摘要：客服中心是企业与客户沟通和服务的重要渠道，其数字化转型是提升服务效率和服务体验的必然趋势。本文从管理者的观念、流程、数据、客户体验四个方面，探讨了客服中心数字化转型的意义和方法，并结合智能客服技术，分析了人机协作的工作模式。本文认为，客服中心数字化转型需要管理者的创新思维和系统规划，需要流程的标准化和数据的分析化，需要客户体验的指标化和改进化，需要人工和机器的协同化和优化化，以实现客服中心的价值提升和客服中心推进企业竞争力的思路。

客服中心智能化转型是一个涉及技术、业务、管理等多方面的系统工程，所以首先管理者的观念和思路需要做相应的调整和创新

从成本中心到价值中心。管理者需要认识到，智能客服不仅是一种降低成本、提高效率的手段，也是一种提升价值、创造竞争力的机会。通过智能客服，企业可以收集和分析大量的用户数据，洞察用户需求和喜好，优化产品和服务设计，提升用户体验和满意度。同时，智能客服也可以帮助企业实现运营管理、营销决策、风险控制等方面的数字化升级，提高企业创新力和领先力。

从人工客服到人机协同。管理者需要认识到，智能客服并不能完全取代人工客服，而是需要与人工客服相辅相成，形成一个良性互动循环。在一些简单、常见、标准化的场景中，智能客服可以独立完成服务任务，释放人工客服的压力；在一些复杂、敏感、情感化的场景中，智能客服可以转接或协助人工客服，提高人工客服的效率和质量。管理者需要制定合适的调试策略和分流机制，平衡好人工客服和智能客服的比例和协作方式。

从传统行业到新兴行业。管理者需要认识到，智能客服不仅适用于传统的金融、电商、通信等行业，也适用于制造业、大健康、教育、政务等新兴行业。不同行业和场景有不同的个性化需求和挑战，管理者需要根据自身的特点和目标，选择合适的智能客服技术方案或合作伙伴，定制化开发和优化智能客服系统，实现差异化和领先化的服务。

流程细化和标准化的认知，是客服中心智能化转型的重要基础，所以数字化转型首先需要做的就是让整个团队具备充分的标准化、流程化、数字化体系的能力，主要从以下三方面入手。

理解流程标准化的含义和目的。流程标准化是指将某一件事情的工作步骤和要求以统一的格式固定下来，用来指导和规范日常工作，确保企业在运转过程中不会因人而异变样、走味。流程标准化的目的是实现责任明确、经验沉淀、效率提升、变化减少等效果，提高企业的管理水平和竞争力。

掌握流程标准化的方法和步骤。流程标准化的方法和步骤包括以下几个方面：确定流程标准化的范围和目标，梳理现有流程的现状和问题，设计和优化流程的规范和细则，制定和发布流程标准化的文件和工具，实施和监督流程标准化的执行和效果，评估和改进流程标准化的质量和水平。

培养流程标准化的意识和习惯。流程标准化不是一次性的工作，而是一个持续迭代和优化的过程。需要培养流程标准化的意识和习惯，将其作为企业文化的一部分，鼓励团队成员遵循流程标准进行工作，同时也要关注流程标准的适应性和灵活性，根据实际情况进行调整和改进。

建立数据管理制度。数据管理制度是组织共同遵守的、按一定程序办事的数据管理行动准则。数据管理制度框架体系划分为政策、规范、细则三个梯次，规定在数据管理和数据应用领域的数据职能目标、行动原则、任务范围、行动方式，以及相应的工作步骤和具体措施等。管理者需要根据自身的业务特点和目标，制定合适的数据管理政策、规范和细则，明确数据管理的组织结构、职责分工、流程规范、考核机制等，形成一套完整的数据管理制度体系。

遵循数据分析流程。数据分析流程是指从明确分析目的到提取数据，到分析数据给出结论的完整的过程。一般包括以下六个环节：明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、总结与建议。管理者需要根据不同的分析目标，选择合适的分析方法和思路，利用合适的工具和技术，对数据进行有效地处理和挖掘，用图表展示出清晰的结论，并给出具体的建议。

持续优化数据分析效果。数据分析不是一次性的工作，而是一个持续迭代和优化的过程。管理者需要根据实际情况，不断检验和评估数据分析的效果，发现问题和不足，并及时调整和改进。同时，管理者也需要关注新兴的技术和方法，学习和借鉴最佳实践，提升自身和团队的数据分析能力。

制定数据分析计划。管理者需要根据业务需求和目标，制定清晰的数据分析计划，包括分析的主题、范围、目的、方法、时间、人员等，明确分析的任务和要求，分配好分析的责任和角色，确保分析的顺利进行。

搭建数据分析平台。管理者需要根据数据分析计划，选择合适的数据分析平台，提供数据的存储、处理、分析、可视化等功能，方便数据分析师和业务人员进行数据的获取和操作。同时，管理者也需要关注数据分析平台的性能、安全、稳定等方面，保证数据的质量和可靠性。

培养数据分析文化。管理者需要倡导和推广数据分析文化，鼓励团队成员使用数据来支撑决策和优化业务，培养团队成员的数据敏感度和数据思维，提高团队成员的数据素养和数据能力。同时，管理者也需要建立有效的沟通和反馈机制，促进团队成员之间的交流和协作，分享和学习数据分析的经验和知识。

在数字化时代客户体验的洞、分析和管理也有了新的数字化的完整的体系闭环：
建立客户体验指标体系。您需要根据您的产品或服务的特点和目标，确定您的客户体验监测的指标体系，即您要通过哪些数据和反馈来评估您的客户体验的质量和效果。您可以参考一些常用的客户体验指标，如CSAT（客户满意度）、PSAT（问题解决满意度）、NPS（净推荐值）、CES（客户费力度）、FCR（一次性解决率）等。

设计数据采集体系。您需要根据您的客户体验指标体系，设计数据采集的体系，即您要通过哪些渠道和方式收集客户体验的数据和反馈。您可以使用一些工具和软件，如问卷调研、用户访谈、社交媒体、在线监控、数据分析系统等，来采集结构化和非结构化的客户体验数据。

进行数据分析和展示。您需要根据您的数据采集体系，进行数据分析和展示，即您要通过哪些方法和技术对客户体验的数据和反馈进行处理和呈现。您可以使用一些工具和方法，如NLP自然语言处理、语义分析、情感分析、图表形式、BI看板等，来分析和展示客户体验的数据和反馈。

制定并实施改进方案。您需要根据您的数据分析和展示，制定并实施改进方案，即您要通过哪些措施和步骤来提升客户体验的质量和效果。您可以使用一些工具和方法，如满意度-影响力模型、优先级矩阵、PDCA循环等，来制定并实施改进方案。

在智能化时代，客户中心人的工作内容和机器的工作内容如何分配，是一个值得探讨的话题。

智能客服利用人工智能技术，如语音识别、自然语言处理、深度学习等，可以提高客服的响应效率、降低人力成本、增强用户体验。智能客服可以在多个触达客户的渠道，如官网、微信、app等，担任售前服务的主力，为用户提供快速、准确、个性化的咨询和推荐。智能客服还可以通过采集和分析用户与企业的互动数据，帮助企业挖掘高频话题、获取市场反馈、优化运营决策。智能客服与人工客服应该相互补充，以机器优化人工服务。在一些复杂或敏感的场景中，仍需要人工客服介入，提供更专业或更人性化的服务。在智能化时代，客户中心可以根据不同的业务场景和用户需求，合理分配人工和机器的工作内容，实现人机协作，提升客户满意度和忠诚度。

智能客服系统是一种利用人工智能技术，通过自然语言理解和机器学习，实现与用户的智能沟通和服务的系统。智能客服系统有以下几个优势和局限：
优势：
节省人力成本。智能客服系统可以同时接待多个渠道成千上万的客户咨询，完全代替人工客服实现用户接待，为企业降低大量人工成本和风险。

提高服务效率和质量。智能客服系统可以24小时在线回复，快速解决客户的简单问题，提高客户满意度和忠诚度。同时，智能客服系统可以通过智能质检，智能提词辅助，智能分配资源等功能，提高人工客服的工作效率和质量，提升服务规范性和专业性。

实现个性化服务。智能客服系统可以通过自然语言理解和机器学习，理解用户的意图和需求，根据用户的实际情况提供相关建议，实现个性化的信息响应和交互方式，增强用户体验和信任感。

局限：
识别率有限。智能客服系统虽然可以通过不断学习和优化算法来提高识别率，但是目前仍然存在一些难以识别和理解的问题，比如同一问题的各种提问方式，少见或复杂的问题，用户的情绪或语气等。这些问题可能导致智能客服系统无法给出准确或满意的回答，甚至造成误导或冲突。

配置时间长。智能客服系统需要不断完善和更新系统功能的设置和知识库的储备，这将涉及到技术的处理和大量的配置时间。如果企业没有专业的技术团队或足够的时间投入，可能会影响智能客服系统的效果和稳定性。

价格高。智能客服系统虽然可以为企业节省人力成本，但是其本身也需要一定的投入成本。目前市场上的智能客服系统价格不一，对于一些小型或初创企业而言，可能会有一定的负担。

总之，智能客服系统是一种有利有弊的工具，企业在使用时需要根据自身的实际情况，权衡利弊，将智能客服系统与人工客服相结合，才能实现最好的效果。

接上文，所以在AI时代，人的优势是什么，智能机器的优势是什么，人和机器如何协同工作，这是一个非常有意义的问题。

人的优势是创造力、情感、价值观、道德、伦理等方面的智慧，能够处理复杂、模糊、不确定的问题，能够进行跨领域的思维和创新。

智能机器的优势是精确、高效、稳定、可扩展的执行能力，能够处理大量、结构化、规则化的数据和任务，能够进行快速、准确、深入的分析和推理。

人和机器如何协同工作，取决于工作的性质和要求。根据人机关系的不同，可以将工作分为四类：人机分工型工作、人机协作型工作、人机竞争型工作和人机互补型工作。

人机分工型工作是指由人或机器单独完成的工作，如艺术创作、科学研究等由人完成，数据录入、计算等由机器完成。这类工作要求人或机器各司其职，发挥各自的优势。

人机协作型工作是指由人和机器共同完成的工作，如智能制造、智慧医疗等。这类工作要求人和机器相互配合，形成合力。

人机竞争型工作是指由人和机器相互对抗的工作，如围棋比赛、黑客攻防等。这类工作要求人和机器相互挑战，提升水平。

人机互补型工作是指由人和机器相互补充的工作，如智能教育、智能咨询等。这类工作要求人和机器相互学习，增强能力。

综上所述，在AI时代，人和机器应该根据不同类型的工作，选择合适的协同方式，实现优势互补，共同创造价值。

未来哪些类型的工作会被智能机器取代，这是一个很难准确预测的问题，因为它涉及到人工智能技术的发展速度、应用范围、社会影响等多方面的因素。

根据我搜集到的信息，总结了以下几点：

一般来说，低技能、重复性、规则化的工作是比较容易被智能机器取代的工作类型。例如，在制造业中的装配线上的操作、在零售业中的收银员、在金融和会计行业中的数据录入和处理等。

另一方面，高技能、创造性、情感性的工作是比较难被智能机器取代的工作类型。例如，在教育和艺术领域中的教师和艺术家、在医疗和护理领域中的医生和护士、在法律和咨询领域中的律师和顾问等。

不过，这并不意味着高技能和创造性的工作就完全安全，也不意味着低技能和重复性的工作就完全没有前途。因为人工智能技术的发展是不断变化和进步的，它可能会给一些传统职业带来新的挑战和机遇。例如，在编程和写作领域中，人工智能技术可以生成代码和内容，但也可以帮助程序员和写作者提高效率和质量。

在未来，人工智能技术可能会取代一些低技能、重复性、规则化的工作，但也可能会创造一些新的职业机会。同时，高技能、创造性、情感性的工作也需要不断地转型和升级，以适应人工智能技术的发展。

在人工智能时代，一个客服中心中管理者的工作内容同样会有很多变化：

首先，管理者需要掌握和运用智能客服系统，利用云计算、人工智能、大数据等新一代数字化技术，提升客服中心的服务效率和质量。例如，利用智能IVR（交互语音应答）和智能话务员，实现自助服务和智能外呼；利用智能工单管理，实现工单流转和跟进；利用数据报表分析，实现数据挖掘和决策支持；利用智能全量质检，实现话务质量监控和提升。

其次，管理者需要培训和指导客服人员与智能客服系统协同工作，发挥人机结合的优势。例如，在一些复杂或敏感的场景中，及时转接人工客服，提供更专业或更人性化的服务；在一些常见或重复的场景中，让智能客服系统自动处理，减轻人工客服的负担。

最后，管理者需要关注和适应客服行业的发展趋势和技术变革，不断提升自己和客服中心的核心竞争力。例如，在制造业、大健康等垂直行业中，针对特定场景进行智能产品定制；在央国企等传统行业中，借助智能客服系统实现数字化转型；在教育、医疗等公共服务领域中，利用智能客服系统提高服务覆盖率和满意度。

在人工智能时代，一个客服中心中管理者的工作内容会有很大的变化，需要更多地运用智能客服系统、培训和指导客服人员、关注和适应行业趋势。

我认为人工客服还是有存在的必要的，因为智能客服系统虽然能够解决一些常见或重复的问题，但是在一些复杂或敏感的场景中，还是需要人工客服提供更专业或更人性化的服务。例如，在处理客户的投诉或建议时，人工客服可以更好地倾听和理解客户的情绪和需求，给予合理的解决方案和安抚；在提供一些专业或定制化的服务时，人工客服可以更好地根据客户的具体情况和偏好，给予专业的建议和指导。所以，我认为人工客服和智能客服系统应该协同工作，发挥各自的优势，共同提升客户服务的效率和质量。

要实现人工客服和智能客服系统的协同工作，需要做到以下几点：

明确分工和流程，根据不同的场景和需求，合理分配人工客服和智能客服系统的职责和任务，制定清晰的转接和溢流规则，避免重复或遗漏的服务。

共享知识和数据，建立统一的知识库和数据平台，让人工客服和智能客服系统可以共用和更新知识和数据，提高服务的准确性和一致性。

优化交互和体验，设计友好的界面和语音交互，让用户可以方便地选择或切换人工客服和智能客服系统，提高用户的满意度和信任度。

持续学习和改进，利用数据分析和质量检测，评估人工客服和智能客服系统的服务效果，发现问题和机会，及时调整和优化服务策略。

要实现人工客服和智能客服系统的协同工作，需要在分工、共享、交互、学习等方面做好规划和实施。

人工客服和智能客服系统之间有以下几种冲突或挑战：

技术层面，智能客服系统的识别能力、应变能力、情感感知能力等还不够成熟，经常出现答非所问、无法解决复杂问题、无法满足用户情绪需求等问题，导致用户不满意或者放弃使用。

管理层面，人工客服和智能客服系统的分工和流程不够明确，人工客服的转接难度大，人工客服的接通率低，人工客服的服务质量参差不齐，导致用户难以获取有效的帮助或者投诉。

心理层面，用户对智能客服系统的信任度和接受度不高，有些用户更倾向于与真人沟通，有些用户担心智能客服系统会侵犯他们的隐私或者误导他们的消费行为，导致用户抵触或者拒绝使用。

要解决这些冲突或挑战，需要从技术、管理、心理等方面进行改进和优化。

根据我搜集到的资料评估，有些行业或场景更适合人工客服和智能客服系统的协同工作，比如：

医疗行业，智能客服可以提供常见的疾病科普、预约挂号、用药咨询等服务，而人工客服可以处理更复杂的诊断、治疗、投诉等问题。

金融行业，智能客服可以提供基础的账户查询、转账汇款、理财产品推荐等服务，而人工客服可以处理更高风险的贷款审批、风险提示、纠纷处理等问题。

教育行业，智能客服可以提供常规的课程介绍、报名咨询、学习辅导等服务，而人工客服可以处理更个性化的学习规划、教学反馈、心理支持等问题。

总的来说，人工客服和智能客服系统的协同工作可以发挥各自的优势，提高服务效率和质量，满足不同层次和类型的用户需求。

有些行业或场景更适合完全由智能客服系统来服务，比如：

电信行业，智能客服系统可以提供手机业务办理、套餐查询、流量充值等服务，这些服务通常是标准化的、简单的、高频的，不需要人工客服的介入。

电商行业，智能客服系统可以提供商品推荐、订单查询、物流跟踪等服务，这些服务通常是基于数据的、个性化的、实时的，不需要人工客服的介入。

政务行业，智能客服系统可以提供违章查询、缴费办理、证件办理等服务，这些服务通常是规范化的、公开的、便捷的，不需要人工客服的介入。

总的来说，智能客服系统更适合那些服务内容固定、服务流程简单、服务需求大量的行业或场景。

关于客服中心智能化转型的步骤，我可以简单地概括为以下几个方面：

分析现状和需求。首先，要对客服中心的业务场景、客户需求、服务质量、成本效益等方面进行全面的分析，找出存在的问题和改进的空间，明确转型的目标和意义。

选择合适的方案和产品。其次，要根据分析的结果，选择适合自身情况的智能客服系统的方案和产品，比如云呼叫中心、智能对话机器人、客服工作台等，考虑其功能、性能、价格、稳定性等因素，进行综合评估和比较。

实施部署和测试。然后，要按照方案和产品的要求，进行系统的实施部署和测试，包括系统集成、数据迁移、知识库构建、对话流程设计、人机协同设置等环节，确保系统的正常运行和兼容性。

持续优化和升级。最后，要根据系统的运行情况和用户的反馈，进行持续的优化和升级，包括系统维护、数据分析、知识库更新、对话模式调整、功能扩展等环节，提高系统的智能化水平和服务质量。

客服中心智能化转型确实面临着一些问题和挑战，比如标准化和流程化不足，信息化建设滞后，智能客服系统的识别率、配置时间、价格等方面的局限等。但是，这些问题并不是无法解决的，只要采取合适的措施和方法，就可以实现客服中心智能化的优化和升级。具体来说，可以从以下几个方面入手：

重构客服中心存在形态和运营模式。根据不同的业务场景和客户需求，设计合理的客服流程和规范，实现人机协同服务，提高服务效率和质量。同时，利用云计算、大数据、人工智能等技术，构建灵活可扩展的客服平台，实现多渠道、全链路的智能服务。

分析客服中心的业务场景和客户需求，确定服务的目标和范围，制定合理的服务流程和规范。

选择合适的技术平台和产品，比如云呼叫中心、智能对话机器人、客服工作台等，根据功能、性能、价格、稳定性等因素进行评估和选择。

实现多渠道接入，比如电话、网站、App、微信等，提供统一的服务入口和体验。

实现全链路服务，比如自助服务、智能导航、智能应答、人工转接等，提供完善的服务流程和内容。

实现人机协同服务，比如智能分流、智能提词、人工辅助等，提高人工客服的效率和质量。

赋予客服中心多项感知和认知能力。通过自然语言理解、语音识别、情感分析等技术，提升智能客服系统的识别率和理解能力，实现与用户的自然对话。同时，通过机器学习、知识图谱、推荐系统等技术，提升智能客服系统的学习能力和推理能力，实现个性化和智能化的服务响应。

利用自然语言理解、语音识别等技术，提升智能客服系统的识别率和理解能力，实现与用户的自然对话。

利用知识图谱、问答训练等技术，构建智能客服系统的知识库，实现对用户问题的准确回答。

利用机器学习、推荐系统等技术，提升智能客服系统的学习能力和推理能力，实现个性化和智能化的服务响应。

利用情感分析、意图识别等技术，提升智能客服系统的情感感知和用户满意度，实现与用户的情感交流。

打造客服中心全新劳动力和生产力。通过智能质检、智能提词辅助、人工辅助等功能，提高人工客服的工作效率和质量。同时，通过智能外呼、智能对话分析、智能销售等功能，提高客服中心的主动服务能力和数据运营能力。

利用智能质检、智能提词辅助等功能，提高人工客服的工作效率和质量，实现服务规范化和专业化。

利用智能外呼、智能对话分析等功能，提高客服中心的主动服务能力和数据运营能力，实现服务主动化和精准化。

利用智能销售、新零售智能助理等功能，提高客服中心的销售转化率和增值服务能力，实现服务增值化和创新化。

加强技术生态和标准建设。通过政产学研用多方共治，加速客服中心智能化升级。同时，通过制定统一的技术规范和标准，促进行业间的交流和合作。

加强政产学研用多方共治，加速客服中心智能化升级，促进行业发展和创新。

加强技术规范和标准制定，促进行业间的交流和合作，提高行业水平和竞争力。

客服中心智能化转型是一个复杂而又必要的过程，需要多方面的努力和支持。我认为你的观点是有价值的，但也需要结合具体的情况进行分析和调整。

落实这些方法或步骤，需要管理者有一定的数据意识和数据能力，同时也需要有一定的组织和协调能力，具体来说，我觉得可以从以下几个方面入手：

客服中心智能化转型的成功案例：

兴业银行与百度智能云合作的智能客服二期项目。该项目在一期项目的基础上，进一步提升了智能客服系统的识别率、理解能力、学习能力和推理能力，实现了与用户的自然对话。同时，该项目还丰富和细分了业务意图场景，扩大了渠道支持和客群覆盖面，加强了渠道协同，提高了服务效率和质量。

杭州银行与阿里云合作的智能客服项目。该项目利用人工智能技术对客服业务进行全面优化、重构，提升服务效能和品质，实现服务的升级。该项目具备可视化、多轮对话管理、高精度智能FAQ等功能，能够使智能客服更加人性化，显著提升客户体验。该项目还深入APP场景研究，创建更为深入和多变的交互场景，如实现转账流程的全语音交互模式。

哈电汽轮机公司：该公司对叶片分厂进行了大规模智能设备升级和厂房改造，引进了制造数据采集管理系统（MDC）和车间制造执行系统（MES），实现了数据采集、设备监控、数据分析处理等功能。叶片加工能力获得了飞速的提升，数控设备由原来的102台增至140余台，作业面积由原来的11664平方米增至18000平方米，建成了现代化的叶片加工基地，并被命名为黑龙江省数字化（智能）示范车间。

中建科工集团：该集团实施数字化变革，推进管理手段升级，建成四级大数据管理驾驶舱，将管控指标与业务过程数据进行系统化分析；建设智慧工地平台，实现项目进度动态化垂直管理；打造国内首个钢结构智能制造工厂，形成一套架构完善、自动化与信息化有机融合的工厂智能制造系统。

国家能源投资集团：该集团在数字化基础上推动传统业务体系全方位改造，通过智能化提升决策管理方面的一体化、科学化和信息化。同时，通过基础设施云平台建设，推进资源利用向新型数字基础设施转型；遵循国家数据中心布局要求，启动在贵州贵安新区的国家电投云数据中心建设。

兴业银行：该银行与百度智能云联合推出智能客服机器人产品，在“简单标准业务智能机器人办理，复杂争议业务转人工处理”的人机协作原则下，进一步推动客服业务提质增效。据介绍，该产品具有语音识别、自然语言理解、语音合成等多项技术优势，可以实现对话式交互、多轮问答、上下文理解等功能，有效提高客户满意度和服务效率。

广西投资集团：该集团主导建设中国—东盟数字经济产业园项目，初步形成以信息技术应用创新产业为核心的产业集群，吸引50多家企业入园。该项目将打造成为中国—东盟数字经济合作的重要平台和示范区域，促进数字经济与实体经济深度融合。

客服中心智能化转型是一个不断发展和创新的过程，我们判断几个未来的趋势和机遇：

智能客服将与人工客服相辅相成。虽然智能客服可以提高效率和降低成本，但它还无法完全替代人工客服，特别是在一些复杂、敏感或情感化的场景中。因此，未来人工客服仍将长期存在，并可能从与智能客服相互竞争发展成为与智能客服相辅相成，人工客服能够弥补智能客服的不足，提出智能客服改进方向，而这一过程也将更加凸显出人工客服的重要性，提高人工客服积极性，二者将形成一个良性互动循环。

智能客服将拓展多场景、多行业的应用。随着智能客服技术的不断进步和优化，它将不仅局限于传统的金融、电商、通信等行业，而是逐步渗透到制造业、大健康、教育、政务等更多领域，满足不同行业和场景的个性化需求。同时，智能客服也将下沉到更广泛的服务群体，覆盖更多的终端设备和接入渠道，提供更加便捷和普惠的服务。

智能客服将赋能企业数字化转型。智能客服不仅是一种服务形式，也是一种数据资产。通过收集、分析和处理海量的用户信息和行为数据，智能客服可以帮助企业洞察用户需求和喜好，优化产品和服务设计，提升用户体验和满意度。同时，智能客服也可以帮助企业实现运营管理、营销决策、风险控制等方面的数字化升级，提高企业竞争力和创新力。

最后希望各客户中心都能够成功数字化转型，成为客户最佳体验实践的推动者，成为企业发展核心竞争力的千里眼和顺风耳。志不求易者成，事不避难者进。

希望各位读者都能在引领企业的数字化转型之路上，功不唐捐，玉汝于成！