適合讀者: 普羅大眾
概念
這兩三年沸沸揚揚的全球性跨產業的數位轉型，時常讓我們看得如入五里霧中。媒體上看到許多企業成立了數位轉型辦公室(DTO)，但這到底跟在台灣的你我的日常工作有甚麼關聯呢? 對於非IT職能的你我要怎麼理解數位轉型，並了解它對你我的職涯影響呢?
以下的內容就算你不是IT專業人士，應該也能看得懂。
- 數位轉型是在做管理，非僅導入新系統
- 數位轉型至少有三個層面: 營運效率(決策與流程)，商業模式，客戶體驗
- 數位轉型還會影響到: 人(有技術的人、文化)，網路(企業的價值系統)
數位轉型內外驅動因素及目標
數位轉型是企業結合各種新數位科技，藉由無所不在的連接性，以追求卓越績效與持久競爭優勢的過程。因此數位轉型是個管理的過程，而非僅是純科技或純系統的過程。這代表驅動數位轉型的因素，始終都是基於企業在管理上的需求，而非單純導入特定系統就算數。
複雜度與影響
我們要如何理解導IT系統跟數位轉型有甚麼不同呢? 下圖簡要的從複雜度與影響兩個層面向大家說明。
複雜度與影響
本地開發解決的是較簡單的管理問題，造成的影響也較低。開發之IT軟體或系統，無法輕易共享與協作。隨著企業要免對的問題複雜度與影響逐漸變大，比方說某公司到國外設立分公司，或者增設工廠，集團總部的會計要怎麼做帳就是一個很大的挑戰。此外
對製造業的意義
數位轉型在客戶體驗層面的發展，在軟體業、金融業會比較有機會。比方說IG, Tiktok，或者行動支付、網路銀行、人工智能客服等等。
但是在製造業，數位轉型會主要在於商業模式層面: 流程改造，事業網路改造，事業範疇改造。舉例來說，透過系統整合，系統間介面建立，主數據的規範，使得財務報表、管理報表、採購報表、庫存報表、工單資訊、生產效率等訊息得以迅速有效生成。業務、運營、會計、財務、生產車間管理等，都應該要能夠連結、勾稽、整合。作為概念我簡單說明到此。
AI與數位轉型
數位轉型跟AI是獨立的議題。數位轉型可以透過(或不透過)AI的幫助而實踐。
針對AI的介入，如對話機器人(chatbot)可以應用於客服專線，節省客服人力需求。隨著AI能力的強化，在辨識能力、預測答案上面已經有很明確的應用。此外，計算機視覺也能透過AI大量提升對影像判讀的能力。這個很快(或已逐漸)進入影像醫學(medical image)的領域。此外，也有專家系統能用AI判別學術論文原創性(或抄襲)的比例，這個已經變成論文審查的基本要求之一。
對於AI的應用，除現有的專家系統、自然語言處理、電腦視覺外，還有很大的想像空間，尤其是生成式AI用於小範圍提供對策，涉及一些猜測並趨近於最佳解決方案。
RPA與數位轉型
實施了RPA，將大量減少作業性人力的需求，但是相對的資料分析專業性人力的需求會隨之上升。RPA對數位轉型肯定有幫助。RPA應用場域是重複、固定的複雜工作。透過robot取代人工來做，不但不會疲勞，而且也不存在人為錯誤。
但是實施RPA不等於實施數位轉型。別忘了，數位轉型本質上是個管理議題，而非技術議題。
到此數位轉型概念篇先告一段落。希望這篇文章老少咸宜。歡迎交流喔。
