在數字經濟時代，算法對企業業務增長至關重要，是企業進行數字化轉型、建構競争優勢的關鍵。IT工程師或資料分析師可能會将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，算法是一種捕獲商業機會、提高商業洞察力的方法，對其進行産品化并應用于業務分析，可以為前端業務部門提供更多便利。
在資料智能時代，随着數字技術的發展，算法業務将會引發更高水準的智能決策。大型企業會采用先進的資料分析和算法模型，提高企業競争力，提升行業領先地位。甚至一些企業内部會設立一個高利潤部門，對資料資産進行産品化和商業化運作。是以，采用嚴格的方法來確定算法和資料分析方法的正确性及可信度是十分必要的。
盡管算法對業務的價值如此重要，但是對于技術部門、資料分析部門以及業務應用部門的負責人來說，盤點算法以及将算法應用于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，應積極探索算法在驅動業務、提升使用者體驗方面的價值，不僅要深谙算法盤點方式以及通過算法推動業務增長的方法，還要明晰算法驅動業務的要點。
01
盤點算法的步驟
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，依賴于一系列進階算法建構而成的分析模型可以提升業務分析的準确性及可預測性，這也是數字化轉型企業關注算法和模型的原因。
CDO對算法的盤點和管理至關重要，可以從明晰算法類型、建立算法服務業務的思維、建構協同合作的工作流程、形成有效的算法模型管理架構、多元盤點算法、全面管理算法市場、形成算法激勵模式這7個方面進行盤點，如圖1-1所示。
1-1 CDO如何盤點算法
01 明晰算法類型
CDO在管理算法的過程中，首先要明晰算法的類型。算法主要分為三類：統計型算法、挖掘型算法和AI深度學習型算法。其次要了解與算法有緊密聯系的行業模型，也就是将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 建立算法服務業務的思維
數字化轉型程度不同的企業，算法團隊隸屬于不同的部門。有的算法團隊向IT部門彙報，有的算法團隊向營運部門或營銷部門彙報，有的算法團隊由CDO上司，最終向CEO彙報。但在以“業務變現”為最高目标的數字化轉型過程中，算法團隊無論是向誰彙報，最後的服務對象都應該是業務部門，而不是IT部門。
03 建構協同合作的工作流程
明确了算法團隊的組織關系後，CDO便可帶領團隊進行算法和模型的開發。在進行算法開發工作前，CDO應建構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 形成有效的算法模型管理架構
如今越來越多的業務會用到算法和模型技術，這些專業技術構成了數字化轉型企業的無形資産。為了管理這些無形資産，CDO需要建構有效的管理架構，比如模型驗證測試方法、模型加載環境配置、模型更新方案等。
05 多元盤點算法
在形成算法和模型管理架構後，CDO需要與算法團隊編制算法目錄，對現有的算法進行盤點。在盤點的過程中，CDO要對算法和模型的各類情況做到心知肚明，比如了解組織内算法的數量及種類，對可共享的二次使用的算法、組織内自行産生的行業模型、組織内自行開發的算法、外部開源算法及第三方供應算法等進行盤點。
在完成對現有算法的盤點後，CDO還需要與各個業務線的負責人溝通，了解可以開發哪些算法來提升業務價值，然後安排算法團隊進行開發。
06 全面管理算法市場
算法和模型作為企業的無形資産在業務發展的過程中會越積越多，CDO需要對這些算法進行管理，搭建一個管理展示平台，将不同類别、不同屬性的算法和模型放到一個平台上，形成算法市場。
CDO還需要配置算法的開發、上傳、下載下傳、應用一條龍服務路徑，明确第三方團隊如何參與平台算法的開發與合作。CDO在管理算法市場的過程中，需要針對企業未來開發的算法進行優先級排序，進而為接下來的人員安排、資源配置和預算配置設定提供參考意見。
07 形成算法激勵模式
伴随人工智能的發展，算力和資料不斷被深度利用，算法會深化到各種垂直需求中，為業務貢獻的利潤将是客觀且可統計的。建構針對算法貢獻者的激勵模式，可以讓更多的人參與到算法開發和建設中來。
02
CDO如何推動算法業務增長
如今，算法已經深入人們的日常生活中。在未來，算法可能會覆寫所有行業，産生價值、變現利潤，這種趨勢便是“算法業務”。利用算法推動業務增長也成為企業數字化轉型的關鍵。
01 制定算法業務戰略，配置基礎資源
算法業務是工業網際網路時代的有效推動力，大力應用算法可以推動決策的改進及項目過程自動化運轉。在企業數字化轉型過程中，算法的價值不可忽視。是以，CDO需要聯合企業高層制定算法推動業務的戰略，并在全公司推行，為算法團隊的開發及運維工作配置資源，進而挖掘算法推動業務的價值。
02 開發可擴充平台及标準化架構，支援未來算法爆發
伴随着算法颠覆行業的發展趨勢，企業想要在未來赢得競争優勢，須加快開發可擴充的平台和标準化架構，以支援未來推行算法及賦能業務的大規模擴充需求，同時提高自動化互動水準。
03
推動算法業務增長的注意事項
CDO在推動算法業務增長的過程中需要了解相關概念及舉措，并适時地調整算法團隊的工作。
01 算法伴随項目完整周期
企業數字化轉型的熱度不斷飙升，算法推動業務增長的貢獻價值也被市場認可。但是，算法并不是近期才出現在人們視野中的，而是早已存在于企業的市場運轉過程中。項目初期的算法函數主要是為了滿足業務需求，而到了中長期階段則是通過機器學習算法，自主完成業務目标，實作智能化管理（見圖1-2）。算法一直是制造控制系統、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、進階分析和商業智能（BI）都依賴算法得出答案。算法遍布于業務分析中，決定着商品定價、保險索賠額度等重要資訊。随着物聯網裝置和低成本傳感器的廣泛應用，資料的擷取速度得到了快速提高，算法對于業務的價值得以提升。通過資料處理、分析與應用，算法對于提升業務價值和發現商業機會的作用也被挖掘出來。随着開發人員的不斷努力，算法在挖掘新的業務價值時變得更加智能和有效，并且随着數字化程序的深入，智能算法将獲得更大的能力，并開始通過自動比對業務目标來自動優化業務結果。
1-2 推動算法業務增長的注意事項一
是以，在算法應用業務的初期，CDO可上司算法團隊使用算法函數來探索及滿足業務需求；在數字化轉型的中長期，CDO可帶領算法團隊開發機器學習算法，實作自主完成業務目标。
02 算法可優化業務結果
算法可實作網際網路、社交媒體、移動商務等多領域的業務自動化。智能硬體及軟體算法越來越多地通過自動尋找目标和自我學習來優化業務成果。CDO帶領的算法團隊需要記錄決策規則和關鍵流程，以确定哪些地方可以實作自動化，并開發特定的算法實作自動化決策，将其應用到業務中，如圖1-3所示。
1-3 推動算法業務增長的注意事項二
03 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、企業和智能裝置之間的連接配接水準不斷提高，資料以幾何倍數增長。技術變化如此之快，算法憑借靈活性及适應性，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。