企業數智化轉型如何建立目標體系

內容來源 | 本文摘編自 機械工業出版社出版 書籍

《大型企業數智化》 王文京 郭倩 著

責編| 柒排版| 鵝妹子

第 9226篇深度好文：6860字 | 15 分鐘閱讀

如何正確、成功地推進數智化轉型，成為數智企業，是大型企業面臨的重要課題。在此之前，企業必須深刻認識到數智化轉型的目標。

本文將圍繞大型企業數智化的目標體系展開深入探討，通過對企業產品與服務創新、業務模式創新、管理方式變革和工作方式轉變的典型場景分析，揭示數智化如何重構傳統要素，提高大型企業的運營效率，并創造全新的價值。

一、企業數字化轉型目標體系總覽

大型企業要推進數智化轉型，就必須先對其目標體系有一個清晰的認知。

企業的最終目標是達成“更高經營績效、更強競爭優勢、更可持續發展”。

要實現最終的發展目標，企業需要從多個維度設置具體的發展目標，進行針對性改進和提升，如開拓市場、創新產品、增長收入、降低成本、提高效率、管控風險、改進體驗、提升質量、增強安全及履行責任等。

用友認為企業創新是實現這些發展目標的關鍵驅動力，而“業務敏捷、精益管理、全球運營”3個領域的創新尤其值得企業關注：

業務敏捷：通過業務模式創新來開拓市場、創新產品、增長收入、降低成本和提高效率。業務敏捷性是企業在快速變化的市場中保持競爭力的關鍵。

精益管理：側重于管理方式的變革，包括管控風險、改進體驗、提升質量和增強安全。

企業可以優化流程，減少浪費，提高效率和質量，從而增強企業的運營效率和市場競爭力。

全球運營：企業能夠在全球范圍內整合資源，實現在地經營，并強化合規風控，從而在全球市場中實現可持續發展。

這3個領域的創新涉及很多方面，其中產品與服務創新、業務模式創新、管理方式變革、工作方式轉變是重中之重。

如圖3-1所示，最終目標、發展目標和創新目標共同構成了企業數智化轉型的目標體系。

二、目標體系的4大關鍵驅動力

在數智化轉型的目標體系中，創新是實現發展目標的關鍵驅動力，也是整個目標體系的動力引擎。

接下來將詳細介紹在數智化轉型中如何實現產品與服務創新、業務模式創新、管理方式變革、工作方式轉變，只有解決了這4個方面的創新問題，才能實現數智化轉型的最終目標。

1.產品與服務創新

數智化技術的快速發展正在深刻推動產品與服務的創新，隨著人工智能、物聯網、大數據等技術的不斷融合與迭代，傳統的產品與服務模式正在被重新定義。

智能產品創新，讓 AI 賦予產品獨特的競爭力和核心賣點，開拓新的客戶群體，創建新的收入模式，進而開拓增量市場，實現營收增長，如圖 3-2 所示。

數字服務創新，讓企業不再局限于提供標準化服務的舊框架，而是以數據流動為紐帶，開創新的服務模式，從被動響應轉向主動創造價值。

數字技術讓“按使用付費”“按需訂閱”從概念變為現實，企業通過實時捕捉用戶需求數據，將傳統的一次性產品轉化為可計量的服務單元。

例如，企業軟件與服務提供商改變傳統的一次性買斷軟件授權的模式，推出云服務訂閱制。

客戶可以通過訂閱，持續獲得軟件提供商的產品升級和高價值服務。

再如，工業設備制造商通過物聯網傳感器實時監測設備運行狀態，推出“設備即服務”訂閱模式：

用戶無須購買設備，只需按使用時長或效能付費；

企業則從設備銷售轉向提供包含維護、升級、數據洞察的全周期服務。

訂閱模式，本質是將產品價值拆解為可實時交付的服務流，既降低了用戶決策門檻，又為企業創造了可預測的現金流。

2.業務模式創新

業務模式創新成為獲取競爭優勢和超額利潤的關鍵。

約瑟夫·熊彼特的創新利潤理論認為，利潤的形成源于企業家的創新活動。

企業通過重新組合生產要素或引入全新的生產要素，能夠打破市場平衡，創造出獨特的價值主張。

例如，通過采用新的商業模式、引入新的產品線或者整合上下游資源，企業不僅能夠滿足未被滿足的客戶需求，還能在短時間內獲得創新帶來的利潤。

然而，這種利潤是暫時的，因為市場競爭會促使其他企業模仿或超越。因此，企業必須持續進行業務模式創新，以應對不斷變化的市場環境。

這種創新過程正是熊彼特所說的“創造性破壞”—通過不斷推陳出新，企業不僅能夠鞏固自身地位，還能推動整個行業的升級與發展。

①以客戶為中心的戰略

“以客戶為中心”的理念已經被企業接受多年，而近幾年企業數智化技術的不斷成熟又為“以客戶為中心”的戰略落地提供了強大的支持，如圖 3-3 所示。

借助大數據分析，企業可以深入挖掘客戶行為模式、偏好和痛點，從而實現精準營銷和個性化服務。

同時，人工智能和機器學習技術的應用，使得企業能夠實時響應客戶需求。

例如，智能客服系統能夠快速解答客戶問題，而自動化流程則能夠簡化客戶操作，減少等待時間。

此外，數智化轉型還為企業提供了與客戶深度互動的機會。

社交媒體、在線社區和客戶反饋平臺成為企業傾聽客戶聲音的重要渠道。

通過這些渠道，企業能夠及時收集客戶反饋，快速調整產品與服務策略，真正實現以客戶為中心的動態優化。

②驅動業務鏈高效運作

數智化技術正全方位滲透企業的“研產供銷”各業務環節，驅動業務鏈高效運作，幫助企業在復雜多變的市場環境中有效應對風險，開拓新空間，如圖3-4所示。

在研發環節，研發過程的智能化協同，使研發團隊可以通過云端平臺實時共享數據、協同設計，打破地域限制，提升研發效率。

虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術的應用，讓研發人員能夠在虛擬環境中對產品進行模擬測試和優化，減少物理原型制作次數，降低研發成本。

數智化驅動的研發模式使產品迭代周期大幅縮短，讓企業能夠更快地推出符合市場需求的創新產品，搶占競爭先機。

在采購環節，智能采購平臺實現了供應商管理、采購需求預測和采購執行的全流程優化。

例如，數智采購可以幫助企業建立動態的供應商分級管理體系，優選合作伙伴，降低采購風險。

整合內外部數據的需求精準預測有效減少了庫存積壓和缺貨現象。

區塊鏈記錄采購交易的每一個環節，實現了供應鏈數據的不可篡改和可追溯，有力保證了采購流程的合規性等。

在制造環節，智能制造讓柔性化生產模式成為可能。

通過模塊化設計、快速換型技術和智能排產系統，企業能夠根據客戶訂單需求靈活調整生產流程，實現多品種、小批量生產的快速切換。

在滿足客戶個性化需求的同時，保持生產的高效性和經濟性，有效應對市場需求波動帶來的風險。

在銷售環節，數智化技術重塑了企業與客戶的連接方式，推動營銷模式從粗放化向精準化、智能化轉變。

通過構建客戶數據中臺，企業能夠整合線上線下多渠道客戶數據，形成完整的客戶畫像，深入了解客戶需求、購買行為和偏好，實現精準營銷。

而智慧供應鏈讓企業能夠將研發數據、采購信息、生產狀態與銷售預測深度融合，基于AI算法生成精準的產銷計劃，并聯動智能排產系統實現生產資源的動態調配。

數字孿生技術模擬供應鏈運行，優化資源配置，提升決策效率。

企業能夠顯著提高庫存周轉率，縮短交付周期，增強供應鏈敏捷性和抗風險能力，實現精細化、智能化的產銷協同。

數智化技術將企業內部業務鏈緊密連接，形成一個高效協同的有機整體。

通過各環節的模式創新和智能化升級，企業不僅能有效應對市場風險，更能在激烈的競爭中開拓增量空間，實現可持續發展。

③整合產業鏈協同發展

傳統產業鏈往往呈現線性結構，各環節之間的信息流通不暢，導致協同效率低下。

數智化技術，如物聯網、大數據、人工智能和區塊鏈，能夠將產業鏈的各個節點連接起來，形成一個動態的、智能化的網絡。

這種網絡不僅能實現信息的實時共享，還能通過數據分析和預測優化資源配置，提升整個產業鏈的效率和靈活性。

在數智化技術的推動下，產業鏈整合與協同發展已成為企業提升競爭力和實現可持續發展的關鍵路徑。

例如，服裝企業通過數智化轉型建立高度集成的供應鏈管理協同平臺，將研發、生產、銷售、物流等環節全面打通，形成了“研產供銷服”全鏈協同的生態系統。

這種全鏈路的數智化轉型不僅解決了傳統供應鏈信息不透明、響應速度慢等問題，還為企業提供了更智能、更靈活的運營模式，同時帶動了產業鏈伙伴（從原材料供應、設計生產到門店銷售終端）共同打造現代化產業集群。

在產業鏈整合過程中，企業需要充分發揮“鏈主”企業的引領作用，通過平臺化運營和技術共享等多種方式，帶動上下游企業共同參與數智化轉型，形成產業鏈數智化協同（見圖 3-5）。

同時，打破數據孤島、構建要素共享的數字生態也是提升產業鏈協同效率的重要舉措。

通過這些措施，企業不僅能夠在數智時代提升自身競爭力，還能夠推動整個產業鏈的轉型升級，實現高質量發展。

3.管理方式變革

數智化正在重塑企業管理的底層邏輯，推動傳統管理模式向“數據智能中樞”驅動的范式躍遷。

通過全域數據資產的沉淀與穿透式分析，企業首次實現了戰略決策、組織協同與執行管控的全局可視化，打破了部門壁壘下的信息割據。

新一代數智技術同步推動組織向共享式架構轉型，將管理要素轉化為可調用的共享服務，將人力、財務等職能從管控樞紐轉向賦能平臺。

數智企業的管理可以做到“業務放權”與“數據集權”，數據在整個系統內流動和穿透，確保能及時預警企業風險并有效應對。

①PDCA 戰略閉環與績效聯動

企業戰略管理體系是數智化推動管理方式變革的重要對象。

通過“戰略 - 預算 - 考核”閉環聯動與數智化技術賦能，將集團戰略解碼為可量化、可追蹤的績效行動，驅動多元化業務在戰略航道上實現價值創造與組織進化的動態平衡。

某綜合性央企集團是戰略管理的標桿企業，它的“6S 戰略管理體系”是融合戰略規劃、執行監控與價值創造的一體化管理系統。

該體系的核心邏輯在于以戰略為原點，通過“戰略解碼 - 資源配稱 - 過程糾偏 - 績效牽引”的循環機制，破解多元化集團戰略落地難題。

如圖 3-6 所示：

針對戰略規劃體系，采用“五年戰略滾動修訂 + 年度預算承接”模式，將集團愿景拆解為業務單元可執行的戰略主題；

針對全面預算體系，通過“戰略 - 財務 - 業務”三軸聯動，將戰略目標轉化為資源配置的量化標準；

針對管理報告體系，依托數智化平臺實現戰略執行數據的實時穿透，構建“集團 - SBU - 基層”三級預警雷達；

針對績效考核體系，通過差異化 KPI設計（如成長型業務側重市場份額，成熟型業務聚焦 ROE）與戰略貢獻系數，確保考核與戰略強關聯；

針對戰略審計體系，引入第三方機構進行戰略健康度評估，防止執行偏差；

針對企業文化體系，通過“業績導向、協同共贏”理念滲透，強化組織戰略共識。

通過動態迭代與數智化升級（如 AI 戰略推演、區塊鏈數據溯源），集團在多元化布局中實現“戰略韌性”與“管理彈性”的平衡，近五年戰略目標達成率穩定在 90% 以上。

②職能管理走向全面共享

傳統職能管理模式以科層制組織架構為基礎，將財務、人力、采購等職能分散于各業務單元獨立運作。

這種“諸侯分治”的管理方式在數字經濟時代暴露出結構性缺陷，如信息孤島阻礙決策穿透（某企業區域分公司財務數據需層層匯總，耗時長達 15 天）、重復建設導致資源冗余（某央企集團曾出現多套獨立 HR 系統并行）等。

據咨詢機構研究顯示，離散式職能管理會造成企業運營成本增加和戰略執行效率下降。

職能領域通過多維共享、資源整合、統一運營、深度管控、專業共享、高度協同，全面共享公共職能（如財務、人力資源、采購等），實現數據共享、流程優化和成本降低，以及資源的優化配置和規模效應（見圖 3-7）。

以某央企實踐為例：

建立集團級共享中心后，會計憑證處理效率提升 400%，錯誤率從7.2% 降至 0.5% ；

標準化采購流程使集采覆蓋率從 35% 提升至 82%，年節約成本 9.3 億元；

數字化人力平臺通過 AI 簡歷篩選將招聘周期縮短 60%，并精準識別出 23% 的冗余崗位。

數智化技術在此過程中發揮核心支撐作用，技術賦能讓職能部門從“成本中心”轉型為“價值中樞”。

職能共享在實施過程中可能面臨多種風險。

首先，可能面臨人力資源風險，如因崗位調整或冗余引發員工抵觸情緒，阻礙變革推進。

其次，可能面臨技術風險，如系統平臺建設初期的流程銜接不暢、數據丟失等問題，可能影響共享服務的順利實施。

最后，可能面臨流程標準化與個性化需求的沖突，如在統一管理中忽視業務單元的特殊性，降低靈活性。

為應對這些風險，企業需科學規劃、優化流程設計，并加強員工培訓與溝通，確保管理變革的平穩推進和高效運行。

③數據穿透，實時風險防控與預警

數據，作為新時代的“石油”，正以其強大的穿透力和連接性，重塑企業的風險防控與預警體系，為企業高質量發展、精益化管理保駕護航。

企業級數據共享是這一變革的基石。

在傳統管理模式下，企業內各部門之間往往信息孤立、數據分散，難以形成統一的風險防控體系。

而通過數據共享，企業能夠打破部門壁壘，將人力資源、財務數據、物資庫存等信息匯聚于同一平臺，實現信息的實時流通與共享。

例如，人力資源部門通過共享員工績效、考勤等數據，與財務部門協同，能夠精準識別薪酬異常，防范薪資欺詐風險；同時，物資管理部門也能依據財務預算數據，合理規劃采購，避免庫存積壓或短缺。

內外部數據的連接則進一步拓展了風險防控的邊界。

借助先進的信息技術，大型企業數智化企業將內部數據與外部市場環境、供應商信用、客戶反饋等數據相連接。

以財務管理為例，通過與銀行、稅務等外部機構的數據對接，企業能夠實時掌握資金流向，精準識別資金鏈斷裂風險。在物資采購方面，連接供應商信用數據，可提前預警供應商違約風險，確保供應鏈的穩定性。

這種內外數據的無縫連接，使企業能夠從更宏觀的角度洞察風險，提前布局。

4.工作方式轉變

①實時在線溝通、云端協作

數智時代的協作不再受限于物理空間與工作時間，云端工具與實時通信技術讓全球團隊實現“零時差”互動。

這種轉變不僅降低了溝通成本，而且通過數據留痕與知識沉淀，推動了組織能力從個人經驗向系統化資產升級。

例如，小米集團自 2020 年啟用統一協作平臺后，實現了跨部門、跨地域的實時協同。

所有文檔進行在線協同，無須通過郵件加離線文檔工具交換信息。在文檔里@同事，對方即可在 IM 中收到通知，快速跟進。

信息流轉周期隨著溝通流程的簡化而大大縮短。通過協同平臺，還可以很方便地組織內容體系，確保信息有效沉淀。

身為傳統企業的雙良集團，早在 2017 年，就借助用友“友空間”打造了集團協同辦公的超級入口，多端覆蓋，各類消息多端同步，各項業務多端同步處理，聚焦組織協作，打造敏捷團隊。

同時雙良集團的協同辦公系統對內深度融合了財務、供應鏈等核心系統，對外深度連接生態伙伴，成為公司不可替代的管理中樞。

實時在線溝通、云端協作的本質是打破時空邊界的組織協同，實現組織能力的“云端化遷移”。

企業通過工具鏈整合與數據互通，將分散的個體智慧轉化為可復用的組織資產，這種轉變從新冠疫情常態化時代起已成為企業韌性的核心支撐。

②自動化流程替代人工操作

流程自動化與智能機器人正在重新定義生產力邊界。

它們不僅替代了重復性人工操作，更通過數據閉環推動了業務流程重構，使企業從“人力密集型”向“智能驅動型”模式進化。

在制造業領域，在特斯拉上海超級工廠中，焊裝車間數量密集的機械臂給特斯拉帶來高達95%的全自動化生產。

總裝車間車輛下線的時間被縮短至30 多秒。監控軟件的應用，將零部件加工精度提升 15%，產品不良率下降至0.3%。

這種“機器換人”不僅能提升精度，通過分析檢測到的生產數據，還能反向優化研發設計。

服務業同樣經歷深刻變革。京東物流的亞洲一號智能倉庫部署了智能分揀機器人，結合無人配送系統形成全鏈路自動化。

全自動化的亞洲一號無人倉的單日處理量可達到100萬單以上，運營效率是傳統倉庫的至少 3 倍以上。

一些應用成熟的機器人，比如自動打包機的訂單處理速度，是傳統倉庫的 5 倍以上。

通過自動化分揀技術，京東倉儲物流成本持續降低，周轉效率不斷提升。自動化能力甚至成為京東對外輸出的技術服務，幫助第三方企業改造倉儲流程。

自動化并非簡單的人力替代，而是通過“機器 - 數據 - 業務”閉環重構價值鏈。

如前所述，特斯拉自動化生產線實時數據反饋至研發端，京東物流信息流驅動了其供應鏈的重組，這些實踐正推動著企業商業模式的進化。

③數據分析驅動決策

數智時代，企業的決策方式也在發生改變。數據智能將企業決策從“主觀經驗主導”推向“客觀事實驅動”。

通過挖掘海量數據中的隱藏關聯，企業得以預判市場趨勢、量化風險收益，實現從粗放管理到精準治理的跨越。

流媒體巨頭 Netf lix 的爆款制造體系堪稱典范。Netf lix 利用機器學習和統計建模方法，基于用戶行為數據預測潛在觀眾規模、最佳上線檔期及主角人設偏好。

例如，在制作《紙牌屋》之前，Netf lix 分析了近 3000 萬用戶的觀看數據，包括每天近 3000 萬次的播放行為、400 萬次的評價和 300 萬次的搜索。

這種數據驅動模式使 Netf lix 的新作品成功率達到 80%，遠高于傳統電視劇的成功率（30%～40%）。

而在傳統行業，瀘州老窖通過“五碼合一”數字化系統追蹤產品流向，精準記錄消費者掃碼數據，構建真實消費數據庫。

以“開瓶率決定配額”政策倒逼渠道推動掃碼，結合現金紅包、限量禮盒等激勵培養掃碼習慣，形成數據閉環。

基于BI系統分析用戶地域、頻次、偏好，劃分群體并定向推送權益，實現精準營銷。

最終通過數據反哺產品迭代、區域配額及活動優化，掃碼率達40%，顯著提升動銷效率與渠道透明度。

基于數據分析驅動的決策，企業能實時感知市場信號、快速推演業務影響并及時制定應對策略，真正實現“用數據說話”的科學決策。

*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

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