数字化究竟是什么定义，与过去的信息化有什么根本上的区别，企业该怎么样适应数字化带来的转变，行业内众说纷纭。

  可以肯定的是，数字化与软件的关系最为紧密，去年底我们汽车云工作组首次发布会，就将数字化的经济、软件和数字中国的整体演进视为行业变革驱动因素。

  作为先行者，六年前我就指出“数字化技术”将是未来生产活动中的核心竞争要素（参考旧文《创新增长速则不达：传统企业数字化转型需警惕的几大误区》）。

  近年来我一直在思考数字化的整体轮廓与基础框架。这篇《什么是数字化》由远及近，上篇阐述数字化打开的历史进程、美国企业经验成败借鉴，下篇将阐述数字化的三大支柱和基本转型原则。

  数字化之所以定义模糊，是因为大多数从业者低估了它的影响力，一直在尝试从信息化升级的视角去理解它。

  数字化与信息化的技术和应用完全不同：信息技术注[1]利用计算机快速处理大量信息、基于统计和数学方法的应用程序改进决策，服务于企业内部，是渐进式优化；数字技术以云计算（cloud computing）、大数据（big data）、社会化媒体（social media）为代表，目标是创造新的商业与社群，是颠覆式创新。

  数字中国极大地提升了数字化的影响力，从历史进程来看，数字化将是与农业化、工业化同等级别的概念。

  工业化（industrialization）是工业（特别是制造业）或第二产业产值（或收入）在国民生产总值（或国民收入）中比重一直上升的过程，以及工业就业人数在总就业人数中比重一直上升的过程。

  工业发展是工业化的显著特征之一，但工业化并不能狭隘地仅仅理解为工业发展。因为工业化是现代化的核心内容，是传统农业社会向现代工业社会转变的过程。在这一过程中，工业发展绝不是孤立进行的，而总是与农业城市化和服务业发展相辅相成。

  数业发展是数字化的显著特征。与农业、工业一样，数业也将形成新的经济主体、组织模式和生产关系。

  数字化不是狭隘和孤立的数业发展。它将是工业社会向数字社会转变的过程，与工业数字化及新兴起的产业发展相辅相成。

  为什么不是信息技术或其它什么技术来开启新的历史进程？我们从制度演化的角度来理解数字技术的变革影响力。

  第一，数字技术降低了交易成本。每一次交易成本降低，都会促使制度演化。数字平台突破了传统行业的边际约束（参考《数字化转型必读：平台战略》），并创造了众多的跨界业务。

  信息技术至今都还在解决跨领域沟通不畅、理解失真的问题，但很少有用户或供应商需要理解亚马逊、淘宝或微信、公众号这类平台的内部业务或实现。

  第二，数字技术改变了竞争规则。通过多次博弈和适应，最终形成的新均衡将产生新的制度。数字产品更新迭代快、同质化严重，先发者优势不再，转而形成基于知识的竞争，吸收与利用知识的能力决定了企业竞争力（参考旧文《吸收能力理论：组织转型中的关键绩效差距》）。

  第三，数字技术加速了知识连接。连接是新演化经济学的核心概念，经济主体是知识携带者，在和其它主体的互动中利用和创造知识，从而加速制度的演化。

  社交媒体搭建起的桥梁，使得不同的人、企业、组织能够创造出更多的新连接，从而促进知识的创造，比如去中心化，就是典型的互联网思想产物。

  对比美国企业，中国最大的诟病是无法产生大型非公有制企业，大部分行业都难以规模化。数字中国的一大方向是实现全国市场的连接统一，两个关键问题：

  通过研究美国企业的发展史，我们得知规模化与外部环境机遇高度相关（参考《中国企业软件市场转型路径（下）》），比如中国的民营巨头都集中在互联网，是因为抓住了2000年前后的历史机遇，而非刻意规划。此外，美国进入繁荣的开端恰恰是地理政治学，和英国交战时期的封锁刺激了国内制造业，独立战争胜利后本土公司取得了全国市场，值得中国借鉴。

  1996年美国新电信法的影响也值得比较与借鉴。之前美国通信业是管制市场，存在地域壁垒、业务壁垒，比如短途话费、长途话费必须分开经营。新电信法打通全国壁垒后，通信业走向大量并购的规模竞争，出现了著名的世通公司财务造假案。

  我在研究世通公司财报时发现，该公司不断兼并话费业务时未注意到资产市值与营收利润规模边际，直接引发了坏账假账出现；另外未注意到迅速增加的数据业务即网络服务；这也是2000年以来OTT（over the top）模式，网络公司越过通信公司发展各种视频及数据服务取得高额利润的原因。

  目前中国市场的主方向是连通，创造了规模的想象空间。许多参与数字化转型的公司在想方设法利用数字技术来维持旧业务的规模增长，或提升利润表现。借鉴美国的历程，可能在犯和世通公司一样的错误：

  因此，做大做强的同时也需要重视因数字技术发展而涌现出来的新变化和新机会。

  CapitalOne（第一资本银行）是数据驱动的典范，也是国内众多银行、金融科技公司对标的机构，它的发展很有借鉴参考意义。

  1980年代，美国信用卡市场饱和，优质客户被摩根大通、富国银行、美国银行和花旗银行垄断，想要突破只能选择下沉市场，即次优级客户。与优质客户相比，次优级客户通过循环借贷产生更高的利息，而避免落入不良贷款的关键是基于算法的次优级客户识别模型。

  CapitalOne采用的“差异化、高风险、高收益”业务战略，核心技术是测试与学习（test-and-learn）数据方法论，每年跑数万次测试来验证新产品想法，最终成功打入美国信用卡市场三甲。

  早在1988年，CapitalOne就提出了基于信息的战略（IBS，information based strategy），通过大规模使用科学测试，利用先进的信息技术和精密的定量分析，挖掘收集到的关于客户的大量数据，定制产品和服务。IBS战略体现在三个方面：

  一群世界顶尖的数据分析师和高度自动化的分析工具。每天面对并处理极其丰富、多维的数据和信息。

  一个超大规模的科学实验室。不只局限于产品研究开发，还扩展到每一个部门的运作，包括人力资源的整合、信用卡的各种规则、营销部门的每一个决策。

  一个超级数据库。CapitalOne号称拥有世界上最大的数据库，与顾客的每一次接触和交易都保存在数据库中。比如，通过一系列分析存储的用户信用卡申请时间，发现半夜申请信用卡的人的风险水平是中午申请信用卡的人的2-3 倍，等等。

  全面升级为数据驱动战略后，CapitalOne在业务运营效率上远超同业：

  一、创新能力。更快速而准确的决策、更短的产品迭代周期、 更好的产品优化效果。CapitalOne通常在竞争对手还处在懵懂阶段就慢慢的开始拓展一个全新领域，公司每年10亿美元的市场营销费用中，55%是花费在半年前尚未面世的产品上。

  二、体验能力。千人千面的产品设计和服务，大众化的产品定制。CapitalOne有2700万客户，理想情况下，通过针对不一样的渠道、信用尺度、授信额度、交叉销售、维持计划及信用卡分期等，这些客户会拥有2700万种与CapitalOne打交道的方式和体验。

  三、风险能力。CapitalOne称在风险管理上获得了“量子式进步”，能够非常精准地、数量化地发现和管理信用卡风险。

  这是为什么？通过一系列分析发现，CapitalOne的兴起与资产证券化高度相关，融资天花板是证券化融资市场容量。也就是说，数字技术帮助它实现差异化，但背后的核心资源是表外融资渠道，一旦资产端无法扩张，持续的高额技术费用使它失去了优势。

  高风险客群也给CapitalOne在疫情期间制造了大量亏损，而同时期的Visa却由于线上交易量增加基本维持了利润。

  总结：数字技术对技术公司来说是替代竞争，但对传统行业来说，存在着全面颠覆和局部颠覆的多种可能性，取决于业务模式背后是否还存在着其它关键资源约束。

  注[1]：源自信息技术最早出现定义的Management in the 1980s这篇文章中关于信息技术的三个特征描述。

  注[2]：“数业”由海南大学副校长傅国华在中国社会科学报《数业及“三数”概念的创新探索》一文中提出，“数业可定义为对照农业、工业而言，是指人类基于数源，应用数字生产技术和算法新技术，独立或借助机器将数源制造成数源产品或生产出数业产品，数源产品和数业产品可直接放置在网络化的数字平台上，实现跨时空快速交易，创造更多经济效益，以及更具时代价值的新产业。”