數字智慧型是近年來出現的乙個術語。
這也是數位化之後的熱門概念。
那麼究竟什麼是數字智慧型呢？
是智商稅嗎？
這不是乙個愚弄人的概念嗎？
是公司為了切韭菜而發明的嗎？
為了回答大家的問題，我們將在幾個問題中介紹與數字智慧型相關的話題，例如什麼是數字智慧型、生命科學行業為什麼需要數字智慧型、如何開發和實施數字智慧型、數字智慧型需要哪些階段和步驟、哪些公司適合數字智慧型、以及每個人都必須關注的數字智慧型實際案例分享。
數字智慧型中的數字是資料; 智慧型代表演算法——數字智慧型，是資料和演算法的結合。
將其與數字進行比較，我們清楚地看到它：數位化是線下活動和流程的線上使用。
數位化過程，如果安排得當，可以產生大量資料。 但數位化本身並不依賴這些資料來發揮作用，對於數字系統的持續改進意義不大。 數位化系統解決了從無到有的過程，實現了線上業務流程，全面留下了痕跡，產生了大量的資料，但設計和改進的基礎仍然是基於人為設計的流程、業務需求和業務邏輯。
也就是說，數位化並不能解決如何不斷利用積累的資料來提高效率的問題所以，當你使用數字系統的時候，你經常覺得系統明明“知道”了很多資訊，但使用起來還是傻傻的、死板的，因為裡面少了乙個關鍵因素演算法。 演算法可以理解為對資料的處理、理解和應用。
有了演算法，這些海量資料就變得很有價值。 最知名的演算法當然是現在知名的人工智慧，比如ChatGPT。
但演算法比ChatGPT複雜得多，有的更複雜，有的更簡單。
數智是資料+演算法=智慧型應用。
與數字時代相比，數智帶來的效率提公升和體驗優化，簡直就是從量變到質變——在數字時代形成的海量資料的基礎上，疊加演算法的力量，帶來全新的體驗。
說幾個相當典型的數字系統CRM，或者醫療部門同事熟悉的內容審批系統，當然還有企業內部的各種OA系統，包括企業微觀等等。 在使用這些數字系統的過程中產生的大量資料可能主要用於形成使用情況報告，供管理層參考。 但是，它對改善使用者體驗和提高工作效率沒有任何作用。
而典型的數字智慧型工具比如熟悉的具有“千人千面”能力的工具：今日頭條、小紅書、**等。 僅僅是每個人的瀏覽行為資料，就可以通過演算法的疊加帶來個性化的內容呈現或產品推薦。 這不僅給使用者帶來了全新的體驗，也大大提高了企業數位化產品的使用率和使用時長。
這裡我用GPTS自動生成了數位化和數智化的對比圖，挺有意思的，就和大家分享一下：
最後，我想用一句話來總結數位化和數字智慧型的區別：
數位化就是讓過去的管理流程線上化，重功能，輕體驗;
數字智慧型是智慧型的，面向未來的。
好了，既然我們已經弄清楚了數字智慧型和數位化的區別，那麼下一期讓我們來看看為什麼生命科學行業需要數字智慧型。
在此之前，您可以看一下數位化和智慧型化營銷的成功案例：2023年，脈搏洞察將借助數智化能力，幫助某跨國藥企將數字渠道內容開啟率提公升十倍以上！
請蓋章： ContextInsight幫助一家歐洲製藥公司實現“戰略執行整合”。