从区域来看，美国数字化潜力18%，领先全球，欧洲方面，法国12%，德国和意大利都是10%，新兴国家数字化潜力较低。数字化虽受追捧，但跨境数字规模从2005年至今仅增长了45倍，这一部分将是巨大的潜力市场。

　　此外，企业数字化也蔓延了更多的领域，包括资产数字化、基础设施数字化（物联网、数控平台等）、操作数字化、流程数字化、支付和业务模型数字化、客户关系和供应链关系数字化、职工数字化以及数字化带来的新的职工角色等。

　　研究显示，全面数字化有利于更高效的调动人事和物料资源，降低公司跨资产操作成本，增加收入，进一步扩张市场份额。先进的数字化企业利润率提高比平均值快三倍，这份优势在创新技术领域尤为明显，部分甚至实现了弯道超车。

　　如果说数字化转型是企业界正在发生的变革，那么智能化就是先行者的机遇。智能化包括机器人技术、人工智能和机器学习等突破性的技术创新。

　　先说机器人技术，这在制造业中已经存在很久了，但目前，更有能力，更灵活，更安全，更便宜的机器人结合其机械化和认知学习能力，逐渐实现自我升级。

　　人工智能的概念也并不新，但最近的机器学习算法突破实现神经网络技术，计算能力成倍增加的芯片模块有利于处理更复杂的模型，以及每天由社交移动端、工业传感器等设备产生的大数据，成为三个主要驱动力。与此同时，机器的自然语言理解能力、识别能力等通用技能也在不断进步。

　　显然，基于机器人技术、人工智能等新兴技术实现生产自动化，能够进行更高的数据吞吐量，改善预测模型，提高结果的准确性，进行决策优化，甚至在生物学、材料学等大规模的复杂问题上也很有潜力，提供了新的商业模型。

　　*机器学习在各个行业中的应用潜力（色块代表不同行业）

　　*不同行业的不同部门具有不同的自动化潜力

　　事实上，现在已经有一些通过智能化自动技术造福企业的案例：力拓（Rio Tinto）已经部署了自动拖运卡车和钻井澳大利亚皮尔巴拉矿山的机械设备，据称机械利用率提高了20%；谷歌利用DeepMind机器学习算法，减少了公司40%的年均能源消耗；自动化“直接处理”（straight-through processing）应用于金融服务工作端到端的工作流，增强了工作的可伸缩性。此外，机器学习还被大量的应用于跨部门业务。

　　*不同业务的自动化技术潜力

　　麦肯锡认为，机器学习的潜在用例还包括医院急诊部、飞机维护、石油和天然气业务、杂货店、抵押贷款经纪人降低运营成本并提高效率。事实上，随着人口结构的确定，老龄化和出生率下降大幅减缓劳动力供给的增长，人力成本增加给企业带来的压力可以通过智能化的缓解。

　　甚至在探月工程、生物学、癌症研究、气候科学和材料科学等方面，AI也是潜力无穷。据悉， McMaster and Vanderbilt大学利用计算机预测了抑郁症和乳腺癌的有效治疗方法。

　　自动化的未来许诺了生产力水平的提高，但给劳动力市场带来隐忧。自动化活动更容易覆盖的是食品服务、制造业、交通运输、仓储和零售贸易这类具有高度可预测性和结构化物理活动环境的工作。

　　事实上，对于大部分职业来说，部分自动化，也就是技术发展的初、中期，机器并不会取代人，只是会改变现有的工作方式，开奖，而且还会创造工作机会。

　　*全球工作活动自动化程度示意