求开发平台功能，将平台开发与创新相关行为主体的创新能力提升紧密连接，而非仅仅是将创新相关行为主体拉到平台注册。

1 创新数据的输入端和输出端建设

政府搭建“创新数据资源服务平台”，更多扮演基础服务商、资源调度者的角色，其核心价值取决于相关创新数据的采集、延伸、挖掘，要实现后端“平台（管理平台+服务平台+业务平台）共享”与前端“多层面个性化需求”的有效对接。目前，在互联网、云计算、移动互联网和社交网络等现代信息技术快速发展并得到大规模运用的过程中，对数据收集和处理的成本大幅下降。因此，通过分享和处理各类创新数据，不仅可以利用数据对创新中遇到的相关问题进行有效诊断、对创新发展方向进行有效预测并产生有价值的科学预见，而且可以大幅提升产学研之间相互协作的程度、促进创新能力的有效提升。为此，要做到既使创新数据从创建伊始就具有可分类、可追溯、可共享的特点，以保证数据得到有序管理，又使组织内的任一成员可以通过标准方式进入，以避免“数据孤岛”现象。

一方面，在数据的输入端，政府相关部门必须关注相关创新数据的采集、储存和数据安全，鼓励相关利益主体以市场化方式积极、广泛地参与数据平台建设，以解决数据资源的来源和数量等问题。为此，需要构建一个广泛的生态系统以加强相关利益群体的连接，全面进行不同领域的数据收集、回传并在更大范围内实现数据共享，帮助政府部门搜集更多、更完备、更真实的信息，构建政府和社会互动的信息采集、共享和应用机制，实现数据资源的合理配置。同时，要将数据以原始格式迁移到“创新数据资源服务网”，而非放置在各自专用的数据存储中，有效降低接收数据的前端成本，有助于相关利益群体使用这些数据进行数据分析（认知服务）。正如维克托·迈尔·舍恩伯格所说，“大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。”

另一方面，在数据的输出端，政府相关部门必须将各种碎片化的数据进行整合，利用数据优势，提升分析、挖掘能力和数据的可用性，充分释放数据红利。如此，才有助于推进基于数据的服务和监管文化以及治理能力的提升，加速政府职能转变并推动创新治理能力的提升。一是政府相关部门需要一个开放、值得信赖的数字综合平台，保证相关利益群体乐于、易于参与且能实现即插即用。同时，满足灵活性、扩展性以及快速响应创新主体业务需求的要求。二是政府相关部门需要对数据的使用进行管控并搭建适宜的法律框架，为数据的使用设置不同的获取权限，让不同类型、不同层面的用户拥有不同的使用权限。同时，由于相关数据涉及的量大面广，对有效开采数据金矿的行为和结果给予适当鼓励，引导和推动相关专业机构和行业组织依法有序运用相关数据。三是政府相关部门需要鼓励第三方依托自身优势和“创新数据资源服务平台”的相关数据，在部分重点的垂直细分领域搭建“聚焦”平台，识别相关利益群体创新过程中的痛点，满足相关利益群体的需求，开发、设计和创造出适合相关利益群体需求的相关产品、服务。正如凯文·凯利所说，“除非数据要流动起来，否则它毫无价值。很多人积攒数据，但是把它存储起来并没有积极使用，不使用的话就是死数据，必须把它们连接起来，让它们不断流动起来，让它们互动，这样就会让数据具有价值。我们有一些方式能够让数据之间联通起来，我们在这方面有不断的需求让数据动起来、联系起来、连接起来，与其它的数据互通起来”。

2 创新数据的原则和开发模式

创新各环节的数据化发展态势和新型计算能力的爆炸式发展都在潜移默化地改变着政府创新治理的既有模式。如何将海量的创新数据资源同创新相关行为主体的能力提升融合；如何将多样的创新数据资源服务于政府部门为其科学制定政策和合理配置资源提供可靠依据；如何将各方采集的海量数据进行分析并转化为有效的服务提供给创新相关行为主体？既是创新数据开发的职能，也是政府部门实现创新治理数字化落地的核心议题。随着互联网、信息化的发展，面对大体量、多类型、高价值密度的创新大数据，为落实“政府工作要有更宽的视野更深的思考”的要求，政府既要关注“创新数据从哪里来”，又要关注“创新数据如何开发”；既要关注“创新数据的技术开发”，又要关注“创新数据的商业应用”。为此，政府必须在掌握庞大创新数据信息的基础上，进行专业化开发以实现创新数据的增值，最终实现“创新数据资源”到“创新数据资产”的转变。

对于政府部门，尽管上下游的垂直整合有益于把控发展风险、掌控发展节奏，但要求具备很强的专业管理能力、服务能力和技术实力。然而受制于自身的专业能力和层级化的体制机制，为避免职能错位，必须鼓励相关企业、公众以开放式、协作化的方式参与到创新数据的开发过程中，力争形成创新数据开发使用的PPP模式。为此，政府部门和创新数据开发者要在合作过程中各展所长、各尽所能。一方面，必须激发市场主体的活力和能力，充分发挥创新数据开发者的技术实力和对创新相关行为主体痛点的理解能力，激发数据与应用场景的良性互动，让创新数据从概念化走向价值化，保证创新数据开发者的利润以吸引参与主体；另一方面，必须提升创新服务的水平和效率，充分发挥政府的协调统筹管理能力，让创新相关行为主体利用全链条的数据化而获得创新能力的提升，保障创新相关行为主体的利益。

从开发原则看，为给创新相关行为主体提供更佳的价值体验，政府和创新数据开发者必须充分挖掘、利用创新数据资源的价值。为此，在创新数据资源的开发过程中必须遵循以下八项原则：一是应遵循MVP（Minimum Viable Product，最简可行产品）原则并通过尝试、迭代、学习、试错以找到实现目标所需的最佳产品/应用，即在最短时间提供一个非常简单的原型，并通过快速测试和迭代不断完善平台功能以满足相关利益群体的需求。同时，对于用户，入口、要求和操作规范以及相应的指导和说明都要方便操作。二是真正做到以用户需求为导向并坚持“奥姆剃刀”原则[1]，即在洞悉用户需求（包括现实需求及潜在、未被发现或解决但确实存在的需求两方面）基础上，加强或创造能够为用户创造价值的因素，避免功能的简单“叠加”和“累积”造成“功能疲劳症”。三是从任务度、反馈度、激励度等方面提升平台用户的参与感、活跃度，既要做到在洞察相关利益群体痛点的基础上，为平台用户创造出彼此有价值、资源有互补、能够共同提升的效果，又要做到通过制度设计以达到能够维系平台用户长期、习惯性参与、保持长久黏性的效果。四是政府要高度重视包括多源数据的跟踪、抽取、审计和集成等在内的数据管理，以保证数据的质量和可靠性；并通过开发统一数据架构(Unified Data Architecture，UDA)以应对结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等各种原始格式数据的开发、分析和管理。五是平台通常依靠功能互通interoperability）、资料转换(data conversion)和信息同步(information synchronization)降低转化成本，故而要力争与各部门的旧有相关系统兼容，以利于相关讯息和用户从旧有系统转移到新平台。六是在数据来源、覆盖面、原始数据、数据处理方法等方面增加透明度，尽量做到数据的阳光化，既有利于降低相关利益主体对数据误读的可能性，又有利于完善相关数据的统计，更有利于加强同国际数据间的可比性以更好地反映创新发展趋势。七是形成包括技术、经济、知识产权等全方位的数据仓库，要提供全局分析视角和应用组件、满足全口径基础数据的共享，充分满足信息统一、全局分析、深度挖掘、降低成本等方面的现实需求。八是加强平台构建后的管理与维护，力争在构建过程中逐步建立标准、创造“标杆”、推进政府行政体制变革，以保证平台的长期顺利运行。同时，在平台运营的过程中，平等对待合作伙伴，为其提供良好的服务。此外，还要了解大数据分析的优势与陷阱，力戒“大数据自大”，必须在数据分析中警惕只关注相关关系而不注意因果关系，导致模型对数据值做出“过度拟合”[2]而坠入“大数据陷阱”。

从开发模式看，为推进政府创新治理能力的提升，政府应通过开放数据平台、提供应用数据接口（即Application Programming Interface，API），鼓励技术提供商和相关企业、公众等数据开发者针对创新相关行为主体的不同需求，通过整理大量结构化和非结构化创新数据样本，采取简单模式、高级模式和开发者模式三种不同的开发模式。其中，简单模式要做到标准统一、开放的数据拿来即用，由于需要的仅仅是一些基础数据，应鼓励具备较强算法和模型能力的个人或小企业根据需求和应用环境进行开发。高级模式要做到通过简单的数据解读、匹配以满足部分功能需求，由于需要进行加工数据的抽样且仅需要部分数据进行建模，应鼓励独立的数据公司参与开发。开发者模式则要做到数据交互、设备管理、算法优化以实现功能开发，由于需要包括云计算、数字内容管理、搜索引擎优化等相关的技术能力且涉及全域大数据，应鼓励在市场中具备竞争优势、有实力、有能力、可持续服务的技术提供商或大型平台企业以“嵌入式身份”参与“创新数据资源服务平台”的开发。当然，平台开发的最大风险在于，发展模式在挖掘、匹配用户“痛点”的过程中，尚未得到最终验证前就急于求成、贪功求快而大规模扩张。因此，平台开发必须要大胆设想、小心求证，以最坏的打算争取最好的结果。此外，对于开发模式、数据开发者的评估应以里程碑式的项目管理为导向，即通过建立里程碑和检验各个里程碑的到达情况，控制项目开发的进程。

创新治理数字化的组织保障

信息和数据是进行创新治理的基础，为推进创新治理数字化基础设施的建设，加强创新数据资源的建设、管理和开发，推动创新治理的数字化转型和保障创新治理数字化转型的有效实施，需要建立与创新治理数字化功能相匹配的组织机构。同时，鉴于创新数据容量、复杂性和战略意义的提升，从经济有效性的角度看，有必要在机构构建上形成重要支撑。建议成立统一的、新的创新数据管理部门，主要扮演创新数据采集、创新数据维护、创新数据分析和创新风险管理以及创新数据政策主导者的角色，通过搭建“创新数据资源服务平台”力图改变当前创新数据碎片化的局面，力争将若干信息孤岛连接成一个互联互通的新价值网络。为此，新的创新数据管理部门需要具备包括数据收集能力、数据解读能力、专业判断能力、专业辅导能力等专业能力，并能开展数据技术、政策、应用等基础架构方面的探索和实践，以“数据智慧”高效地服务好创新相关行为主体。

1 把握调整时序，稳步推进组织架构转型

创新管理和服务的统一协调是未来组织结构的发展趋势，但相关部门出于对自身利益的具体诉求和感知，可能会很难从战略高度和长远角度推进。因此，要致力于更高效的创新治理，必须实现创新治理的数字化转型，而欲持续获得成功，就必须要在外部环境发生改变或在其改变之前，参与到变化中并重塑组织架构。同时，组织结构调整并非一蹴而就，必须按照整体设计、分步实施、试点先行、稳妥推进的原则推进创新数据跨部门、跨地区的协同互动。

在实际操作中，组织结构调整应采取渐进式推进的方式。第一步，通过召集相关部门负责人，设立跨部门的创新数据协作委员会，以协调和管理创新数据，力争将潜在协同转变为现实协同，实现深度协同与管理创新。相关部门则要根据责权和事权相统一的原则，落实主体责任，加大资源共享、服务联合、管理协同的力度，以避免数据分隔、重复存储、重复加工、重复投入等部门级应用的局限，切实提升创新服务和创新治理的水平，解决相关利益群体在创新数据应用中出现的问题。第二步，为增强协调权威性、提高协调效率，可以考虑建立常设的创新数据管理部门。一方面，统筹原来分散在相关职能部门的创新数据，加快实现创新数据资源从各自为政向共享共用的转变，提高行政决策效能；另一方面，以职能转变、服务市场主体为核心，构建以数据洞察、问题导向为驱动的新价值服务网络，加快实现从封闭、垂直的线性管理模式向相对开放的协同合作模式的转变，建设“服务型政府”。

2 明确治理职责，有效提升创新决策能力及管理和服务能力

创新治理的数字化转型是一项复杂的系统活动，涉及不同主体、不同人才、不同技术的协作互动。一方面，全面、及时的信息是监测和评估创新发展阶段、创新发展政策得失、创新发展能力提升成效的基础。通过引入大数据、云计算等先进技术，创新治理数字化有助于政府既系统又有层次地全面了解当前创新发展中遇到的困难和障碍，有益于克服信息不对称问题、提高公共决策能力。另一方面，政府通过合理有序开放数据资源及政府购买服务、协议约定、依法提供等方式，依托数据开发者和搭建的重要基础设施“创新数据资源服务平台”，可以调动创新相关行为主体，解决传统创新管理和服务中存在的资源约束、协作困难等问题，为实现创新管理和服务精准化提供基础支撑。

创新数据管理部门要从提升全社会创新能力的角度出发，既要考虑“创新数据资源服务平台”究竟为谁服务、要解决什么问题等基本问题，又要考虑相关利益群体的范围、角色定位以及相互之间的关系等问题，要支持作为创新主体的企业在全国乃至全球范围内进行相关技术资源和产业资源的整合，形成以市场为导向的核心竞争优势。同时，创新数据管理部门要从客户应用、线上功能设计到线下交易服务等方面不断完善“创新数据资源服务平台”，推进平台的简单化、标准化和易参与，推动创新治理的数字化转型。此外，创新治理的数字化也对信息保护提出挑战，需要谨慎思索和处理“谁拥有数据、数据是否安全以及出现问题后谁将负责”等问题，需要根据数据的生命周期对数据进行分类，对不同的数据采集者、开发者、使用者进行分类界定，持续强化平台的“安全性”“专业性”“便捷性”等特征，让数据建设和职能转变互相融合、互相推动。具体看，创新数据管理部门要通过“创新数据资源服务平台”的建设以及机制的完善，实现创新决策的“循数管理”和创新管理和服务的生态化、精准化、透明化和规制化。

从决策的角度看，政府需要不断推进自身变革，以适应经济社会发展要求，要运用数据更快速地制定出更明智的决策，决策需要从“经验主义”向“数据主义”转变。实现数字化就是要为决策者和政策研究人员的创新研究和决策提供基础数据，就是要把决策工作交给更小的团队，就是要设计迭代性更强更迅速的做事方式。为此，创新数据管理部门要通过对分散的创新信息的系统整合，建立统一的信息系统，实现创新相关行为主体信息在负责创新能力提升的相关政府部门间的信息共享、互联互通和对社会的有序公开；逐步建立信息采集、评估分析、双向反馈、预警处置机制，记录和积累创新相关行为主体的基础数据，加强对创新相关行为主体全范围、全过程的可检验、可监测、可防控，有益于提升政府部门的创新认知水平和创新决策能力。

具体看，一是建立统一的创新数据资源目录体系、创新数据标准体系、创新数据质量审计体系和创新业务系统数据共享交换体系等。二是建立可对比、可回溯、可审计的数据质量管理体系，保障数据采集获取的可持续性，避免“数据陷阱”。三是吸引精通数据挖掘和业务建模的科学家队伍，从创新应用需求出发，做好潜在数据价值的挖掘与应用。四是统一管理创新数据，指导产学研各方利用数据资源、监管数据权限和接入，以及在产业链、价值链上推广数据分析应用，实现数据共享、应用交互，以避免对数据定义和分析的职责分散在各部门造成“竖井效应”。同时，尽快制订与创新发展相适应的考核评议体系，将考核评议体系落实到具体的步骤与工作程序上，并让失责必问成为常态，以问责机制加强对政府的有效监督、有效改善政府的低效率并促进公共利益。

从管理和服务的角度看，政府作为创新能力提升的“推进器”和制度供给主体，必须要深化转职能、转方式的要求。创新数据管理部门要从解决创新相关行为主体的一个痛点问题切入并逐步拓展到多个痛点问题，之后将利益相关者整合到一个“创新数据资源服务平台”，快速形成创新生态圈平台，实现创新相关行为主体之间以及创新相关行为主体需求和数据开发者之间的高效对接。

一方面，要将为创新相关行为主体服务作为治理转型的核心目标，要在创新治理方面集聚更广泛的市场力量，构建互联网生态型平台，打破传统的封闭型组织形态，避免政府唱独角戏。因为，政府必须直面一个现实：试图直接控制系统底部的参与者往往会在系统上层产生适得其反的后果，如战略受阻，甚至是生态系统的崩溃。因而，检验创新数据管理部门是否有效的标志，就是创新相关行为主体是否广泛、深度参与“创新数据资源服务平台”，是否可以利用平台提升创新能力、推广创新成果。另一方面，政府需要将更多精力放在“创新数据资源服务平台”运营过程中的常态化监督管理等方面。要以统一的原则对数据开发者进行有效监督和管理，出台配套的评估机制、争议处置机制，预防数据开发的模式风险和安全风险。同时，要培养“创新数据资源服务平台”自身的纠错能力和恢复声誉的能力。因此，在面临更加复杂的利益关系和更加多元的任务目标时，为强化对“创新数据资源服务平台”及其相关业务的监管，要通过提供各种政策框架、法律规则、法律程序、法律解释和行为规范，建立一个完善的监管框架，以规制思维为创新相关行为主体提供制度保障。

具体看，一是以评估机制改变政府提供创新服务的传统模式，鼓励数据开发者在数据开发中仔细思索“数据是否具有代表性”“数据模型是否具有针对性、准确性？”等问题，督促数据开发者加深对创新相关行为主体的理解并实现对用户需求的精准匹配，确保数据开发者的开发、服务的专业化和规范化，避免创新相关行为主体需求和数据开发者间的错位。二是以争议处置机制确认责任和权益的归属，并通过建立信息披露机制、投诉机制适度引导各方提升谋求共同利益基础上的集体选择能力。三是规则的制定要保证受规章影响的群体可以参与规则修订，保证参与者的权力大于规则制定者，使他们没有被区别对待的心理落差。同时，要明确规则在用来增进集体利益的同时也在以损害个人自由为代价。因此，寻求最适量的规则以平衡个人利益和公共利益，实现整体利益的最大化，十分关键。特别是，在尚未清楚地了解某一事物之前，不要扼杀它。四是加强对创新治理数字化过程中的风险管理。不仅要针对创新治理的不同阶段、类别和层次进行有特点的风险识别和评估，而且要对创新治理的风险进行动态全过程管理，力争基于风险分担的基本原则制定完善的风险管理架构，做到风险的“化整为零与零中有整”的有机结合，实现风险最适分担、治理效率最大化、治理效果最佳化、总成本最小化。

3 重塑管理运行模式，实现政府角色的重新定位

创新治理数字化的成功关键在于将数据收集、数据存储、数据查询、数据分析、数据应用、数据可视化等功能融合起来。为此，创新数据管理部门在搭建“创新数据资源服务平台”时，需要主动引入社会力量，需要吸引高质量的双边参与者，需要看重用户体验和用户数量的增长。同时，“创新数据资源服务平台”要实现有效运作，一个重要前提就是必须拥有足够多的双边客户参与，只有当双边客户的基数达到某一拐点后，才能爆发出更多基于大数据挖掘而来的“核反应”。正如里德定律指出，以指数级增长的网络价值与网络规模相关，而且组织学习节奏的提高与平台上参与者的数量相关；随着我们联络的人越来越多，这种“找到合适人选”的功能具有越来越大的价值。因此，必须按照提升合作频率、凸显合作成果、完善合作秩序的思路，拓展平台功能、推进平台业务。既要做到解决相关利益群体的痛点，满足各方的基本需求；更要进一步做到形成甜点，让各方黏在平台上，如此，有利于拓宽平台的商业价值和产学研各方的合作空间。为此，“创新数据资源服务平台”的建设、运营和发挥实效，应秉持共商、共建、共享的原则，不是政府的独奏，而是各方的协同合奏。即，既需要数据开发者以技术为基础创造出创新相关行为主体的“痛点”应用，又需要创新相关行为主体在实际应用中产生更多真实的数据，反过来促进数据开发者的不断学习和迭代，更需要政府提供各种制度安排和创新资源的整合，加强数据开发者和创新相关行为主体的规范、监督和协调对接，加快创新要素的自由流动并提升创新资源的配置效率，最终形成创新治理数字化转型的正向循环。因此，如何平衡创新治理各方主体的关系，并在运作模式上充分体现和落实，成为创新治理实现从现实到愿景跨越的核心。

从创新治理的主体看，主要包括政府、数据开发者和创新主体三大主体，三者之间的关系既有垂直关系，如政府部门对数据开发者的要求和管理；也有平等关系，如政府和创新主体之间的合作、政府数据开发的服务外包等；其中，政府拥有决策者、监管者和创新促进者的不同角色定位。同时，在全球范围的创新能力比拼中，并非仅仅是单个创新主体之间的竞争，而是整个创新链条的竞争。其中，创新链条不仅包括创新的主体企业，而且包括创新的源泉——大学、科研院所，也包括政府相关部门，还包括有利于创新能力提升和创新发展的金融环境等多方面，只有加强合作，以利益驱动机制实现关注各方利益、追求多赢的效果，力争形成完整、共生、“你中有我，我中有你”的生态链，激活各方潜力、实力，创新能力的提升才是持久的和坚实的。因此，如何更好地协调政府部门、数据开发者和创新主体之间的协同合作、分工平衡、风险分担等关系，要让开放、平等和共创取代封闭、零和竞争，从原有的集中控制向共同治理方向转变，真正体现合作共赢、“多元共治”的目标，是创新治理数字化的关键。

政府创新数据管理部门要强化资源重置和多元行为治理。在创新决策方面，引入沟通、协商机制，让创新相关行为主体参与政府政策的决策和制定。同时，一方面，聘请公共政策领域和技术领域的专家为政府提供决策参考，帮助政府机构工作人员掌握公共决策的价值取向、决策程序、决策责任和影响决策的常见偏见、错误以及必要的数字化技能，以实现创新决策的科学化和民主化并提升创新决策效率。另一方面，应通过设立内部社交媒体平台鼓励全员参与，以让众人智慧汇流成川，要利用技术简化组织架构，加快整个组织解决问题的速度。在创新管理和服务方面，必须调动相关行为主体的积极性，给各方应有的自主权、自治权，要找到相关行为主体之间的利益平衡点，可以采取公私合营会员组织模式有效激发各方的参与积极性。同时，可以打造创新发展的在线社区，为数据开发者和创新主体提供在线的论坛交流、技术培训、案例解析、方案推广、项目申请等方面服务，更好搭建数据开发者和创新主体之间的交流平台，并加大数据开发者和创新主体与政府创新数据管理部门的互动、对接和深度融合，从而推动创新治理体系和治理能力的现代化。此外，对政府管理和服务的评估，也要从制度和文本逐步走向创新相关行为主体的实际体验。

从创新治理的运作模式看，平台要逐步过渡到政府管理平台、平台服务相关利益群体的模式，平台的服务功能也将从过去有问题才被动反应的作业模式转变成主动式服务。由于创新的相关决策、管理和服务创新相关行为主体（包括对数据开发者的监督管理）两大主要职责具有较高的专业性和复杂性，需要一定的专业素质和专业门槛，对新部门的政府工作人员而言，保证专业性、权威性和独立性特别重要。同时，本着“不求所有、但求所用”的原则，也需要聘请社会专业人士确保决策、监管和服务的专业化水平。因此，需要在体制上明确包括政府部门、数据开发者和创新主体等利益相关方的责任、权利和义务边界以及各自的作用和地位，需要在具体业务和具体问题的处理上明确、细化、公开各利益相关方的职责和履责规范，需要在操作上方便各利益相关方的查验，以确定各利益相关方的职责和功能、并确保落实，避免出现问题后的推诿和规避。

具体看，首先，政府相关部门编制《创新治理服务手册》，明确落实重大事项的操作流程、决策规则和其他相关讯息，并在“创新数据资源服务平台”免费公布，让创新相关主体及时了解相关流程、决策条件、项目技术要求等。同时，相关信息的披露必须做到及时、全面，沟通内容要做到准确、简单、易懂。其次，平台是一笔“慢生意”，意味着与“急功近利”相对的慢养，需要一个用户一个用户的日积月累，一个交易一个交易的耐心促成；需要在累计的海量数据中，挖掘平台各边的刚需；需要大格局观和对社会价值的不懈追求。因此，针对创新数据的开发，可能需要在有条理、系统化地思索要解决什么重要问题的基础上，重点考虑以下四方面问题：一是如何充分信任和有效释放市场潜能，选取合适的创新数据开发者，如何利用契约式架构提高项目对创新数据开发者的吸引力，应该选择哪种开发模式；二是需要开放哪些类别的数据，如何保证创新数据提供的及时、准确和一致性；三是如何设立量化的创新目标并利用哪些指标对开发效果进行定期评估，如何做到公开、公平和公正，特别是在开发者无法满足何种效果时需要强制退出；四是如何确定和落实政府部门的权限、流程和管理程序以完善决策过程，如何在明确权责归属的基础上设计“激励”政策以避免不作为现象，如何有效管理外部各种可能利用的资源以促进合作、学习以及试验。最后，政府应依托“创新数据资源服务平台”，鼓励主要的数据开发企业成立行业协会，通过制定行为准则树立清晰的、需要数据开发企业遵从的价值标准和行为原则并努力解决数据开发企业数据开发工程中可能遇到的共通问题和挑战，通过成功实践宣传“创新数据资源服务平台”在解决创新相关行为主体方面的益处。同时，政府还可依托“创新数据资源服务平台”，通过设立创新需求目标，利用“创新挑战赛”、路演并提供奖品等形式，推动创新资源的有效利用，激励创新相关行为主体的高度参与，提升政府“组织”创新资源能力，加强公私合作。

结语

创新治理的数字化转型，不仅意味着技术变革和数字化基础设施的构建，更意味着一种颠覆的思维方式、管理和服务机理、治理模式，开启了创新治理的一次重大时代转型。同时，创新治理的数字化转型，也必然涉及利益关系的重新调整。因此，在推动创新治理数字化转型的过程中，仍须审时度势、权衡利弊，要在对潜在风险、预期收益等全面考虑的基础上合理规划先后次序；不仅要“干中学、学中干”，而且有必要加强对既有措施的评估研究，逐步建立创新治理的评价标准，采取审慎渐进的方式推进创新治理的发展。

参考文献：

略。

[1]所谓“奥姆剃刀”原则，即“如无必要，勿增实体”。

[2] “过度拟合”指一个过于复杂或编码错误的算法可能在庞杂的数据中发现似乎合理的相关性或错误信号。

作者：张于喆，国家发展和改革委员会产业发展研究所研究员。本文原刊于《经济纵横》2016年05期，作者授权三思派发布。文章观点不代表主办机构立场。

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。