微軟中國副Quattroporte馮國華曾提出了數字化轉型的四個核心方向：為了業務的轉型，企業管理者需要從客戶、員工、運營，以及產品四個方面對企業流程、業務模式進行全面的思考。

1. 新的客戶體驗

數字化正在深刻地改變 B2C 和 B2B 公司與其客戶之間的關係。未來的公司需要通過高度個性化的互動和更好的服務來超越客戶的期望。最明顯的變化發生在客戶渠道和體驗上，它們共同構成了客戶旅程。

過去10年，網際網路、電子商務、行動通訊等技術——越來越多地依靠個性化分析——不斷拉大了消費者的購買和服務期望。今天的顧客之旅是完全不同的。客戶越來越希望公司通過所有的人力和數字渠道提供無縫的、全天候的、定製的參與、協助和服務。

個性化的購物體驗——無論是線上購物、通過移動裝置購物，還是在實際場所購物——是每一家現代公司的目標。波士頓諮詢公司的全方位經驗審計幫助公司轉移他們的注意力到一個完全以客戶為中心的商業模式。

提供新的服務水平

為了最大化來自客戶的終身收入(而不僅僅是某一時期的產品銷售) ，公司需要採用在科技和創業領域更常見的新指標，例如測量 LTV 和 CAC。

許多行業，如消費品和許多工業產品公司在這個過程中還有很長的路要走。B2B 公司在營銷和銷售方式上面也會臨著自己的一系列變化。

2. 建立數字人才和組織

未來的組織結構將發生巨大變化，工作方式也將大不相同。未來公司中的人才將涉及與智慧技術更高層次的互動，而組織結構將在重新定義傳統角色中發揮關鍵作用。

數字化人才，決定了一個公司數字化轉型的成敗。如果沒有使用現有數字技術，沒有實時調整工作方法，也沒有僱用優秀的數字化人才，那麼公司將會舉步維艱。

獲取數字化人才

因此，為了實現可持續增長，公司需要同時擁有數字設計和技術技能的人才，包括 UX / UI專家、以人為本的設計人才、資料科學家以及資料和技術工程師。

適應能力強的員工，能夠快速學習新技能，適應新工作環境，其潛力不可估量。為了吸引、發展和留住這樣的人才，公司領導需要對多個領域的組織進行調整。

實現數字化組織

要釋放未來公司創造價值的能力，關鍵是要建立一種新的組織模式，這種模式以人機互動和集中化的資料和技術平臺為基礎。而人在其中的角色有所轉變，更多的是參與設計審計和創新，不再過多的參與操作。

強調層次結構、角色定義和瀑布式計劃模型的當代組織模型已不能滿足現在的情況，需要對其進行調整或替換。“敏捷改進團隊”將與機器共同工作，改善客戶體驗和業務操作流程。

這些團隊將有一個最終狀態的想法ーー通常是完全機器自動化的過程，這些過程通過機器學習不斷優化。

他們將通過一種測試和學習的方法朝著這種狀態快速地提高效能。這些變化將包括破壞性的裁員，以及不同地區對適應性人才的更大需求。公司將需要在學習和再培訓方面進行更大程度的投資。

如果忽視文化，組織將面臨轉型失敗的風險。但是在組織中嵌入數字文化需要明確的方法和嚴格的努力，領導力至關重要。

3. 利用資料和先進技術

機器向人類提供了更多的決策空間，這是資料收集的有力迴圈。它們為公司實現自動化，協調大規模試驗和快速持續提升業務創造了可能。

集中化的資料

對於未來的公司，學習能力將是必不可少的一項能力，資料不僅是一筆鉅款，還將成為公司機器和人工智慧的“感官”。

未來，公司需要投資於資料收集，通過感測器、資料生態系統和合作關係，以及獲得客戶許可。他們還需要妥善管理資料，投資雲端計算和資料湖 ，以便在使用資料的同時保護資料的安全(有相關的隱私政策和必要的網路安全)。

學習型組織

公司需要確定哪些使用案例提供的資料能夠創造巨大價值。這就需要用人工智慧和高階分析對資料進行評估，將其轉化為商業行為，跟蹤結果，並建立學習迴圈。

目前有大量的使用案例供參考。比如製造業中的預測性維護或機器控制，供應鏈中的先進生產流程、庫存管理或運輸，還有商業功能中的次優報價、價格、促銷或營銷資訊。

懂得快速學習的公司將推動更好的決策，並帶來價值和競爭優勢。

技術平臺

技術系統需要跨越公司的各個部門(或至少是一組類似的業務部門)。對於擁有大量遺留系統的公司來說，這將是一個巨大的挑戰。要做到極其簡單的用例需要時間，還需要技術的不斷改進。

4. 數字化操作和自動化過程

機器將越來越多地應用於操作大多數業務流程中，幾乎每天都需要它來做出業務決策，並執行越來越多的操作。人類和機器將共同設計業務，制定業務戰略，並增強關鍵的單個流程。

機器可以做人類能做的事情: 通過資料感測器感知，通過雲和資料記憶，通過人工智慧和高階分析作決定，通過移動裝置現場輸入資訊，通過機器人和自動駕駛車輛行動……

一旦開發出來，機器和人工智慧自動化或增強過程的能力將超過人類，因為它們更廉價更智慧。最重要的是，機器和人工智慧的學習和操作能力更強。其學習的速度將給採用這些流程的組織帶來真正的競爭優勢。

隨著機器和人工智慧逐漸接管公司的運營，人類的角色將發生改變。人們將創造出更多新的工作崗位，來設計增強或自動化工作流程。隨著時間的推移，我們希望看到工作流程的操作由人工到自動化的轉變。但是，要使人工智慧或高階分析得以順利進行，他們需要一組可供“培訓”的資料（可處理的資料）。

集中數字處理

為了充分利用人工智慧和機器學習的好處，並使投資於技術的經濟效益發揮作用，企業將推行通用技術平臺支援的全球通用的端到端流程。這些全球通用流程和技術平臺的管理結構也需要更加中央化和全球化。

持續升級和改進大量小型系統效率並不高，往往會增加成本。另一方面，集中化的流程可以在任何地方進行改進、監控或操作，能降低不少成本，吸引優秀人才。