CDO如何盤點演算法、推動演算法業務增長

在數字經濟時代，演算法對企業業務增長至關重要，是企業進行數字化轉型、構建競爭優勢的關鍵。IT工程師或資料分析師可能會將演算法描述為一組由資料操作形成的規則。而從業務價值方面考慮，演算法是一種捕獲商業機會、提高商業洞察力的方法，對其進行產品化並應用於業務分析，可以為前端業務部門提供更多便利。

在資料智慧時代，隨著數字技術的發展，演算法業務將會引發更高水平的智慧決策。大型企業會採用先進的資料分析和演算法模型，提高企業競爭力，提升行業領先地位。甚至一些企業內部會設立一個高利潤部門，對資料資產進行產品化和商業化運作。因此，採用嚴格的方法來確保演算法和資料分析方法的正確性及可信度是十分必要的。

儘管演算法對業務的價值如此重要，但是對於技術部門、資料分析部門以及業務應用部門的負責人來說，盤點演算法以及將演算法應用於業務仍然存在一定困難。CDO作為企業數字化轉型重要的推動者，應積極探索演算法在驅動業務、提升使用者體驗方面的價值，不僅要深諳演算法盤點方式以及透過演算法推動業務增長的方法，還要明晰演算法驅動業務的要點。

01、盤點演算法的步驟

在企業數字化轉型過程中，資料技術能力直接影響業務分析的效果和作用，依賴於一系列高階演算法構建而成的分析模型可以提升業務分析的準確性及可預測性，這也是數字化轉型企業關注演算法和模型的原因。

CDO對演算法的盤點和管理至關重要，可以從明晰演算法型別、建立演算法服務業務的思維、構建協同合作的工作流程、形成有效的演算法模型管理框架、多維盤點演算法、全面管理演算法市場、形成演算法激勵模式這7個方面進行盤點，如圖1-1所示。

1-1 CDO如何盤點演算法

01 明晰演算法型別

CDO在管理演算法的過程中，首先要明晰演算法的型別。演算法主要分為三類：統計型演算法、挖掘型演算法和AI深度學習型演算法。其次要了解與演算法有緊密聯絡的行業模型，也就是將演算法與行業應用場景結合，對結果進行業務處理而得出的大資料分析模型。

02 建立演算法服務業務的思維

數字化轉型程度不同的企業，演算法團隊隸屬於不同的部門。有的演算法團隊向IT部門彙報，有的演算法團隊向運營部門或營銷部門彙報，有的演算法團隊由CDO領導，最終向CEO彙報。但在以“業務變現”為最高目標的數字化轉型過程中，演算法團隊無論是向誰彙報，最後的服務物件都應該是業務部門，而不是IT部門。

03 構建協同合作的工作流程

明確了演算法團隊的組織關係後，CDO便可帶領團隊進行演算法和模型的開發。在進行演算法開發工作前，CDO應構建演算法團隊的工作流程，合理規劃資料使用、流程管理、技術配給、人員安排，形成協同有效、合作無間的工作單元。

04 形成有效的演算法模型管理框架

如今越來越多的業務會用到演算法和模型技術，這些專業技術構成了數字化轉型企業的無形資產。為了管理這些無形資產，CDO需要構建有效的管理框架，比如模型驗證測試方法、模型載入環境配置、模型升級方案等。

05 多維盤點演算法

在形成演算法和模型管理框架後，CDO需要與演算法團隊編制演算法目錄，對現有的演算法進行盤點。在盤點的過程中，CDO要對演算法和模型的各類情況做到心知肚明，比如瞭解組織內演算法的數量及種類，對可共享的二次使用的演算法、組織內自行產生的行業模型、組織內自行開發的演算法、外部開源演算法及第三方供應演算法等進行盤點。

在完成對現有演算法的盤點後，CDO還需要與各個業務線的負責人溝通，瞭解可以開發哪些演算法來提升業務價值，然後安排演算法團隊進行開發。

06 全面管理演算法市場

演算法和模型作為企業的無形資產在業務發展的過程中會越積越多，CDO需要對這些演算法進行管理，搭建一個管理展示平臺，將不同類別、不同屬性的演算法和模型放到一個平臺上，形成演算法市場。

CDO還需要配置演算法的開發、上傳、下載、應用一條龍服務路徑，明確第三方團隊如何參與平臺演算法的開發與合作。CDO在管理演算法市場的過程中，需要針對企業未來開發的演算法進行優先順序排序，從而為接下來的人員安排、資源配置和預算分配提供參考意見。

07 形成演算法激勵模式

伴隨人工智慧的發展，算力和資料不斷被深度利用，演算法會深化到各種垂直需求中，為業務貢獻的利潤將是客觀且可統計的。構建針對演算法貢獻者的激勵模式，可以讓更多的人參與到演算法開發和建設中來。

02、CDO如何推動演算法業務增長

如今，演算法已經深入人們的日常生活中。在未來，演算法可能會覆蓋所有行業，產生價值、變現利潤，這種趨勢便是“演算法業務”。利用演算法推動業務增長也成為企業數字化轉型的關鍵。

01 制定演算法業務戰略，配置基礎資源

演算法業務是工業網際網路時代的有效推動力，大力應用演算法可以推動決策的改進及專案過程自動化運轉。在企業數字化轉型過程中，演算法的價值不可忽視。因此，CDO需要聯合企業高層制定演算法推動業務的戰略，並在全公司推行，為演算法團隊的開發及運維工作配置資源，從而挖掘演算法推動業務的價值。

02 開發可擴充套件平臺及標準化架構，支援未來演算法爆發

伴隨著演算法顛覆行業的發展趨勢，企業想要在未來贏得競爭優勢，須加快開發可擴充套件的平臺和標準化架構，以支援未來推行演算法及賦能業務的大規模擴充套件需求，同時提高自動化互動水平。

03、推動演算法業務增長的注意事項

CDO在推動演算法業務增長的過程中需要理解相關概念及舉措，並適時地調整演算法團隊的工作。

01 演算法伴隨專案完整週期

企業數字化轉型的熱度不斷飆升，演算法推動業務增長的貢獻價值也被市場認可。但是，演算法並不是近期才出現在人們視野中的，而是早已存在於企業的市場運轉過程中。專案初期的演算法函式主要是為了滿足業務需求，而到了中長期階段則是透過機器學習演算法，自主完成業務目標，實現智慧化管理(見圖1-2)。演算法一直是製造控制系統、營銷自動化和競選管理的秘密武器，近幾年在金融服務中發揮了重要作用。

複雜事件處理引擎、流處理、高階分析和商業智慧(BI)都依賴演算法得出答案。演算法遍佈於業務分析中，決定著商品定價、保險索賠額度等重要資訊。隨著物聯網裝置和低成本感測器的廣泛應用，資料的獲取速度得到了快速提高，演算法對於業務的價值得以提升。透過資料處理、分析與應用，演算法對於提升業務價值和發現商業機會的作用也被挖掘出來。隨著開發人員的不斷努力，演算法在挖掘新的業務價值時變得更加智慧和有效，並且隨著數字化程式的深入，智慧演算法將獲得更大的能力，並開始透過自動匹配業務目標來自動最佳化業務結果。

1-2 推動演算法業務增長的注意事項一

因此，在演算法應用業務的初期，CDO可領導演算法團隊使用演算法函式來探索及滿足業務需求;在數字化轉型的中長期，CDO可帶領演算法團隊開發機器學習演算法，實現自主完成業務目標。

02 演算法可最佳化業務結果

演算法可實現網際網路、社交媒體、移動商務等多領域的業務自動化。智慧硬體及軟體演算法越來越多地透過自動尋找目標和自我學習來最佳化業務成果。CDO帶領的演算法團隊需要記錄決策規則和關鍵流程，以確定哪些地方可以實現自動化，並開發特定的演算法實現自動化決策，將其應用到業務中，如圖1-3所示。

1-3 推動演算法業務增長的注意事項二

03 演算法可監控資料發展趨勢，提高企業應對技術變革的能力

如今數字技術迅猛發展，個人、企業和智慧裝置之間的連線水平不斷提高，資料以幾何倍數增長。技術變化如此之快，演算法憑藉靈活性及適應性，提高了企業捕捉商機的能力，幫助企業監控資料，提高企業應對技術變革的能力，如圖1-4所示。

1-4 推動演算法業務增長的注意事項三

企業對商業機會的捕捉能力必須具備靈活性和適應性，企業需要使用和增加非人力系統的技術來識別商業機會。演算法可以更準確、更有效地識別多個資料流的相關趨勢，企業利用演算法可以監控新技術的發展趨勢，提高業務靈活性和響應速度。