藍凌軟件常務副總裁 李翼

我講的是應用，為什么講應用？我們做很多的大型的組織跟企業，我想每天碰到的問題都是管理的問題，比如說，我的新員工怎么快速的融入到我的企業能不能幫我把培訓周期從半年變成兩個月；我的流程已經用了二十年了，現在感覺越來越慢，能不能讓我們的流程變得快一點；我的員工只有一千個人，現在變成一萬個人，能不能快速的識別這個員工有什么樣的能力...今天想來分享一下在新的技術框架下老的應用能不能解決這些管理的命題。

藍凌大家不太熟，到今年是第十七個年頭，進入重慶超過七年，一直在做企業市場，特別是中大型的企業。所以我們的定位是想做智慧辦公平臺的領航者，這是我們的定位。這么多年下來，我們也服務于全中國大概一千一百家大型的組織，這些里面超過35%是500強的企業，我們服務了很多年，原來從做流程、做OA做知識管理，其實我們在不斷被這些企業所驅動，今天如果有新的技術，我有新的管理命題，藍凌是否能夠承接，是否能夠適應我的新的命題，我們也是被客戶在驅動不斷的成長，走到今天，什么是智慧型的企業，我們也跟清華大學成立了聯合的創新實驗室，清華大學有一個對智慧企業的定義很有意思：更有徹底的信息化、更有精致的知識提煉，以及更為高端的智慧感悟。

藍凌所謂的智慧型組織，第一是比較完整的信息化系統。第二是對組織賦能，以及企業做的數字化轉型還是有比較強烈的訴求的。第三個是新的技術，我們說的ABC、大數據、AI這些新技術能夠給我們的組織帶來什么樣的變化？這是我們的定義。這個路徑是什么樣的？

首先我們講賦能，這個詞在去年到前年，這兩年已經講了很多。我們把這個命題拆成4個角度，第一是個人如何提效，第二是團隊協同怎么樣做賦能，在管理支撐的角度上有什么樣的能力給他。第三個是進階，崗位的進階每一步做什么，個人的培訓，相信大家的時間都是碎片化的，能不能利用上班坐車的時間學，我們掃一個二維碼都能學，把每一個知識專題做成二維碼學習。

其次，在企業里有很多的專項活動，我們的一個項目、一個市場活動，或者研發一個新產品，我們有個案例叫“寶時得”，這是一個做電動工具，在全球排前10的企業，典型的智能制造，他們的研發空間，里面的團隊成員，可能還有外部專家，大家在一起做研發創新的時候，怎么樣在一個空間里協作，協作完在里面碰到的問題怎么樣協同解決，如何避免重復犯錯，碰到問題通過什么樣的路徑解決，全部沉淀在空間里，專門有人做知識收割，以后碰到這樣的問題解決速度會更快一些，企業通過不同的空間、不同的虛擬團隊協作，能夠沉淀出來很多實際業務場景里的很多一線實戰知識。

還有是如何在管理支撐的維度做賦能，我覺得很多企業都有很多的文檔，很多的知識，但是你覺得這個知識能夠拿過來用嗎？比如說我想報銷，每個企業的報銷制度至少是幾十頁，不同的場景、不同的崗位，不同的報銷額度。實際上一個新員工進到企業，想知道的跟相關的報銷就三句話，在50頁厚的文檔里找到三句話，這是我們做的知識的原子化。比如說厚厚的PPT文檔把它拆解成很多的原子知識，嵌入到流程里去，智能問答里去，我們在具體的流程里怎么樣把知識變成維基化的知識，使得做流程決策的時候直接看到跟我相關的知識。做業務場景的賦能，業務場景是一個非常復雜的環境，企業原來有那么多的知識跟我的業務場景中是什么樣的關系，這里做一些比如說多維的分析，這個知識跟別的知識有什么樣的關系，舉個例子，在里面搜一個崔永元，可能邊上有一個馮小剛、方舟子，講的跟這個人有什么樣的關聯，在企業里也是這樣的道理，具體的業務場景里跟知識，工作相關的人，知識流程全部在邊上，做事情和工作就會非常的簡單。在這樣知識大爆炸的時代，把知識打碎并消費才是王道，打碎了用人工智能的方式、智能的問答嵌入到各個業務環節里，在具體的業務場景里提供直接的支持，這是最快的理解。

大數據在數字流程怎么做數字流程的數字化，其實也是來自于具體的管理問題，我們有一個客戶叫做越秀地產，用了流程15年，也是一個上市公司，CFO跟我提了一句話，“我感覺越來越忙，流程越來越慢，能不能跟我分析一下“。實際上一個流程的速度快慢很多時候反映了企業的管理水平。端到端的企業流程，做了大數據分析之后，發現從效率，從部門給他分成高頻、中頻跟低頻的流程，這樣的流程，如果哪個流程比較慢，到底是哪里慢，慢到什么地方，都會一目了然，是因為部門審批的人時間任務太多，還是流程的設計不合理，大家對流程過程的流轉內容不太清晰，直接做賺取分析。分析完之后出來一個總覽圖，比如說在你的企業里，三天就是企業的正常審批時間，有些流程我們叫綠燈流程，有些流程是黃燈流程，可能是三天左右的，有些則是紅燈流程，如果從自標記來講，怎么樣把黃燈流程跟紅燈流程盡量的消滅，這就是問題解決方案。我們從數據的角度來看我們的流程如何做疏通。

最后，在智能門戶中的應用，我覺得現在用今日頭條比較舒服，因為上今日頭條看到我喜歡看的，在企業內部能不能做到這個事情？第一個做的事情是有一個智能助手，能夠用嘴說的不要用手，在這里做了很多場景的機器人，不做深入的算法研究，在企業里有一些場景是很固定的，比如說企業要做采購，我想做請假，我想做報銷，可以做很多的機器人，我做采購機器人、請假機器人，這里有機器人的生成器，基于這個場景用AI的方式用嘴說完成采購的動作。

還可以員工畫像，企業內部很少做畫像，我們做畫像能夠做什么？比如說這里面有一個原始數據，這個員工是哪里畢業的，211還是985，是男是女，這個人過去的打卡記錄怎么樣，他有什么樣的行為？比如說參加了我的很多俱樂部，我給他打一個標簽叫運動達人，還有指標的標簽，他完成了多少的業績，我們做畫像最重要是做評測標簽，比如說這個人過去兩年都是正常打卡的，但是上周沒有正常打卡，而且在互聯網上更新了自己的簡歷，我的HR判斷這個人要離職，我們貼的標簽越豐富帶來的預測越精準。接下來是人才的競爭，我們想說在一個企業里怎么樣把員工分類，比如說自己內部的分類，這個員工是小白；這個員工叫老黃牛兢兢業業對公司的文化比較認可，但是績效一般。怎么樣通過員工畫像的方式定位員工的技能，這樣的員工HR有什么樣的精準策略幫助員工成長，成為企業要的人，還有一些是我們的外部感知，我們的競爭，剛才講的智能搜索，你搜到的人跟什么東西相關的，怎么樣在過程里，從傳統的應用門戶到千人千面的智能門戶，打造企業內部的今日頭條，我們看的東西都是千篇一律的，通過大數據的技術、AI的技術讓每個人都有不同的使用體驗，這樣的使用體驗跟我的具體的應用場景，能夠解決具體問題的。

這就是給出來的智慧辦公的推進思路，在我們信息化的基礎上，給個人、組織做賦能，利用大數據實現我們流程員工知識的數字化呈現，并用AI技術去構建我們的智能門戶，逐漸使得我們的工作更加智能化，所以最后我希望用一句話結束今天的分享，”智慧組織用藍凌，智慧的碰撞“。

責任編輯：焦旭