9 月 7 日 -9 日，由钛媒體集團與 ITValue 聯合主辦的 "2023 ITValue Summit 數字價值年會 " 于三亞順利舉辦。本次年會以 " 數字經濟時代的創新圖譜 " 爲主題，不隻關注數字經濟發展的宏大叙事，更聚焦于企業從數字化向數字經濟邁進中可能會遇到的一些實際問題和具體場景。
會上，企業數字化服務商，低代碼原生頭部廠商奧哲創始人兼 CEO 徐平俊發表了 " 低代碼 +AI，驅動企業數字資産保值增值 " 的主題演講。
" 低代碼已經走出了質疑，數字化領先的企業率先完成了低代碼落地的第一步。" 徐平俊指出，低代碼是企業數字化的核心引擎。AI 的到來，将進一步促進和加速低代碼的發展。
徐平俊以客戶實踐案例爲主，分享了低代碼在數字化領先企業中實踐出的 " 新 " 價值：從老舊系統的重構到研發資産的高效複用再到人力資産的職業再生，甚至數據資産的最大化利用，低代碼爲企業數字資産的保值和增值提供了新的思路，讓企業擺脫運維成本高、用戶體驗差、數據孤島化、IT 交付缺口大、應用不匹配業務等困擾，提高效率的同時節省資源，并能擴展新的業務場景，更具創新力。
以下爲徐平俊演講内容，經钛媒體整理：
各位嘉賓，大家上午好！非常榮幸能借助钛媒體數字價值峰會這個平台跟大家交流。
了解奧哲的朋友知道，奧哲是國内第一家官宣聚焦低代碼領域，并且以低代碼定位獲得融資的數字化企業。
過去兩三年，低代碼得到了飛速發展，我在此想跟各位分享下我們在過去實踐過程中的一些發現，就是低代碼 +AI，驅動企業數字資産保值增值。
進入正題前，先簡單地回顧下過去幾年低代碼的快速發展。我們是 2019 年上半年完成 B 輪融資時官宣我們看好低代碼，認爲低代碼是移動互聯網時代下企業數字化的核心引擎，公司全力圍繞低代碼發展。
随着 2020 年低代碼快速出圈，很多新型低代碼廠商如雨後春筍般湧現。彼時，在大部分人的認知裏，低代碼還隻是個概念。
到了 2021 年，媒體助推加資本市場投資火爆，幾乎所有的軟件企業都号稱自己擁有低代碼産品或者其能力。這時候，絕大部分企業認爲低代碼還隻是個 " 玩具 "，隻能做一些邊緣長尾的應用。
而從去年開始，國内頭部企業開始積極研究并引入低代碼，部份數字化領先的企業已經進行了更深入的應用。
我們來看看低代碼應用得比較深的幾個行業，分别是金融、零售、高端制造、建築與地産業和交通運輸業，大家應該知道，這些行業本身就是以前信息化、數字化水平較高的行業。
可以說，低代碼已經走出了質疑，數字化領先的企業率先完成了低代碼落地的第一步。
發展到 2023 年，低代碼遇到了全人類都面臨的一個問題—— AI。ChatGPT 橫空出世後，所有人都說 AI 可以寫代碼了，低代碼沒有存在的必要。
還好，經過過去幾個月的深入研究論證，最終行業還是得出了統一共識的結論：低代碼仍是企業數字化的最優解，而 AI将極大的促進和加速低代碼行業的發展。
爲什麽？
首先，當前的 AIGC 基于概率模型，對真實的業務還沒有理解，不像低代碼是真正對業務做過建模。低代碼的核心是模型驅動，具有确定性。AI 跟低代碼非颠覆性關系，反倒是結合起來效果更好。
其次，低代碼本身的商業價值也在加強。低代碼存在的底層邏輯有兩個，一是提升開發效率，讓企業能更加敏捷的應對市場和業務的變化；二是降低數字化的門檻，促進人人開發，讓業務人員也能深度參與到業務系統構建，最終實現業務與數字化的零距離，即業務數字原生。
低代碼跟 AI 結合之後，其存在的兩個底層邏輯實際上是被加強。所以，我們說 AI 再一次掀起了低代碼熱潮。低代碼仍是企業數字化的核心引擎，AI 在進一步加速它的發展。
我們說低代碼是企業數字化引擎，因此我們看到了低代碼在企業的實踐應用中，有各種各樣的應用場景，應用類别可以說是包羅萬象。我們也觀察總結了一個很有意思的 " 新 " 發現：低代碼在幫助企業數字化轉型過程中，如何實現曆史資産的保值增值。
這個曆史資産不是實物資産，而是企業很多無形資産，包括老舊系統、研發資産、人力資産、數據資産等。
接下來，我将通過幾個實踐案例來給大家介紹下。
首先，實現老舊系統的保值增值。
國内的頭部企業大都擁有幾十甚至幾百上千套系統，而很多系統是多年前開發建設，或多或少出現了沒人維護、需求不滿足、體驗差、出現安全漏洞、不符合合規等問題。怎麽辦？
第一個想跟大家分享的案例是一家頭部的外資車企，他們是 BBA 中的一家。這家外資企業的數字化水平很高，他們很早就進行信息化建設，信息化系統非常全面。但很多系統已使用十餘年，随着時間的推移，一些問題也逐漸顯露出來，這使得發展到當前階段出現了明顯的瓶頸。
第一，運維成本高。因爲該企業在華擁有多加企業，包含中國總部、生産商、金融公司等，以前各家都有很多零散的系統，現在需要統一管理，導緻運維工作量大且複雜；第二，随着市場變化，老系統靈活性缺失。很多老系統需要調整遷移，綜合成本極其高昂；第三，用戶體驗差，十多年的系統，移動端體驗可想而知。
當然，這些問題一直都有存在，最後讓他們下定決心的是在整體的數字化規劃下，公司所有系統需要遷移到雲平台，采用雲原生架構，全面的微服務化。但是這樣一來，原來的系統改造成本極高，甚至很多系統都已找不到人維護，難度可想而知。
最終，他們選擇了用奧哲低代碼構建創新應用中心，把這些零散的老舊系統通過低代碼進行完整重構。最後，我們幫助他們 3 家企業，4 大業務領域，重構了 100 多個應用，統一了用戶體驗、實現不同系統數據打通，統一簡化了運維，并且還在繼續擴展更多的應用。讓這些十餘年老舊系統，重新煥發生機，
類似的案例還有很多。這是一家外企，當下我們很多國企要實現國産替代，人們普遍認爲僅僅替換系統可能業務價值相對有限，但當我們加入統一用戶體驗、實現數據打通、簡化運維并實現可持續擴展時，這是否爲我們提供了更多理由呢？通過低代碼，我們是否成功地實現了對老舊系統的保值和增值呢？
其次，實現研發資産的保值增值。
數字中國的建設熱潮下，很多企業的數字化部門發展的越來越龐大。當企業的研發團隊超過 50 人以上，特别是現在很多的數科公司，如果不精細化管理，容易出現一個問題——存在大量的重複建設。同一個控件在不同團隊間反複開發，甚至在不同分公司内出現了多次重複開發類似應用的情況。該如何破解這個難題？
我想分享的第二個案例是關于一家國有四大行的做法。由于銀行組織龐大，他們普遍面臨着四個方面的數字化困境。
第一，無論是集團級還是各省市子公司的信息化建設周期長，成本高；第二，企業内技術标準不統一，系統開發人員擁有幾千人，涉及不同團隊，不同外部供應商，導緻系統架構、數據定義和數據指标口徑各異，管理起來相當複雜，安全性也難以保障；第三，業務系統多，但孤島化嚴重，數據也相對隔離，難以實現端到端的業務協同；第四，銀行特定業務的應用開發，易導緻系統的不斷疊加與技術資源的浪費，研發與技術資産無法沉澱和複用。
針對這些問題，這家銀行以低代碼爲引擎，構建了一個統一的開發平台，打通跨應用、跨組織的統一資産流通通道，目前已有 1000 餘位生态開發者入駐，打造了 100 餘個業務應用并覆蓋全國 20 家分行，同時沉澱了 400 餘個研發可複用資産，它包含了 200 餘個前端組件、100 餘個内部的常用公共服務，100 餘個可以在各分行推廣的應用模闆。據他們統計評估，研發效率至少提升了 70%
想象一下，當 400 餘個研發可複用資産，現在通過統一的開發平台，可以非常方便的被 1000 多個開發人員随時調用，這不是簡單的加法，而是一個乘法關系，可以徹底激活研發資産的價值！
我們看到，對于企業大型開發團隊、數科公司，通過低代碼實現研發資産的保值增值，将成爲低代碼平台極爲重要的價值所在。
第三，實現人力資産的保值增值。
人力資産是公司經營中的一個重要資本。當下的數字化系統确定能幫助企業去沉澱公司各項業務知識和經驗，但坦率的說，基于業務和 IT 存在的天然鴻溝，其助力顯得還很有限。
第三個案例，我們來看一家國内最早成立的頭部證券公司。它的核心問題有三個。第一，IT 交付缺口巨大，IT 團隊疲于應付來自業務大量零碎長尾需求，導緻核心應用開發不斷延期；第二，應用不匹配業務，業務部門協同靠喊，流程靠跑，數據報表靠 " 求 "；第三，監管顆粒度變細，報送量大、周期短，但 IT 和業務割裂，難以形成合力。
他們通過低代碼構建了一套業務驅動的應用開發平台，再加上一套 COE 機制，同時解決了簡單、普通和複雜應用的需求。對于簡單應用，部門的業務人員可以直接基于平台進行搭建，如用車、食堂管理等應用；對于普通應用，如一些部門級業務系統，先由業務人員進行構建，再跟 COE 的開發人員進行聯動解決；而複雜的系統，就交給 COE 團隊。
在這樣一套平台和機制下，他們已經有 60 多位業務人員參與進來，目前已經開發了 100 多套業務系統，幾乎覆蓋了公司所有的業務領域。
在與他們的 CIO 交流後，他們反饋說，公司以前的 IT 部門總是會繞着業務部門走，現在卻能夠挺起胸膛，甚至跟業務部門說事情沒做好，是因爲業務沒有認真去做。
這裏面還有一個特别有意思的故事。他們河南分公司有一位臨近退休的 50 多歲阿姨，她在公司呆了 20 多年，對業務非常了解，剛好在公司推廣低代碼時對其産生興趣，并認真學習了一下。結果，整個河南分公司絕大部分業務應用由她一個人通過低代碼配置完成了。後期她被調入了 COE 部門，支撐了公司很多系統輔助建設工作。本人坦言找到了職業第二春，表示自己還有很大的發揮價值，希望能再幹上五十年。
回頭再看這 60 多個業務開發者，低代碼讓閃耀的不僅是新星，還有老員工的職業再生，讓企業人力資産得到增值保值。
最後，實現數據資産保值增值。
" 數據是時代發展的新石油 "" 數據是新型的生産要素 " 這些說法早已不絕于耳，而且已經被廣泛接受。但到了今天，還有很多企業面對海量數據不知道怎麽運用，都是先保存起來再說。
最後一個案例，我們來看一家中國石化旗下的頭部煉化企業。他們面臨的困境：第一，企業部門衆多，各部門專業性強，都有各自的管理體系；第二，數字化效率不高，信息中心無法爲每個部門建系統，成本和速度都是問題；第三，企業級系統無法與部門級系統集成，部門系統建設希望能在架構與企業級系統之上，但又不能影響企業級系統。
石化企業管理制度複雜，各項制度執行成本高，如何更高效實現制度數字化，避免制度與執行兩層皮？
他們通過低代碼構建了部門級應用搭建平台，也就是大家常說的零代碼平台或者公民開發者平台。另外，爲了簡化各部門應用構建工作，将低代碼平台和與數據湖進行了打通。
基于上面的兩項工作，各部門現在紛紛自行開發應用，目前已構建 200 餘個場景應用，覆蓋 60 餘個一級部門、2000 多名用戶，其中有 22 個應用深度利用了數據湖的數據。可以認爲，企業應用開發的範式得到改變，數據湖上低代碼開發，實現了部門級數字化自由。
數據湖是由中石化總部統一構建，旗下的下屬單位很多在過去隻做了常規數據分析，沒有做更深入的數據挖掘和利用。這樣一套平台搭建以後，數據湖的數據才真正得到了的激活和利用。
以兩個核心場景的應用進行舉例。一是質檢場景。過往的質檢數據僅用于出廠管控，如今通過數據沉澱，工藝部門拿到質檢數據後，可以建立相應的工藝優化改進系統，數據得到了持續應用，生産效率也随之提高。
二是檢維修場景。以往數據沒有打通，檢維修發現的問題以及維修記錄不能系統化呈現。現在檢維修員工可以自主構建工單管理系統，實現檢維修全過程的數字化管理。
原來的數據湖隻是一潭死水。現在數據給到部門，由部門實現自主治理，整個業務鏈條形成協同閉環。
通過低代碼，數據價值被最大化，讓數據不再是資産，而是真正變成資源、變成金礦。
剛剛都是我們過去的一些案例，前面的故事可以說已成爲過去，今天 AI 的到來，企業數字化将進一步加速，我們相信新的故事即将拉開帷幕。
将 AI 融入低代碼已經成爲了所有低代碼廠商的共同認知。奧哲也制定了 3-5 年的 AI 發展規劃。
第一階段，Copilot 階段，AI 作爲插件，插件嵌入表單、流程、報表等模塊，應用仍以低代碼配置爲主；第二階段，Pilot 階段，AI 作爲輔助手，勝任 50% 開發任務，重構應用開發範式；第三階段，Agent 階段，AI 将成代理者，授權主導完成任務。低代碼成爲構建企業 AI 應用的引擎能力，重構應用形态。
我們在快速擁抱 AI 的過程中，與很多企業一起共創的實踐證明：低代碼 +AI 同樣可以驅動企業數據資産保值增值，驅動業務創新。
我們跟一家證券企業研究如何實現 AI 智能化數據分析，基于曆史數據，運用低代碼數據分析能力及行業、企業知識模型，實現多表自動關聯、生成報告、多維交互分析、數據洞察等，讓業務人員直接進行智能化分析，從而實現數據資産的保值增值。
有一家零售企業，他們希望實現 AI 智能化數據集成，業務人員通過自然語言完成曆史系統和低代碼平台的集成需求，擴展曆史系統的場景邊界，進而實現曆史系統的保值增值。
還有一家直播電商企業，他們希望 AI 能讓開發更簡單，業務人員通過自然語言直接生成應用，讓每一項業務通過數字化落地沉澱下來成爲他們的核心運營能力，某種程度也實現人力資産的保值增值。
最後，再簡單介紹一下奧哲。奧哲緻力于通過低代碼産品和相應解決方案，幫助不同類型企業快速實現數字化轉型。
目前奧哲已建立了業内最齊全的低代碼産品矩陣 -- 大中型企業數字化核心引擎「奧哲 · 雲樞」，中小組織業務數字化一站式平台「氚雲」以及大型企業部門和團隊數字化統一工作平台「有格」，并建立了完善的低代碼解決方案體系。
截至目前，奧哲已建立了 10 大服務中心，覆蓋 200 多個大中城市，同時擁有 1400+ 夥伴服務商，可在全國範圍内提供本地化服務能力。此外，奧哲已與阿裏、釘釘、企微、華爲雲、深信服等多家企業達成了戰略生态合作，積極構建數字化服務的穩定生态系統。
在 IDC近日發布的《2022 下半年低代碼和零代碼軟件跟蹤市場報告》中，奧哲作爲低代碼原生廠商，連續三年獲低代碼整體市場占有率第一及低代碼公有雲市場占有率第一，牢牢坐穩低代碼原生廠商頭把交椅。此外，旗下的氚雲也是連續六年居釘釘全品類銷售第一。在這裏感謝各位夥伴的支持。
今天，低代碼 +AI 正在創造無限可能，期待與各位攜手同行。謝謝大家！
（本文首發钛媒體，作者 | 楊秀娟）
