企業(yè)經(jīng)營管理視角下數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展

一、企業(yè)經(jīng)營管理視角下數(shù)字化的內(nèi)涵與特征

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型概念數(shù)字化轉(zhuǎn)型是從技術底層重構企業(yè)價值創(chuàng)造體系的系統(tǒng)性工程，經(jīng)過數(shù)字技術的深度融合與數(shù)據(jù)要素的全域滲透，實現(xiàn)經(jīng)營決策范式從經(jīng)驗驅(qū)動向算法驅(qū)動躍遷，業(yè)務流程從線性固化向動態(tài)自適應演進，組織架構從科層制向網(wǎng)狀拓撲重構。第一，技術底座，構建彈性化數(shù)字基礎設施。云原生架構是基于容器化部署、微服務架構及服務網(wǎng)格，實現(xiàn)資源彈性伸縮與跨平臺協(xié)同，支撐高并發(fā)、低延遲業(yè)務場景。邊緣計算與物聯(lián)網(wǎng)融合利用MQTT協(xié)議、TSN時間敏感網(wǎng)絡實現(xiàn)工業(yè)設備數(shù)據(jù)實時采集，結合邊緣節(jié)點

完成數(shù)據(jù)預處理，降低云端負載并滿足毫秒級響應需求。區(qū)塊鏈分布式賬本構建聯(lián)盟鏈，實現(xiàn)供應鏈金融中的智能合約自動執(zhí)行與多方數(shù)據(jù)確權，解決傳統(tǒng)B2B場景下的信任摩擦。第二，數(shù)據(jù)治理。多模態(tài)數(shù)據(jù)湖架構構建統(tǒng)一存儲層，支持結構化、半結構化與非結構化數(shù)據(jù)的低成本存儲與ACID事務保障，運用Flink、

Kafka構建實時數(shù)據(jù)管道，實現(xiàn)業(yè)務事件流與批量歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)一計算，支撐動態(tài)客戶畫像更新與異常檢測。數(shù)據(jù)血緣與質(zhì)量管理經(jīng)由GreatExpectations工具實現(xiàn)字段級數(shù)據(jù)源，結合基于ML的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控模型，確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可信度。第三，算法驅(qū)動的業(yè)務重構。在供應鏈網(wǎng)絡設計期間，使用混合整數(shù)規(guī)劃求解器優(yōu)化多級庫存配置，結合強化學習動態(tài)調(diào)整補貨策略，集成時間序列預測與博弈論模型，實現(xiàn)競品價格敏感度分析下的實時調(diào)價?；贐ERT的合同文本解析系統(tǒng)，自動提取關鍵條款并構建合規(guī)知識圖譜，實現(xiàn)法務風險智能篩查?？蛻舴請鼍爸?，經(jīng)過意圖識別與對話狀態(tài)跟蹤構建多輪對話機器人，替代 70% 人工座席。制造質(zhì)檢環(huán)節(jié)部署YOLOv5模型，實現(xiàn)產(chǎn)品缺陷檢測準確率 gt;99.5% ，并與MES系統(tǒng)集成觸發(fā)自動分揀指令。

2.數(shù)字化的特征從經(jīng)營管理視角來看，數(shù)字化具有以下特征。第一，全鏈路集成化特征，通過ERP、CRM、SCM等系統(tǒng)整合企業(yè)內(nèi)外部資源，實現(xiàn)從生產(chǎn)、供應鏈到銷售、服務的全鏈條數(shù)字化協(xié)同。制造企業(yè)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺實時監(jiān)控生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并與供應商庫存系統(tǒng)聯(lián)動，實現(xiàn)精準供需匹配。第二，決策智能化特征，利用智能算法和數(shù)據(jù)分析模型，支持實時動態(tài)決策，減少經(jīng)驗依賴，提高決策科學性，企業(yè)基于用戶行為數(shù)據(jù)預測消費趨勢，自動調(diào)整庫存和營銷策略。第三，運營敏捷化特征，經(jīng)由云計算和低代碼平臺快速響應市場變化，縮短產(chǎn)品迭代周期，提升組織靈活性，企業(yè)利用敏捷開發(fā)技術，在幾周內(nèi)推出定制化數(shù)字金融產(chǎn)品。第四，風險可控化特征，利用數(shù)字化工具實時監(jiān)測業(yè)務風險，實現(xiàn)主動預警和動態(tài)管理，利用智能化反欺詐系統(tǒng)實時攔截異常交易，降低信用風險。

第五，資源云端化特征，依托云平臺實現(xiàn)計算資源、存儲資源和服務的彈性擴展，降低IT成本，提升資源利用率。企業(yè)通過SaaS模式使用云端財務管理系統(tǒng)，無需自建IT基礎設施。

3.數(shù)字化與傳統(tǒng)信息化的區(qū)別數(shù)字化并非簡單替代傳統(tǒng)信息化，而是在其基礎上進一步深化。兩者的目標差異表現(xiàn)為信息化側(cè)重流程電子化，數(shù)字化強調(diào)通過數(shù)據(jù)賦能業(yè)務創(chuàng)新。范圍差異表現(xiàn)為信息化聚焦內(nèi)部管理，數(shù)字化延伸至客戶、生態(tài)等外部價值鏈。技術差異表現(xiàn)為信息化依賴數(shù)據(jù)庫和局域網(wǎng)，數(shù)字化融合智能化、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算等前沿技術。

二、企業(yè)經(jīng)營管理視角下數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展策略

1.以價值導向為核心第一，基于多維數(shù)據(jù)融合的洞察引擎。構建跨業(yè)務域的邏輯數(shù)據(jù)倉庫，經(jīng)過統(tǒng)一語義層實現(xiàn)異構數(shù)據(jù)源的Schema映射與指標口徑對齊，支撐OLAP多維分析下高維度價值信號提取，構建時序知識圖譜，采用動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡對實體關系進行時變性建模，捕捉市場趨勢、競爭格局與內(nèi)部運營的隱含關聯(lián)，識別長尾價值機會。

第二，算法驅(qū)動的動態(tài)資源編排。部署混合整數(shù)規(guī)劃與深度強化學習結合的復合優(yōu)化框架，在資源約束下實時生成帕累托最優(yōu)解集，支持多目標權衡?；陬I域驅(qū)動設計將核心業(yè)務能力解耦為可編排的原子服務，利用服務網(wǎng)格實現(xiàn)動態(tài)負載感知的彈性調(diào)度，提升資源利用率與業(yè)務敏捷性。合理地計算實時價值流，利用狀態(tài)流構建事件驅(qū)動的價值計量模型，對交易、工單、日志等細粒度行為數(shù)據(jù)實施毫秒級響應式核算。

第三，數(shù)字孿生與反饋控制體系。需要集成物理實體、業(yè)務邏輯與環(huán)境變量構建高保真仿真環(huán)境，經(jīng)過蒙特卡洛模擬與敏感性分析量化戰(zhàn)略決策的價值波動區(qū)間，降低試錯成本。在流水線中嵌入價值驗證節(jié)點，建立部署、監(jiān)控、反饋、調(diào)參的自主優(yōu)化機制，確保技術投入與價值產(chǎn)出的強相關性，采用混合云資源池，通過聲明式API實現(xiàn)計算資源的按需供給，支撐突發(fā)性價值場景，開發(fā)流水線自動化工具，將原始數(shù)據(jù)加工、特征工程、模型訓練等環(huán)節(jié)與價值指標，建立可追溯的因果鏈路，提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)可解釋性與可復用性。應用同態(tài)加密與安全多方計算技術，在數(shù)據(jù)不出域前提下完成跨組織價值協(xié)同計算，突破傳統(tǒng)合作模式的數(shù)據(jù)壁壘。

第四，價值評估與持續(xù)迭代。設計包含技術債務折現(xiàn)率、數(shù)據(jù)資產(chǎn)攤銷系數(shù)、算法模型衰減因子的綜合評估框架，量化數(shù)字化投入的長期價值沉淀，基于在線學習框架持續(xù)更新價值權重參數(shù)，響應外部環(huán)境突變，實現(xiàn)資源配置策略的自主演進。價值導向的數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)是構建感知－決策－執(zhí)行－反饋的智能增強回路，感知層通過物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算與流量一體數(shù)據(jù)湖捕獲價值信號。決策層依托運籌學－機器學習混合引擎生成帕累托前沿解，執(zhí)行層借助云原生微服務架構實現(xiàn)資源動態(tài)編排，反饋層基于數(shù)字孿生與因果推理完成價值閉環(huán)驗證。

2.以數(shù)字化驅(qū)動商業(yè)模式創(chuàng)新企業(yè)通過數(shù)字化策略探索商業(yè)模式創(chuàng)新，是利用技術重構價值鏈、優(yōu)化資源配置的過程。

第一，核心路徑。挖掘數(shù)據(jù)驅(qū)動的客戶價值，利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源，精準洞察客戶需求，推動產(chǎn)品定制化、服務場景化，

構建以客戶為中心的商業(yè)模式，結合用戶行為數(shù)據(jù)分析開發(fā)個性化財富管理方案，依托用戶畫像實現(xiàn)精準營銷與供應鏈優(yōu)化。借助云計算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術，將傳統(tǒng)業(yè)務場景數(shù)字化，開發(fā)智能化產(chǎn)品或服務，經(jīng)由工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)設備遠程監(jiān)控與預測性維護，保險業(yè)通過智能合約優(yōu)化理賠流程，形成產(chǎn)品、數(shù)據(jù)服務的復合型盈利模式。進一步打破企業(yè)邊界，利用數(shù)字化平臺連接上下游合作伙伴、客戶甚至競爭對手，構建開放共享的生態(tài)系統(tǒng)，搭建車聯(lián)網(wǎng)平臺整合充電、維修、金融等服務，形成硬件、軟件、服務的生態(tài)閉環(huán)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型迫使企業(yè)組織架構從科層制向網(wǎng)狀協(xié)同轉(zhuǎn)型，降低運營成本的同時提升響應市場變化的能力。

第二，應對策略。保持技術投入與短期收益的平衡，數(shù)字化轉(zhuǎn)型需長期投入，企業(yè)需通過分階段實施降低風險，同時探索數(shù)據(jù)資產(chǎn)化路徑，實現(xiàn)技術投人一數(shù)據(jù)變現(xiàn)的良性循環(huán)，構建覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的安全防護體系，建立符合行業(yè)監(jiān)管的合規(guī)框架，培養(yǎng)技術、業(yè)務復合型團隊，推動管理層與員工數(shù)字化思維轉(zhuǎn)型，破除部

門壁壘，構建實驗學習改進的創(chuàng)新文化。未來的數(shù)字化轉(zhuǎn)型將超越技術工具的應用層面，成為企業(yè)戰(zhàn)略的核心組成部分。

企業(yè)需以數(shù)據(jù)為紐帶，深度融合業(yè)務、技術與生態(tài)，實現(xiàn)從單一產(chǎn)品售賣轉(zhuǎn)向產(chǎn)品、數(shù)據(jù)服務、生態(tài)合作的多元化價值創(chuàng)造，從成本效率競爭轉(zhuǎn)向以客戶體驗、數(shù)據(jù)資產(chǎn)和生態(tài)協(xié)同為核心的差異化競爭，從經(jīng)驗驅(qū)動轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動的實時決策與動態(tài)優(yōu)化。

3.實施數(shù)字化策略財務轉(zhuǎn)型第一，構建企業(yè)級數(shù)據(jù)架構。搭建企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺，整合業(yè)務系統(tǒng)、交易系統(tǒng)、外部市場數(shù)據(jù)等多源異構數(shù)據(jù)流，構建統(tǒng)一的財務數(shù)據(jù)湖，利用ETL技術實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗與標準化，結合元數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)血緣追蹤，確保數(shù)據(jù)一致性、完整性與可追溯性。引入流式計算框架，實現(xiàn)財務數(shù)據(jù)的實時采集與處理，支持動態(tài)現(xiàn)金流預測、風險口監(jiān)控等高時效性場景，打破傳統(tǒng)財務月結周期限制。

第二，嵌人智能化驅(qū)動的決策支持系統(tǒng)。預測建模與動態(tài)仿真，基于機器學習算法構建財務預測模型，融合宏觀經(jīng)濟指標、行業(yè)趨勢及企業(yè)內(nèi)部運營數(shù)據(jù)，實現(xiàn)收人預測、成本優(yōu)化、資本配置的動態(tài)仿真。例如，利用蒙特卡洛模擬量化市場波動對財務指標的影響，輔助管理層制定彈性預算。應用NLP技術自動解析非結構化數(shù)據(jù)，結合知識圖譜構建關聯(lián)分析模型，生成自動化財務分析報告，提升信息提煉效率。例如，通過智能化生成式模型自動輸出合規(guī)披露文檔。

數(shù)字經(jīng)濟是變革背景下非常重要的一方面。對于大多數(shù)企業(yè)來講，數(shù)字化除了是一種技術之外，也是一種新型的商業(yè)模式以及思維方式，能夠為企業(yè)實施生產(chǎn)、貿(mào)易和創(chuàng)新提供良好的途徑。在數(shù)字經(jīng)濟化發(fā)展的時代中，企業(yè)如果依然采用傳統(tǒng)的售賣業(yè)務形式，并沒有任何優(yōu)勢，所需要的人工也會非常多，難以從激烈的市場競爭中占據(jù)主導地位。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)把握新的發(fā)展機遇，提升競爭力。這要求企業(yè)加大數(shù)字化轉(zhuǎn)型力度，以免被市場邊緣化。

（作者單位：廣東華興玻璃股份有限公司）