来源：火狐体育在线登录 发布时间：2024-08-20 17:59:08
SCOOT：是瑞泊公司面向数字化转型所需提出的专有咨询业务模型，同时关注战略Strategy、客户Customer 、文化组织员工Organization、运营Operation和技术Technology，帮助客户实现真正的数据驱动。
通过数字化转型获得复杂动态环境中的生存适应能力，进而获得“敏捷反应”和“探优领跑”的进化优势的努力，涉及组织战略目标、组织本身、组织服务对象、组织运营流程、组织内技术应用的方方面面，瑞泊SCOOT模型，以组织上述核心模块为框架，以“敏捷反应”和“探优领跑”为牵引，帮助客户构建数字化转型规划，提供具体业务领域的完整解决方案。
SCOOT模型中的“S”：S即战略（Strategy）。无论数字化转型的方式方法是什么，怎样变化，都需要在组织的目标愿景和价值主张下开展，而战略是组织高层最终决策的根本方略。虽然我们强调当前数字化转型需要充分激励和激发一线人员的洞察力、能动性、创造力，但就好比前线人员呼唤炮火，不能代替的战略方针一样，工蚁不能代替蚁后做出整个族群迁徙的决定一样，敏捷反应和探优领跑，也必须在正确的大方略和方向指引下进行。否则，巨大的“解空间”会将组织重新拉回“随机状态”，而“随机状态”意味着系统复杂混乱程度最大化（热力学第二定律）。成功的数字化转型，必须有正确的数字化转型战略指引。组织应该要依据所在行业领域特点，总体业务战略约束，数据资源特性，业务模型要求，真实一线需求等一系列情况，系统性地对数字化转型方案及计划进行梳理和指定。优秀的数字化转型战略规划，是组织转型为数据驱动型组织的起点。
SCOOT模型中的“C”：C即客户（Customer）。现代组织很早就提出“顾客至上”，“顾客就是上帝”等以客户为中心的经营理念。数字化转型所形成的组织适应力能否被环境选择，与其说是“自然选择”，不如直白说是“客户选择”。因此，数字化转型模型，务必要将“C”（Customer）放在C位。那么数字化转型是如何帮助组织更好实现以“客户”以及“客户体验”为中心呢？归根到底要实现数据驱动的客户的真实需求洞察和敏捷快速客户价值交付。传统客户的真实需求的洞察和客户价值交付，依赖一线人员的感知及组织流程，数字化转型，通过构建强有力的基础平台能力，面向一线人员赋能构建一系列辅助洞察、支持决策、优化动作的系统应用及业务人员无需严重依赖IT团队和其他组织资源即能自助式实现价值交付的工具，以快速响应客户新的需求或固有需求的变化，同时在此过程中，完成“探优”，以优化组织整体资源配置策略。
SCOOT模型中的第一个“O”：第一个O即组织（Organization）。组织的内涵涵盖组织架构、人才、文化等方面。数字化转型，不单纯是一个技术概念，应该强调的是技术与组织、人才、文化磨合匹配的过程。片面强调技术和片面强调组织都是不可取的。片面强调技术装备，没有强有力的组织，结果可类比美式现代化装备的军队，依然战力有限；而片面强调组织，没有匹配的技术装备，结果可类比二战波兰骑兵面对德军钢铁洪流，也只能是技术代差下的勇气可嘉。网络公司表现出对客户的真实需求和客户体验敏捷反应和试错调优，技术平台能力支撑下的产品快速迭代、数据驱动的体验优化和功能试错固然很重要，但其不拘一格人才吸纳、创新导向的组织文化、以及组织架构上灵活扁平同样功不可没。那么对于更广泛的组织，是不是能够照搬网络公司的组织模式呢？答案是否定的。每个组织独特的价值主张、客户行为特性、业务特点需要不同的组织设计。比如银行业“信”字为尊，决定其不可能施行像满足娱乐、社交类需求的网络公司那样组织文化、架构。因此，数字化转型，组织（Organization）设计是重要课题，是必须要科学合理设计和布局的关键模块。
SCOOT模型中的第二个“O”：第二个O即运营（Operation）。运营涵盖了组织价值交付全部流程，是组织经营运作，新陈代谢的核心机制。数字化转型后的运营，理想状态是数据驱动的流程设计、数据驱动的业绩评价、数据驱动的标准规范、数据驱动的指挥调度……但罗马并非一日建成，这一些数据驱动也并非一朝一夕可以全部成为现实，但可以分阶段、分步骤规划设计及和实现。初级阶段，可以首先做全面的流程梳理，全面的数据采集留存、加工准备、应用点位梳理，制定流程全面数字化计划，稳步实施过程中，在关键成本或关键利润点位部署设计数据分析、预测、诊断等决策支持应用；中级阶段，可以基于全面在线化后的业务流程和相对完备的数据资源，面向关键点位构建决策支撑工具；高级阶段，仔细评估运营中机器对人工的可替代性，逐步将机器完胜人工操作的流程自动化，将宝贵的人力资源解放出来支撑一线的探优领跑和敏捷价值交付，或进行更深层次的运营优化创新。
SCOOT模型中的“T”：T即技术（Technology）。数字化转型，先进的技术应用无疑扮演重要的角色。瑞泊SCOOT模型中的技术，涵盖平台级支撑能力和算法模型两个主要内涵模块。平台级支撑能力，具体包含IT基础设施、Devops和AIops平台、数据中台、知识中台、推理引擎平台、决策智能工具平台、无代码低代码平台及RPA等组成模块，这些模块的无缝衔接和配合，成为数据驱动敏捷反应和探优领跑的基础。IT基础设施是一切技术应用的物理载体；Devops和AIops是IT开发、测试、运维自身的数字化转型范式；数据中台是数据要素粗加工的工厂，生成组织对环境的有效感知；知识中台是数据中台生产的中间产品精加工工厂，生成组织对环境的有效认知；推理引擎平台基于决策论相关理论和技术的“理性”处理模块，生成剔除“认知偏差”的实时和结论；决策智能工具生成具体业务场景下的判断和决策建议；无代码低代码平台和RPA好像生产线上的传送带或连通仓储中心与百货商场之间的高速路，能够把上述平台级核心组件形成的能力快速向业务一线进行输送。算法模型特别大程度决定了数字化转型后组织的数据驱动能力，是组织能否建成数据驱动型组织的核心，决定了未来组织自动化流程的占比。数据本身是没办法形成洞察、预测和决策建议的，一定要经过算法和模型。正如前文提及的摩根士丹利的NBA系统和Palantir的军方系统已经证明，AI算法模型与垂直业务领域核心深度模型融合后，可完全实现复杂核心业务流程的数据驱动。瑞泊认为数据驱动，是真正在数据驱策下产生行为，而不是基于数据图表作简单参考，是数字化转型高级阶段的重要特征，即数字化转型能否成功到达高级阶段，由AI算法与核心业务模型的融合和应用水平决定。
瑞泊认为，本轮数字化转型还有一项容易被忽视的前瞻性重要意义，是环境日益复杂化背景下，技术驱动的复杂系统科学广泛实践落地的一次冲锋。复杂系统科学，区别于信息科学领域经典理论（老三论：系统论、控制论、信息论），是诞生于上世纪60、70年代的新兴科学范式。复杂系统科学认为传统理论、科技、实践大都以线性的方法论，将非均衡系统理想化假设为均衡系统来建模和解决实际问题，当面对基因工作原理、大脑工作原理及智能的产生、人类社会复杂动态变化、股票市场真实运作情况时，传统的还原论方法和统计学方法得出的结果会被静态化视野和统计平均假象所局限，无法看清复杂系统真实运行本质，也很难实质性有效对抗复杂混沌（熵增）对组织生存和适应性造成负面影响（生命、组织的存在本质是负熵产生的过程），更难以将复杂系统随机性和涌现性作为资源为人类所用。有必要注意一下的是，很多世界级复杂系统科学巨匠都将中国道家思想奉为最早的哲学起源，从这个意义上来说，复杂系统科学是中国传统世界观方法论的科学化和现代化。因此，瑞泊的数字化转型模型将道家哲学“道”、“法”、“术”、“器”作为思想框架，与SCOOT框架进行融合，希望在实践中面向长期趋势前瞻性地为复杂系统实践奠定基础。
“道”、“法”、“术”、“器”源自中国道家思想经典《道德经》。道是真理、规律、价值观；法是遵循规则原则；术是方式、方法、手段；器是工具。
“道”是组织根本价值主张，体现在组织的目标、愿景当中，是组织赖以生存发展的内在逻辑和动机。数字化转型的“法”、“术”、“器”均以“道”为根本指针。如果将组织看做一个有机生命体，脱离了“道”，那么意味着丢掉了“魂”，因此，在实际数字化转型实践中，公司根本价值主张、目标、愿景是一切方案规划设计的导引。
“法”，数字化转型并非漫无边际的先进的技术堆砌，转型需要“得法”，即要有遵循的章法、原则，对组织战略、组织客户（客户体验）、组织（组织架构、人才、文化）、组织运营全面梳理和规划设计，以推动数字化转型的“转型”二字，有章可循、有法可依，并顺应其“道”。
“术”，瑞泊的数字化转型方法论一大特色为以数字化转型高阶段的“数据驱动”型组织建设为抓手和牵引。而真正的完成数据驱动，不可能依赖传统的数据图表化，必须在业务流中嵌入分析、预测、优化等算法，以实现支撑和驱动作用。因此，算法以及专业领域的核心业务模型被视为“术”的核心。
“器”，支撑数字化转型的需要强有力的技术基础设施和平台级服务体系，瑞泊的器，拒绝传统孤岛式系统建设，而是以“机器智能”实现为基础架构，以能够解决复杂动态问题为前瞻指引，以微服务模块组件的方式向一线输送敏捷和探优的能力。
历史上，其实人类已经经历过多次环境剧烈变化和竞争淘汰机制的洗礼。无数耳熟能详和知名组织在此过程中退出历史舞台，同时也有众多能够因时而异，主动变革的组织历经多次沉浮屹立不倒，成为行业领域的领导者。数字化转型，是又一次自然选择和凤凰涅槃的历史进程，既是前所未有的巨大的挑战，同时也是难得的重大机遇，应对得当，组织将获得面向下一个十年甚至更长历史时期的进化优势。如果把视野提升至国际竞争的层面，再过去短短几年，数十个国家发布了数字化转型相关的国家级战略，意味着本次进化变革已经上升至综合国力竞争的层面，这也是我国最高决策层提出：“要站在统筹两个大局的高度，充分的发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字化与实体经济深层次地融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，不断做强做优做大我国数字化的经济”的重要原因。在这样重要的历史进程中，瑞泊希望可以与广大新老客户结成面向长期价值的战略伙伴，在数字化转型之路上携手同行，共同努力推动中国产业转变发展方式与经济转型迈入新发展阶段，共同见证中国数字化力量走向全球领跑新时代。
瑞泊（XrayBot），院企科研成果转移转化基地，领先的人工智能国家高新技术企业，“数字化转型”深度合作伙伴。在全中国大力推动数字化的经济及绿色发展的大背景下，瑞泊坚守核心技术多年：坚持决策智能及智能计算两手抓，一方面融合运用知识工程、机器学习、模拟仿真等先进的人工智能及数据技术，为各大公司集团、政府机构、城市建设“量身定制”注重降本增效及价值创造的决策智能解决方案；另一方面，为客户提供决策智能所需的巨大算力，包括智能计算、数字能源等领域丰富的软硬件产品及一体化低碳智能算力中心解决方案。面向各垂直行业关键业务流程，长期陪同客户逐步实现“一切业务数据化，一切数据业务化”的真正数字化转型。瑞泊依托股东及核心管理团队联合国家顶尖科研机构在人工智能科学、计算科学、数据科学及经济研究等方面的强大实力，确保了所交付项目理念的前瞻性与技术的先进性。瑞泊所有系统均基于完全自主知识产权的算法及算力技术，注重复杂业务逻辑与人工智能技术深层次地融合，善于将人类智能与机器智能无缝衔接，共生互补。激动人心的全数字化元宇宙世界正加速到来，瑞泊始终与您相伴，拥抱未来！
