大多数公司会愉快地谈论他们如何进行“数字化转型”。问高管这对他们的组织意味着什么，通常你会得到一份精心策划的词沙拉。这是因为在可以衡量之前，银行业的数字化转型是一个模糊的术语。数字部分相当简单。这是难以量化的变革方面。

推动数字化转型的是需要不断改进所有类别客户的用户体验。无论是零售银行客户、中小型商业实体、交易对手方，还是接受资金和金融服务的上市公司，他们都希望对每笔交易和查询做出比以往更好的高效和定制化响应。前一个。

对于一些公司来说，这是一个让自己脱颖而出并抢占更多市场份额的绝好机会，因为客户可以轻松地从一家供应商转移到另一家供应商。为了帮助读者踏上这段旅程，这篇文章强调了测量的概念，认为它是数字化转型中最实用、最可操作的方面之一。如果底层服务不处于持续优化的状态，客户体验就无法细化，无法衡量的东西就无法优化。

作为一个社会，我们已经从模拟转向数字。但从转型的角度来看，例如，通过传真机运行文档与扫描和通过电子邮件发送文档没有太大区别。这是因为您仍在分发相同的文档，尽管效率更高。

有人会认为机器人处理自动化 (RPA) 是将您推向数字化转型下一个领域的绝佳方式。但如果出于相同原因发送相同类型的文档，则情况并非如此，即使发送速度更快、规模更大。在这种情况下，您可以自豪地将运营效率添加到您的 LinkedIn 个人资料中，以及一系列节省成本和改进资源分配的好处。这是当之无愧的，因为它本身就是一个挑战，但它不是数字化转型。

那么什么是数字化转型？简单来说，就是将数字技术嵌入到业务运营的各个方面，从而导致思维、模式和行为发生变化（转变）。

这不仅仅是将技术应用于业务，因为公司已经这样做了几十年。数字化转型是对公司如何利用人工智能、机器学习和大数据等先进技术构建不断发展的自动化流程的根本性反思。自动化不再是人为驱动的任务，而是一个由人监督的自动化过程，其中每个决策和行动都是通过经验证据和对市场驱动事件的分析来精确确定的。

如果执行得当，就会启动新的业务模型，这些模型会应用从与越来越多的场景中越来越多的客户实时交互中获得的见解。

数字化转型的一个当代例子是汽车保险理赔处理。传统上，这是一项纸张密集型操作，遵循非常线性的检查和批准流程，一次一个文件。然而，对于一些创新型公司来说，它已经转变为一种低接触的全自动端到端流程。 “文书工作”不仅效率更高，而且处理索赔的方式也从根本上从成本控制功能转变为交叉销售和追加销售机会。理赔流程现在是一种方便的自助式体验，还可以建议额外的、定制的服务，这些服务与客户在那个时间点和地点的情绪状态完全相关。

为了满足客户的期望，该行业进行了数字化转型，这个例子在金融服务行业的所有领域都在发生。

早期的汽车保险应用程序允许客户拍摄事故照片，然后由具有多年经验的人手动查看。该人亲自审查了数千起事故的经验使他们能够仅通过查看图片来评估损失，从而得出成本估算。

在第一次变革迭代中，流程得到了技术的增强，而不是转变。但将数字图像上传到数据库的第一步为转型奠定了基础。多年来，同一家公司最终收集了大量数字化的汽车事故数据。通过将所有这些信息存储在大数据集群中，他们就有机会构建和训练复杂的人工智能模型。

一起运行这些模型的集合从而使完整的端到端索赔流程自动化，生成并确认您选择的车身修理厂的工作估算，将资金汇入适当的账户，并管理汽车租赁。一个漫长的高接触手动过程转变为具有实时操作和响应的低接触体验。这种便利会赢得客户的信任，并有更好的机会从他们那里获得更多的收入机会。

但这并不是银行业一夜之间的数字化转型。它经过多年酝酿，需要深入反思如何利用各自的技术应用开展业务。它也不是一个一次性的项目。随着越来越多的公司这样做，该流程需要不断优化和完善才能保持相关性。

虽然从客户的角度来看，上面的示例使它看起来很容易，但完全自动化和实时的流程是一项复杂的工作，需要利用许多公司内部领域的主题专业知识。这意味着您有多个团队在开发同一产品，每个团队同时采用多种技术和数据工作负载。一系列流程中任何时候的一个瓶颈都可能同时毁掉成千上万客户的整个体验。衡量高度复杂的相互依赖的工作负载的进展情况，并在持续实时的基础上优化各种环境中的每一次交互，对于数字化转型至关重要。

一切都必须考虑，从机器学习应用程序性能、网络延迟和第三方支付 API，到管理大量非结构化图像数据和大量其他类型的工作负载。它需要一组专门的软件工具来查看这些组件、生成指标并实时推荐最佳优化路径。

虽然客户满意度有很多变数，但性能和响应时间是客户感知用户体验的重要组成部分。使用上述类型的复杂系统来解决和管理客户期望是一场持久战。