2023年，錯(cuò)綜復(fù)雜的世界形式疊加后疫情時(shí)代的實(shí)際需求，我國(guó)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型按下了加速鍵。雖說(shuō)近年來(lái)我國(guó)對(duì)數(shù)字化、信息化非常重視，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)飛速的發(fā)展繁榮起來(lái)，政府出臺(tái)了各項(xiàng)有利于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策，企業(yè)也加大了數(shù)字化的投入，但我們也要充分認(rèn)識(shí)到，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)長(zhǎng)期而復(fù)雜的工程，要想獲得成功，是需要多方因素的合力。而短板明顯的企業(yè)，往往在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中造成事半功倍的后果。近日，湘江數(shù)評(píng)的作者老楊發(fā)表的一篇“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)過(guò)程中的那些難言之隱”，可以讓業(yè)界更清晰地了解那些阻礙數(shù)字化轉(zhuǎn)型的隱形因素浮出水面。

第一，假節(jié)省造成的真浪費(fèi)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)是一個(gè)投入的過(guò)程，對(duì)于軟件系統(tǒng)的成本大部分企業(yè)是非?？粗氐?。有些公司只看軟件價(jià)格而不去考慮軟件公司的行業(yè)能力、實(shí)施能力、售后運(yùn)維能力這樣導(dǎo)致的后果就是系統(tǒng)可能就在實(shí)施期爛尾，或者功能缺失導(dǎo)致系統(tǒng)應(yīng)用難，后期又花大筆的資金來(lái)升級(jí)迭代，看似一時(shí)節(jié)省成本的行為造就了后期成倍的資金付出

第二，數(shù)字化認(rèn)知偏差

一些企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)層認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)很簡(jiǎn)單，無(wú)非就是買(mǎi)軟件，工作有需要就買(mǎi)，而對(duì)于相關(guān)技術(shù)問(wèn)題、需求匹配問(wèn)題、業(yè)務(wù)能力是否匹配系統(tǒng)的問(wèn)題從未考慮，盲目的認(rèn)為只需花錢(qián)購(gòu)買(mǎi)軟件服務(wù)即可，低估了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難度，也導(dǎo)致其后期數(shù)字化系統(tǒng)實(shí)施爛尾或者運(yùn)維難。

第三，破壞規(guī)則的行為

企業(yè)在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)制定各種管理制度，但在數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)過(guò)程中部分傳統(tǒng)企業(yè)往往缺失的就是相關(guān)配套制度的建設(shè)及過(guò)程執(zhí)行的能力。比如出于情面指定相關(guān)供應(yīng)商，導(dǎo)致相關(guān)硬件、系統(tǒng)達(dá)不到要求，進(jìn)入重復(fù)建設(shè)的陷阱；比如在系統(tǒng)建設(shè)過(guò)程中消極應(yīng)付，導(dǎo)致價(jià)值需求收集難；將數(shù)字化做成政績(jī)、面子工程，只看表面成果，不以?xún)r(jià)值為中心等。

由此可見(jiàn)，部分企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗，并不是因?yàn)橥度氩粔?、信息部門(mén)能力不足，而是由于企業(yè)高層面對(duì)數(shù)字化的認(rèn)知問(wèn)題，以傳統(tǒng)的管理思維來(lái)做當(dāng)前的數(shù)字化建設(shè)，不以需求為基礎(chǔ)、不以?xún)r(jià)值為核心、不以制度為保障盲目做轉(zhuǎn)型，加之在過(guò)程中缺乏科學(xué)的指導(dǎo)、應(yīng)用監(jiān)督措施，導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)以失敗告終，最終進(jìn)入重復(fù)建設(shè)的漩渦。要想在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的復(fù)雜工程中取得勝算，除了相關(guān)政策的引導(dǎo)，企業(yè)自身的投入之外，擁有豐富數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)質(zhì)服務(wù)商的大力協(xié)助也是相當(dāng)重要的一環(huán)。而自帶AI人工智能基因的Testin云測(cè)，十余年間一直持續(xù)關(guān)注我國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，并在軟件測(cè)試領(lǐng)、人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)等領(lǐng)域積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。

在軟件測(cè)試領(lǐng)域，Testin云測(cè)深耕行業(yè)十?dāng)?shù)年，累計(jì)為全球超過(guò)百萬(wàn)級(jí)的企業(yè)及開(kāi)發(fā)者提供云測(cè)試服務(wù)、AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)、安全服務(wù)等，合作伙伴遍及金融、汽車(chē)、能源、航空、工業(yè)制造、政務(wù)、地產(chǎn)、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)十個(gè)行業(yè)。

泛金融行業(yè)是Testin云測(cè)近年投入的重心。其與國(guó)內(nèi)過(guò)半的券商、100余家商業(yè)銀行、及眾多知名保險(xiǎn)公司保持著長(zhǎng)期穩(wěn)定的合作關(guān)系。聚焦券商行業(yè)，面對(duì)我國(guó)愈加龐大的投資者及頻繁的證券交易，券商旗下App及后臺(tái)操作系統(tǒng)對(duì)精準(zhǔn)、安全、穩(wěn)定、順暢等有著非常高的要求。Testin云測(cè)對(duì)券商的運(yùn)營(yíng)邏輯與業(yè)務(wù)場(chǎng)景有著深刻的理解，提供的自動(dòng)化+人工的組合服務(wù)模式覆蓋了前端到后端的幾乎所有軟件測(cè)試需求。為更契合券商的實(shí)際測(cè)試需求，Testin云測(cè)試于2022年中正式對(duì)外發(fā)布了專(zhuān)屬于券商的證券行業(yè)智能測(cè)試解決方案。該方案意在幫助目券商快速突破測(cè)試過(guò)程管理難、測(cè)試效率低、業(yè)務(wù)型測(cè)試人才少、專(zhuān)項(xiàng)測(cè)試能力受限等實(shí)際問(wèn)題，促使券商IT系統(tǒng)、軟件等的問(wèn)題率降低到最低的同時(shí)，幫助券商測(cè)試成本降低30％以上，測(cè)試效率提高50％以上，有力的保障了券商的軟件和系統(tǒng)的高質(zhì)量發(fā)展。

對(duì)于朝氣蓬勃的智能汽車(chē)行業(yè)Testin云測(cè)經(jīng)相關(guān)專(zhuān)家反復(fù)打磨，推出了軟硬件一體的智能汽車(chē)測(cè)試服務(wù)，幫助國(guó)內(nèi)外多家智能汽車(chē)廠(chǎng)商定制各種高效的測(cè)試解決方案，確保了市場(chǎng)上智能汽車(chē)成品的穩(wěn)定質(zhì)量。

在人工智能數(shù)據(jù)領(lǐng)域，Testin云測(cè)也建樹(shù)頗豐。作為我國(guó)領(lǐng)先的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)頭部服務(wù)商，Testin云測(cè)立足高質(zhì)量、場(chǎng)景化的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)，始終堅(jiān)持以技術(shù)創(chuàng)新加速行業(yè)發(fā)展為己任，率先形成AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“采、標(biāo)、管、存”一站式服務(wù)，實(shí)現(xiàn)了從“數(shù)據(jù)原料”到最后的“數(shù)據(jù)成品”全鏈條打通，將AI數(shù)據(jù)處理流程逐漸融入人工智能業(yè)務(wù)處理流程中。促使著人工智能產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展,顯著提升了AI應(yīng)用的規(guī)?；涞匦ЧＭㄟ^(guò)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注等方式，Testin云測(cè)為企業(yè)業(yè)務(wù)引入數(shù)據(jù)治理，用專(zhuān)業(yè)領(lǐng)先的一站式數(shù)據(jù)服務(wù)充分滿(mǎn)足AI客戶(hù)的需求，利用自身在技術(shù)、服務(wù)和標(biāo)準(zhǔn)化方面的特色優(yōu)勢(shì)引領(lǐng)行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。

我國(guó)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型任重而道遠(yuǎn)。認(rèn)識(shí)并規(guī)避數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)過(guò)程中的那些難言之隱，對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)非常重要。Testin云測(cè)愿與我國(guó)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上攜手并進(jìn)，一同求索，在軟件測(cè)試及人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)等領(lǐng)域，帶給企業(yè)更多的協(xié)助和支持。