Gartner：-数位转型常见有3大挑战，组织文化、预算和人才

“资料（Data）、客户（Customer）和优化（Optimization）是数位-的核心。”国际市场研究机构Gartner数位-资深研究总裁Dean Lacheca指出，不论是什么层级或业务类型的-机关，推动数位-可以从这三件事着手，像“资料”就是多数人会想到的数位-作法，透过大数据分析，从巨量资料中获取洞察（Insight），来进行更好的决策、推行更符合民众的服务。

“比如开放资料（Open Data）服务。”Dean Lacheca以法国为例，早在2011年时，法国-就已推动开放资料平台，首先联合境内6家交通业者举办开放资料竞赛，让参赛者利用释出的交通资料打造各式App或网页工具，后来z84更进一步推出交通资料开放API，供业者介接、开发新服务，“更建立了一个开放资料生态圈。”

数位-的第2个核心，则是以客户为中心、“由外而内”的服务模式。Dean Lacheca表示，-的服务对象（也就是客户）很广，从个别公民、家庭，到企业组织都有，-必须从不同对象的角度来设想所需的服务，并根据这些外部需求，从-内部开发新服务，而且还要跨部会合作来推行这些服务，而非只靠单一部门。

Dean Lacheca举例，迪拜智慧城市计划团队开发一款App，仅靠单一平台，就串连起-40个机构来服务民众，并也透过聊天机器人Rshid，来提供24小时的双阿拉伯语和英语咨询服务。“这两者就是以服务对象为中心、因应外部需求而从-内部发起的服务模式，”Dean Lacheca说。

第三项数位-的核心是“优化”。Dean Lacheca提到，优化并不只是要节省成本，而是解决民众使用-服务时的痛点。他举例，菲律宾-最近将户政文件申请流程全面E化，将民众申请驾照或出生、结婚、死亡等证明文件的时间，从数周缩短为几个小时。

推动数位-要面临的3大痛点

然而，各国推行数位-政策时，总面临各式各样的挑战。Gartner每年都会针对各国-CIO做一份调查，结果发现，推行数位-的前3大痛点，分别是组织文化、预算，以及人才资源。

Dean Lacheca进一步解释，“许多-并非不愿意数位转型，而是需顾虑长期沿袭的作业模式、组织文化。”例如-一开始推行App作业，也许还或公务员青睐，但要是进行更大层面的改革、影响原有作业习惯，就容易遭公务员抗拒，因此，-作风趋于保守，不敢力推。

至于预算、人才资源这2个痛点，则相互关联。Dean Lacheca表示，-大多仍将预算用于管理旧有IT设备和系统，难有多余预算来改善服务，或培养人员技能、雇用新人才。

“许多-部门CIO虽有影响力，但却没有决策控制权。”Dean Lacheca解释，“数位转型可说是业务转型（Business Transformation），而非只是IT转型，因此CIO必须善用影响力，从建立信任开始。”也就是说，首先，-CIO要先建立出组织内的信任，要学习业务语言（Business Language），从业务部门的角度出发，来探讨期望的数位转型成果，而不是用IT语言来沟通、介绍IT解决方案。

Dean Lacheca表示，预算有限时，唯有跨部会合作，才能将用途最大化；此外，借由跨部会讨论，IT部门也能分享遇到的问题和经验，打破彼此的壁垒。另一方面，由于“-大多仍将预算用于管理旧有IT设备和系统，”更新这些老旧系统，不只能创造新IT成果，也可以创造新的业务成果，更能释出资源和预算，来执行新业务。Dean Lacheca也再次强调，“这些建议听起来很简单，但要实际做到，得下一番功夫。”

-如何利用AI来提供数位-服务？

话锋一转，Dean Lacheca表示，各国-现在都想用AI来发展数位-服务。“AI是很有潜力的数位-应用，例如自然语言处理、电脑视觉，以及预测分析。”

在自然语言处理（NLP）部分，-可以利用该技术，来优化-网站的搜寻结果，或是打造聊天机器人提供24小时不间断的服务。此外，自然语言处理的新兴应用，“也渐渐扩展至翻译领域，”比如澳洲、美国等由多民族组成的国家，-开发出支援多种语言的聊天机器人，来提供更多咨询管道。也可以用NLP来进行诈欺侦测，或用于-服务的记录管理（Record Management）。

至于电脑视觉，Dean Lacheca指出，除了机场通关结合人脸辨识外，也有-将电脑视觉用于捕鱼监测。如澳洲昆士兰-今年初揭露了一项“鱼脸辨识”计划（Fishal Recognition）成果，指出过去半年以来，昆士兰-已在不同的商业捕鱼船上，装设摄影机、感测器和影像辨识软件，来自动辨识捕获鱼种和数量，取代过去需人为检测监视器、填资料的过程。

“车流、人流监测，以及利用卫星影像来追踪天灾、人祸影响，也是另一种电脑视觉应用。”比如印度、美国透过路口监视器影像，依据车流和人流多寡，来自动调整红绿灯时间；又或是-利用卫星影像资料，来训练一套洪水预警系统，预测可能发生洪水泛滥的区域，以保护当地居民。

至于预测分析，则可用在-内部的人才管理（Talent Management）。Dean Lacheca说，传统人才管理会根据部门性质来挑选人才，也可以利用机器学习打造人才管理模型，从人才技能来评估适任的职位。

-部门想要善用AI，到底该从何下手？ “首先要检视手中握有的资料，而非想着要做什么AI服务。”Dean Lacheca指出，-CIO要先问自己，“是否拥有足够的、品质良好的资料，可供AI模型训练之用？”其次再评估“是否有现成的AI模型训练平台或工具可用？”文◎王若朴