数字智能是近年来出现的一个术语。
这也是数字化之后的热门概念。
那么究竟什么是数字智能呢？
是智商税吗？
这不是一个愚弄人的概念吗？
是公司为了切韭菜而发明的吗？
为了回答大家的问题，我们将在几个问题中介绍与数字智能相关的话题，例如什么是数字智能、生命科学行业为什么需要数字智能、如何开发和实施数字智能、数字智能需要哪些阶段和步骤、哪些公司适合数字智能、以及每个人都必须关注的数字智能实际案例分享。
数字智能中的数字是数据; 智能代表算法——数字智能，是数据和算法的结合。
将其与数字进行比较，我们清楚地看到它：数字化是线下活动和流程的在线使用。
数字化过程，如果安排得当，可以产生大量数据。 但数字化本身并不依赖这些数据来发挥作用，对于数字系统的持续改进意义不大。 数字化系统解决了从无到有的过程，实现了在线业务流程，全面留下了痕迹，产生了大量的数据，但设计和改进的基础仍然是基于人为设计的流程、业务需求和业务逻辑。
也就是说，数字化并不能解决如何不断利用积累的数据来提高效率的问题所以，当你使用数字系统的时候，你经常觉得系统明明“知道”了很多信息，但使用起来还是傻傻的、死板的，因为里面少了一个关键因素算法。 算法可以理解为对数据的处理、理解和应用。
有了算法，这些海量数据就变得很有价值。 最知名的算法当然是现在知名的人工智能，比如ChatGPT。
但算法比ChatGPT复杂得多，有的更复杂，有的更简单。
数智是数据+算法=智能应用。
与数字时代相比，数智带来的效率提升和体验优化，简直就是从量变到质变——在数字时代形成的海量数据的基础上，叠加算法的力量，带来全新的体验。
说几个相当典型的数字系统CRM，或者医疗部门同事熟悉的内容审批系统，当然还有企业内部的各种OA系统，包括企业微观等等。 在使用这些数字系统的过程中产生的大量数据可能主要用于形成使用情况报告，供管理层参考。 但是，它对改善用户体验和提高工作效率没有任何作用。
而典型的数字智能工具比如熟悉的具有“千人千面”能力的工具：今日头条、小红书、**等。 仅仅是每个人的浏览行为数据，就可以通过算法的叠加带来个性化的内容呈现或产品推荐。 这不仅给用户带来了全新的体验，也大大提高了企业数字化产品的使用率和使用时长。
这里我用GPTS自动生成了数字化和数智化的对比图，挺有意思的，就和大家分享一下：
最后，我想用一句话来总结数字化和数字智能的区别：
数字化就是让过去的管理流程在线化，重功能，轻体验;
数字智能是智能的，面向未来的。
好了，既然我们已经弄清楚了数字智能和数字化的区别，那么下一期让我们来看看为什么生命科学行业需要数字智能。
在此之前，您可以看一下数字化和智能化营销的成功案例：2023年，脉搏洞察将借助数智化能力，帮助某跨国药企将数字渠道内容打开率提升十倍以上！
请盖章： ContextInsight帮助一家欧洲制药公司实现“战略执行整合”。