簡介

數智化轉型是一個非常有深度且緊跟當前企業管理與技術趨勢的話題。 區分“數字化”與“智能化”是理解當前企業轉型升級的關鍵起點。數智化轉型(Digital-Intelligent Transformation)則是二者的深度融合與演進，其中**「數字企業模型」與「指標體系」**構成了轉型的核心支柱。以下將系統闡述這些概念及其在企業中的應用。

第一部分：概念辨析——數字化 vs. 智能化

雖然兩者常被混用，但它們處於技術進化的不同階段，解決的問題維度也不同。

1. 數字化(Digitalization)
  • 「本質：」****「“物理世界的比特化”與“業務流程的在線化”。」
  • 「核心動作：」 連接、記錄、可視。
  • 「解決的問題：」 信息不對稱、流程斷點、數據孤島。
  • 「特徵：」
  • 將模擬信號(如紙質單據、人工彙報)轉化為數字信號(ERP、CRM系統)。
  • 強調**「確定性」**：輸入A，必定輸出B。依靠的是預設的規則和流程編碼。
  • 「產出：」 報表、Dashboard、歷史數據分析。
  • 「人的角色：」 人看數據，人做決策。
2. 智能化(Intelligentization)
  • 「本質：」****「“數據驅動的自動決策”與“知識的算法化”。」
  • 「核心動作：」 感知、預測、行動。
  • 「解決的問題：」 決策效率低下、複雜場景下的最優解、人力無法處理的海量計算。
  • 「特徵：」
  • 基於大數據、機器學習和AI算法。
  • 強調**「概率性與自適應」**：系統能從數據中學習模式，預測未來(如銷量預測、設備故障預警)。
  • 「產出：」 建議、指令、自動執行的動作。
  • 「人的角色：」 系統做初級/中級決策，人做監督或處理例外(Human-in-the-loop)。
3. 二者關係

「數字化是基礎，智能化是昇華。」 沒有數字化積累的數據資產，智能化就是無米之炊；沒有智能化的應用，數字化的海量數據就只是昂貴的存儲成本，無法轉化為業務價值。

第二部分：數智化轉型中的“數字企業模型”

在數智化轉型(Digital-Intelligent Transformation)中，企業不能只是簡單地採購軟件，而需要重構企業的運行邏輯。「數字企業模型」(Digital Enterprise Model)就是這種新邏輯的藍圖。

1. 什麼是數字企業模型？

它是一個全視角的架構體系，用於描述企業在數智化環境下的戰略、業務、數據和技術的映射關係。它通常包含以下四個核心層級：

  • 「戰略層(願景與目標)：」
  • 明確企業轉型的方向(例如：是從賣產品轉向賣服務？)。
  • 定義數字化在商業模式中的角色。
  • 「業務架構層(能力與流程)：」
  • 「端到端流程重塑：」 不再是部門牆式的職能切分，而是基於客户旅程(Customer Journey)的端到端流程(如LTC - 線索到現金)。
  • 「業務中台化：」 將通用的業務能力(如支付、用户中心、庫存)沉澱為共享服務，以支持快速創新。
  • 「數據架構層(資產與治理)：」
  • 「數據孿生(Digital Twin)：」 在數字空間構建物理實體的映射(如數字工廠、數字供應鏈)。
  • 「One Data：」 統一數據標準、元數據管理，確保數據在企業內部不僅“通”，而且“懂”。
  • 「技術架構層(平台與工具)：」
  • 雲原生架構、微服務、AI模型訓練平台等基礎設施。
2. 數智化轉型的核心：數字企業模型(Digital Enterprise Model)

當前全球最成熟、被廣泛採用的數字企業模型主要有三套框架，它們在數智化階段已被大幅升級：

  1. 「中國信通院《數字企業參考模型(DEM 1.0/2.0)》(2023-2024最新版)」
  • 結構：戰略層、能力層、運營層、技術層、數據層、智算層六大層
  • 數智化升級重點：在原DEM 1.0基礎上新增“智算層”(大模型、自主智能)、“數據要素層”以及“智能涌現能力域”
  • 核心觀點：數智化階段的企業不再是“信息化支撐業務”，而是“業務=數據+算法”的原生數字智能體
  1. 「工信部《中小企業數智化轉型參考模型(SMILE模型)》(2024年最新)」
  • S(Strategy)- M(Management)- I(Intelligence)- L(Linkage)- E(Evaluation)
  • 專為中小企業設計，強調“輕量化、可落地、快見效”的數智融合路徑
  1. 「麥肯錫/德勤/埃森哲最新的數字企業模型(2024-2025)」
  • 共同特徵：全部把“Generative Enterprise(生成式企業)”或“AI-Native Enterprise(原生AI企業)”作為終極形態
  • 核心組成：AI-First架構 + 數據飛輪 + 模塊化業務能力(Business Capability Blocks)+ 自主決策代理(Agent)
3. 數智化模型的關鍵轉變
  • 「從“金字塔結構”到“網狀協同結構”：」 傳統模型是層級彙報，數智模型強調通過數據鏈路實現的扁平化、網絡化協同。
  • 「從“流程驅動”到“數據+流程雙輪驅動”：」 以前是流程走到哪，數據記到哪；現在是數據流到哪，業務動作就觸發到哪(例如：庫存數據低於閾值，自動觸發補貨流程)。

第三部分：數智化轉型中的“指標體系”

有了模型(骨架)，還需要指標體系(神經系統)來監控健康狀況並指引方向。傳統的財務指標(KPI)是滯後的，數智化轉型需要構建一套**「全鏈路、實時、可預測」**的指標體系。

1. 傳統指標 vs. 數智化指標

維度

傳統指標體系(KPI)

數智化指標體系

「時效性」

滯後(月度/季度報表)

「實時/準實時」 (分鐘級/T+1)

「關注點」

財務結果、部門產出

「用户體驗、過程效率、數據資產價值」

「顆粒度」

宏觀、彙總數據

「微觀、可下鑽」 (直到單筆訂單、單個設備)

「驅動力」

人工統計彙報

「系統自動採集、計算」

「性質」

描述性(發生了什麼)

「預測性與處方性」 (將要發生什麼，該怎麼做)
2. 構建數智化指標體系的方法論(OSM + UJM)

為了避免指標變成“數字垃圾”，通常採用以下方法結合：

  • 「OSM模型(Objective - Strategy - Measurement)：」
  • 「O(目標)：」 業務的核心目標是什麼？(如：提升用户留存率)。
  • 「S(策略)：」 達成目標的路徑是什麼？(如：精準推薦)。
  • 「M(度量)：」 衡量策略有效性的指標是什麼？(如：推薦點擊率 CTR)。
  • 「UJM模型(User Journey Map)：」
  • 沿着用户全生命週期(觸達-激活-轉化-留存-推薦)設立指標，關注轉化漏斗。
3.數智化轉型指標體系(最新最全版，2024-2025主流實踐)

當前中國最具權威性和落地性的數智化評估指標體系主要有以下三個(企業可直接對照自評)：

①. 「《製造業數智化成熟度模型》(工信部貫標，2024年最新3.0版)」

  • 五個成熟度等級：規劃級→規範級→集成級→優化級→引領級
  • 八個評估領域：戰略與組織、流程與運營、產品與服務、數據與智能、技術與設施、客户與夥伴、績效與改進、安全與合規
  • 核心新增指標(2024版)：
  • 大模型應用覆蓋率 ≥ 30%
  • 數據實時流通率 ≥ 85%
  • 智能決策自動化率 ≥ 60%
  • 數字孿生車間覆蓋率(引領級要求 ≥ 80%)

②. 「中國電子信息產業發展研究院《企業數智化轉型能力評估體系》(2024年9月發佈)」

  • 總分1000分，六大能力域：
  1. 戰略引領能力(150分)
  2. 數字基礎設施能力(150分)
  3. 數據要素化能力(200分)←權重最高
  4. 業務智能化能力(200分)←權重最高
  5. 生態協同能力(100分)
  6. 組織人才與文化能力(100分)
  • 關鍵量化指標(部分示例)：
  • 數據資產化率(已登記數據資源佔比)≥ 70%
  • AI算法部署覆蓋核心業務場景比例 ≥ 65%
  • 千人AI人才密度 ≥ 15人(引領級企業要求)
  • 業務中台化重構比例 ≥ 80%

③. 「埃森哲《生成式AI企業成熟度模型》(2024全球版)」

  • 五個階段：實驗階段→工業化階段→體系化階段→平台化階段→生成式企業
  • 最終階段核心指標(2030目標)：
  • 90%以上的業務決策由AI Agent自主完成或輔助完成
  • 企業級大模型日調用量 > 10億次
  • 全員人機協同生產力提升 > 400%
4. 數智化指標體系的三個關鍵層次

在數智化轉型中，指標體系應包含三類：

  • 「北極星指標(North Star Metric)：」 指向這一階段企業戰略核心的唯一關鍵指標，統領全員。
  • 「過程/原子指標(Process Metrics)：」
  • 反映業務運行的實時狀態。
  • 智能化體現： 這裏的指標不僅是“當前值”，還包含“預測值”。例如，“預計本月缺貨率”比“上月缺貨率”更有價值。
  • 「數據質量與模型效能指標：」
  • 這是數智化特有的。不僅衡量業務，還要衡量“數字化本身”做得好不好。
  • 例如：數據覆蓋率、數據準確性、AI模型預測準確率、算法推薦的採納率。

總結

**「區分數字化與智能化」**是轉型的認知起點：數字化通過連接和記錄讓企業“看得見”(透明化)，智能化通過算法和預測讓企業“算得準、動得快”(自動化/智慧化)。

數智化轉型利器：揭秘數字企業模型與指標體系，引領行業新風向！_#算法

在落地過程中：

  1. 「數字企業模型」 解決了“「怎麼建」”的問題：它要求企業打破部門牆，建立基於數據流動的端到端業務架構和數字孿生體。
  2. 「指標體系」 解決了“「怎麼管」”的問題：它要求從滯後的財務KPI轉向實時的、預測性的、關注過程和數據資產的新型度量標準。

數智化轉型的成功，不在於引入了多少AI技術，而在於是否建立了一個“模型能映射現實，指標能驅動決策”的閉環系統。

絕大多數中國企業還處在“數字化中後期向智能化初期過渡”階段，真正達到“數智化引領級”(企業像一個超級智能體一樣運行)的屈指可數，目前公認最接近的只有：

  • 阿里雲(飛天+通義千問構成企業操作系統)
  • 華為雲(盤古大模型+鯤鵬昇騰全棧)
  • 比亞迪(刀片電池+DiLink+全棧自研大模型)
  • 美的(美雲智數+TOB大模型“美的GPT”)
  • 海爾卡奧斯(全球最大的工業互聯網平台+大模型集羣)

結論：

2025年的數智化轉型已不再是“要不要用AI”的問題，而是“能不能重構整個企業模型，讓大模型成為企業的核心生產資料和新的生產關係”的生死之戰。