一、为什么要用好数字人才 ：“运营时代” 企业更关注价值实现，数字人才助力投入产出最优化
运营时代，企业的关注点从数字基础设施的建设转向资产价值的实现。在过去的大基建时代，企业的数字化转型以建设强大的数据平台为核心， 企业的 IT 负责人过去思考的更多是自身平台是否完善、 使用的技术是否先进。但这样的思路逐渐行不通了，因为随着宏观经济趋势的变化，高歌猛进的基建时代结束了。如今企业更加关注如何运营好已有的数字基建，充分发挥现有平台和系统的资产价值。换言之，在当下的“运营时代”，各企业更加强调投入与产出的平衡，都在关注成本的控制和已有投资的价值实现，努力在现有的资源基础上实现更大的效益。
企业需要用好数字人才，因为数字人才是企业连通技术与业务的桥梁，是实现投入产出最优化的杠杆支点。企业过往数字基建投资的效益和产出体现在具体的业务表现上：数据平台的建设是否带来了业务收入上的增长、是否导致了业务成本上的减少， 这些问题是企业目前最为关注的。然而大部分企业的 IT 和业务部门之间天然存在着隔阂， 这种隔阂带来了 IT 和业务之间的互相不了解， 进而阻碍了价值从数字基建到业务的传导。为了消除隔阂，打通价值的传递路径，企业需要培养并利用好一批数字人才，让这些数字人才将先进的技术、工具应用到具体的业务场景中，推动技术与业务的深度融合，最大化现有基建资产的价值，实现最佳的投入产出比。
二、用好数字人才的要求：让数字人才充分融入业务场景，赋能业务
如前文所述，企业用好数字人才的目的是去连通技术和业务，实现数字基建投入产出比的最优化。因此，用好数字人才的一个关键要求即是让他们充分融入业务场景，赋能业务。企业需要打破IT和业务间的传统界限，让数字人才深入一线业务场景，理解业务需求，找到技术解决方案与业务痛点的最佳契合点，成为“比业务人员更懂业务的人”。我们认为有以下几种方式可以帮助企业为数字人才深入业务场景做好准备：
建立跨部门的协作团队
让数字人才与业务深度融合的前提是建立跨部门的协作团队。传统企业里数字技能专家通常集中在IT部门，与业务部门间存在沟通壁垒。为了鼓励数字人才更贴近实际的一线业务、了解业务情况，实现技术解决方案和业务需求的精准对接，企业首先需要建立IT、业务间的跨部门协作团队。
案例 1：赛力斯汽车—建立由业务专家和数据专家组成的运营协作团队
以赛力斯汽车有限公司（以下简称赛力斯）为例，公司组建了由业务专家和数据专家两类角色构成的运营协作团队：业务专家由业务、数字复合型人才组成，负责统筹BI平台的推广、业务与数据分析、数字化应用与规划相关工作；数据专家由数据开发资深人才组成，负责企业数据底座的建设。在业务专家下，赛力斯还设置了涵盖不同细分业务域的专家，后续将通过兼岗的虚拟组织方式陆续选拔人才作为团队成员。
案例 2：京东方科技集团股份有限公司—数据分析 CoE 专项小组
京东方科技集团股份有限公司（以下简称京东方）成立了数据分析CoE专项小组，从业务部门和IT部门抽调专家，人员包括业务专家、数据分析专家、建模专家、可视化专家等。通过小组内部的交流与合作，不断积累经验，形成了一套适用于京东方的数据分析标准与体系。此外，CoE专项小组还充当了企业内部各部门之间的桥梁和纽带，推进各部门之间的数据共享和协同分析。
构建共享的知识平台
让数字人才与业务深度融合的加速剂是构建共享的知识平台。通过在企业内部构建一个集数据分析、业务案例、最佳实践等为一体的知识共享平台，数字人才能够迅速获取业务领域的最新信息和洞见，同时将自己的技术知识分享给其他业务团队。这种双向的知识流动不仅加深了数字人才对业务的理解，也推动了更多业务团队对数字技术的接纳和运用，从而形成良好的互动氛围，进一步深化数字人才与业务的融合。
案例 3 ：华夏银行—建立内部的知识交流共享平台
华夏银行搭建并运营了企业微信群、论坛专栏等多种知识交流共享的平台，各分行的数据赋能官会每月在平台上进行优秀数据应用场景案例的分享。例如，在平台举办的第六期赋能官大会中，华夏银行济南分行的赋能官就从论坛帖子里敏锐地捕捉到了业务需求。通过主动与业务人员的交流，济南分行的数据赋能官洞察出了贷款客户还款差额的问题。后续数据赋能官基于FineBI开发数据分析看板，实现了及时、准确地捕捉和反映客户的还款动态，显著提升了贷款管理部门的风险识别能力和响应速度，降低了潜在的不良贷款风险。综上，华夏银行的知识共享平台就是一个加速数字人才深度融合业务的优秀实践案例：分行内的数字人才通过共享平台捕捉到了业务领域的痛点，并通过自己的专业技术帮助业务团队解决了痛点，进而带动了业务团队对新技术的接纳和应用。
三、用好数字人才的方法：从1到N，让一位数字人才孵化出一个数字团队，让一个业务场景演进成一个业务体系
用好“种子”数字人才的孵化效应
企业内的数字人才可以作为一粒粒“种子”，在跨部门的协作团队中发挥孵化效应，培养出更多的数字人才，最终孕育出一个庞大的数字人才团队。企业可以为“种子”数字人才设定经验分享的职责，确保他们不仅在自己的岗位上发挥出最大价值，还能通过分享和经验传授来带动其他员工的成长。为了实现这一目标，企业可以组织内部的讲座和分享会，由“种子”数字人才担任主讲，分享他们的技能和业务实践。其次，企业可以设立“数字导师”的制度，将“种子”数字人才作为导师，有针对性地指导和帮助其他有潜力成为未来数字人才的员工。
案例 4：重庆长安汽车股份有限公司—种子人才库的选拔与转训
重庆长安汽车股份有限公司的两江工厂充分利用了部门 “种子” 数字人才的孵化效应。两江工厂从全体员工中按业务部门分类，每部门抽调 2-3 人作为“种子”选手纳入人才库，并让他们统一参与工厂级的培训，深度学习数字化技术。后续这些“种子”人才作为导师， 重点负责本部门整体业务系统的搭建以及其余人员的培养。经过数月的内部传播， 这些“种子”人才也不负所托，在各自的部门生根发芽，最终共培育出了 90多位数字人才，在工厂内形成了一支庞大的数字人才团队。
“种子”数字人才的孵化效应带来业务场景实践的复制和延伸效应
伴随着“种子”数字人才在企业内各部门间的生根发芽，与之同步发生的是业务场景实践的复制、延伸，直至最终演进成一个完整的数字化业务体系。如前文所述，数字人才必须融入业务才能充分发挥他们的价值。优秀的“种子”数字人才在不同的业务场景下积累了技术+业务的最佳实践，这些宝贵的实践经验会在他们推广自己的理念时，传递给企业内其他的数字新人，成为这些新人的业务实践模板。例如，零售行业中某个地区的门店店长利用可视化分析技能高效地管理着自己门店的库存情况，当他作为“种子”店长给其他地区的店长推广经验时，他的库存管理看板也会作为宝贵的素材被其他人借鉴和使用，这样一来，某个特定业务场景下的技术实践就实现了从1人应用到N人应用的复制过程。
业务场景实践在复制的同时，也会延伸向不同的方向，裂变出多个新业务场景下的新实践。例如，其他地区的门店店长在应用了“种子”店长的库存管理看板后，认为可视化分析技能还可以被运用在顾客管理、商品利润分析、营销推广等多个业务场景下，因此自发地通过所掌握的技术开发了新业务场景下的管理看板。如此，业务场景的实践就完成了从1个场景（库存管理）到N个场景（顾客管理、商品利润分析、营销推广等）的延伸过程。最终，多业务场景下的管理看板组合演进成了一个完整的地区门店管理驾驶舱，涵盖库存、商品利润、顾客关系、营销等业务流程的全方面，是一套完整的数字化业务体系。
案例 5：华润啤酒—销财业务场景的样板打造与复制推广
华润啤酒的数字人才培养过程伴随着业务场景的复制和延伸。在华润啤酒人才培养的第一阶段，公司选择了销财这个具体的业务线去做“种子”数字人才的培养和具体业务场景的样板打造，并在打造的过程中逐渐沉淀出一套适合全公司推广的方法论。销财部门的“种子”数字人才们基于自己的实践经验，推出了针对销财业务下一些经典场景的数字技能应用指南——销财BI自主分析平台入门手册。他们希望以这本手册为基点，扩展BI分析平台在销财不同业务场景下的广泛应用，并最终推广到公司其他业务线下的不同场景。
案例 6：江苏常熟农村商业银行股份有限公司—业务场景实践在总行和分支机构的复制延伸
江苏常熟农村商业银行股份有限公司（以下简称常熟农商银行）总行的业务场景实践，通过“种子”数字人才的不懈推广，在分支机构复制和延伸出了大量新的场景实践。常熟农商银行的BI自助分析平台建设推广初期正值业务旺季来临之前，总行的“种子”数字人才通过主动联系、登门拜访、OA发文的方式，结合BI-融合层联合培训的方式完成了对运营管理部、小微金融总部、普惠金融部、网络金融部等10个总行部门以及村镇银行的快速推广，并且对接如无锡分行、昆山支行等分支机构，基于其需求做BI平台的异地试点场景建设，为多家分支机构后续的业务场景定制做技术准备。“种子”人才们通过与业务部门的深度合作，实现了诸如优质收单商户、机构全优商户、零售客户营销等总行业务场景下的实践，助推了旺季业务；通过与分支机构的联动，BI平台被推广至26家一级机构、44家二级机构，并延伸至江苏、湖北、河南、云南、海南、广东地区的19家村镇银行机构，实现了全行开放覆盖BI系统。经过常熟农商银行总行“种子”数字人才的长期推广，BI自助分析平台在总行14个部门复制和延伸出了超过120个业务场景实践，并在分支机构进一步服务了超200个业务场景。
