為什麼數位轉型會失敗：這是運營智慧的問題，而非技術問題

每個轉型計畫都始於流程圖、泳道圖、文件化的工作流程，以及一個共同的信念：組織了解自己的工作流程如何運作。

這種信念幾乎總是錯的，而在遷移過程中發現這一點的代價很少是小的。問問TSB。

2018年4月，TSB將13億個客戶記錄從一個舊有的勞埃德平台遷移到由其西班牙母公司Sabadell建立的新系統。在48小時內，190萬名客戶被鎖定在帳戶之外。

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房貸客戶可能會看到其他人的餘額。商業帳戶數週無法存取。

損失超過3億3000萬英鎊。執行長辭職。隨後的審查發現，遷移過程中未充分理解TSB現有流程與新系統架構之間的相互依賴性。技術運作正常，但沒有人已經繪製出它應該承載的內容。這個問題有一個名字，而且比大多數組織所理解的更為精確。

什麼是運營智慧？

運營智慧來自現有系統，提供一個數據準確的實際工作流程圖像，顯示工作如何在流程、系統、決策和人員之間實際流動。它回答一些無法通過利益相關者訪談或研討會可靠回答的問題：工作實際走的路徑是什麼？延遲集中在哪裡，為什麼？在什麼點做出哪些決策，由誰做出，且一致性如何？沒有它，三件事會可靠發生。團隊會自動化未定義的工作流程。他們會數位化瓶頸。他們會在平台間擴散低效率。

數據層

運營智慧的原材料是事件數據。每個企業系統：ERP、CRM、案件管理、訂單管理，都會記錄事件日誌。每一次狀態變更、批准觸發和記錄更新都會留下時間戳。這些時間戳，通過案件識別碼連結，包含了完整的實際運營行為記錄。這些數據已存在於組織已運行的系統中。通常不存在的是將其作為轉型策略的主要輸入，而非合規的副產品的做法。

從乾淨的事件日誌出發，流程挖掘工具如Celonis、UiPath流程挖掘和SAP Signavio可以重建實際流程路徑，顯示延遲集中點，並將實際行為與記錄模型進行比較。流程圖與事件日誌之間的差距很少是微不足道的。在圖表中看似自動的批准可能涉及三封電子郵件線程和一個沒有人正式批准的電子表格。當DHL將流程挖掘應用於海關清關作業時，並未找到管理者預期的瓶頸。大多數延遲並不在處理時間，而是在決策延遲，即案件到達決策點與實際做出決策之間的差距。

這個區別很重要。大多數轉型計畫專注於流程可見性：流程在管道中的位置。決策可見性更進一步。決策點是工作流程分支的地方，將案件屬性疊加在這些分支上，可以揭示哪些因素影響路徑選擇，以及這些治理是否在團隊間和時間上保持一致。它告訴你哪些例外路徑佔用了不成比例的資源，以及工作流程實際行為與流程架構師假設的差異。

運營智慧與AI準備度

這是風險最高的地方，也是序列不當造成最大損害的地方。一個訓練用來自動化路由決策的機器學習模型，如果訓練數據準確反映應該支配這些決策的邏輯，則表現良好。重點在於“應該”。

在大多數組織中，歷史決策數據並未反映預期的邏輯。它反映的是正式規則，混合著非正式的變通方案、個人裁量權，以及在系統外處理且從未記錄的例外情況。用這些數據訓練的模型會學到一個扭曲的預期邏輯版本，而非規則，而是人們實際採取的行動的平均值，包括每個捷徑和未記錄的升級路徑。大規模部署時，它會以機器速度重現這些模式：一貫、自信且錯誤。建立正確決策邏輯的前提是訓練前的準備，以及建立一個反映預期而非觀察行為的數據集，這不是一個衛生步驟，而是區分一個能促進良好決策的AI系統與一個擴散壞決策的系統的關鍵。

序列優先於選擇

運營智慧不是與實施並行的工作流程。它是使實施決策具有辯護力的前提。在選擇任何平台或撰寫自動化簡報之前，必須從數據中回答三個問題：工作實際走的路徑是什麼？每個變體出現的頻率是多少？延遲集中在哪裡，哪些屬性可以預測？在哪些決策點工作流程會分支，實際由什麼因素控制這些分支，以及這些治理在團隊間和時間上有多一致？

Felicia Oyedara 是一位英國數據分析師，專長於數位運營、流程優化和人員分析，服務於金融科技、銀行和諮詢環境。她專注於將運營和人力資源數據轉化為清晰、可行的洞察，提升績效、簡化流程，並支持更好的決策。