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数字化转型本身不是银行的一个战略目标，而是为银行提供一种实现价值指数增长的方法。DT的作用是，实现以营销5.0驱动的经营管理体系，使银行具备在VUCA条件下组织持续改进和敏捷应对的能力。作用主要体现在以下五个方面，如图1-1所示。
1）经营目标层面：建立银行与客户的共生发展生态，推动银行实现商业价值的指数级增长。也有专家称为巨大增长，就其本意，都表达了一个相同的意思：即实现与以往线性增长所不同的非线性曲线增长（行业称为10倍速增长），正如IBM全球高级副总裁琳达·S·桑福德的观点：“指数级增长不是一种线性的演变而是一种复合的加速变化的曲线演变”。
图1-1 银行数字化转型的作用
2）营销层面：“现代营销学”之父菲利普·科特勒基于市场变化比市场营销更快的情况，先后提出了营销1.0（以产品为核心）、营销2.0（以顾客为中心）、营销3.0（以人为中心）、营销4.0（从传统走向数字化）。随着数字化转型的全面展开，推出了营销5.0（以人为本的技术时代），这是一种将3.0和4.0进行有机统一的营销时代。科特勒将营销5.0定义为“应用类人技术在整个消费者体验过程中创造、传播、交付和提高价值的活动。”（《营销革命5.0》，机械工业出版社，2022）。以营销5.0作为核心驱动力量，是照亮银行开展数字化转型之路的关键灯塔。
3）管理层面：管理上就是把以人为中心的良好客户体验作为组织战略实现的最终衡量标准，体现为组织通过对客户体验活动中涉及的价值创造环节、价值收费环节、价值侵蚀环节等部分活动进行的商业模式创新。凡是与客户体验和商业模式目标的衡量标准不相关的组织活动，都不应该是组织战略的内容。故以营销5.0作为数字化转型的首要战略，聚焦于组织创造价值的无形资产——能力资源的敏捷组合管理，推动组织建立应对外部变化的瞬时竞争优势。
4）运营层面：建立数字技术加持下的企业级能力构建块，构建服务于客户价值主张、敏捷的组织行为一致性模型，实现由客户旅程地图中客户接触点活动所导出的各种任务。建立业务与技术的共享沟通语言，实现从组织战略设计到战术执行的一体化无缝衔接，从而实现以人本精神为核心的运营价值流体系的建设。
5）DT思维层面：通过基于系统思维的深度思考，逐步推导出现象背后的模式、抽象出框架和元模型、内化为心智模型。它是一种集合了归纳推理（模式）、溯因推理（找到框架）、演绎推理（根据框架假设推出符合逻辑的结论并衍生更多的现象）的数字化转型时代的思维方式，保证了DT工作有方法可遵循。
在这里，银行数字化转型定义中包含以下核心内容。
·数字化转型是实现银行战略的方法而不是目标，因此，需要一个体系框架作为支撑。
·围绕核心领域——运营与管理，开展数字化转型。
·利用数字化技术与现有的知识相结合，驱动业务模式的持续创新，包括：驱动组织资源在外部市场创造价值，在组织内部重构运营业态。
·组织能力（决策、执行、监督三层能力）的指数级提升、商业价值的指数级增长。
·数字化转型是组织在VUCA（VUCA是易变性Volatility、不确定性Uncertainty、复杂性Complexity、模糊性Ambiguity四个英文单词的缩写）时代的永恒旅程，组织需要不断地适应变化与快速调整是常态，因此，需要建立DT思维与文化。
·数据和领域模型原理是组织的战略资产，也是决策驱动的基础引擎。
银行在数字化转型的具体实践中会存在不同的侧重点，这取决于银行在准确评估自身数字化成熟度下所要采取的转型策略。尽管如此，不管是引入数字化技术重构组织基础能力还是倾向于数字业务的场景创新，通过数字化转型构建银行持续转型的能力已经形成了共识。
1965年4月，戈登·摩尔（Gordon Moore）基于客观观察发现了一个规律：芯片上晶体管的数量，每隔一段时间就会加倍增长。随着技术条件的进一步改进，间隔时间也做了相应的调整，通常为18个月左右，但总体上该规律仍然有效，这就是著名的摩尔指数增长定律。
摩尔定律揭示了计算机性能呈指数级增长，导致在此基础上，依托于芯片计算能力的各种数字技术应用也呈现了相应趋势：智能手机的普及、各种APP的发布数量、汽车芯片的增加（注：目前一辆汽车芯片少则数百个、多则上千个），都是在短时间出现了巨量的增长。
如果把企业组织比喻为芯片，各种依托于信息技术的数字化技术的应用比喻为晶体管，数字化转型也呈现了摩尔定律的特征。IBM德国汽车业务副总裁Uwe Winkelhake为此阐述了这样的结论：“如果把这一趋势推广开来，可以认为数字化渗透到企业内部的程度也将呈指数函数形式的增长，因此这将是一个非常重要的超速发展。”
另一个不可忽视的现象是：随着计算能力的高速增长、海量数据的产生，对现有知识的聚合运用也是一个关键因素，也同样呈现指数增长的规律。众多行业对企业架构EA的实践也体现了这一点，即EA需要近乎难以枚举的各类知识储备，彼此交叉引用（表现为指数级引用现象：一个知识点引用两个知识点，两个知识点关联四个知识点等），仅靠个别孤立的知识点，难以实现对组织在真实世界运行的数字技术仿真（数字孪生）。
计算能力的提升加上数字化技术的应用，使得信息获取、业务活动的决策反馈速度得到极大的提升，这就为组织创造更大的价值提供了可能。随着计算机计算能力的指数增长、AI算法原理的进一步突破，通过对组织活动全面认知而展现出的数字化能力（商业模式创新的能力）将与组织管理能力不再匹配，技术奇点即将临近。这种情况下，组织的各项能力必须通过数字化技术的升级进行重构，以适应数字化转型的进程。
技术奇点则是计算机的计算能力（涵盖AI）在某一时刻开始出现自我完善的智慧化局面。按照Winkelhake的观点：“所谓的技术奇点，被理解为一个时间点，在这时候，全球所有机器和高性能计算机的处理能力总和，将超越所有人类大脑的性能总和。”
我们以电子计算机的发明时间（1946年）作为起点，来展望一下技术奇点（假设2045年）出现后的情况。技术奇点之后的四种加速曲线如图1-2所示。
图1-2 人脑、组织与计算机的能力增长曲线
①代表了计算机（或机器）的算力增长曲线，技术奇点临近后，计算机算力将产生质的飞跃，算力呈现指数增长。算力增长的结果，将促使知识创造能力急剧提升，呈现“突变”式飞跃，各种理论和算法相继获得颠覆性突破，知识呈现指数级增长。这种结果又会反作用于算力，从而加速计算机算力的进一步增长，两者的增长将呈现叠加效应。
②代表了现实社会中，各种创新物呈现指数级增长。涌现曲线体现的指数增长效应更显著，涌现物因算力与知识的叠加效应以更快的速度产生，进化算法得以实现。组织的竞争优势将不再出现差异化的价值链活动，组织增长达到极限。
③代表人脑的算力曲线，在开始的一段时间内，人脑的算力强于计算机（受限于晶体管数量等因素导致计算机的功能还有限），我们假定这段时间持续到1969年，即互联网发明的元年。人脑的算力（已有知识条件下的计算）在现有知识和生物学结构不变的情况下，达到一个平衡的状态，即很难有大的突破。
④人脑创新的能力（主要是创造知识）因知识的“突变”而产生思想的飞跃，但达到什么程度（如：人与机器是否会相互加速突变进化），无法预期。
数字化转型将引导银行管理能力与数字化技术的融合，实现银行业务能力的巨大提升，进而体现在业务活动的方方面面达到前所未有的效率和质量的提升。这种情况下，势必会引领银行商业价值的巨大提升，即实现商业价值的指数级增长，实现如图1-2中的②所代表的增长曲线。
数字化转型是为了实现商业价值的指数级增长，为组织构建一个全面、健壮的能力体系是数字化转型的一个重要目标。能力网格是通过结构化定义的方式，将组织各类资源所承载的能力，包括人的各种能力、存量应用（系统）的各种功能，经过数字化技术的升级，最终形成组织的能力网格地图。这些能力以单一职责的组件形式提供服务，通常依托于特定的物理载体：人或系统、设备、网络等。
能力网格中的各个内聚的组件是构建组织级原子化架构的基础，这些组件是构建业务模式创新的“积木块”，是数字化构建块的最小单元。银行数字化转型的一个工作核心就是不断围绕这些能力“积木块”持续进行组织能力的改进和数字业务的创新。
组织能力的“盘点”在企业架构EA中的业务架构环节进行，可以通过行业建模，如：IFW框架的功能模型建模、BIAN框架的服务域模型建模，对组织能力进行快速定义，通过导入这些模型来生成组织的业务能力组件地图。与此同时，在EA视角下，组件的能力需要引入数字化技术，形成一种数字化升级后的能力组件。
为了较深入地理解以能力网格为核心所构成的企业结构，我们借用“洋葱模型”来分析企业的基本结构（如图1-3所示）。
图1-3 基于“洋葱模型”的企业结构
Tom Goodwin在《商业达尔文主义》中引用了欧文·阿特曼和达尔马斯·泰勒的社会渗透理论来比喻公司，构建了一个描述企业结构的洋葱模型，洋葱模型从外到内依次是交流层、市场层、产品层、工序层，支撑以上四层开展活动的是能力资源这一核心（层），最深层则是企业经营目标。
·交流层：该层表达了组织向外界传递的组织形象，主要的表达方式为媒体、广告等。
·市场层：该层让消费者了解组织的产品或服务，以期产生交易达成的行为。
·产品和服务层：是组织关于生产和运营的全部内容，包括创造哪些产品、提供什么服务、让消费者感受到何种体验等。
·工序层：指生产运营过程中的一切活动，主要是指围绕产品和服务的各项业务活动。
·能力资源层：组织支撑工序层的全部能力资源，人、系统、设备、网络是各种能力的主要载体，能力资源支撑组织的各种业务活动。
·企业目标：用以向利益相关者传递价值观，企业目标渗透到洋葱模型的各个层次。银行的企业目标就是实现应对不确定性变化的敏捷组织。
企业结构中最为核心的部分是“能力资源”，它体现了一个组织与众不同的个性与能力。无论是交流层、市场层、产品和服务层还是工序层，最终都会将问题的解决路径传导到能力资源层。这就要求组织必须为能力资源构建一个具有“积木”特性的有序体系，即能力网格，从而敏捷应对各种不确定性。能力管理并非是一种行政指令的体现，它需要组织管理层对其有清晰的功能界定和描述性分类，能力本身虽然看不见、摸不着，但其可以通过能力载体作为企业活动的参与者来输出能力所创造的价值。
在这里需要说明功能（Function）和能力（Capability）的概念。
·功能：主要是指具体的事物所拥有的某种作用或职能，通常不带有“能动”因素在里面，如：软件的功能、动物器官的功能、组织部门的功能（或职责）等。因此，功能归属于事物行为类的“属性”范畴。当功能“运行（Run）”起来时，即“能动”被激活，就会表现出某种能力。
·能力：通常用作描述生物体展现出的一种“才能”，“能动”因素通常掺杂在其中，属于抽象概念，如：素质。个体展现的素质，当把组织赋予拟人化时，组织展现出的才能也称为组织能力等。与功能不同，能力不属于“属性”类的范畴。
企业结构的洋葱模型体现了各层关系是相互独立的，后面在介绍Zachman框架时，会阐述组织能力与组织流程是两项不同的业务变量，这直接导致两种不同的业务建模思路：基于流程活动分解形成业务能力定义的理论与基于组织资产类型的能力定义理论。
1.理论层面分析
在数字化转型的进程中，AI和大数据是最为重要的两个推动组织运营绩效提升的数字化技术。如果说大数据是以信息形式描述组织业务活动的现象，AI则是寻找组织业务活动现象中隐藏的真相：模式和结构。
DT希望通过在组织内导入统一的认知框架，进而打造敏捷性组织，最终形成具有“能动”特质的持续转型的组织发展文化。实现敏捷组织的目的是为了能够实现敏捷有效的管理决策。在这个过程中，知识管理则是关键因素，知识是对模式和结构这一隐藏在业务活动中的内在逻辑进行的形式化阐述。DT的另一个目标就是以知识管理为引擎，推动运营管理的新实践。
知识管理包括知识更新、知识创造、知识获取与转移等主要环节。将组织个体的隐性知识显性化，是知识管理的核心部分。新的管理实践就是开展以知识驱动的管理过程：重点在管理发展和管理者开发、管理决策、管理组织。
（1）管理发展和管理者开发
管理发展是组织内管理活动的学习过程，其核心任务是针对企业结构的每一层进行具体内容的确认：交流层的品牌传播方式的选择、市场层的客户分析、产品层的规划与设计研发、工序层的流程管理、能力资源层的组件化构建策略制定等。按照德鲁克的观点：“管理发展类似一名创新者、颠覆者和批评者”“业务是什么以及应该是什么”。对于组织，现实中充当具体管理发展“吹哨人”的就是管理中层，即：进行组织知识升级和知识创造的人员。
管理者开发是实现组织个体能力的提升，更为重要的是要体现个体在组织中存在的价值，最终促进个体从精神层面获得某种“意义感”。德鲁克对此表示：“管理者开发聚焦于人，旨在使个人能够最大限度地挖掘潜力、发挥优势、实现个人成就，即追求卓越”“任何人都不能迫使他人自我开发，开发的动力必须源自个人内心”。这对现实中包括银行在内的所有企业都有非常深刻的警示作用。德鲁克认为，组织的个体作为成年人，其个性在进入组织时就已经确定了，任何组织承担个体的开发责任都是徒劳和无效的，这就决定了开展DT时为组织个体构建系统化的认知框架十分重要。
可以说，DT存在一个更加本质的目标：完善组织中个体（人）的品质。
（2）管理决策
决策就是对各种不同的选择项做出抉择，抉择的结果正确与否具有不确定性。虽然人是构成组织的核心元素，但组织不同于个体的人，组织的各种业务活动是“理性”行为的结果，即以某种预先的决策为基础。德鲁克指出：“多数人一开始就确信自己看待事物的方式是唯一的，他们从不理解决策（以及整个讨论过程）到底是关于什么的。”彼得·圣吉在《第五项修炼》中提出了同样类似的观点，人类认识现象习惯于基于自身固有的心智模型，“心智模型根深蒂固的惯性力量，会把最杰出的系统思考智慧淹没。”
如何降低“心智模型的惯性力量”？除了圣吉所倡导的提高个体的反思技能和构建组织挑战自我思考方法的文化氛围外，构建一种以客观信息为基准的管理决策将会非常重要。这种情况下，管理决策将成为以大数据为信息来源，以知识驱动为推动力的DT决策模式，这种近乎“中立”的方式能够有效摆脱心智模型的约束，增强决策过程的客观性。
例如：利用AI与大数据相结合，通过产生生成式数据可以预先模拟具有一定置信度的“业务活动”信息。由AI与人的协同作业，萃取去除噪声后的信号，这些信号最终系统化为合理的业务脉络（知识），最终形成与“虚拟现实”契合的解决方案，构建原型、付诸实践。
（3）管理组织
美国著名管理学家艾尔弗雷德·D·钱德勒（Alfred D.Chandler）通过研究美国企业的组织结构和经营战略的演变关系，提出了“钱德勒的结构跟随战略”，即企业战略决定着企业组织结构。
DT时代会改变这种模式，钱德勒所研究的企业大多是工业时代的超大型企业，甚至是跨国企业，战略的制定通常预设为可持续的长期发展规划。在以数字化转型为代表的第四次工业革命时代，组织获取瞬时竞争优势将是企业的战略，随时主动或被动地调整价值链或价值网络成为常态。组织内因某种目的而即时（Just-In-Time）成立的新组织（如临时组织），或者对现有组织结构进行调整后的组织里，新知识不断地涌现和被创造，通过AI和个体能力相结合，会“突变”出某种颠覆性的商业模式，从而驱动组织“导出”下一个战略规划。
DT的组织结构中，管理中层是知识创造的核心力量。德鲁克很早就提出了管理中层的作用，他在《认识管理》中对组织管理中层的定位指出：“不像某些人的预言，中层管理者不仅没有消失，实际上甚至传统的中层管理者依然存在，但以往的中层管理正在转变为未来的知识工作。”管理中层将成为事实上的战略定义主体，管理高层成为传递战略的精神力量。
2.实务层面分析
DT实施后运营管理的目标有以下几点变化。
（1）决策机构治理目标
·组织：在需要的业务目标范围内，由指挥——执行型组织变为敏捷型组织。
·科技：从技术在业务场景化定位转移到基于业务创新的工具化定位。
·文化：从基于“流水线”组织文化过渡到尊重个体的创新机制文化，从侧重基于实物资本的管理升级为基于运营与创新人才、知识协同的管理。
·战略：从单企业、分业经营转型到生态体系建设、混业经营的变化；注重场景金融（含供应链金融）业务模式的建设，发挥核心企业信用优势，实现上下游企业受益，增加链条流动性；注重小微企业贷款业务、非金融机构分解信贷环节分工定位的助贷、与持牌机构的联合贷等普惠金融创新业务战略的持续深入；从被动应对利率市场化到主动出击并建立常态的敏捷业务战略，关注资产负债结构合理化；从基于线性决策方法到基于系统动力学的动态战略决策和预测；从基于管理会计和财务会计的半自动决策依据，到基于更实时、更丰富的科技决策依据。
（2）执行机构治理目标
·人员：从个人价值的被动创造转变为主动创造，使个人目标和企业目标最大程度保持一致；从指挥—执行型人员的招聘，转变为创新型人才的育留。
·客户：从客户业务需求到客户生活事件嵌入金融服务的场景金融；从被动接受客户寻求服务，到大规模个性化定制、设计思维的客户参与设计；从银行线上和线下的客户管理为主到主动尝试获取用户需求反馈、增强场景金融、助贷、联合贷等合作生态客户来源、跨业经营客户来源，同时增加普惠金融长尾客户。
·企业架构（战略级、业务级、技术级）：从企业架构的业务流、信息流为关注重点，到关注知识流在企业架构中的作用；从可见的显性资产（客户、人财物）管理为主，到共享的知识成为基础性资源；从传统的存贷息差业务到中间业务占比提升，资产负债结构更加合理；从传统的银行信贷抵押业务到“信用共享”“智能合约”等的普惠金融实践；从IT层次的半自动化运营到企业架构级的完整自动化运营。
（3）监督机构治理目标
·主管部门、行业监管：金融科技的广泛应用使得金融业态、风险形态、传导路径、安全边界发生了较大的变化，所以金融监管机构需要从自身视角，主动对银行的业务执行进行合规监管。从银行数据或报表半自动化地上报进行监管，演进为通过高频率、准实时的银行业务数据对监管工作提供支撑。
·行业生态组织监管：从对银行机构的监管，演进到对助贷机构相关的监管，从而提升对企业生态组织的风险与责任的监管；从对信贷等传统业务的监管，演进到对普惠金融等创新业务的敏捷化、科技化监管。
·内部监管：银行除了重点对资产负债结构和操作风险进行监管，还需要增加对跨行业、跨领域的银行生态组织的监管。