信息化、数字化已经不是什么新鲜的话题了，面对不断涌现出的互联网黑话和新兴词汇，人们乐于赋予它们“深奥”的含义，层层递进的关系，甚至总结出了条条是道的方法论。我欣赏方法论对知识体系的梳理和帮助，但在美国互联网行业中除了电子化（Digitalization）以外，几乎很少提及信息化和互联化，也没有把概念强行拔高和上价值，一切还都是从用户出发。早在10几年前人们就开始构想一个全新的数字化社会，可是直到今天为止，西方仍然停留在纸质办公的阶段，尤其是传统行业：政府、采购、医疗、银行等等。这背后的原因有很多，有文化的、有习俗的、有对隐私的要求，使得电子化在美国和欧洲推行起来进展缓慢。
在消费者市场，中国肯定是弯道超车，尤其是移动支付和与生活相关的领域走在了世界的前面。昨天和朋友在Polk Street上吃一家寿司店，服务员让我们扫描桌上的二维码。一阵惊喜，敢想说因为疫情的缘故美国终于要和国内接轨了，但扫码打开的链接还是一个静态网站和一个尴尬的PDF菜单，点菜的工作还要等服务员前来。朋友问，你说要是咱们把国内的点餐系统推到美国，一家餐厅一个月就收100块有人用么？我说很难讲，推行起来估计比较困难。比如，美国的餐厅要收小费，如果没有点餐的过程，那谁还愿意为“服务”买单呢。更重要的是美国人喜欢面对面拉家常，热情地打完招呼之后还会介绍自己：“你好，我叫谁谁谁，今晚会为你们服务”，而国内的服务员多为无名氏，没有人在乎你是谁，你今天过得怎么样。这种人与人的连接是美国和欧洲文化中重要的环节，所以电子化也需要因地制宜。
再看对公市场，大家都知道数据是电子化的直接产物，而掌握数据就能主导市场，所以西方的政府部门和每个终端消费者都对数字化非常谨慎。比如保险公司之间的信息就不会共享，医疗的大数据在多年之后仍然分散在各个机构之中，就连收过路费的电子系统（国内是ETC）都会被大家拿到放大镜下仔细审查，生怕泄露个人隐私。很多大公司都曾尝试介入横向集成的领域，希望打通数据壁垒，最后都以失败告终。如今随着机器学习的盛行，数字化的迫在眉睫，越来越多的传统企业希望借助技术来现代化老旧的技术基础构架，逐渐取代一些人力密集的工种。这就如同10年前铺的两车道水泥路，如今要投入大量资金升级到单向4车道的柏油高速路。而众多的技术公司发现横向难以打通，从而去发掘垂直领域（industry vertical）的商机，因为深度的集成既可以获得更高的利润空间，也同样能形成更稳固的技术保障，使得竞争者很难快速复制并且追赶： 比如用AI加快贷款处理分析的速度，用视觉模型检测生产线中的残缺品，或者用图神经网络（graph neural network）减少反洗钱监测中的假阳性（false positive）。面对消费者市场相对单一的目标：增加点击率、留存率等等，对公业务的征程却刚刚起步，大家还都处在摸索阶段，如何把最新的技术、对隐私的保护应用到广阔的传统行业中并不容易。这要求从业者既能熟练地应用互联网技术，还要对垂直领域有深刻的了解。未来的10年，是数据和机器学习的10年，也是影响企业发展的关键10年。