一、 破题：业务技术融合的初心与追求
问：在您看来，BTIM业务技术融合管理的终极目标是什么？
答：BTIM的终极目标是让技术投资物有所值。这不仅仅是简单的节约成本，更是为了实现成本透明、资源合理配置、IT投资回报率最大化以及数字化投入的持续有效性，帮助企业推动从“Old money”（旧有投入模式）向“New money”（新型价值创造模式）的转型升级。
问：这与过去我们常说的“IT支持业务”相比，最本质的不同在哪里？
答：首先在于BTIM将技术视为业务增长的核心驱动力，而非简单的支撑工具。在过去我们常说的IT支持业务模式下，信息技术部门往往被视为一个成本中心。其主要职责是响应业务需求、维护系统、确保信息技术基础设施的稳定运行。这种模式下，信息技术通常被动地接收需求，仅仅交付系统和应用，而不对业务、流程和数据进行深入的分析与优化设计。管理层或业务部门可能不清楚其信息技术支出的具体用途和所带来的实际业务价值，导致信息技术投入在很大程度上成为一个黑箱。
在传统信息技术支持模式下，可能会为销售团队上线一个CRM系统，为市场部门搭建一个营销平台，或者支持车联网的基础服务，但很难清晰量化这些系统对实际销售额的提升、市场份额的增长或用户体验的具体贡献。数字化投入可能巨大，但回报模糊。常常会出现为了上系统而上系统，盲目效仿所谓头部企业最佳实践等情况。
在BTIM的愿景中，信息技术部门不仅是业务的支持者，而是深度融入企业战略经营的研讨、制定、确认和执行。会主动寻找业务问题，并提出数字化解决方案，甚至主导规划和立项。每一项数字化投资都必须与明确的业务目标紧密对齐，并能通过ROI分析法和价值链分析法量化其对业务的实际贡献。例如，在汽车行业的车联网和充电服务领域，需要主动与业务部门共同规划如何通过数字化技术创造新的服务模式和营收增长点；智能座舱和ADAS的研发投入，需要清晰评估其在提升用户满意度、驱动增值服务订阅或提升品牌价值方面的贡献。
问：为什么您认为这种深度的“融合”模式，而非简单的“支持”，对当前企业的数字化转型如此关键？
答：中国企业数字化转型之路并不平坦，根据相关统计，高达70%的转型未达预期。尤其在当前的经济周期和激烈的市场竞争中，企业经营面临严峻挑战，管理层对数字化投资更加谨慎，迫切期待每一分投入都能带来增量价值。
BTIM的融合模式，更侧重于交付一套可量化、可追溯、可优化、可创新、可增长的“数字化运营机制”。它将IT的个人能力转化为组织能力，传递一套方法论、共同的价值观和规则。这意味着，我们不再是一次性厨师，做完一顿饭就走，而是打造了一个可以持续生产美食的中央厨房，让企业自身拥有不断优化、持续创造价值的能力。
在当前充满挑战的市场环境中，企业需要的不是一个乖巧的IT支持者，而是一个能够深度融入、共同思考、主动创造、并持续进化的业务伙伴。
二、 解码：支撑融合落地的关键支柱
问：要实现真正的业务技术融合，您认为最核心的支撑要素有哪些？它们之间是如何协同作用的？
答：要实现真正的业务技术融合，我认为有几个核心支撑要素至关重要，它们之间是紧密协同的：
首先是基础流程的透明化。就拿云基础设施来说，如果连基础的云账单管理做不好，成本管理自然是空谈。我们需要建立自动化的账单管理和分账流程，针对容器的标签机制等等，这是实现成本洞察的基础。
其次是组织架构的适配。我们常说“弱国无外交”，IT团队也是如此。必须建立强大的ITBP能力。业务技术融合管理，顾名思义业务在前，技术在后，这就要求IT部门能真正融入业务，主动识别问题，提供解决方案，而不仅仅是被动支持。成立业务技术融合管理办公室就是很好的实践。
再者是价值定位的清晰。IT部门需要明确自身定位，从成本中心逐步向服务提供者、价值伙伴，最终到业务驱动者转型。这不仅是名称的转变，更是思维和行动模式的彻底革新，要让业务方清楚IT的价值贡献。
最后，也是最关键的，是数据驱动的决策。数据是业务技术融合的血液。我们需要整合财务、运营、业务等多维度数据，建立可靠的数据仓库，用数据说话，支撑IT投资的评估、优化和创新。确保数据质量，才能真正实现可量化、可追溯、可优化的技术投资机制。
问：能否结合您经历过的具体场景（成功或挑战），谈谈这些要素是如何在实际中发挥作用的？
答：过去，我们的IT预算管理比较粗放，很多投入都在总账层级，无法穿透到具体的业务价值。我们首先从基础流程透明化入手，将IT预算科目细化到二级、三级，并与实际的Purchase-to-Pay流程打通。通过自动化数据采集，配合RPA，实现了成本的到天的精准管理。这样一来，每一分钱花在哪里，都比较清晰透明，这为后续的成本优化和价值评估奠定了坚实基础。
在组织架构层面，我们意识到“打铁还需自身硬”。我们在IT部门内部设立了类似于IT Controller的角色，专门负责IT投入的核算与分析，并强调整个IT团队都要建立财务意识，像管理一个独立业务单元一样去思考和运作。我们也派遣核心IT团队成员深入业务一线，到经销商那里参与实际的销售、客户关系、售后等工作，亲身体验业务痛点，去有炮声的地方战斗，主动识别业务问题，并用技术去赋能解决，经过长期的努力，让IT团队在企业中的话语权和影响力大大提升。这就像我们IT人常说的，‘Run IT as a Business’，说的就是这个道理。
三、 践行：从理念到现实的路径探索
问：对于一家决心推进业务技术融合的企业，您建议他们迈出的第一步应该是什么？有哪些关键的“起手式”或需要避开的“坑”？
答：对于一家决心推进业务技术融合的企业，我认为最关键的第一步是“冷启动”。这意味着要从最小化单元入手，快速实现成本透明化和初步优化，而云是最好的切入点。通过引入FinOps工具，能够迅速构建云成本的透明度，并识别、优化云资源配置。在尝到甜头后，再拓展到其他领域和产品。
要避开的坑也不少：比如数据质量与集成挑战。从不同系统（如财务、CMDB）获取、整合和规范化数据是巨大的工程，低质量的数据会影响成本分配的准确性，进而动摇对IT价值的信任。不要等到数据完美才开始，要逐步完善。
第二是如何合理地将IT成本分摊到各个业务部门和业务价值上，是个复杂且容易引发争议的问题。这需要各部门间的充分沟通和共识。
最后，当你真正揭开IT投入的“黑盒”时，可能会发现巨大的浪费和改进空间，这可能会触及高层级的利益和潜在的“PK”。CIO需要有足够的决心和沟通技巧来应对。
问：在您观察中，哪些类型或处于什么发展阶段的企业，更能从优先推行业务技术融合中获益？或者说，哪些企业对此的需求最为迫切？
答：关于哪些企业能从业务技术融合中获益更多，我的观察是，理论上任何决心拥抱数字化的企业都能从中获益。但若要说需求最迫切、最容易“出效果”的，我通常会看以下几点：
首先，是那些财务流程和IT治理流程相对成熟，且在数据、工具和组织方面准备度较高的企业。
其次，是数字化本身对业务驱动作用较大，且与行业紧密相关的企业。
再者，是整体数字化投入中，基础运营和基础设施投入占比仍然较大的企业。这通常意味着有巨大的成本优化空间。
最后，借用大家最近常谈的“反内卷”概念，当前经济内卷的本质是产能的过剩，当企业发现其IT投资组合中存在“过剩产能”，即大量投入在低效的基础运维或回报模糊的旧系统上时，业务技术融合管理能够帮助我们将这些“Old money”转化为支持创新和价值塑造的“New money”，真正将IT从消耗变为生产力。这也是在数字化领域的反内卷。
四、 前瞻：面向未来的新命题
问：AI浪潮汹涌而来，您如何看待AI与业务技术融合管理的结合？这会带来哪些新的可能性和挑战？
答：首先AI，特别是GenAI，带来了前所未有的新可能性：
1. 极大解放生产力与自动化： AI在BTIM中的首要影响是显著提升运营效率。它可以自动化大量重复性工作，例如：
* 报告与内容生成： AI能够根据BTIM数据仓库中的财务、运营和业务数据，自动生成复杂的IT成本分析报告、业务价值报告，甚至辅助撰写数字化运营白皮书。这极大地节省了人力，让IT和业务团队能将更多精力投入到战略分析与创新上。例如，在汽车研发领域，AI可以辅助生成产品设计概念、材料分析报告，加速产品上市周期。
* 智能体赋能业务流程： AI驱动的智能体可以深度融入业务流程，实现更高级的自动化和优化。在零售或快消行业，它们可以根据用户画像和营销目标，自动化生成个性化营销文案、产品描述，甚至在电商平台进行智能客服响应。这不仅提升了用户参与度，也为企业带来了显著的流量和销售增长。
2. 深度赋能决策智能化： AI的分析和推理能力将使BTIM的决策体系更加精准和前瞻。
* IT投资回报率预测与评估： AI可以处理海量的历史IT投入、项目绩效和业务产出数据，通过高级算法构建更精准的ROI模型，预测不同技术投资方案的潜在价值与风险。
* 业务场景洞察与战略建议： AI能够从散落在各业务系统和互联网的非结构化数据中（如客户反馈、市场趋势、竞争情报）提取深层洞察。结合BTIM的价值链分析法，它能为业务部门提供智能化决策支持，例如：市场洞察报告、产品机会挖掘建议，甚至在动态市场中提供适应性与创新驱动的增长战略。
3. 推动业务创新与增长运营： AI是BTIM创新模型 的核心驱动力，能够加速新商业模式的形成。
* 加速新产品和服务的开发： AI可以辅助产品设计、功能模拟、测试用例生成，甚至缩短研发周期。在汽车行业，它可以帮助工程师快速迭代新的智能驾驶辅助功能或座舱交互设计，降低试错成本。
* 构建增长引擎： BTIM强调通过技术赋能、资源优化和持续创新，构建可量化、可持续的增长引擎。AI通过用户生命周期数字化映射、实时监控与动态调整，可以精准识别增长机会，优化营销策略，实现数据驱动的增长。
同时AI也带来诸多挑战：
1 .数据质量、治理与“幻觉”风险： 尽管AI能力强大，但其表现高度依赖于输入数据的质量和完整性。
* 数据清洗与偏见： BTIM强调数据质量是实施的关键挑战，而AI对数据的需求更为严苛。如果训练数据存在偏差、不准确或不完整，AI模型可能产生幻觉，这将严重影响基于数据决策的准确性和可靠性。
* 数据安全与隐私合规： AI的训练和应用往往需要大量敏感数据。尤其在中国汽车行业，涉及用户个人信息、车辆运行数据等，如何在利用AI进行价值创造的同时，严格遵守《数据安全法》、《个人信息保护法》等法规，确保数据全生命周期的安全与隐私，是CIO们必须面对的重大挑战。
2. 伦理、可解释性与信任问题： AI的“黑箱”特性以及潜在的社会影响，为BTIM带来了新的治理难题。
* 算法偏见与公平性： AI模型可能因为训练数据中的偏见而产生不公平或歧视性的结果，这在招聘、金融信贷等领域尤其敏感。
* 模型可解释性： 在某些关键业务决策（如金融风险评估、自动驾驶决策）中，AI的决策逻辑往往难以解释，这会引发法律、伦理和用户信任问题。BTIM强调“信任”是构建IT与业务之间良好关系的关键。如何确保AI决策的透明度和可追溯性，是BTIM在AI时代的新命题。
3. 组织变革与人才培养： 应对AI浪潮，企业需要进行深度的组织基因重构。
* 复合型人才稀缺： 市场对既懂AI技术又深谙业务的复合型人才需求旺盛，但供应不足。企业需要投入大量资源进行内部培训 和外部引进。
* 组织适应性挑战： 推动企业从传统IT管理模式向“AI原生组织” 转型，需要打破部门壁垒，重塑工作流程，并培养全员的AI思维和敏捷实践能力。这要求CIO不仅是技术领导者，更是变革的推动者和组织文化的塑造者。
综上所述，AI与BTIM的结合，预示着企业数字化转型将进入一个更智能、更高效但也更复杂和高风险的新阶段。CIO需以战略性眼光，平衡机遇与挑战。
五、 寄语：对同行者的建议
问：回顾您的实践历程，关于推动BTIM业务技术融合管理，您特别想分享给其他CIO或企业领导者的关键经验或建议是什么？
答：谈不上关键经验，仅分享一下自己的思考，抛砖引玉：
1、建立透明化机制：消除IT“黑盒”，构建共同语言。
构建透明化机制至关重要，这有助于消除IT“黑盒”并构建业务与技术间的共同语言。IT支出的不透明是困扰很多企业的“顽疾”，业务部门不清楚钱花在哪里，IT部门也难以证明所创造的价值。业务技术融合管理的核心就是实现IT成本的透明化、可追溯和可分配。
例如智能工厂的投入，涉及大量软硬件、数据平台、工业互联网等成本。引入业务技术融合管理中的成本模型，特别是“成本池-技术资源层-技术解决方案-技术消费者”的分层成本模型后，可将基础设施成本（如服务器、网络、AI算力）逐层映射到具体的智能制造应用（如MES系统优化、自动化质检AI模型），最终精确地归集到生产线或特定车型项目的成本中。构建“IT账单”，将复杂的IT技术成本转化为业务部门能够理解的服务成本或“能力目录成本”。例如，向研发部门展示每款车型软件功能开发成本，或每次OTA升级的服务成本，而不是服务器机柜租金，或数据库许可费，这有助于实现数据驱动的透明化追踪。
2．据驱动决策与价值量化：让每一分钱都说话
单纯的成本透明还不够，关键在于如何通过数据量化技术投入对业务的实际贡献，并据此优化投资决策。我们曾运用价值链分析法和投资回报率分析法来评估某款新车型数字化营销平台建设的效益。通过实时跟踪营销活动的用户转化率、线上订单量、用户留存率等数据指标，并将其与IT平台投入进行关联，清晰地展示该平台在“用户获取-转化-留存”价值链上所创造的增量价值。这促使我们对后续的IT投资方向进行了优化，甚至调整了营销策略。
因此，对所有重大IT投资项目进行严格的ROI评估至关重要，这不仅包括直接财务收益，还应将效率提升、风险降低、用户体验改善等间接收益通过模型量化。我们强调建立“从需求到价值”的全流程管理，确保每个IT项目或需求在立项时就明确其业务目标和预期收益，并在项目上线后持续追踪业务指标的达成情况，形成闭环反馈。
3. 持续优化与创新：释放资金，拥抱AI
持续优化与创新是释放资金、拥抱未来的源泉。在汽车行业，云上的投入日益增加，例如智能网联汽车产生的海量数据存储和处理需求。通过引入FinOps方法，精细化管理多云多账号环境下的云资源，带来数巨大的云成本优化，节省下来的资金被重新投入到AI大模型研发和应用中，例如用于车辆质量检测和优化等。这体现了成本优化为业务创新提供更多资源的理念。因此，企业应将成本优化视为常态化的管理活动，此外还要定期审视业务应用、业务流程和外包服务的成本效益，及时淘汰低效应用、简化流程。同时，积极推动AI赋能业务创新，评估企业AI成熟度等级，并制定清晰的AI策略和实施路径。
4. 构建敏捷组织与文化：加速价值交付与人才培养
构建敏捷组织与文化对于加速价值交付至关重要。在快速变化的汽车市场，传统瀑布式开发已无法满足需求。我们采纳了SAFe（Scaled Agile Framework）中的敏捷发布火车（ARTs）理念，组建了跨职能的敏捷团队，通过固定的PI规划，这些团队能够持续、快速地交付可工作的解决方案，并及时获取市场反馈进行调整。
5.积极拓展生态合作：借力共赢
积极拓展生态合作是加速业务技术融合管理落地的有效途径，我们深知在数字化时代，没有一家企业能够单打独斗。我认为，识别并建立战略性技术合作伙伴关系至关重要，通过合作快速引入先进能力，弥补自身短板，避免重复造轮子。
推动业务技术融合管理，是一项系统性、长期性的工程，更是企业在数字经济时代实现跨越式发展的战略基石。它要求企业领导者，特别是CIO，具备深远的战略洞察力、卓越的变革领导力以及拥抱不确定性的勇气。它也不仅仅是为了实现传统的降本增效，更是为了驱动业务模式的颠覆性创新，真正让技术不再是单纯的成本投入，而是成为企业在百年未有之大变局中的核心竞争力与增长引擎。
这是一场深刻的组织基因重构，也是我们共同迈向数字未来的必由之路。谢谢！
