数字化转型中的数字智能

科技改变生活也在改造企业，管理科技（MGTech）也逐渐会像金融科技（FinTech）、监管科技 (RegTech)那样为业内重视和深度应用，管理思想和科技的深度融合是数字化转型时至今日的必然趋势，管理科技的核心理念就是科技赋能管理，让思想、数据、智能三者之间交汇融合、共频共振，实现客户和企业的价值倍增，必定会给企业的运营管理带来不同寻常的改变和管理模式创新。

管理思想作为企业数字化系统数据智能的底层逻辑，只有思想才能让系统有灵魂，自此管理系统才不再是简单的在线化、信息化、数字化。业务数据和管理数据的广泛连接，业务流以信息流和数据流的方式展示，同比推进业务流程智能化，数据为算法提供养料并喂养算法，通用算法和场景化智能并行，常规事件系统自动化处理同时实现智能化推荐，进而减少对个人的完全依赖，实现数据的可视化、可度量，达到精准的基于数据的辅助决策和智能决策目的。

数据智能的底层逻辑是流动性数据、规则模型和智能决策，只有数字积累达到一定程度并实现流动、资源和能力网络化连接达到足够复杂度，数据智能才能够取得实质进展，自组织、智能决策的技术和产业投入回报价值才会进一步凸显，数据智能才会步入全面发展的快车道。

数据智能的核心是规则模型及其对应的算法，本质上是事物运行规则的代码化、数据化以及数据使用的规则，表现为数据组合和指令集合，在数据智能的过程中，管理思想先模型化再转化为算法，在理企业的基础上利用数字孪生技术以“数据+算法”为核心构造数字企业，并反向促进物理企业的高效、有序、创造性运转。

此外数字企业为管理改进提供了新的实验场景，可以在虚拟的数字世界中进行各种在物理现实世界不便进行的各项测试，并通过在数字世界的测试验证、快速迭代和模拟决策，换而言之在“虚拟中实验”，风险可控，也为数智企业双维升级提供了模拟择优的路径和方法。

数据智能启动了数字时代新商业模式，不仅开辟了数字化发展的新空间，还创造数字经济的新价值，比如利用数字孪生、大数据、人工智能等数字技术实现企业内部资源综合配置优化和业务流程集成优化，通过人、财、物、设备、数据的开放互联，实现跨企业的资源、能力的实时掌握、动态共享和协同利用，实现人与人、人与物、物与物的数据链接和智能交互，支撑全要素、全过程、全场景的资源、能力、服务的按需精准供给。

2020 年 3 月 30 日发布的《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确将数据作为新型生产要素，列为土地、劳动力、资本、技术之外的“第五要素”。数据业已成为数字时代的关键生产要素，数据、算力、算法共同驱动企业数智化变革，实现企业效率提升和决策优化，赋能企业的高质量可持续发展。在技术层面，数智化以信息技术和数字技术为数字新基建；在业务层面，重构业务运行体系和协同机制，建立数据标准规范、定义数据资产目录，整合数据资源体系，加强数据资产管理；在安全层面，建立相应的数据安全管理和个人信息保护制度，加强智能终端、边缘计算、云计算、网络、安全保障等全程数据运行和动态监控；在智能方面，强化细分市场和深度垂直行业，公共算法中心和具体场景算法相结合，挖掘数据智能为数据智能应用提供敏捷服务。

管理的精髓是经营，经营的要害是决策、决策的基础是数据，因此数智企业的未来之路是构建一个有“灵魂”的经营超脑，用管理思想为系统架构和算法注入灵魂，经营超脑是在做加法而非做减法，不是替代现有系统而是与其他业务及职能管理系统对接，整合数据和训练算法，并在应用系统之上实现战略解码、路径寻找、经营核算、资源调配、目标预测推演、经营分析预警等企业运营想解决但又因为缺少技术和数据解决不了的痛点问题，数智企业以“经营超脑+数据网络+应用系统”的方式运行，对应人体的“人脑+神经系统+器官肢体”，经营超脑居中调度、统一指挥和协助协同，实现集中式运营+分布式运转、云计算+边缘计算、中央算法+应用算法、通用人工智能+场景人工智能等多种方式并行。

随着市场的不确定性增加和竞争的不断加剧，传统企业迫切需要进行数智化变革以适应外部环境，数据智能技术的蓬勃发展和多场景引用，能提升企业在外部环境的反映速度和对内部运营的效率，包括用户需求的快速洞察、反映和交付，产品个性化研发与柔性生产、运维自动化、客户响应的实时化和服务流程简化，这些都切实促进企业新势力的快速增长，以应对市场的不确定性和日益复杂的竞争格局。

随着市场的不确定性增加和竞争的不断加剧，传统企业迫切需要进行数智化变革以适应外部环境，数据智能技术的蓬勃发展和多场景引用，能提升企业在外部环境的反映速度和对内部运营的效率，包括用户需求的快速洞察、反映和交付，产品个性化研发与柔性生产、运维自动化、客户响应的实时化和服务流程简化，这些都切实促进企业新势力的快速增长，以应对市场的不确定性和日益复杂的竞争格局。