以下是现场速记。
圆桌讨论
范脡：下面有请圆桌讨论的几位嘉宾上台：万华化学信息中心副总经理柯林，德邦快递CTO殷皓，中银基金管理有限公司首席信息官陈宇，神州租车技术中心副总裁兼CTO张益军，科大讯飞CIO王宏星，海南一医数字医疗创始人张志强，WebEye CTO任翔。
其实我们选择主持人有一个特色，都是IT行业的人，我们从来不找电视台和电台的主持人，就是希望大家感同身受，能够问到一些要点，这是我们强调的地方。刚才听张总讲的让我很有感触，因为我们的会议不光是给大家提供技能工具上的交流，还有一点很重要，就是我们应该为CIO加油打Call。因为CIO平时是甲方，但在内部是乙方，很多业务部门或者财务部门对IT部门的重要性并没有那么认识到。
刚才谈到神州租车，记得有一次我在丽江还车，天气非常热，就是用无接触自助还车，速度非常快，要是用传统的方式，那个地方外面待五分钟人要晒爆了，当时我还着急赶飞机。实际上IT离我们非常近，中午我接受采访的时候想到一句话，IT人最大的价值就是为不懂IT的人服务，帮助他们更好地工作和生活，所以IT的价值非常高，我们都应该为自己感到自豪。
今天我们谈的是新技术，这两年热词非常多，很多热词并不像新技术那样表面宣传的光鲜亮丽，我们也看到下面有很多坑。最近两年有些新技术并不适合所有的企业，比如中台、元宇宙、低代码，不是说新技术没有价值，但适合谁、怎么用是我们今天谈的要点。下面先问一下大家，你们觉得这两年的这些新技术中，真正对企业的价值提升有帮助的有哪些?
任翔：WebEye是一家南京的公司，主要聚焦在移动互联网出海，致力于用移动创新和数据帮助企业实现数字化转型。我们利用技术链接全球的云和营销相关的资源，围绕内容、流量和数据构建全球化的用户增长生态，实现一站式出海的服务。我们本身是重度云用户，帮助我们的合作伙伴和客户实现海外企业的上云，以及在云上构建自己的相关数据体系。刚才范总提到什么技术可以给我们带来价值，我们自己跟合作伙伴亲身感受到比较多的一点还是云上相关的技术，因为云上技术在企业数字化转型的过程中发挥了非常重要的作用，帮助企业加速数字化转型和实现降本增效。云每年都有非常多的赋能，更新迭代、推陈出新，由于时间关系就不展开了，重点讲两点：
首先是云原生相关的技术，因为很多数字化需要产品有服务，服务有构建的过程、测试和发布的过程，通过云原生使得我们的服务能够自动化地构建、测试和发布，极大地提高了这个过程中服务、发布、管理相关的效率，同时支持云原生的应用也会天然获得动态扩缩的相关能力，这一点非常重要，现在的时代需要应对流量高峰，通过动态扩充能够非常自如地应对场景，同时又能够保证资源的用量是可控的，避免不必要的资源浪费。
现代化的云上数据相关的技术，在座的都是CIO，实现数据驱动是每一位CIO都去追求的一个最终的目标。当然，实现数据驱动其实是非常困难的，有着各种各样的问题，包括组织问题、协作问题、业务问题。如果要做数据驱动，技术层面可能面临一些挑战。要做数据化建设数据中台，企业在做规划的时候不仅仅是要解决当下的问题，希望解决企业未来更长远发展的问题，也就意味着要有更大的规划，可能不仅是解决现在数据规模的问题，也要预留容量解决未来的问题，意味着要有一些资源更大的投入。
其实早期数据驱动、数据治理不容易在短期内产生价值，意味着早期有过大的投入，但短时间内不容易产生价值，这个时候是要能够避免我有大的投入，但又持续看不到最终的产出怎么办，那么就要靠云上比较灵活的方式。云上大数据生态相关的方式，利用存储和计算分离的方式，我把数据采集过来存储在云上，存储的成本是非常低的，我的计算成本根据需要按需使用，要把一个集群快速提起来做计算，计算完成以后就可以把资源快速释放，只是使用的时候才产生费用，极大地降低早期做数据化的过程需要的资源投入，而且是非常灵活，规模上来以后数据扩大到更大的范围，仍然可以快速按需启动更大的资源。
我们在做整个数据体系建设的过程中会涉及到很多的环节，包括数据采集、数据清洗、转换、数据存储、数据应用、数据可视化、模型应用，这些过程都是非常标准化的Data Pipeline构建的流程，云上相关的技术都有对应的一些解决方案能够提供给我们的用户，使得我们在做数据化建设的过程中不需要一个非常庞大的数据团队，可能是比较小的数据团队，仍然有可能治理海量的数据，降低对数据底座建设、维护的投入，企业就可以把数据团队更多地聚焦在怎么做好本身数据的治理，不需要再去投入过大的精力做数据集群相关的维护，更加聚焦在我的数据怎么去做洞察分析，最终实现数据驱动职能。
张志强：刚才范总也说过，主要是从两个身份、两个维度理解我认为的新技术。如果是在企业内部，我觉得新技术更应该是思维层面上的东西，有些老的技术放到新的行业中也是新的技术。我有一个非常深刻的理解，因为我原来所在的上市公司主要是畜牧产业为主，就是养猪的，但仔猪每天都要点数，没有什么很好的办法去点数，后台又要录到我们的系统里面，导致到猪栏点一次、抄一次，然后到电脑旁边录一次。我们一个年出栏十万头的猪场，仔猪大概是三万头左右，五个人员点数再回来录，这个工作量其实是蛮繁重的。
王总刚才说我们找到了类似科大讯飞这样的手写语音转换，现场写完转成电子的，我们只解决这一个问题就大大提高了效率。这个效率本身的意义在哪里呢?刚才范总也说我们在企业内部是甲方，你去宣扬你的数字化转型有多么好，带来什么价值，实际上他们是无感的，当有一些小的单点破局点形成，这些新技术对企业的价值就会越来越高，也会越来越得到各层领导的支持。
这样的例子我经历过很多，原来我在的单位，第一年有个年产值上百亿的公司，第一年IT运算投入只有一百七十万，到了我走的那一年，信息化和数字化转型每年投入的预算就要达到将近五千万左右，甚至还孵化出来一个国家生猪交易中心的创新型企业和一个旅游数字化的创新型企业。我们常说要有跨界的思维、跨行的思维，其实有些东西换一种用法、换一种活法就会产生不同的结果。
再从整个宏观的角度，就是刚才大家提到的元宇宙、低代码，包括很多微服务等等，我们提了很多的东西，但我们回归到一个问题，我们的团队喜欢问两个问题：这个东西为什么火?它的本质是什么?这个技术的本质逻辑是什么?需要选对场景、选对微技术，一个互联网技术、云计算技术可以说得很大，但做到企业内部的创新或者我们在创业的时候必须面临很多问题，包括成本问题、市场机遇问题、用户问题等等，我们必须实现单点破局。单点破局在技术的选择上用大的新技术逻辑指引我们的方向，用小的技术指导我们的创新，一步一步踏实地往前走，这是在创新型企业或者大型企业运用新技术对企业能够带来的一些真实的价值，能够触动数字化转型往更高台阶迈动的一个想法或者动作。
柯林：我们是一家传统的制造型企业，最近两年最大的感受就是人工智能尤其是视频应用的领域取得了突飞猛进的发展。我们通过人工智能视频技术在门岗的应用，就是从原来十九个门卫减少到十一个，减少了八个人员的占用。因为我们基本上都是园区化的生产，烟台的一个园区就有十三平方公里，可能里面有五六个大门，全面推广以后一年可以减少三十个门卫人员的使用量，可以降低很多成本。安全是化工行业生产的重中之重，我们利用AI技术，尤其是一些装卸料的过程中，经常有些时候容易发生泄漏，一般装的原材料都是易燃易爆的，一旦发生装卸过程中操作不规范甚至没有结合好就会容易发生泄漏，泄漏以后就会引起很严重的事故甚至爆炸。
我们通过这样视频识别技术的应用，汽车后台建立了很多模型，比如安全帽的识别、SOP的标准，车辆停放的位置，包括整个车上的管道和装卸口有没有很好地、完全按照标准对接，我们都有建立这些模型，整个装卸车的过程中就是通过这些方式能够二十四小时不间断地工作，一旦发现装卸过程中存在安全隐患就会及时给现场人员提醒，所以是起着非常重要的作用。我们现在是通过人工智能的技术来做分子发现，因为化工这种制造业是不断去做实验，比如研究两个实验中有没有更好的催化剂，通过一些实验发现新的材料，其实都是不断重复，或者需要经过无数次的实验。我们通过人工智能这样的数据算法和模型，可以大量减少实验的次数，分子发现也是通过模型的建立尽可能让整个实验的效率更高，所以这些方面的应用还是最近几年我们所做的尝试。
因为效率提升对制造业也是很重要的，我们也做了一些尝试，比如财务领域，每年财务都要做大量的报表，通过一个报表的机器人减少二点五个人的工作量，几十家公司都要做这种报表，效率得到巨大的提升。原来我们有专门的人员要跟人社局对接，各类报表上报，从各个地方搜集数据，我们也通过这样的机器人二十四小时不间断地工作，能够让这个人的工作完全省略，所以我们也是在制造业，就是机器人、人工智能的技术对企业的价值还是非常巨大的。
张益军：其实针对人工智能算法模型，神州租车之前的老板都是特别有前瞻性，2008年的时候全国只有一千台车，我们找了纽约大学的教授，带着几个博士研究生做算法模型，要是按照那个业务量的增长还是挺准的，问题是那个时候我们的市场是处于快速增长期，已经预测出来了，但是根本不准，就是因为业务本身是在飞速发展，算法模型就是用比较稳定的，相当于客观以后变化不是特别大的场景预测和分析，这种场景是比较合理的。2008年开始，后来又到2014年，就是国外的一家特别大的做ERP的厂家，就是刚才说的调度模型，当初找到德国的很多博士生和研究生帮我们做，但是做完以后也是有问题，是能跑出来，但是跑一次需要三十秒，客户要是下一个订单，告诉你能不能成功，让一个客户等三十秒，那就疯了。我因为时间的响应达不到，所以我们没有采用。
后来我们又引进了硅谷的很多知名大学毕业的博士帮助我们做算法，仍然没有特别好的结果，直到去年我们才慢慢沉淀下来，有些这方面的结果。模型这个东西要落地，最重要的就是对业务了解，往往很多做算法的人员对业务不了解，跟业务是脱节的，不能沉下心来，所以没有办法做到，因为只有对业务足够了解才能提取一些真正好的特征，有了这些特征以后再去做大量的数据分析才能让这个东西真正成形。这一点还是很重要的，时机和应用的场景是非常重要的。
个人对所有的新技术都是抱着看一看的态度，一般不会轻易下水去试，技术有一个技术成熟度曲线，要是很多很早的时候就去，我们并不是BAT追求技术前沿，先看其他人做得怎么样，结合我们自己业务的场景和对业务的理解，这些技术真正成熟了、有条件了、可以落地了再去引进实施。就像前面提到的RPA，其实我很早就知道，去年我们才开始研究这个东西。因为我们之前应用场景确实比较少，系统都是自己统一开发的，不像制造型企业异构系统比较多，场景也是比较丰富。
因为以前我们在财务上的系统或者VP，因为公司的一些特殊原因，其实对这方面的关注不高，招人干就行了。随着公司的变革和变化，加上技术的成熟，所以今年我们看RPA，今年应该也会去上，确实可以节省大量的人工。前一段时间我们就在查租车有没有违章，原来这是我们最头大的问题，后来终于通过各种层层攻关，国家无锡所可以跟我们对接，前一段时间刚给我们打电话，国家这些接口都需要关闭，那么对我们来说这是很麻烦的事情，违章没有地方去查，怎么跟客户沟通?只能是人去查，前一段时间我们就试了用RPA机器人，感觉很好，二三十个机器人就能够把十万辆车查过来，可以及时循环去查。如果未来服务停了，我们只能用RPA作为很好的备选方案。
陈宇：我来自中银基金，一家公募基金管理公司，管理基金五千亿，服务客户两千万，非常感谢范总让我来到这个平台学习。我是2000年入行全行，后来一直在基金管理公司，之前做技术，现在慢慢地管运营、管电商，也是在不断地变化，自己也有从不同的角度和维度看数字化转型的真实价值。新技术在金融行业这么多年一直在改变，硬件到软件，最早的小型机、X86，包括现在的云技术应用，迭代真的是非常快。数字化的转型对一家企业来讲，不管是对制造业还是金融行业的影响无非是三点：提高效率、降低成本、加强管理。作为数字化的转型，无外乎就是从这三个维度观察。
简单报告一下我们自己的案例，我们运用爬虫技术或者人工智能投研技术，作为一家资产管理公司，现在每天的信息量不得了，而且信息量都有蝴蝶效应。前天晚上沙特的油田被人家打了，第二天股市会有什么影响，秘鲁的一个铀矿罢工了会对市场有什么影响。我们每天的研报都有几万份，研究员都不得了，所以我们根据这些场景做非结构化数据的结构化提炼，包括智能投研、智能数据的提取，结合爬虫数据。我们也有找到全球最大的资产管理公司贝莱德，他们有非常强大的阿拉丁系统，实际上他们在全球有一千多个人做数据，每天在全球各个地方做，做完会给每个基金经理发一个数据包，这是每个基金经理每天早上打开必用的看盘依据。我们内部也在做事情，所以为我们基金经理的投资效率，包括对市场的判断也是提供了很好的帮助。
刚才几位同行说到RPA，我们公司也在应用，大概有几百个帐号，网上收盘以后做结算，现在慢慢地通过RPA来做的话效率提高百分之三十，或者不增加运营人员可以提高帐户数量。因为今天是讨论新技术的影响，我从另外一个点跟大家分享。RPA的推广并不是技术的帐户，业务人员天然有些抵抗情绪，觉得RPA上来以后影响他们的饭碗或者工作。我们推广的时候业务部门不太配合，通过我们不断地沟通、不断地了解，能够换个角度来说，要从简单重复的工作释放出来，研究新产品的创新，能够把自己的业务能力不断迭代，通过技术手段释放。我也跟业务部门的同事分享，不管愿不愿意，新技术的推行都会来到，还不如提前做点准备。现在有些新技术对公司数字化转型的影响不仅仅是技术端，也是业务端。
金融行业比较特殊，不太开放，比较严谨，可以从参会的人数看到，金融行业相对比较少，也是受到监管资金方面的要求。就像神州租车的张总说的那样，最起码金融行业对新技术的应用还是偏谨慎。我也同意殷总刚才讲的，不要为了技术而技术，因为我也是读计算机出身的，都是对技术有天然的向往。但是能够做到CIO这一层，更应该站在对公司负责的角度，毕竟你代表了一家公司，不能因为热爱技术，这个可以作为爱好。我也看到很多公司为了实现一些新技术，可能还是要结合场景和公司需求把这个新技术落地，能够把公司的业务转型，对自身也是一个提高。
殷皓：过去我们的确有应用很多技术，也有放弃一些技术，可能很多人认为我们这个行业应该大量投入无人机、无人车，但恰恰相反，因为政府法规和整个市场走向，应用场景没有那么快，如果这个时候过多地投反而不会有什么反馈。过去的两年，我们把无人机、无人车项目都全部停掉了，该干啥干啥，很多公司都在做这方面，我们跟他们合作就行了。我们聚焦于新技术的拿来主义，拿来就能用，这个就是公司定位，要是物流科技公司，我可能非常聚焦的就是要在核心技术上拉开差距，建立技术壁垒，但今天我们恰恰不是，就是一个物流快递公司，其实价值就是把技术快速转化为业务利润，所以选择就不是去招一堆博士写论文研究算法，那样时间太长、成本太高，反而一些应用能够快速看到价值。
比如科大讯飞的智能语音，我们是大量把原先一线接电话的营业员集中转化到客服，客服一下子就的变成几千号人，现在招不到这么多人，所以大力推进智能语音接电系统，很多也是往线上去推。后面有多轮对话、语音提升，确实对我们来说是帮助非常大的，见效非常快的，直接体现就是从一线减掉一个接电话的人，客服上不用加一个人，只要加零一点三个人就是非常大的价值体现了。
AI视觉对我们也是非常有意思的场景，比如大家切身体验到我收到的货坏了，其实这确实是行业的老大难问题，就是快递小哥，四十度的高温，尤其很多时候还不是全职员工，职业素养和约束性，是不是能够每一件包裹都轻拿轻放，是不是每一件行李都能看清楚标签，一定需要正面朝上，任何稍微不规范都可能造成产品损坏。如果整个体系都是事后管理，等于是只能看理赔成本增加八个点，利润全都送给了保险公司，这个时候你再回过头来变革就太晚了。去年我们就在调整，可以利用云的资源，通过视频来看有没有暴力分拣动作，就是用边缘端把摄像头直接切到GPU服务上去处理。当然，这里有不同的技术选择，可以加带宽或者不加远程带宽，现场加GPU资源，但整个变化其实很大。我们就是用AI的能力，能够实时地去抓违规。
我们可以实时触动现场管理，就是有一个员工在几号工位持续做了几次，马上要过去做实触发、实时提醒，这样的话效果挺好。因为能够看到违规的处罚加大，目的不是罚的越多越好，说明管得不好。我们发现这个体系运转起来以后，随着实时AI的处理，可以看到抓的量，其实还没有做到最好，准确率做得挺好，可以做到百分之九十，但召回不是特别满意，本来目标是希望做到百分之八十，结果没有做到，勉勉强强还凑合，我们抓到的违规操作量是以前的五倍。处罚其实对整个财报没有什么影响，但确实发现理赔成本从以前下降百分之七十多，员工知道不像以前可以碰运气，管理没来就抓不到，现在时时刻刻都在盯着你，十次能找到九次八次出问题，员工就不太愿意去犯错，理赔成本就会下降，所以这种应用场景可以很快看到效益。
刚才谈到的RPA也是这样，确实一个核心价值就是原先业务是大量的人工操作，去年两年财务团队从一百五十多人减到三十多人，原先就是大量手工操作。RPA其实就是做了一件事情，这些对CIO价值非常大，不仅是把业务上有些重复操作干掉了，也帮我们做了一个非常重要的过渡。原先可能有两个系统，都是没有到达生命周期，也都需要运营，如果硬生生地去做系统集成其实非常累，尤其两个系统都是不一样的登录界面。
如果这个时候硬要做一个系统也可以做，但是成本可能非常大，原先两个系统的集成、系统的接口、调试、大量的研发投入、代码维护都是成本。其实这个时候RPA就会变得非常有意思、非常吸引人，低成本搞了一台机器走个脚本训练一下就跑起来了，原先是两个系统各干各的，可以等到生命周期再去做下一代的升级转化，原先割裂的系统整合在一起，不需要在短时间内花很多的预算把没有到生命周期的两个系统硬生生地换掉。如果我们短期内要做一些数据化转型，需要看到一些价值的话，RPA是非常有价值的一件事情。
王宏星：作为科大讯飞的CIO，简单介绍一下我在讯飞的工作，主要分管三个方面：内部的IT、讯飞的信息安全、流程质量。站在CIO的视角，科大讯飞总体的数字化转型策略是什么?AI+IT，我本人是2019年加入科大讯飞，到了讯飞以后，虽然讯飞是世界领先的人工智能公司，但从内部的信息化和数字化角度来看，我刚加入的时候还是相当落后的，感觉和在座的各位的水平一样。因为讯飞是一个高技术的公司，最常犯的问题就是大家都希望通过技术的方法解决所有的管理问题，因为所有的程序员都觉得自己无所不能，这就是当初信息化和数字化比较落后的原因。到了讯飞以后董事长和我们一起商量，未来我们要做的就是AI+IT，通过这种方法提升讯飞整体的数字化水平。
最近几年在讯飞的数字化转型中都有哪些具体的技术?主要是三个方面：AI、数字员工、SDP，我本人也分管信息安全，所以SDP是数字化转型很重要的一个方面。
讯飞是一家人工智能的公司，如何用AI来做事情?我们也做了很多研究，人工智能分为三个阶段：第一阶段就是计算智能，通常就是能存会算的算力。第二阶段就是感知智能，机器能听会说，能看会认。第三阶段就是认知智能，能理解、会思考。
讯飞数字化转型的过程中AI做了哪些方面?主要是八个方面的工作：我们用的比较深入的就是财务领域的报帐机器人，讯飞结合自身的AI技术，比如感知智能方面用OCR和语音，认知智能用的是自然语言理解，文本的结构化处理，分析要素抽取等等，这些技术用在报帐机器人上面。报销是所有企业都面临的痛点，科大讯飞今天的员工大概是在一万五千多人，我们是一个高技术公司，但其实是人力密集型、智力密集型公司，每年报销的单据量大概是三十多万笔。
原来我们可能和没有报帐的公司一样，大家的报销都是贴票，然后交到财务，财务要审核，针对标准进行认真比对，也要做会计规则审核，很烦人。我们原来报销的周期，填报销单可能需要一个人十五分钟，财务审核，最后把钱打到员工帐上至少也得一个星期，还是共享财务加班加点的情况下，研发报帐机器人以后，我们通过OCR票据分割识别比对验证，能够自动匹配公司财务规则，现在不需要贴票，只需要把票桌子上一拍，上传到报帐机器人就可以自动填写报销单，自动提交业务审批和财务审批，根据公司的规则来看是否符合财务制度。我们现在报销一笔报销单只需要三分钟，钱回到帐户是三天。
通过报帐机器人这一项技术，每年给我们降低了员工的时间，一万五千人的企业，三十万笔的单据量，十五分钟降到三分钟，时间成本降低了很多，共享财务原来有一百二十多个人，现在降低到了将近一半，这个提效是相当明显的。
我们每年也有很多招聘，目前研发了AI智聘，可以帮助进行简历筛选、比对，外呼、预约面试的时间，通过AI的面试，面试的过程中能够根据回答问题的人机交互有针对性地提出问题，能够对表情、语言进行分析，通过AI智聘帮助人力资源部门降低很多招聘的工作量。
还有一个场景就是客服，德邦的张总已经提到我们自己内部也在用讯飞的客服，讯飞也有很多To C的产品，每天都有很多用户的咨询、售后服务。目前科大讯飞的售后部门人工智能客服和人工客服的比例，机器占到百分之七十，人工只占百分之三十。
我们也在用数据员工技术，为什么单独拿出来说?因为我们用的就是AI+RPA，也是在十二个业务领域大概做了两百多个数字员工，目前整体的提效是相当明显的，基本上可以达到百分之三十左右。我非常赞同殷总的观点，AI+RPA不仅可以做重复性的工作，更多的可以在一些非侵入式的系统集成，登录系统把数据取出来然后再放到另外一个系统，这是我们用的比较多的场景。
讯飞的数字员工除了RPA以外也有加入AI元素，比如图片的识别、自然语言的处理和要素的分割和提取。我们也希望未来数字员工能够向元宇宙发展，现在有一个简单的形象，内部叫做小飞飞，比较卡通、比较可爱，能够跟它对话和交流，但我觉得离元宇宙还相当遥远，所以未来是另外一个方向。
目前我们正在大力推进SDP，就是在信息安全领域，科大讯飞作为一家承担国家关键基础设施的企业，我们的算法、代码、核心技术都是最宝贵的资产，因此如何建立信息安全对我来说也是很大的挑战。目前我正在推进整个公司SDP技术的替代，估计明年能够实现。如果从价值的角度来看，通过AI和数字员工，去年我给公司整体降本增效，因为IT一定是有价值的，我们需要统计数据证明成效，去年价值是一点二四个亿，这是通过数字化的新技术在讯飞所做的工作。
范脡：谢谢大家，我发现在座的各自数字三观非常正，为什么这么说?因为大家谈到新技术的时候，没有一个人单纯地谈技术，没有一个人为技术而技术，都是紧扣场景和业务的价值，这是非常正的一个数字三观，无论是职业发展还是给企业带来的价值各个方面，或者是从个人的职业生涯发展都是非常好的。我听下来频率最高的应该是AI和RPA，我突然想问一个计划外的问题。我个人非常赞同机进人退的趋势，这是必然的，因为人力数量在下降、成本在上升，所以这是必然的。但凡是企业都会这样，国企可能有另外的考虑。
实际上使用新技术的时候会对一些部门的员工产生冲击，这是必然的。要是RPA的话可能会对财务部门、运维部门的人员产生冲击，这个冲击还是相对少的，再大一些的比如客服，我听到的案例就是顺丰用了智能客服，一下子砍了好几千人。我记得原来是两万个客服，第一批砍掉八千人，这个幅度是非常大的，老板的角度应该是支持的。但是从内部其它部门的角度来说，咱们动了很多人的奶酪。要是大家注意的话，我们不光谈技术，也要谈CIO的职业安全、职业发展。
刚才陈总已经提到了一部分，我们觉得这个事情值得再挖，比如怎样应对，你跟其它部门因此造成的冲突，因为我们和业务部门相比肯定是弱势的部门，没有办法逃避。更难的部分在于，云计算起来的初期有一个观点，就是IT部门和CIO有可能成为云计算应用的障碍，换句话说新技术已经影响到了IT部门自己，大家看新技术的观点和态度就会不那么一样了，可能就会变成客服部门和财务部门。我们今天没有直播，就请大家放开来谈，在座的迟早也会遇到这样的问题，我先冲击到别人，最后可能冲击到自己，怎么把握这个尺度?
张志强：我有一个切身的感受，分为两个阶段：原来在甲方一个上市罗牛山集团，大概有员工一万五千多人，百分之八十基本都是基层的人员比较多。就像刚才说的我们要上一些新的技术、做一些新的规划，从两化到三化到四化，一化就把员工化没了。很多人都会阻止上到部门经理，比如业务部门、营销部门都有这样的东西。原来连老板都阻碍这个事情，后来因为我们有一个对标的企业，就是广州的温氏，整个农业企业做得非常大，也有一个非常经典的案例，老板、创始人包括CIO出来都会讲一个事情，就是当年营收二十万拿出十五万做信息化，他们引以为傲，回来以后我们老板也很重视。
我们后来想了一个事情，拿新技术预想成果作为激励政策。什么意思呢?找电视台拍了一个骗子，假如五年以后罗牛山利用技术和推进的过程中，企业会变成什么样子?财务部门一百多人，实行集中管控的方式，财务会发生什么变化?其它部门会变成什么样子?老板说过，企业绝不养闲人。其实这个片子的动员会以后，没有讲我们要干那以一件事情，但很多员工的积极性起来了，他们去选择其它的路子。反过来老板对我们的要求就是我刚才说的，单点破局，不要做一个大的蓝图，五年十年，没有意义。我们一点一点改革分流人员的过程中，老板创立内部基金，就是把技术作为创业的基础，我们也都是这样出来的，这是我认为站在CEO的角度比较推广的事情。
我记得就像范总说的，很多年前谈论云计算的时候有一个新技术恐慌症，要么就是使用者的恐慌，要么就是创造者的恐慌。我觉得完全大可不必这样，因为称之为新技术，新技术成熟了变成老技术再推进，这是一个不变的逻辑，不会以人的意志为改变。你不承认AI，AI一定会向前发展，人退机进的趋势也一定会进行。
我觉得更大的层面是一个心态的问题，早些年我做CIO的时候，其实不敢承认一句话，我们想用各种手段、各种方法论搞定老板、搞定业务部门，真正想提高的就是IT部门在整个公司的地位和自身的存在价值，你要提高你自己的话语权，所以你要想尽一切桌子上面和桌子下面的招去搞定，让老板拿出更多的钱支持你去干更多的事情，这就是一个过程。我们反过来说就更没有必要恐慌这些东西，拥抱它就好了，到了每个阶段去做每个阶段的事情。
站在CIO的角度，我觉得有一句话说得很好“赢在当下”，拥抱它，学习它，但不能滥用技术，不能拿技术作为忽悠老板的筹码。记得八年前我从国外回来的时候就跟我们老板说边缘计算，到现在为止边缘计算也没有应用在养猪上啊，只是告诉他们一个概念尝试一下。我们跟海康卫视合作的点数，用摄像头和图像的阉割处理方式实现的，原来手写数字化转化到自动点数只有一个小的突破，可能就提高了效率。
王宏星：事实上我觉得大家不要焦虑，机器换人是历史的必然，主要有几点原因。我国未来的人口趋势是少子化，人会越来越少，这是一个大的趋势，那么未来只有AI，大家不愿意去做的，或者大家作不了的事情只有AI去做，这是一个历史的大趋势，也是从宏观的角度去看。微观的角度也不用焦虑，为什么从企业的角度不用焦虑?任何一个企业都是有新陈代谢的过程，有些人可能会在短期内心理上不舒服，但是一旦想通以后，未来不属于AI，一定属于掌握了AI的人类。现在我们员工一定要掌握AI，掌握AI以后未来才会更好，整个职业生涯才能更好。
范总谈到CIO作为内部，云原生全部上云，这些技术对我们自己产生冲击，会不会有些想法?刚才张总说了心里话，就是IT的价值是什么?就是通过各种方法，谈到业务部门等等，我认为一定要站在老板的眼光看待这个事情。CIO存在的价值一定是给企业、给老板创造价值，一旦把这个问题想清楚，没有必要在乎技术的东西，一定是技术和业务相结合，采用成本最优、最快、对企业最有利的技术方式，包括云、云原生，这些技术虫企业整体价值创造来看是最大的。
殷浩：之前我们有过一个体系很有意思，就是这个行业地址非常重要的，就是地址的解析，大量的数据积累，总是会有一些偏差。我们当初有一个团队就想了一个办法，其实我是能够找到一个算法，但这个算法就是一个标注，其实需要我们一线的员工持续纠错，最后发现很不成功。一线员工没有达到那个高度，做了这件事情就会让未来的工作变少，而是感觉这个事情累赘、麻烦。
本来我已经很累了，要做一二三，还要给我加上四五六，而且还要加上很多五五六的考核指标。我们逼着团队一定要从一个重新的角度思考，能不能在过程中自动解决这个事情?我们本来解决这个事情的路径是一个地址错了，快递员说这批货不是我送的，应该是范总来送，所以应该把这批货转给范总，接下来还要再去操作，因为转给范总，一定要标注什么原因转的，因为地址错了还是因为排班错了还是什么原因。我们发现很多时候给了这个口子，反而变成我不想送的时候也说地址送了，就是系统解析错了。
我们分析了一下，其实百分之八十的系统解析是对的，但员工说百分之八十都是错的，我们发现做的这个标注的动作反而没有意义，我们就改了这个逻辑。转派给你的时候，这个东西在过程中自动标注，地址可能是错的。我们用了一个验证，转派送的地理位置和排班的位置，最后发现没有加任何负担，反而在过程中把问题解决了。我们有的时候觉得给了业务很多压力，让他们觉得工作受威胁了，其实有的时候是我们想多了，他们只是觉得烦了，不愿意多干这些事情。
我们正好在一个变化的时代，尤其是在大的环境下，可能我们觉得我们做的这件事情为集团争取了更多的利益，为资本家挣了更多的钱，但从另外一个角度的话，大家首先要活下去。今天的大环境下，国企不一定有这样的压力，民企一定会有这样的思考，就是在下行压力下怎么活下去，活下去一定程度上就是要保证健康的收入、健康的利润，这种情况下有的时候是蛮痛的，有些员工确实是要跟他们说再见。我觉得这件事情是这样，可能对百分之十的员工说再见，但对剩下的百分之九十的员工是公平的。我们很纠结的是不愿意对所有人说再见，可能对所有人都不公平，这是一个思考。
刚才说到技术和业务的冲突，一定要找到业务痛的地方，我们觉得痛的地方如果业务觉得不痛，那就根本别去推，因为你都没有想明白业务到底要什么，跟他们不在一条战线上，打到后来就很难受，变成他们要跟你博弈。就像刚开始说的AI自动查处，我们刚开始讲故事给业务听，业务说以前不是管得挺好吗?因为也有降本的压力，一看这个东西确实不好降本，马上就给你站在同一条战线。
我们做了很多改进，一开始业务也认同，最后发现效果不好，没有想明白一个技术体系落下去，很多时候还需要一线执行配合。打个比方，有的时候我们想当然，技术确实是都很好。比如我们打个快递面单，本来是要送给张总，但其实最后我们拿到手发现，用户通常都会把重量写得轻一点。因为重量写轻了，后面整个智能的路由体系就会算错，当我接到这批货的时候称重、量体积，发现我不能走这条路，下一站走到哪里都应该变。
我们这个时候有一个员工，车到门口就要把货卸下来，扫描的时候要提示，原先的这个码和现在不一样了，补码就是告诉他们目的地不一样了，需要动态地把路由调整。可能是中转调整，甚至最后这一站也要调整，原来标的的目的地只能送不超过十公斤，实际上这批货变成十五公斤就不送了。其实不是不能送，但是提成机制就不对等了。
我们当初有一个团队就想，既然可以自动读码，为什么不能把读码的人干掉?甚至就让卸货的人直接读码?原先两个人操作卸货读码，不是可以干掉一个人了吗?但是从IT来说这个不太好，因为故事已经有了，原来一条卸货线两个人，这个技术一上变成一个人了，跟老板一说，老板说这样好啊?全国一百五十个场站，平均一个场站二十条卸货线，每个卸货线上一个班组四个人，可以干掉百分之二十五，可以节省多少钱?到了现场就不一样，操作莱城和工艺不一样。
后来我就把团队骂了一顿，我们设想的是减掉一个人，但其实没有减掉一个工序，就是没有减掉扫码读码这个工序。我们这个行业有一个规则，货发生移动就一定要录入轨迹，轨迹一定要靠扫码，当我有两个人同时操作，一个人卸就直接放到分解线，然后这个人扫一扫。其实这两件事情是并行的，虽然是两个人，但是卸货和扫描的工序来说是并发的，一旦把这个人干掉就会变成串联的，卸货的人卸的时候要扫一扫，然后才能放到分解线。我们突然发现整个时间效率变长了，所以就要综合思考减掉一个人是成本，但减掉这个人的代价恰恰是增加了整个卸一辆车的时间，影响整个车的中转时效，反而是得不偿失的事情。
回过头来，我们发现很多时候确实是我们想的可以有效益的事情，实际上不一定，所以真的还是要跟业务在一起去探讨。当你跟他们几轮摩擦下来变成朋友了，很多事情反而都容易谈了。
任翔：陈总提到的场景在我们移动用户领域也有典型的环节，一个岗位叫做广告投手优化师，每天会在各个广告平台创建广告，去做一个投放的过程，创建以后广告开始投放会有数据，要去盯这个数据。其实这个过程是有些机械化的，每天要去频繁重复地创建这个东西，要看最终开始投放的广告效果怎么样，这是机械化的过程。我们自己也有做一系列的过程，提高广告创建以及优化师盯盘的效率。作为优化师本身看着已经做了本来要做的事情，是不是会把工作取代掉?这样就会回到两个问题，我们到底要不要做这件事情?怎么做这件事情?因为这是数据部门和业务部门配合做的事情。
到底要不要做呢?我们是一定要做的，通过技术解决重复性的问题，这是大家的共识，通过这种方法一定能够提高效率，最终带来成本的控制和更好的结果。
怎么来做呢?我们会有一个方法，就是跟业务部门合作的时候换一种思路去做，不是用这个技术取代你，而是通过这个东西服务，就是用这样的一种方法，我是服务你解决你在这个过程中的一些低效的问题。作为一个投手而言，每天就把时间全部花在重复的劳动，对一个人的心情也会造成负面的影响。人要把时间花在更多有创造性的事情上，自己也会得到成长，会有更加有趣的事情发生。
我们不断灌输这样的一种方法，通过这个帮助你，不会完全取代你，只是解决你工作过程中原先要花百分之五六十的工作，放在纯机械化的过程，通过这样的一些技术和方法能够把这部分的时间释放出来，需要把更多的时间花在需要用人思考的过程。其实从人性的角度来看，很多人不愿意思考，但我恰恰用这种方法创造了这样一种环境或者氛围，就是让大家潜移默化的过程中去思考，不是惯性地执行，因为看似每天也在做这么多事情，创建这么多计划，我是在惯性执行，但最后效果怎么样?你把很多时间放在本身可以提高效率的地方，我就用机器帮你把这部分工作解决，本来要有更多的时间，整个团队优化要有更多的时间思考，就是创造这样一个环境。
总结下来，我是服务你的，不是取代你的，只是解决机械化的问题，然后创造这样的氛围，需要去做更多有创造性、更加可能产生价值的东西，能够带动整个团队对业务或者方向的理解。
范脡：在座的大部分都是体制外的单位，这个问题要是在体制内可能就更复杂了，我们就不延伸展开了。由于时间关系，我们把两个计划内的问题合并一下，给到现场观众一些建议。采用新技术的时候可能要考虑很多因素，考虑新还是考虑实用?先看一看别人用的案例还是内部搞一点小试点?可能会碰到哪些坑?
任翔：其实说到新和实用，还是要回归企业的诉求。任何一家企业只要追求增长，特别是追求非连续性的增长带来爆发式的增长。企业关键路径要保证稳定，不能关键路径上出问题。新和实用正好是对应增长和稳定这两条线，怎样找到增长点呢?其实有多种方法，可能创新是找到增长点的一个很关键的方法，怎么来创新?利用新技术的创新使得创新成为一种可能，关键路径去应用新技术还是要非常谨慎，因为要保证关键，作为CIO和整个企业的核心服务的负责人，需要保证关键路径的东西稳定，所以不代表新技术可以很快应用上去。
但是对一些新的技术其实是可以去采用一些相对比较开放的心态，就是去关注和了解，只有通过这样的方法才能知道这个新技术到底有没有可能给我带来创新的机会，需要去尝试，要是不尝试就压根没有机会应用。当然，我也可以看别人怎么尝试，也可以自己尝试，不一定大规模应用，但可以用很小的切口去看，就是做这样的评估。任何一项新技术的应用不是就拿过来直接用的，一定会筋力一系列的过程，一点一点扩大范围才能得到更广泛的应用。
首先还是要关注，因为这是很好的通过创新获得增长的来源。一个技术要真正更广泛的应用还是要有更多的评估，不仅仅是技术本身，技术成熟度和技术应用是一方面，另一方面也要看这个技术跟我组织的匹配度是怎样的，这个新的技术当前的团队能不能更好地应用过来，这个技术给我创造了这么多价值的同时也要应用这个新技术付出多少。就像刚才殷总提到的，这个流程看似效率提升，但是可能又会带来额外的付出，最后找到这样的平衡点，我到底要怎么去做。
张志强：实用和创新不是对立面，也不是相互矛盾的东西。任何东西首先归结于场景，场景下带来的是需求，需求才是技术驱动和人为驱动，我们在组织内组织岗位和人。举个最鲜明的例子，新技术不一定是解决业务的问题，可能是解决人的问题。
一个真实的案例，我们老板因为一些政府关系的关系成立了一个部门，叫做政策研究室。每天就是上网扒些文章回来整理一下，老板想把这个部门干掉，但是干不掉。我们做了一个AI新闻机器搜索的东西，无非就是用Python爬虫程序把算力拿出来、统计出来，这个人消失了。我们用新技术解决一个千年不变的老问题，你说实用不实用?反过来通过实用催促新技术的发展，任何一项新技术，就拿云计算来讲，虚拟化到云计算，不是每一项都是场景和实用的东西带来新的需求才推动技术的发展，二者本身不矛盾，其实要看是谁先在前面谁在后面，随着不同的东西相互交错变化就好了。
柯林：作为一个企业来说既要新更要实：新更多的是指一种心态，就是对新的技术始终保持开放的心态，始终保持主动前瞻和跟随。万华对这些新的技术也是一直在不断地跟随，提供各类的场景，比如和合作伙伴做POC测试，我们都在这方面做了大量的工作。实的核心就是紧紧抓住价值导向，只有跟具体的业务场景和价值点结合，我们才会采用这个技术，比如新的概念、新的炒作，任你东南西北中，我自巍然不动。核心还是要找到整个技术和业务价值的结合点，真正把整个新的技术运用在具体的场景中，能够为业务带来真正的价值。
张益军：新技术是用新还是用实用?我们需要考虑两点：一个是公司是不是有场景，有了落地的应用场景的同时还要看ROI怎么样、投资回报怎么样。我们以前财务一直没有做的核心原因就是上一个RPA机器人一年十五万左右，雇个员工的话也就是三千块钱一个月的工资，你觉得孰优孰劣?机器人毕竟还是比较死板的，不是像人那样可以灵活应对各种突发情况。其实对AI这种新技术而言，现在大家大可不必太去担心，现在AI这种东西最好的就是两个应用场景：一个是很多行业从零到一的过程，能够比较体现效果。另一个是在用户分类画像还可以，但是真正在业务的运营场景还是要靠专家经验，很多时候要比AI系统更先进。
这些是我最近一直面试算法工程师的时候提出的问题，为什么很多公司裁员的时候裁的是算法，算法是我们的未来，理论上不应该裁这个，但为什么裁算法?现在所有的算法都是落后于业务，只要是业务环境经常变化，费了很大辛苦训练出来一个模型，分分钟就废了，需要训练算法模型的投入也是非常的大。
陈宇：技术应该是选新还是选实用，刚才各位都讲了很多，我觉得金融行业主要是看对风险的控制程度，可能这方面我会考虑得更多。一个新技术上线以后对原有技术的冲击，可能会有失败，能不能承受项目失败的风险?怎么向老板交差?新技术带来的次生风险怎么控制?所以新技术的上线在于对风险的把控，能不能把上线以后的风险都在我们的控制范围内作为评价的标准。我们不能因为风险比较大而不上，所以我们自己的学习心态肯定要放开，开放心态也有。
我们自己也做了一些新技术、新业务的柔性小组，因为做CTO、CIO的都知道，每天杂事非常多，不管是团队还是我们自己，各种会议，能够静下来学习的时间不会太多，又要低头干活又要仰望星空，肯定要有几个同事专门盯着新技术的发展。我也认为全国CIO这个平台非常不错，可以请合作伙伴给我们讲一些案例，包括同业的经验，我觉得也是值得我们思考的。因为我是第一次参加这个活动，所以我觉得多参加这种平台的聚会，大家能够脱产过来，就是对这个行业和技术了解，也是作为对新技术应用不可或缺的部分。
殷皓：确实和业务绑定非常重要，无论推任何新技术，没有业务场景衬托都是大概率只是做了个寂寞，没有什么意义。风险是我们最重要的工作，CIO和CTO就是管理技术的风险，这给了我两点启发：
一个是从新技术的角度。因为在市场上有成熟度，现在推的一个规则就是，如果这个技术体系已经在市场上有三家成熟的公司在卖成熟产品就买，这个时候新技术在市场上已经没有足够的成熟度。刚才陈总讲得非常多，我觉得就是内部风险，内部是不是有足够的团队能力去支撑这个技术的落地。
另一个就是最近我们推的，要看一个新的技术的成本，其实我们还要看老的技术的技术站。很多时候我们在做系统和持续开发，可能经常会忽视在过程中欠了多少债，阻断性的代码解决了，但还有很多问题没有解决、来不及解决，因为业务一直逼着你跑，一边跑一边欠债，最后一屁股债。我们通常是说最后能够把这些债清掉的唯一办法就是上一个新的系统、上一个新的技术，风险管理就是上一个新的技术成本是多少，投入的资源是多少，带来的效益是多少。
回过头来不仅是人力投入、系统投入、风险控制，还有借着这个机会把以前的债还了。以前我们可能不会看这个角度，因为我也是今天刚开始看的，突然发现以前很多系统要是只看投入产出，这个帐算不过来，但是不换的话发现欠的债非常多。
王宏星：科大讯飞对这个问题有自己的特征，可能不太适合所有企业。讯飞是积极拥抱新技术的公司，我们内部提倡大胆的先行先试，我自己作为CIO，这个问题上我对团队的指导原则是三句话：价值牵引，技术驱动，成就团队。大家知道讯飞内部的协同系统，外部大部分企业都是用钉钉、企微、飞书、如流等等，讯飞是自己研发的爱讯飞。
既然公司的语音能力那么强那么好，能不能在内部的爱讯飞加入一些语音对讲的功能?比如让员工语音请假、语音发起各种流程、办各种事情，查工资、查年休假有多少，我都是全部打通，能力也是全部可用，我还在内部社区推广这个产品，大家看这个功能多好，非常方便，不用解放你的手去敲字，只说就好了。我发现这个技术、这个功能上线以后用的人很少，大家就在反思为什么?我的技术那么好，那么方便，为什么大家不用?最后我们反思，发现其实语音交互的速度，没有在键盘上敲字点按钮那么快，核心的失败点就是价值牵引没有做好。
通过这件事情，虽然价值牵引是做得不好，但技术是驱动了，就是用自己的语音打通自己的后台中台，所有的都打通了，团队也有很高的成就感，公司研究院研究的东西，IT团队能够全部应用出去，能力已经提升了。虽然在价值上失败了，但对我的技术驱动和成就我的团队，我是非常满意的。我自己的总结就是对这个问题不能简单地去看，可能要分多个方面，用户满意上没有达到成就，但是对团队和技术方面是有起到很好的作用。当然，这些只是讯飞的观点，可能不适合所有企业。
范脡：感谢大家，非常精彩，答案其实是完全一致的，就是一定有价值导向，要有用，为新而新是伪命题，不存在的，没有用。刚才我突然想到可视化，没有半点新东西，但领导非常喜欢，因为直观，一看所有的东西都在上面。好像很新，其实没有，因为非常实用，领导喜欢也是一种实用，所以就很好卖，这些对各位和领导润滑关系是相对比较好的应用。其实这个问题没有太标准化的答案，除非原生公司以技术为唯一的竞争优势，那没办法，肯定是越新越好。
整体聊下来，我们的时间还是太紧张，只探讨了一小部分。我们最近做了很多调研，包括CIO反馈过来的数字化营销的数字人、虚拟人、元宇宙人一叫法不一样，内涵差不多都一样。我想分享另外一个我们发现的价值点，作为IT人可能比较少发现。前一阵子我们接到两个大型医药公司，药明康德和广药集团，他们提出有没有什么元宇宙的方案让我们推荐一下。
我问他们，你们要在什么场景?两个场景：一个是办公，现在居家办公的感觉和效率是不到位的，也是没办法的办法，因为没有办公环境，协同效率、沟通效率肯定是下来。通过元宇宙增加沉浸式的感觉，比如我在家感觉到旁边就是财务部和销售部，多少会提高真实工作的状态以及沟通的效率，另一个是数字直播人，现在直播是To C公司几乎逃不掉的营销手段，原来要是通过李佳琪基本上利润可以吃掉，而且是要休息的，不可能三班倒，使用数字人以后二十四小时无休，喜欢林志玲、苍井空、过的钢都没有问题。
这件事情给我的最大启发是什么呢?他们还有提到一点，作为最大的传统公司痛点在什么地方?就是资本市场上不太受认可，这是很痛苦的事情，可能就是一分钱一分钱算术级的叠加，看着别的公司指数级的资本市场上PE值一下子上一百，很着急。他们提到一个很有意思的观点，可能对在座的CIO都是巨大的价值点，就是想做制药行业第一家元宇宙公司，帮助企业在资本市场得到更大的认可。
我们一年预算五千万、一个亿，不错了吧?这些钱从财务部门老板那边弄过来也不是那么容易，大家还要很费劲额地申请，你给公司增加PE值一个点就是五十个亿的价值。我们一直讲IT部门是成本中心，是花钱的，内部是算乙方。通过数字化转型不光支撑业务，如果还能引领新业务就上了一层，帮助公司的价值被认可方面能够再做一些事情，公司的高科技含量一下子就上来了，不是传统的养猪公司、物流公司和制药厂，而是元宇宙的。不管虚不虚，但资本市场吃这一套，这样给企业的价值远远超过我们费劲巴拉的，甚至不亚于业务部门带来的价值。当然，不是否定业务部门，该干的活肯定还得干，但这是给我非常大的启发。
我觉得对在座的IT部门来说，完全有这个必要、使命感和骄傲感来做这个事情，增加你们所在的传统企业的高科技含量，不光是降本增效提质的能力提高，还能够在资本市场得到更大的认可。这个就是我们的价值点，应该也是今天谈的新技术价值的重要原因，帮助大家认识到和实现自己的价值，同时也让其他的合作部门、业务部门老板更多地认识到IT的价值，那么对大家的职业发展都是一个提升。
两天的时间，我们非常高密集，让我们掌声对在座的所有专家表示感谢!
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