华为数字化转型之路：“列”的革命

2019年，华为全球销售收入8588亿元，在全球约有19.4万名员工，业务遍及170多个国家和地区，服务于30多亿人口。如此规模庞大的“大象”，想要灵活地“跳舞”绝非易事。

为了更好地服务客户，一直以来，华为始终坚持自己的降落伞自己先跳，利用自身丰富的企业应用场景，如销售、研发、供应、制造、工程交付、服务、行政办公等，打磨产品创新并开拓数字化、智能化实验田。

AI使能，大象“跳舞”

从本质上讲，华为公司属于传统企业，与生活在数字原生时代的互联网企业不同，传统企业的使命是提供产品及服务，作为社会大分工的产物，其运作环节众多、分工细致而又相互依赖，相当于供应链在企业内化，这就导致非数字原生的传统企业在实施数字化转型时会面临诸多挑战。

例如淘宝订单只有买家、卖家、商品3个对象，而华为订单内化则有139个对象、5000多个列，瞄准用户满意度、成本、时间、质量、柔性改进等方面，若将内化的供应链联动起来，华为就要走出一条具有非数字原生企业特色的转型之路。

华为的数字化转型之路始于2016年，在此之前，如同其他传统企业一样，华为也经历过信息化阶段，即将流程搬到线上。其典型运作方式是：将各个流程节点的结果信息录入到系统中，如ERP、OA、BI等，但作业、管理、决策等依然是在线下。

数字化转型是在信息化的基础上，将作业、决策、管理、指挥均搬到线上，提升以用户为中心的业务体验，敏捷、快速地响应用户需求，端到端地提升整个分工链条的效率及质量。 

这个过程带来企业内部IT运作的巨大变化。华为采用对象数字化、过程数字化、规则数字化思路，通过把现实世界中的对象进行数字化，将业务流程、业务规则纳入了数字化轨道，除了传统系统中产生的Record数据之外，华为还利用各个触点感知海量的Signal数据，再通过算法和人工智能形成认知，以及时、高效地支撑运营、决策。

作为大型非数字原生企业的典型，华为业务复杂且链条众多，每年最重要的变革就是各种端对端流程的拉通，但是华为的流程活动有5万多个，业务控制点有1万多个，传统的数字化转型不仅难以及时响应且成本很高。为此，从2018年起，华为加大了人工智能技术的引进力度，在质量与流程IT管理部中下设了人工智能使能部，针对华为业务重复、海量、复杂的场景，利用AI技术进一步提升公司内部的运作效率。

“四位一体”攻克转型难关

在数字化转型的道路上，华为也遇到了诸多挑战。

挑战一：如何选取业务场景，创造数字员工为业务带来价值。

业务场景纷繁复杂，在解决海量、重复的场景实现自动化时，可能反而增加了业务的复杂度和工作量。为此， 2020年华为提出了数字员工的概念，分解各业务角色，沿着整个作业流程系统梳理、构建作业和认知模型，通过AI提升整个业务的效率。

挑战二：海量对象的数字化，需要更高效的技术和手段。

基于数据，智能运营中心使运营和决策更及时、更准确、更有效，其基础是将华为成千上万的业务对象、规则及过程数字化。2015年，华为开始尝试构筑基于大数据的数据湖平台，将日志、IoT Sensor等纳入数字化感知，2018年，又增强了图像、语音、文字等AI感知。但历史存量的对象往往缺乏足够的触点来支撑数字化，从感知到认知的规则抽象和数字化门槛非常高。 

挑战三：要实现整个链条上的数据共享与消费，需要新的元数据技术以保障跨节点核心数据的一致、可信、及时。

由于节点众多，哪怕一个数字化运营的信息加工链，典型场景也需要3万多个数据，复杂场景更是需要30万个数据，由于传统的元数据信息都是人工录入和管理，因此难以保障智能运营数据的一致性、可信性和及时性。而华为内部拥有5万多个运营分析流程，需要AI驱动新型元数据开发。同时，由于列多，企业数据湖也需要拥有独特的设计，以实现企业内部的数据共享。 

挑战四：海量模型导致的效率瓶颈。 

传统企业要实现AI智能化，需要在节点内、节点与节点间，嵌入海量的业务算法建模，探究如何自动生成算法模型、机器求解、AutoML等，使其自动训练、快速生成API，而不是让数据科学家去逐个设计交付，这一点至关重要。

挑战五：数字员工拷贝。

华为目前的数字化、智能化转型成果离不开复杂的配套平台、数据平台及工具平台，如何结合算力等做到软硬一体，形成产品、易于拷贝，并粘贴到各个组织，目前仍有不少挑战。

为了应对这些挑战，华为探索采用场景、算法、算力、数据四位一体的方式，在华为云底座上基于数据湖、数据工坊和数据治理，提供智能运营、智能助手、智能RPA等一系列智能服务，全面打造华为的企业智能大脑。基于此构建的业务场景数字员工，极大地降低了企业内部AI的建设成本，建设周期从初期的14-16个月缩短至目前的2周-2个月。

如上过程的核心是以智能元数据驱动，将复杂的分工数据串联，构筑可信、一致、及时的数据底座。基于DWI专门构筑的数据仓，华为采用大数据边缘计算、边缘整合、数据图谱等构建统一的数据模型，将各个节点之间用AI衔接，在数据与数据链之上，构建感知和智能，使能业务的智能运营。 

沉淀通用能力，助力千行百业

目前华为内部已形成了数百个应用案例，持续使能各个业务场景更加智能。以如下场景为例： 

合同+智能

面向全球业务，华为将千万级合同的处理智能化，围绕合同的写、读、审各个环节全面+智能。

• 写：适配不同场景推荐合同要素和模板，分钟级生成合同草案；
• 读：自动解析全球140多个国家、 20多种语种、 90多个大类的合同条款（如税法、商法条款等）；
• 审：5万多条商务风险智能提示，可快速应对风险；

客服+智能

面向消费者、合作伙伴、企业内部热线等提供智能客服能力，极大提升客户体验，每分钟峰值接待4000个客户，月度回答用户问题量600多万条，机器人坐席满意答复率 92.8%。

工程+智能

面向工程作业，进一步深化远近协同及集中共享的能力，实现100多万个站点勘测与交付的智能辅助，600多万人次EHS和作业的远程智能管理，5000多万安装项的智能审核验收。

基于数年的探索实践，华为深刻地体会到传统企业开展数字化、智能化转型需注意几个关键点：第一，使用AI需要从海量、重复的业务开始；第二，人工智能要以数据优先，对传统企业来说，这意味着需要进行数据治理，把AI嵌入数据流产生业务，稳定、及时地构筑服务平台，搭建数据神经网路；第三，人工智能要实现普及化，必须将数据分析及人工智能平民化，传统企业分工细碎，需从“列”的革命中，探寻数字化转型的价值和呈现，做厚数据和智能的黑土地；第四，人才、文化的培养十分关键，要实现数字化、智能化转型，需要进行业务、人才的变革，才能助力转型成功。

面向未来，华为将不断践行自身的数字化转型实践，沉淀通用能力，在提升自身效率、效益的同时，为千行百业的数字化转型做出贡献。