（原标题：数字化的熵增与焦虑）
好久没发文了，今天想说一说数字化发展的问题。同时证明我还在：）
数字化的发展初衷并不复杂，总体上就是希望通过发展数字化，来提升效率，创造增量价值。
但这么说总感觉有些因果倒置，更准确的说法应该是，人们为了提升效率创造增量价值，而选择尝试用数字化来达到这一目的。
为何这么说？无论有没有数字化，需求才是创造价值的核心要素。只要需求真实存在，是否通过数字化来解决，都不是核心问题。数字化不是目的，数字化也不是终极形态，甚至数字化也未必就带来绝对好的用户客户体验。数字化只不过是人们在提升效率创造增量价值过程中的一种方法手段。只是一种选项。
今天商业银行的数字化，可能已经走了半程了，或者很多机构认为自己已经走了半程，但实际上程度差异仍然非常大。我们应该用什么方法来评判这个程度呢？以及我们用什么方法来判断数字化这条路到底走对了没有呢？很多人说应该是数字化相关的指标，用户指标，活跃指标等等。
这些看起来对，但却禁不住琢磨，因为这些指标与所谓的效率提升增量价值创造都挂不上钩，这些都只是代表了一种粘性状态，而非效率状态。
而效率状态，看的并不是这些，而是人时效。人时效的定义我们不用阐述过多，人均每工作小时产生的价值贡献。你可以用收入除去所有员工的工作时长总数，也可以用利润除去所有员工的工作时长总数。然后分部门/机构，分层级，分平台，分项目，来看看数字化发展的效果是否得到了体现。
按理说数字化工具的发展，应该带来人时效的提升，但是我不确定有多少机构敢于去评价数字化发展对人时效的影响，有胆量的可以试一试。
现实的情况，是数字化的快速发展，以及没有跟上的人员配比、机制配置，导致数字化发展造成了远超于以往的熵增。
注：熵增物理定义：熵增过程是一个自发的由有序向无序发展的过程（Bortz, 1986; Roth, 1993）。热力学定义：熵增加，系统的总能量不变，但其中可用部分减少。
而低效的人力管理策略，以及数字化的应对方式偏差，可能会让熵增发展速度进一步提升。
为什么会有熵增？当信息被高饱和的数据欢迎记录，无效信息增加，在一定程度上增加了干扰。曾经你做决策，只看A，最多看A+B，今天你想看ABCD……Z，甚至还想看各种组合，你开始穷举，开始想要“遍历”可能的情况。
而在处理这些情况中，会因为“高并发”、“海量”的处理需求，导致很多数字化工作岗位成为“热点”环节，而高并发就带来高风险，高错率。
我们今天开玩笑，2M的带宽，你硬要跑1TB的并发量，即便你吐了血跑下来了，或者找了50万个壮汉（1024*1024/2）跑下来了，也不会有人认为你质量高，只会认为你的速度慢效率低故障百出。
但是数字化发展中，这种人力弥补数字能力的情况却常常发生，如果将人力资源用于应对这种复杂的信息逻辑，那不是数字化该做的事情，这样的数字化也将把“人”所捆绑。
我们时常说，数字化中最难的事情，是搞清楚人该做什么事情，以及数字机器该做什么事情。如果无法回答这个问题，那就始终是人力驱动，数字只不过是服务于人力汇报表象的工具。当数据熵增到达一定程度，终将影响整个管理逻辑。
当大量人力变成了数字的翻译器，或变成传统工作汇报与推动机制之下的数字讲解员，数字化本身也就没有那么大的魅力与效益了。
熵增是数字化发展中必须经历的一个结果，而这个结果，更需要数字化的方式去解决。从回归第一性原理出发，今天的数字化，问题已经不再是机构与市场之间的问题，问题更多的集中在数字化高速发展，熵快速增加之下，内部效率、内部管理弱点已经开始出现。
强大的数字化市场行为，以及脆弱的内部数字化管理，甚至会成为大机构数字化发展中的致命死结。这种死结，正在被越来越严峻的“业绩焦虑”所捆绑，焦虑之下，数字化的发展或将引发更多的风险。
这种风险有很多，也可能不便于一一列举。但最大的风险，就是为了数字化而数字化，为了讲通数字化逻辑而数字化，为了抹除一些传统的不美好而数字化。
今天金融机构的数字化，我想可能要注意几个事项：
1、人的作用不该用来判断数据分析的结果。如果人能分析，又何必要数据分析呢？数据分析，就该是“测试逻辑”，用数据和自动触发来验证，形成最优解。人来判断，只会让数据分析变成数据统计，服务于人自身的预想目标。
2、人的作用不该用来做细分遍历后的任务执行。人的任务承载是有限的，人要做的人“人情世故”的关系维系，高度细分的任务本身就需要系统化执行。
3、人的作用不该用来解决内部管理的流程监督。SOP与工作流的管理监督都应该系统与机制来解决。
4、人的作用不该用来翻译数据形成“数据的人工汇报”。数据本质上就是数据，能用数据直接说明的内容，不应该靠人力再去拔高粉饰过分解读。
5、数据该有固定的工作时长，去测试、分析、校验。人更应该回到对校验结果的查询以及资源的分配策略上，去找问题，去常态化输出策略。
其实，数字化缓解不了任何人的焦虑，但数字化本就该实现人时效的提升。
未必正确，随便一听。
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