以下是現場速記。
圓桌討論
范脡：下面有請圓桌討論的幾位嘉賓上臺：萬華化學信息中心副總經理柯林，德邦快遞CTO殷皓，中銀基金管理有限公司首席信息官陳宇，神州租車技術中心副總裁兼CTO張益軍，科大訊飛CIO王宏星，海南一醫數字醫療創始人張志強，WebEye CTO任翔。
其實我們選擇主持人有一個特色，都是IT行業的人，我們從來不找電視臺和電臺的主持人，就是希望大家感同身受，能夠問到一些要點，這是我們強調的地方。剛才聽張總講的讓我很有感觸，因為我們的會議不光是給大家提供技能工具上的交流，還有一點很重要，就是我們應該為CIO加油打Call。因為CIO平時是甲方，但在內部是乙方，很多業務部門或者財務部門對IT部門的重要性并沒有那么認識到。
剛才談到神州租車，記得有一次我在麗江還車，天氣非常熱，就是用無接觸自助還車，速度非?？欤怯脗鹘y的方式，那個地方外面待五分鐘人要曬爆了，當時我還著急趕飛機。實際上IT離我們非常近，中午我接受采訪的時候想到一句話，IT人最大的價值就是為不懂IT的人服務，幫助他們更好地工作和生活，所以IT的價值非常高，我們都應該為自己感到自豪。
今天我們談的是新技術，這兩年熱詞非常多，很多熱詞并不像新技術那樣表面宣傳的光鮮亮麗，我們也看到下面有很多坑。最近兩年有些新技術并不適合所有的企業，比如中臺、元宇宙、低代碼，不是說新技術沒有價值，但適合誰、怎么用是我們今天談的要點。下面先問一下大家，你們覺得這兩年的這些新技術中，真正對企業的價值提升有幫助的有哪些?
任翔：WebEye是一家南京的公司，主要聚焦在移動互聯網出海，致力于用移動創新和數據幫助企業實現數字化轉型。我們利用技術鏈接全球的云和營銷相關的資源，圍繞內容、流量和數據構建全球化的用戶增長生態，實現一站式出海的服務。我們本身是重度云用戶，幫助我們的合作伙伴和客戶實現海外企業的上云，以及在云上構建自己的相關數據體系。剛才范總提到什么技術可以給我們帶來價值，我們自己跟合作伙伴親身感受到比較多的一點還是云上相關的技術，因為云上技術在企業數字化轉型的過程中發揮了非常重要的作用，幫助企業加速數字化轉型和實現降本增效。云每年都有非常多的賦能，更新迭代、推陳出新，由于時間關系就不展開了，重點講兩點：
首先是云原生相關的技術，因為很多數字化需要產品有服務，服務有構建的過程、測試和發布的過程，通過云原生使得我們的服務能夠自動化地構建、測試和發布，極大地提高了這個過程中服務、發布、管理相關的效率，同時支持云原生的應用也會天然獲得動態擴縮的相關能力，這一點非常重要，現在的時代需要應對流量高峰，通過動態擴充能夠非常自如地應對場景，同時又能夠保證資源的用量是可控的，避免不必要的資源浪費。
現代化的云上數據相關的技術，在座的都是CIO，實現數據驅動是每一位CIO都去追求的一個最終的目標。當然，實現數據驅動其實是非常困難的，有著各種各樣的問題，包括組織問題、協作問題、業務問題。如果要做數據驅動，技術層面可能面臨一些挑戰。要做數據化建設數據中臺，企業在做規劃的時候不僅僅是要解決當下的問題，希望解決企業未來更長遠發展的問題，也就意味著要有更大的規劃，可能不僅是解決現在數據規模的問題，也要預留容量解決未來的問題，意味著要有一些資源更大的投入。
其實早期數據驅動、數據治理不容易在短期內產生價值，意味著早期有過大的投入，但短時間內不容易產生價值，這個時候是要能夠避免我有大的投入，但又持續看不到最終的產出怎么辦，那么就要靠云上比較靈活的方式。云上大數據生態相關的方式，利用存儲和計算分離的方式，我把數據采集過來存儲在云上，存儲的成本是非常低的，我的計算成本根據需要按需使用，要把一個集群快速提起來做計算，計算完成以后就可以把資源快速釋放，只是使用的時候才產生費用，極大地降低早期做數據化的過程需要的資源投入，而且是非常靈活，規模上來以后數據擴大到更大的范圍，仍然可以快速按需啟動更大的資源。
我們在做整個數據體系建設的過程中會涉及到很多的環節，包括數據采集、數據清洗、轉換、數據存儲、數據應用、數據可視化、模型應用，這些過程都是非常標準化的Data Pipeline構建的流程，云上相關的技術都有對應的一些解決方案能夠提供給我們的用戶，使得我們在做數據化建設的過程中不需要一個非常龐大的數據團隊，可能是比較小的數據團隊，仍然有可能治理海量的數據，降低對數據底座建設、維護的投入，企業就可以把數據團隊更多地聚焦在怎么做好本身數據的治理，不需要再去投入過大的精力做數據集群相關的維護，更加聚焦在我的數據怎么去做洞察分析，最終實現數據驅動職能。
張志強：剛才范總也說過，主要是從兩個身份、兩個維度理解我認為的新技術。如果是在企業內部，我覺得新技術更應該是思維層面上的東西，有些老的技術放到新的行業中也是新的技術。我有一個非常深刻的理解，因為我原來所在的上市公司主要是畜牧產業為主，就是養豬的，但仔豬每天都要點數，沒有什么很好的辦法去點數，后臺又要錄到我們的系統里面，導致到豬欄點一次、抄一次，然后到電腦旁邊錄一次。我們一個年出欄十萬頭的豬場，仔豬大概是三萬頭左右，五個人員點數再回來錄，這個工作量其實是蠻繁重的。
王總剛才說我們找到了類似科大訊飛這樣的手寫語音轉換，現場寫完轉成電子的，我們只解決這一個問題就大大提高了效率。這個效率本身的意義在哪里呢?剛才范總也說我們在企業內部是甲方，你去宣揚你的數字化轉型有多么好，帶來什么價值，實際上他們是無感的，當有一些小的單點破局點形成，這些新技術對企業的價值就會越來越高，也會越來越得到各層領導的支持。
這樣的例子我經歷過很多，原來我在的單位，第一年有個年產值上百億的公司，第一年IT運算投入只有一百七十萬，到了我走的那一年，信息化和數字化轉型每年投入的預算就要達到將近五千萬左右，甚至還孵化出來一個國家生豬交易中心的創新型企業和一個旅游數字化的創新型企業。我們常說要有跨界的思維、跨行的思維，其實有些東西換一種用法、換一種活法就會產生不同的結果。
再從整個宏觀的角度，就是剛才大家提到的元宇宙、低代碼，包括很多微服務等等，我們提了很多的東西，但我們回歸到一個問題，我們的團隊喜歡問兩個問題：這個東西為什么火?它的本質是什么?這個技術的本質邏輯是什么?需要選對場景、選對微技術，一個互聯網技術、云計算技術可以說得很大，但做到企業內部的創新或者我們在創業的時候必須面臨很多問題，包括成本問題、市場機遇問題、用戶問題等等，我們必須實現單點破局。單點破局在技術的選擇上用大的新技術邏輯指引我們的方向，用小的技術指導我們的創新，一步一步踏實地往前走，這是在創新型企業或者大型企業運用新技術對企業能夠帶來的一些真實的價值，能夠觸動數字化轉型往更高臺階邁動的一個想法或者動作。
柯林：我們是一家傳統的制造型企業，最近兩年最大的感受就是人工智能尤其是視頻應用的領域取得了突飛猛進的發展。我們通過人工智能視頻技術在門崗的應用，就是從原來十九個門衛減少到十一個，減少了八個人員的占用。因為我們基本上都是園區化的生產，煙臺的一個園區就有十三平方公里，可能里面有五六個大門，全面推廣以后一年可以減少三十個門衛人員的使用量，可以降低很多成本。安全是化工行業生產的重中之重，我們利用AI技術，尤其是一些裝卸料的過程中，經常有些時候容易發生泄漏，一般裝的原材料都是易燃易爆的，一旦發生裝卸過程中操作不規范甚至沒有結合好就會容易發生泄漏，泄漏以后就會引起很嚴重的事故甚至爆炸。
我們通過這樣視頻識別技術的應用，汽車后臺建立了很多模型，比如安全帽的識別、SOP的標準，車輛停放的位置，包括整個車上的管道和裝卸口有沒有很好地、完全按照標準對接，我們都有建立這些模型，整個裝卸車的過程中就是通過這些方式能夠二十四小時不間斷地工作，一旦發現裝卸過程中存在安全隱患就會及時給現場人員提醒，所以是起著非常重要的作用。我們現在是通過人工智能的技術來做分子發現，因為化工這種制造業是不斷去做實驗，比如研究兩個實驗中有沒有更好的催化劑，通過一些實驗發現新的材料，其實都是不斷重復，或者需要經過無數次的實驗。我們通過人工智能這樣的數據算法和模型，可以大量減少實驗的次數，分子發現也是通過模型的建立盡可能讓整個實驗的效率更高，所以這些方面的應用還是最近幾年我們所做的嘗試。
因為效率提升對制造業也是很重要的，我們也做了一些嘗試，比如財務領域，每年財務都要做大量的報表，通過一個報表的機器人減少二點五個人的工作量，幾十家公司都要做這種報表，效率得到巨大的提升。原來我們有專門的人員要跟人社局對接，各類報表上報，從各個地方搜集數據，我們也通過這樣的機器人二十四小時不間斷地工作，能夠讓這個人的工作完全省略，所以我們也是在制造業，就是機器人、人工智能的技術對企業的價值還是非常巨大的。
張益軍：其實針對人工智能算法模型，神州租車之前的老板都是特別有前瞻性，2008年的時候全國只有一千臺車，我們找了紐約大學的教授，帶著幾個博士研究生做算法模型，要是按照那個業務量的增長還是挺準的，問題是那個時候我們的市場是處于快速增長期，已經預測出來了，但是根本不準，就是因為業務本身是在飛速發展，算法模型就是用比較穩定的，相當于客觀以后變化不是特別大的場景預測和分析，這種場景是比較合理的。2008年開始，后來又到2014年，就是國外的一家特別大的做ERP的廠家，就是剛才說的調度模型，當初找到德國的很多博士生和研究生幫我們做，但是做完以后也是有問題，是能跑出來，但是跑一次需要三十秒，客戶要是下一個訂單，告訴你能不能成功，讓一個客戶等三十秒，那就瘋了。我因為時間的響應達不到，所以我們沒有采用。
后來我們又引進了硅谷的很多知名大學畢業的博士幫助我們做算法，仍然沒有特別好的結果，直到去年我們才慢慢沉淀下來，有些這方面的結果。模型這個東西要落地，最重要的就是對業務了解，往往很多做算法的人員對業務不了解，跟業務是脫節的，不能沉下心來，所以沒有辦法做到，因為只有對業務足夠了解才能提取一些真正好的特征，有了這些特征以后再去做大量的數據分析才能讓這個東西真正成形。這一點還是很重要的，時機和應用的場景是非常重要的。
個人對所有的新技術都是抱著看一看的態度，一般不會輕易下水去試，技術有一個技術成熟度曲線，要是很多很早的時候就去，我們并不是BAT追求技術前沿，先看其他人做得怎么樣，結合我們自己業務的場景和對業務的理解，這些技術真正成熟了、有條件了、可以落地了再去引進實施。就像前面提到的RPA，其實我很早就知道，去年我們才開始研究這個東西。因為我們之前應用場景確實比較少，系統都是自己統一開發的，不像制造型企業異構系統比較多，場景也是比較豐富。
因為以前我們在財務上的系統或者VP，因為公司的一些特殊原因，其實對這方面的關注不高，招人干就行了。隨著公司的變革和變化，加上技術的成熟，所以今年我們看RPA，今年應該也會去上，確實可以節省大量的人工。前一段時間我們就在查租車有沒有違章，原來這是我們最頭大的問題，后來終于通過各種層層攻關，國家無錫所可以跟我們對接，前一段時間剛給我們打電話，國家這些接口都需要關閉，那么對我們來說這是很麻煩的事情，違章沒有地方去查，怎么跟客戶溝通?只能是人去查，前一段時間我們就試了用RPA機器人，感覺很好，二三十個機器人就能夠把十萬輛車查過來，可以及時循環去查。如果未來服務停了，我們只能用RPA作為很好的備選方案。
陳宇：我來自中銀基金，一家公募基金管理公司，管理基金五千億，服務客戶兩千萬，非常感謝范總讓我來到這個平臺學習。我是2000年入行全行，后來一直在基金管理公司，之前做技術，現在慢慢地管運營、管電商，也是在不斷地變化，自己也有從不同的角度和維度看數字化轉型的真實價值。新技術在金融行業這么多年一直在改變，硬件到軟件，最早的小型機、X86，包括現在的云技術應用，迭代真的是非?？臁底只霓D型對一家企業來講，不管是對制造業還是金融行業的影響無非是三點：提高效率、降低成本、加強管理。作為數字化的轉型，無外乎就是從這三個維度觀察。
簡單報告一下我們自己的案例，我們運用爬蟲技術或者人工智能投研技術，作為一家資產管理公司，現在每天的信息量不得了，而且信息量都有蝴蝶效應。前天晚上沙特的油田被人家打了，第二天股市會有什么影響，秘魯的一個鈾礦罷工了會對市場有什么影響。我們每天的研報都有幾萬份，研究員都不得了，所以我們根據這些場景做非結構化數據的結構化提煉，包括智能投研、智能數據的提取，結合爬蟲數據。我們也有找到全球最大的資產管理公司貝萊德，他們有非常強大的阿拉丁系統，實際上他們在全球有一千多個人做數據，每天在全球各個地方做，做完會給每個基金經理發一個數據包，這是每個基金經理每天早上打開必用的看盤依據。我們內部也在做事情，所以為我們基金經理的投資效率，包括對市場的判斷也是提供了很好的幫助。
剛才幾位同行說到RPA，我們公司也在應用，大概有幾百個帳號，網上收盤以后做結算，現在慢慢地通過RPA來做的話效率提高百分之三十，或者不增加運營人員可以提高帳戶數量。因為今天是討論新技術的影響，我從另外一個點跟大家分享。RPA的推廣并不是技術的帳戶，業務人員天然有些抵抗情緒，覺得RPA上來以后影響他們的飯碗或者工作。我們推廣的時候業務部門不太配合，通過我們不斷地溝通、不斷地了解，能夠換個角度來說，要從簡單重復的工作釋放出來，研究新產品的創新，能夠把自己的業務能力不斷迭代，通過技術手段釋放。我也跟業務部門的同事分享，不管愿不愿意，新技術的推行都會來到，還不如提前做點準備?，F在有些新技術對公司數字化轉型的影響不僅僅是技術端，也是業務端。
金融行業比較特殊，不太開放，比較嚴謹，可以從參會的人數看到，金融行業相對比較少，也是受到監管資金方面的要求。就像神州租車的張總說的那樣，最起碼金融行業對新技術的應用還是偏謹慎。我也同意殷總剛才講的，不要為了技術而技術，因為我也是讀計算機出身的，都是對技術有天然的向往。但是能夠做到CIO這一層，更應該站在對公司負責的角度，畢竟你代表了一家公司，不能因為熱愛技術，這個可以作為愛好。我也看到很多公司為了實現一些新技術，可能還是要結合場景和公司需求把這個新技術落地，能夠把公司的業務轉型，對自身也是一個提高。
殷皓：過去我們的確有應用很多技術，也有放棄一些技術，可能很多人認為我們這個行業應該大量投入無人機、無人車，但恰恰相反，因為政府法規和整個市場走向，應用場景沒有那么快，如果這個時候過多地投反而不會有什么反饋。過去的兩年，我們把無人機、無人車項目都全部停掉了，該干啥干啥，很多公司都在做這方面，我們跟他們合作就行了。我們聚焦于新技術的拿來主義，拿來就能用，這個就是公司定位，要是物流科技公司，我可能非常聚焦的就是要在核心技術上拉開差距，建立技術壁壘，但今天我們恰恰不是，就是一個物流快遞公司，其實價值就是把技術快速轉化為業務利潤，所以選擇就不是去招一堆博士寫論文研究算法，那樣時間太長、成本太高，反而一些應用能夠快速看到價值。
比如科大訊飛的智能語音，我們是大量把原先一線接電話的營業員集中轉化到客服，客服一下子就的變成幾千號人，現在招不到這么多人，所以大力推進智能語音接電系統，很多也是往線上去推。后面有多輪對話、語音提升，確實對我們來說是幫助非常大的，見效非?？斓?，直接體現就是從一線減掉一個接電話的人，客服上不用加一個人，只要加零一點三個人就是非常大的價值體現了。
AI視覺對我們也是非常有意思的場景，比如大家切身體驗到我收到的貨壞了，其實這確實是行業的老大難問題，就是快遞小哥，四十度的高溫，尤其很多時候還不是全職員工，職業素養和約束性，是不是能夠每一件包裹都輕拿輕放，是不是每一件行李都能看清楚標簽，一定需要正面朝上，任何稍微不規范都可能造成產品損壞。如果整個體系都是事后管理，等于是只能看理賠成本增加八個點，利潤全都送給了保險公司，這個時候你再回過頭來變革就太晚了。去年我們就在調整，可以利用云的資源，通過視頻來看有沒有暴力分揀動作，就是用邊緣端把攝像頭直接切到GPU服務上去處理。當然，這里有不同的技術選擇，可以加帶寬或者不加遠程帶寬，現場加GPU資源，但整個變化其實很大。我們就是用AI的能力，能夠實時地去抓違規。
我們可以實時觸動現場管理，就是有一個員工在幾號工位持續做了幾次，馬上要過去做實觸發、實時提醒，這樣的話效果挺好。因為能夠看到違規的處罰加大，目的不是罰的越多越好，說明管得不好。我們發現這個體系運轉起來以后，隨著實時AI的處理，可以看到抓的量，其實還沒有做到最好，準確率做得挺好，可以做到百分之九十，但召回不是特別滿意，本來目標是希望做到百分之八十，結果沒有做到，勉勉強強還湊合，我們抓到的違規操作量是以前的五倍。處罰其實對整個財報沒有什么影響，但確實發現理賠成本從以前下降百分之七十多，員工知道不像以前可以碰運氣，管理沒來就抓不到，現在時時刻刻都在盯著你，十次能找到九次八次出問題，員工就不太愿意去犯錯，理賠成本就會下降，所以這種應用場景可以很快看到效益。
剛才談到的RPA也是這樣，確實一個核心價值就是原先業務是大量的人工操作，去年兩年財務團隊從一百五十多人減到三十多人，原先就是大量手工操作。RPA其實就是做了一件事情，這些對CIO價值非常大，不僅是把業務上有些重復操作干掉了，也幫我們做了一個非常重要的過渡。原先可能有兩個系統，都是沒有到達生命周期，也都需要運營，如果硬生生地去做系統集成其實非常累，尤其兩個系統都是不一樣的登錄界面。
如果這個時候硬要做一個系統也可以做，但是成本可能非常大，原先兩個系統的集成、系統的接口、調試、大量的研發投入、代碼維護都是成本。其實這個時候RPA就會變得非常有意思、非常吸引人，低成本搞了一臺機器走個腳本訓練一下就跑起來了，原先是兩個系統各干各的，可以等到生命周期再去做下一代的升級轉化，原先割裂的系統整合在一起，不需要在短時間內花很多的預算把沒有到生命周期的兩個系統硬生生地換掉。如果我們短期內要做一些數據化轉型，需要看到一些價值的話，RPA是非常有價值的一件事情。
王宏星：作為科大訊飛的CIO，簡單介紹一下我在訊飛的工作，主要分管三個方面：內部的IT、訊飛的信息安全、流程質量。站在CIO的視角，科大訊飛總體的數字化轉型策略是什么?AI+IT，我本人是2019年加入科大訊飛，到了訊飛以后，雖然訊飛是世界領先的人工智能公司，但從內部的信息化和數字化角度來看，我剛加入的時候還是相當落后的，感覺和在座的各位的水平一樣。因為訊飛是一個高技術的公司，最常犯的問題就是大家都希望通過技術的方法解決所有的管理問題，因為所有的程序員都覺得自己無所不能，這就是當初信息化和數字化比較落后的原因。到了訊飛以后董事長和我們一起商量，未來我們要做的就是AI+IT，通過這種方法提升訊飛整體的數字化水平。
最近幾年在訊飛的數字化轉型中都有哪些具體的技術?主要是三個方面：AI、數字員工、SDP，我本人也分管信息安全，所以SDP是數字化轉型很重要的一個方面。
訊飛是一家人工智能的公司，如何用AI來做事情?我們也做了很多研究，人工智能分為三個階段：第一階段就是計算智能，通常就是能存會算的算力。第二階段就是感知智能，機器能聽會說，能看會認。第三階段就是認知智能，能理解、會思考。
訊飛數字化轉型的過程中AI做了哪些方面?主要是八個方面的工作：我們用的比較深入的就是財務領域的報帳機器人，訊飛結合自身的AI技術，比如感知智能方面用OCR和語音，認知智能用的是自然語言理解，文本的結構化處理，分析要素抽取等等，這些技術用在報帳機器人上面。報銷是所有企業都面臨的痛點，科大訊飛今天的員工大概是在一萬五千多人，我們是一個高技術公司，但其實是人力密集型、智力密集型公司，每年報銷的單據量大概是三十多萬筆。
原來我們可能和沒有報帳的公司一樣，大家的報銷都是貼票，然后交到財務，財務要審核，針對標準進行認真比對，也要做會計規則審核，很煩人。我們原來報銷的周期，填報銷單可能需要一個人十五分鐘，財務審核，最后把錢打到員工帳上至少也得一個星期，還是共享財務加班加點的情況下，研發報帳機器人以后，我們通過OCR票據分割識別比對驗證，能夠自動匹配公司財務規則，現在不需要貼票，只需要把票桌子上一拍，上傳到報帳機器人就可以自動填寫報銷單，自動提交業務審批和財務審批，根據公司的規則來看是否符合財務制度。我們現在報銷一筆報銷單只需要三分鐘，錢回到帳戶是三天。
通過報帳機器人這一項技術，每年給我們降低了員工的時間，一萬五千人的企業，三十萬筆的單據量，十五分鐘降到三分鐘，時間成本降低了很多，共享財務原來有一百二十多個人，現在降低到了將近一半，這個提效是相當明顯的。
我們每年也有很多招聘，目前研發了AI智聘，可以幫助進行簡歷篩選、比對，外呼、預約面試的時間，通過AI的面試，面試的過程中能夠根據回答問題的人機交互有針對性地提出問題，能夠對表情、語言進行分析，通過AI智聘幫助人力資源部門降低很多招聘的工作量。
還有一個場景就是客服，德邦的張總已經提到我們自己內部也在用訊飛的客服，訊飛也有很多To C的產品，每天都有很多用戶的咨詢、售后服務。目前科大訊飛的售后部門人工智能客服和人工客服的比例，機器占到百分之七十，人工只占百分之三十。
我們也在用數據員工技術，為什么單獨拿出來說?因為我們用的就是AI+RPA，也是在十二個業務領域大概做了兩百多個數字員工，目前整體的提效是相當明顯的，基本上可以達到百分之三十左右。我非常贊同殷總的觀點，AI+RPA不僅可以做重復性的工作，更多的可以在一些非侵入式的系統集成，登錄系統把數據取出來然后再放到另外一個系統，這是我們用的比較多的場景。
訊飛的數字員工除了RPA以外也有加入AI元素，比如圖片的識別、自然語言的處理和要素的分割和提取。我們也希望未來數字員工能夠向元宇宙發展，現在有一個簡單的形象，內部叫做小飛飛，比較卡通、比較可愛，能夠跟它對話和交流，但我覺得離元宇宙還相當遙遠，所以未來是另外一個方向。
目前我們正在大力推進SDP，就是在信息安全領域，科大訊飛作為一家承擔國家關鍵基礎設施的企業，我們的算法、代碼、核心技術都是最寶貴的資產，因此如何建立信息安全對我來說也是很大的挑戰。目前我正在推進整個公司SDP技術的替代，估計明年能夠實現。如果從價值的角度來看，通過AI和數字員工，去年我給公司整體降本增效，因為IT一定是有價值的，我們需要統計數據證明成效，去年價值是一點二四個億，這是通過數字化的新技術在訊飛所做的工作。
范脡：謝謝大家，我發現在座的各自數字三觀非常正，為什么這么說?因為大家談到新技術的時候，沒有一個人單純地談技術，沒有一個人為技術而技術，都是緊扣場景和業務的價值，這是非常正的一個數字三觀，無論是職業發展還是給企業帶來的價值各個方面，或者是從個人的職業生涯發展都是非常好的。我聽下來頻率最高的應該是AI和RPA，我突然想問一個計劃外的問題。我個人非常贊同機進人退的趨勢，這是必然的，因為人力數量在下降、成本在上升，所以這是必然的。但凡是企業都會這樣，國企可能有另外的考慮。
實際上使用新技術的時候會對一些部門的員工產生沖擊，這是必然的。要是RPA的話可能會對財務部門、運維部門的人員產生沖擊，這個沖擊還是相對少的，再大一些的比如客服，我聽到的案例就是順豐用了智能客服，一下子砍了好幾千人。我記得原來是兩萬個客服，第一批砍掉八千人，這個幅度是非常大的，老板的角度應該是支持的。但是從內部其它部門的角度來說，咱們動了很多人的奶酪。要是大家注意的話，我們不光談技術，也要談CIO的職業安全、職業發展。
剛才陳總已經提到了一部分，我們覺得這個事情值得再挖，比如怎樣應對，你跟其它部門因此造成的沖突，因為我們和業務部門相比肯定是弱勢的部門，沒有辦法逃避。更難的部分在于，云計算起來的初期有一個觀點，就是IT部門和CIO有可能成為云計算應用的障礙，換句話說新技術已經影響到了IT部門自己，大家看新技術的觀點和態度就會不那么一樣了，可能就會變成客服部門和財務部門。我們今天沒有直播，就請大家放開來談，在座的遲早也會遇到這樣的問題，我先沖擊到別人，最后可能沖擊到自己，怎么把握這個尺度?
張志強：我有一個切身的感受，分為兩個階段：原來在甲方一個上市羅牛山集團，大概有員工一萬五千多人，百分之八十基本都是基層的人員比較多。就像剛才說的我們要上一些新的技術、做一些新的規劃，從兩化到三化到四化，一化就把員工化沒了。很多人都會阻止上到部門經理，比如業務部門、營銷部門都有這樣的東西。原來連老板都阻礙這個事情，后來因為我們有一個對標的企業，就是廣州的溫氏，整個農業企業做得非常大，也有一個非常經典的案例，老板、創始人包括CIO出來都會講一個事情，就是當年營收二十萬拿出十五萬做信息化，他們引以為傲，回來以后我們老板也很重視。
我們后來想了一個事情，拿新技術預想成果作為激勵政策。什么意思呢?找電視臺拍了一個騙子，假如五年以后羅牛山利用技術和推進的過程中，企業會變成什么樣子?財務部門一百多人，實行集中管控的方式，財務會發生什么變化?其它部門會變成什么樣子?老板說過，企業絕不養閑人。其實這個片子的動員會以后，沒有講我們要干那以一件事情，但很多員工的積極性起來了，他們去選擇其它的路子。反過來老板對我們的要求就是我剛才說的，單點破局，不要做一個大的藍圖，五年十年，沒有意義。我們一點一點改革分流人員的過程中，老板創立內部基金，就是把技術作為創業的基礎，我們也都是這樣出來的，這是我認為站在CEO的角度比較推廣的事情。
我記得就像范總說的，很多年前談論云計算的時候有一個新技術恐慌癥，要么就是使用者的恐慌，要么就是創造者的恐慌。我覺得完全大可不必這樣，因為稱之為新技術，新技術成熟了變成老技術再推進，這是一個不變的邏輯，不會以人的意志為改變。你不承認AI，AI一定會向前發展，人退機進的趨勢也一定會進行。
我覺得更大的層面是一個心態的問題，早些年我做CIO的時候，其實不敢承認一句話，我們想用各種手段、各種方法論搞定老板、搞定業務部門，真正想提高的就是IT部門在整個公司的地位和自身的存在價值，你要提高你自己的話語權，所以你要想盡一切桌子上面和桌子下面的招去搞定，讓老板拿出更多的錢支持你去干更多的事情，這就是一個過程。我們反過來說就更沒有必要恐慌這些東西，擁抱它就好了，到了每個階段去做每個階段的事情。
站在CIO的角度，我覺得有一句話說得很好“贏在當下”，擁抱它，學習它，但不能濫用技術，不能拿技術作為忽悠老板的籌碼。記得八年前我從國外回來的時候就跟我們老板說邊緣計算，到現在為止邊緣計算也沒有應用在養豬上啊，只是告訴他們一個概念嘗試一下。我們跟?？敌l視合作的點數，用攝像頭和圖像的閹割處理方式實現的，原來手寫數字化轉化到自動點數只有一個小的突破，可能就提高了效率。
王宏星：事實上我覺得大家不要焦慮，機器換人是歷史的必然，主要有幾點原因。我國未來的人口趨勢是少子化，人會越來越少，這是一個大的趨勢，那么未來只有AI，大家不愿意去做的，或者大家作不了的事情只有AI去做，這是一個歷史的大趨勢，也是從宏觀的角度去看。微觀的角度也不用焦慮，為什么從企業的角度不用焦慮?任何一個企業都是有新陳代謝的過程，有些人可能會在短期內心理上不舒服，但是一旦想通以后，未來不屬于AI，一定屬于掌握了AI的人類。現在我們員工一定要掌握AI，掌握AI以后未來才會更好，整個職業生涯才能更好。
范總談到CIO作為內部，云原生全部上云，這些技術對我們自己產生沖擊，會不會有些想法?剛才張總說了心里話，就是IT的價值是什么?就是通過各種方法，談到業務部門等等，我認為一定要站在老板的眼光看待這個事情。CIO存在的價值一定是給企業、給老板創造價值，一旦把這個問題想清楚，沒有必要在乎技術的東西，一定是技術和業務相結合，采用成本最優、最快、對企業最有利的技術方式，包括云、云原生，這些技術蟲企業整體價值創造來看是最大的。
殷浩：之前我們有過一個體系很有意思，就是這個行業地址非常重要的，就是地址的解析，大量的數據積累，總是會有一些偏差。我們當初有一個團隊就想了一個辦法，其實我是能夠找到一個算法，但這個算法就是一個標注，其實需要我們一線的員工持續糾錯，最后發現很不成功。一線員工沒有達到那個高度，做了這件事情就會讓未來的工作變少，而是感覺這個事情累贅、麻煩。
本來我已經很累了，要做一二三，還要給我加上四五六，而且還要加上很多五五六的考核指標。我們逼著團隊一定要從一個重新的角度思考，能不能在過程中自動解決這個事情?我們本來解決這個事情的路徑是一個地址錯了，快遞員說這批貨不是我送的，應該是范總來送，所以應該把這批貨轉給范總，接下來還要再去操作，因為轉給范總，一定要標注什么原因轉的，因為地址錯了還是因為排班錯了還是什么原因。我們發現很多時候給了這個口子，反而變成我不想送的時候也說地址送了，就是系統解析錯了。
我們分析了一下，其實百分之八十的系統解析是對的，但員工說百分之八十都是錯的，我們發現做的這個標注的動作反而沒有意義，我們就改了這個邏輯。轉派給你的時候，這個東西在過程中自動標注，地址可能是錯的。我們用了一個驗證，轉派送的地理位置和排班的位置，最后發現沒有加任何負擔，反而在過程中把問題解決了。我們有的時候覺得給了業務很多壓力，讓他們覺得工作受威脅了，其實有的時候是我們想多了，他們只是覺得煩了，不愿意多干這些事情。
我們正好在一個變化的時代，尤其是在大的環境下，可能我們覺得我們做的這件事情為集團爭取了更多的利益，為資本家掙了更多的錢，但從另外一個角度的話，大家首先要活下去。今天的大環境下，國企不一定有這樣的壓力，民企一定會有這樣的思考，就是在下行壓力下怎么活下去，活下去一定程度上就是要保證健康的收入、健康的利潤，這種情況下有的時候是蠻痛的，有些員工確實是要跟他們說再見。我覺得這件事情是這樣，可能對百分之十的員工說再見，但對剩下的百分之九十的員工是公平的。我們很糾結的是不愿意對所有人說再見，可能對所有人都不公平，這是一個思考。
剛才說到技術和業務的沖突，一定要找到業務痛的地方，我們覺得痛的地方如果業務覺得不痛，那就根本別去推，因為你都沒有想明白業務到底要什么，跟他們不在一條戰線上，打到后來就很難受，變成他們要跟你博弈。就像剛開始說的AI自動查處，我們剛開始講故事給業務聽，業務說以前不是管得挺好嗎?因為也有降本的壓力，一看這個東西確實不好降本，馬上就給你站在同一條戰線。
我們做了很多改進，一開始業務也認同，最后發現效果不好，沒有想明白一個技術體系落下去，很多時候還需要一線執行配合。打個比方，有的時候我們想當然，技術確實是都很好。比如我們打個快遞面單，本來是要送給張總，但其實最后我們拿到手發現，用戶通常都會把重量寫得輕一點。因為重量寫輕了，后面整個智能的路由體系就會算錯，當我接到這批貨的時候稱重、量體積，發現我不能走這條路，下一站走到哪里都應該變。
我們這個時候有一個員工，車到門口就要把貨卸下來，掃描的時候要提示，原先的這個碼和現在不一樣了，補碼就是告訴他們目的地不一樣了，需要動態地把路由調整?？赡苁侵修D調整，甚至最后這一站也要調整，原來標的的目的地只能送不超過十公斤，實際上這批貨變成十五公斤就不送了。其實不是不能送，但是提成機制就不對等了。
我們當初有一個團隊就想，既然可以自動讀碼，為什么不能把讀碼的人干掉?甚至就讓卸貨的人直接讀碼?原先兩個人操作卸貨讀碼，不是可以干掉一個人了嗎?但是從IT來說這個不太好，因為故事已經有了，原來一條卸貨線兩個人，這個技術一上變成一個人了，跟老板一說，老板說這樣好啊?全國一百五十個場站，平均一個場站二十條卸貨線，每個卸貨線上一個班組四個人，可以干掉百分之二十五，可以節省多少錢?到了現場就不一樣，操作萊城和工藝不一樣。
后來我就把團隊罵了一頓，我們設想的是減掉一個人，但其實沒有減掉一個工序，就是沒有減掉掃碼讀碼這個工序。我們這個行業有一個規則，貨發生移動就一定要錄入軌跡，軌跡一定要靠掃碼，當我有兩個人同時操作，一個人卸就直接放到分解線，然后這個人掃一掃。其實這兩件事情是并行的，雖然是兩個人，但是卸貨和掃描的工序來說是并發的，一旦把這個人干掉就會變成串聯的，卸貨的人卸的時候要掃一掃，然后才能放到分解線。我們突然發現整個時間效率變長了，所以就要綜合思考減掉一個人是成本，但減掉這個人的代價恰恰是增加了整個卸一輛車的時間，影響整個車的中轉時效，反而是得不償失的事情。
回過頭來，我們發現很多時候確實是我們想的可以有效益的事情，實際上不一定，所以真的還是要跟業務在一起去探討。當你跟他們幾輪摩擦下來變成朋友了，很多事情反而都容易談了。
任翔：陳總提到的場景在我們移動用戶領域也有典型的環節，一個崗位叫做廣告投手優化師，每天會在各個廣告平臺創建廣告，去做一個投放的過程，創建以后廣告開始投放會有數據，要去盯這個數據。其實這個過程是有些機械化的，每天要去頻繁重復地創建這個東西，要看最終開始投放的廣告效果怎么樣，這是機械化的過程。我們自己也有做一系列的過程，提高廣告創建以及優化師盯盤的效率。作為優化師本身看著已經做了本來要做的事情，是不是會把工作取代掉?這樣就會回到兩個問題，我們到底要不要做這件事情?怎么做這件事情?因為這是數據部門和業務部門配合做的事情。
到底要不要做呢?我們是一定要做的，通過技術解決重復性的問題，這是大家的共識，通過這種方法一定能夠提高效率，最終帶來成本的控制和更好的結果。
怎么來做呢?我們會有一個方法，就是跟業務部門合作的時候換一種思路去做，不是用這個技術取代你，而是通過這個東西服務，就是用這樣的一種方法，我是服務你解決你在這個過程中的一些低效的問題。作為一個投手而言，每天就把時間全部花在重復的勞動，對一個人的心情也會造成負面的影響。人要把時間花在更多有創造性的事情上，自己也會得到成長，會有更加有趣的事情發生。
我們不斷灌輸這樣的一種方法，通過這個幫助你，不會完全取代你，只是解決你工作過程中原先要花百分之五六十的工作，放在純機械化的過程，通過這樣的一些技術和方法能夠把這部分的時間釋放出來，需要把更多的時間花在需要用人思考的過程。其實從人性的角度來看，很多人不愿意思考，但我恰恰用這種方法創造了這樣一種環境或者氛圍，就是讓大家潛移默化的過程中去思考，不是慣性地執行，因為看似每天也在做這么多事情，創建這么多計劃，我是在慣性執行，但最后效果怎么樣?你把很多時間放在本身可以提高效率的地方，我就用機器幫你把這部分工作解決，本來要有更多的時間，整個團隊優化要有更多的時間思考，就是創造這樣一個環境。
總結下來，我是服務你的，不是取代你的，只是解決機械化的問題，然后創造這樣的氛圍，需要去做更多有創造性、更加可能產生價值的東西，能夠帶動整個團隊對業務或者方向的理解。
范脡：在座的大部分都是體制外的單位，這個問題要是在體制內可能就更復雜了，我們就不延伸展開了。由于時間關系，我們把兩個計劃內的問題合并一下，給到現場觀眾一些建議。采用新技術的時候可能要考慮很多因素，考慮新還是考慮實用?先看一看別人用的案例還是內部搞一點小試點?可能會碰到哪些坑?
任翔：其實說到新和實用，還是要回歸企業的訴求。任何一家企業只要追求增長，特別是追求非連續性的增長帶來爆發式的增長。企業關鍵路徑要保證穩定，不能關鍵路徑上出問題。新和實用正好是對應增長和穩定這兩條線，怎樣找到增長點呢?其實有多種方法，可能創新是找到增長點的一個很關鍵的方法，怎么來創新?利用新技術的創新使得創新成為一種可能，關鍵路徑去應用新技術還是要非常謹慎，因為要保證關鍵，作為CIO和整個企業的核心服務的負責人，需要保證關鍵路徑的東西穩定，所以不代表新技術可以很快應用上去。
但是對一些新的技術其實是可以去采用一些相對比較開放的心態，就是去關注和了解，只有通過這樣的方法才能知道這個新技術到底有沒有可能給我帶來創新的機會，需要去嘗試，要是不嘗試就壓根沒有機會應用。當然，我也可以看別人怎么嘗試，也可以自己嘗試，不一定大規模應用，但可以用很小的切口去看，就是做這樣的評估。任何一項新技術的應用不是就拿過來直接用的，一定會筋力一系列的過程，一點一點擴大范圍才能得到更廣泛的應用。
首先還是要關注，因為這是很好的通過創新獲得增長的來源。一個技術要真正更廣泛的應用還是要有更多的評估，不僅僅是技術本身，技術成熟度和技術應用是一方面，另一方面也要看這個技術跟我組織的匹配度是怎樣的，這個新的技術當前的團隊能不能更好地應用過來，這個技術給我創造了這么多價值的同時也要應用這個新技術付出多少。就像剛才殷總提到的，這個流程看似效率提升，但是可能又會帶來額外的付出，最后找到這樣的平衡點，我到底要怎么去做。
張志強：實用和創新不是對立面，也不是相互矛盾的東西。任何東西首先歸結于場景，場景下帶來的是需求，需求才是技術驅動和人為驅動，我們在組織內組織崗位和人。舉個最鮮明的例子，新技術不一定是解決業務的問題，可能是解決人的問題。
一個真實的案例，我們老板因為一些政府關系的關系成立了一個部門，叫做政策研究室。每天就是上網扒些文章回來整理一下，老板想把這個部門干掉，但是干不掉。我們做了一個AI新聞機器搜索的東西，無非就是用Python爬蟲程序把算力拿出來、統計出來，這個人消失了。我們用新技術解決一個千年不變的老問題，你說實用不實用?反過來通過實用催促新技術的發展，任何一項新技術，就拿云計算來講，虛擬化到云計算，不是每一項都是場景和實用的東西帶來新的需求才推動技術的發展，二者本身不矛盾，其實要看是誰先在前面誰在后面，隨著不同的東西相互交錯變化就好了。
柯林：作為一個企業來說既要新更要實：新更多的是指一種心態，就是對新的技術始終保持開放的心態，始終保持主動前瞻和跟隨。萬華對這些新的技術也是一直在不斷地跟隨，提供各類的場景，比如和合作伙伴做POC測試，我們都在這方面做了大量的工作。實的核心就是緊緊抓住價值導向，只有跟具體的業務場景和價值點結合，我們才會采用這個技術，比如新的概念、新的炒作，任你東南西北中，我自巍然不動。核心還是要找到整個技術和業務價值的結合點，真正把整個新的技術運用在具體的場景中，能夠為業務帶來真正的價值。
張益軍：新技術是用新還是用實用?我們需要考慮兩點：一個是公司是不是有場景，有了落地的應用場景的同時還要看ROI怎么樣、投資回報怎么樣。我們以前財務一直沒有做的核心原因就是上一個RPA機器人一年十五萬左右，雇個員工的話也就是三千塊錢一個月的工資，你覺得孰優孰劣?機器人畢竟還是比較死板的，不是像人那樣可以靈活應對各種突發情況。其實對AI這種新技術而言，現在大家大可不必太去擔心，現在AI這種東西最好的就是兩個應用場景：一個是很多行業從零到一的過程，能夠比較體現效果。另一個是在用戶分類畫像還可以，但是真正在業務的運營場景還是要靠專家經驗，很多時候要比AI系統更先進。
這些是我最近一直面試算法工程師的時候提出的問題，為什么很多公司裁員的時候裁的是算法，算法是我們的未來，理論上不應該裁這個，但為什么裁算法?現在所有的算法都是落后于業務，只要是業務環境經常變化，費了很大辛苦訓練出來一個模型，分分鐘就廢了，需要訓練算法模型的投入也是非常的大。
陳宇：技術應該是選新還是選實用，剛才各位都講了很多，我覺得金融行業主要是看對風險的控制程度，可能這方面我會考慮得更多。一個新技術上線以后對原有技術的沖擊，可能會有失敗，能不能承受項目失敗的風險?怎么向老板交差?新技術帶來的次生風險怎么控制?所以新技術的上線在于對風險的把控，能不能把上線以后的風險都在我們的控制范圍內作為評價的標準。我們不能因為風險比較大而不上，所以我們自己的學習心態肯定要放開，開放心態也有。
我們自己也做了一些新技術、新業務的柔性小組，因為做CTO、CIO的都知道，每天雜事非常多，不管是團隊還是我們自己，各種會議，能夠靜下來學習的時間不會太多，又要低頭干活又要仰望星空，肯定要有幾個同事專門盯著新技術的發展。我也認為全國CIO這個平臺非常不錯，可以請合作伙伴給我們講一些案例，包括同業的經驗，我覺得也是值得我們思考的。因為我是第一次參加這個活動，所以我覺得多參加這種平臺的聚會，大家能夠脫產過來，就是對這個行業和技術了解，也是作為對新技術應用不可或缺的部分。
殷皓：確實和業務綁定非常重要，無論推任何新技術，沒有業務場景襯托都是大概率只是做了個寂寞，沒有什么意義。風險是我們最重要的工作，CIO和CTO就是管理技術的風險，這給了我兩點啟發：
一個是從新技術的角度。因為在市場上有成熟度，現在推的一個規則就是，如果這個技術體系已經在市場上有三家成熟的公司在賣成熟產品就買，這個時候新技術在市場上已經沒有足夠的成熟度。剛才陳總講得非常多，我覺得就是內部風險，內部是不是有足夠的團隊能力去支撐這個技術的落地。
另一個就是最近我們推的，要看一個新的技術的成本，其實我們還要看老的技術的技術站。很多時候我們在做系統和持續開發，可能經常會忽視在過程中欠了多少債，阻斷性的代碼解決了，但還有很多問題沒有解決、來不及解決，因為業務一直逼著你跑，一邊跑一邊欠債，最后一屁股債。我們通常是說最后能夠把這些債清掉的唯一辦法就是上一個新的系統、上一個新的技術，風險管理就是上一個新的技術成本是多少，投入的資源是多少，帶來的效益是多少。
回過頭來不僅是人力投入、系統投入、風險控制，還有借著這個機會把以前的債還了。以前我們可能不會看這個角度，因為我也是今天剛開始看的，突然發現以前很多系統要是只看投入產出，這個帳算不過來，但是不換的話發現欠的債非常多。
王宏星：科大訊飛對這個問題有自己的特征，可能不太適合所有企業。訊飛是積極擁抱新技術的公司，我們內部提倡大膽的先行先試，我自己作為CIO，這個問題上我對團隊的指導原則是三句話：價值牽引，技術驅動，成就團隊。大家知道訊飛內部的協同系統，外部大部分企業都是用釘釘、企微、飛書、如流等等，訊飛是自己研發的愛訊飛。
既然公司的語音能力那么強那么好，能不能在內部的愛訊飛加入一些語音對講的功能?比如讓員工語音請假、語音發起各種流程、辦各種事情，查工資、查年休假有多少，我都是全部打通，能力也是全部可用，我還在內部社區推廣這個產品，大家看這個功能多好，非常方便，不用解放你的手去敲字，只說就好了。我發現這個技術、這個功能上線以后用的人很少，大家就在反思為什么?我的技術那么好，那么方便，為什么大家不用?最后我們反思，發現其實語音交互的速度，沒有在鍵盤上敲字點按鈕那么快，核心的失敗點就是價值牽引沒有做好。
通過這件事情，雖然價值牽引是做得不好，但技術是驅動了，就是用自己的語音打通自己的后臺中臺，所有的都打通了，團隊也有很高的成就感，公司研究院研究的東西，IT團隊能夠全部應用出去，能力已經提升了。雖然在價值上失敗了，但對我的技術驅動和成就我的團隊，我是非常滿意的。我自己的總結就是對這個問題不能簡單地去看，可能要分多個方面，用戶滿意上沒有達到成就，但是對團隊和技術方面是有起到很好的作用。當然，這些只是訊飛的觀點，可能不適合所有企業。
范脡：感謝大家，非常精彩，答案其實是完全一致的，就是一定有價值導向，要有用，為新而新是偽命題，不存在的，沒有用。剛才我突然想到可視化，沒有半點新東西，但領導非常喜歡，因為直觀，一看所有的東西都在上面。好像很新，其實沒有，因為非常實用，領導喜歡也是一種實用，所以就很好賣，這些對各位和領導潤滑關系是相對比較好的應用。其實這個問題沒有太標準化的答案，除非原生公司以技術為唯一的競爭優勢，那沒辦法，肯定是越新越好。
整體聊下來，我們的時間還是太緊張，只探討了一小部分。我們最近做了很多調研，包括CIO反饋過來的數字化營銷的數字人、虛擬人、元宇宙人一叫法不一樣，內涵差不多都一樣。我想分享另外一個我們發現的價值點，作為IT人可能比較少發現。前一陣子我們接到兩個大型醫藥公司，藥明康德和廣藥集團，他們提出有沒有什么元宇宙的方案讓我們推薦一下。
我問他們，你們要在什么場景?兩個場景：一個是辦公，現在居家辦公的感覺和效率是不到位的，也是沒辦法的辦法，因為沒有辦公環境，協同效率、溝通效率肯定是下來。通過元宇宙增加沉浸式的感覺，比如我在家感覺到旁邊就是財務部和銷售部，多少會提高真實工作的狀態以及溝通的效率，另一個是數字直播人，現在直播是To C公司幾乎逃不掉的營銷手段，原來要是通過李佳琪基本上利潤可以吃掉，而且是要休息的，不可能三班倒，使用數字人以后二十四小時無休，喜歡林志玲、蒼井空、過的鋼都沒有問題。
這件事情給我的最大啟發是什么呢?他們還有提到一點，作為最大的傳統公司痛點在什么地方?就是資本市場上不太受認可，這是很痛苦的事情，可能就是一分錢一分錢算術級的疊加，看著別的公司指數級的資本市場上PE值一下子上一百，很著急。他們提到一個很有意思的觀點，可能對在座的CIO都是巨大的價值點，就是想做制藥行業第一家元宇宙公司，幫助企業在資本市場得到更大的認可。
我們一年預算五千萬、一個億，不錯了吧?這些錢從財務部門老板那邊弄過來也不是那么容易，大家還要很費勁額地申請，你給公司增加PE值一個點就是五十個億的價值。我們一直講IT部門是成本中心，是花錢的，內部是算乙方。通過數字化轉型不光支撐業務，如果還能引領新業務就上了一層，幫助公司的價值被認可方面能夠再做一些事情，公司的高科技含量一下子就上來了，不是傳統的養豬公司、物流公司和制藥廠，而是元宇宙的。不管虛不虛，但資本市場吃這一套，這樣給企業的價值遠遠超過我們費勁巴拉的，甚至不亞于業務部門帶來的價值。當然，不是否定業務部門，該干的活肯定還得干，但這是給我非常大的啟發。
我覺得對在座的IT部門來說，完全有這個必要、使命感和驕傲感來做這個事情，增加你們所在的傳統企業的高科技含量，不光是降本增效提質的能力提高，還能夠在資本市場得到更大的認可。這個就是我們的價值點，應該也是今天談的新技術價值的重要原因，幫助大家認識到和實現自己的價值，同時也讓其他的合作部門、業務部門老板更多地認識到IT的價值，那么對大家的職業發展都是一個提升。
兩天的時間，我們非常高密集，讓我們掌聲對在座的所有專家表示感謝!
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