無限極是李錦記旗下的一家公司，產品包括健康食品、美妝和家居用品。李錦記是一家百年的民族企業，它有兩個使命，一是發揚中華優秀飲食文化，二是弘揚中華優秀養生文化。無限極具有獨特的企業文化，主要體現在三個方面：“思利及人、“永遠創業”、“自動波領導模式”。除此以外，無限極還有獨特的“三調養 四合理”的健康養生理念。無限極的銷售模式是直銷，直銷與分銷作為兩種不同的渠道，其實殊途同歸，都是要以用戶為中心，提供好的產品和服務。

在數字化規劃上，信息化、數字化、智能化是數字化升級常見的三個階段，但我認為它們并沒有嚴格的標準也沒有必要嚴格區分。階段的劃分意義在于提醒我們有整體觀，比如我們是否打好了數字化的基礎，也就是說是否完成了關鍵行為的線上化，是否能夠及時準確地采集數據。信息化通常是描述性分析的階段，數字化是通過場景將信息化的單點連成線，通過各領域的數字化將線連成面。

在數字化階段，我們常提醒自己要從360度的數據視角看問題，比如一個消費者、一個經銷商、一家門店等;同時要以閉環場景的角度來分析問題，數字化通常是診斷性分析的階段，而在智能化階段強調的是AI和算法，屬于預測性和處方性分析階段。

關于數字化的價值，我認為可以分為兩大類，一類是數字化優化，是在基本不改變做事方法的情況下，通過工具實現降本增效。另一類是數字化轉型，體現在三個層面：商業模式的創新、業務模式的創新、生態協作的創新。

舉例來說，過去直銷是通過線下的方式進行銷售，現在可以通過社交電商來做，突破了時空的限制，就是一種商業模式的創新。業務模式創新強調的是換一種方式做原來的事，比如我們的經銷商會在店內做一些線下活動，過去是在線下做，現在我們通過線上線下融合的方式。會前發線上邀請函、會中在線下掃碼互動、會后收集數據形成洞察給到活動舉辦人，同時鼓勵大家把將各自的活動分享上傳到平臺。過去門店各自為戰，現在可以互相借鑒成為體系，這就是業務模式的創新。生態協作的創新例子比如在供應鏈側，我們在MRO采購平臺實現上下游信息協同，通過競價實現降本增效。

我對實現數字化升級的關鍵能力做了個總結，主要有四個方面：組織力、工具力、數據力、運營力。?

組織力講的是數字化團隊怎樣提升業務力，做到真正懂業務，另外就是提升整個組織的數字化能力。

工具力是IT部門的“老本行“：打造各種工具和系統，可分為內部和外部工具，內部工具是企業內員工使用的，相對來說對于工具力的要求較低;外部工具用戶是給C端或者渠道小b端，對工具力的要求更高，因為不能強迫用戶用。

數據力強調將數據變為洞察，形成服務，價值變現。

運營力強調通過持續的運營和業務的變革，實現長效效益。

特別說一句，沒有業務變革的數字化項目就是“耍流氓”。

接下來我將詳細解讀以上提到的四項關鍵能力。

01

組織力

過去我們的IT部門基本是“接單”的，給我需求我來做，IT部門背的是技術指標，保證系統沒有bug，性能過關、準時上線就可以了。后來IT部門從后臺走向中臺，增加了比如產品經理、BP等角色，開始更深入了解業務，除了背技術指標還有產品指標。近兩年，我們的IT部門開始走向前臺，數字化中心成為大業務部門的一部分，開始參與和負責一些強數據驅動的業務運營，開始背業務指標。我認為這種演化是積極的，數字化必須要融入到公司的業務里。

在企業內部，我們有很多不錯的實踐可供討論和分享，為此打造了多個虛擬組織，包括有產品管理、項目管理、服務管理、數據治理、架構安全委員會等，比如產品管理委員會的產品經理會分享總結如何提升用戶體驗，比如架構及安全委員會會對所有新技術方案進行安全評估。通過這些虛擬組織，能夠沉淀企業最佳實踐，提升組織的整體能力。我們也打造了多個數字化能力共享中心COE，讓數字化實現“普惠”，比如RPA應用、全員BI、內容中臺、CEM應用、用戶旅程應用、行為數據分析等。這樣讓能力分層，簡單的任務由業務團隊獨立完成，這樣IT部門可以釋放一些工作量，聚焦做一些比較復雜的任務。以全員BI為例，IT負責把數據中臺和BI平臺搭好，業務部門在寬表上做一些自助報告和分析。我們還會舉辦全員BI大賽，請業務用戶來講解如何用好BI，提升了公司整體的BI能力。

02

數據力

過去IT的數據部門常常被認為是成本中心，只是建個中臺，建個數倉，搞幾個報表，但其工作和價值遠不止如此，為了讓信息和認知同頻，我們將數據服務總結為8種類型，來向業務層宣導，讓大家知道數據服務可不是一個報告那么簡單。

第一類服務是取數訂閱，我們會做一些專題的數據推送。第二類服務是數據產品，我們做了一站式數據應用門戶、對高頻使用場景開發了小程序、還有chatBI、PushBI等，chatBI可以做到聊天式秒級回應，比如業務同事在跑市場的時候只需說出門店的名字，就能獲得相關的360數據洞察，做到心里有數。而PushBI則會主動推送一些業務預警和流程機會點，防止用戶錯過一些重要的信息。第三類服務是分析報告，比如類似雙十一的某個專項分析報告。第四類服務是數據標簽，包括人貨場的各種標簽的全生命周期管理，包括事實標簽、邏輯標簽和預測標簽。第五類服務是各類固定數據報表、看板和大屏。第六類服務是數據供應，包括接口方式或者微服務API的方式。第七類服務是自助數據服務，第八類服務就是數據資產共享。通過以上服務的宣導和應用，能夠讓業務人員明白數據的價值，這也是數據力的體現。

03

工具力

工具力也就是各種系統的搭建，這需要與公司的整體策略和業務策略匹配。以渠道數字化為例，直銷是B-b-c的模式，大B是品牌方，小b是直銷員或門店，c是顧客。在數字化時代，經營模式沒有變化，但b到c的觸達發生了很大變化。以前基本是線下的方式，而且都是私域的流量，現在變成了的線上線下相結合，私域公域相結合，在這個過程中，工具賦能非常重要，我們制定了工具力四大策略：場景化賦能、系統化賦能、全域賦能、內容賦能。

場景化賦能就是將用戶旅程和場景落地。系統化賦能就是通過任務體系形成系統化運作。全域賦能就是線上線下結合，公域私域結合。內容賦能我們將按照PGC-UGC-PUGC-AIGC的演化路徑來建設。這樣直銷員一天的各個環節都有工具賦能，不一定都用，但工具箱在那里，用戶自己選擇合適的?？偨Y來看，數字化工具要好用、易用、效用，這就是工具力。

04

運營力

這里的運營力是指對數字化能力的長期運營，比如線上商城只是一個平臺，是工具力，但商城的GMV是需要運營實現，是運營力。我們常常告訴業務要做到數據驅動運營，那數字化部門要先成為典范。所以這里分享一下我們的研發如何通過“多快好省勤贊”等維度，用數據驅動研發運營。首先每個開發人員的工作我們都有記錄，實現了信息化，不僅有代碼記錄，還有預算-項目-任務-計劃和實際工時等拆解，以及該員工開發的代碼質量記錄(比如產生了多少bug，有多少返工的工時等)。通過這些數據，我們可以對每個人的工作質與量打分，通過看板進行運營回顧，提升研發效能。

今天不是專題講AI，很淺地分享幾個點。首先我認為要做好AI，先打好基礎，一是數據的積累，二是AI人才的培養，提前做好團隊的布局。然后要找對場景，沒有場景，AI就像拿著錘子找釘子，英雄無用武之地。

在場景上鼓勵多領域的嘗試，但要聚焦核心業務場景，AI不是看起來很”花哨”，而是能夠漲業績。我個人認為大模型本身并不是企業構建AI能力的區別點，因為一般企業都只是調用國內外大廠的模型和服務，從百模大戰到大浪淘沙，剩下的幾家(或十幾家)能力不會相差太大，而在同樣的模型下，數據的質量更高、場景的選擇更精準、工程化的速度更快，那么AI的效果就會更好。

所以我們計劃建設“模型獨立”的AI PaaS，通過AI Agent引擎來調用不同的模型，既有傳統的機器學習或者垂類的小模型，也有大模型。另外對基于企業知識庫的企業大腦和智能助手、AIGC、客服等領域也是我看好的AI應用領域。

綜上所述，我認為做數字化一定要以用戶為中心，不管用戶是內部員工，還是外部顧客，還是渠道小b，不要背朝大海，要洞察用戶的真實需求。要先做好信息化再做好做數字化和智能化。數字化一定要與業務深度結合，成為公司的關鍵策略和核心競爭力之一。最后希望每位CIO都能助力企業實現從數字化優化向數字化轉型的跨越，從IT、DT到AT的躍遷。